Dukung Diagnosis Penyakit Otak, Doktor ITS Kembangkan AI Berbasis Deep Learning

Diagnosis penyakit otak seperti Alzheimer dan tumor kini semakin akurat berkat inovasi teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang dikembangkan oleh Dr. Dewinda Julianensi Rumala ST, doktor lulusan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Melalui pendekatan deep-stacked ensemble learning, Dewinda menghadirkan terobosan baru untuk mendukung dokter dalam mendiagnosis penyakit otak secara cepat dan presisi.

Meskipun teknologi Magnetic Resonance Imaging (MRI) telah menjadi alat utama dalam dunia medis, Dewinda menyoroti bahwa interpretasi citra MRI masih bergantung pada analisis manual. Hal ini membuka peluang bagi AI untuk berperan lebih besar dalam meningkatkan akurasi diagnosis.

“Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi, AI dapat berperan dalam mendeteksi pola penyakit yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia,” jelas Dewinda, Minggu (27/4).

Dalam risetnya, Dewinda menggabungkan sejumlah jaringan saraf tiruan dalam model deep-stacked ensemble learning. Pendekatan ini bertujuan menghasilkan prediksi yang lebih stabil, adaptif, dan dapat diandalkan dalam berbagai kondisi medis.

“Tidak ada satu model yang sempurna, tetapi kombinasi berbagai model dapat menciptakan sistem yang lebih kuat dan adaptif,” tambahnya.

Transparansi Melalui Explainable AI

Salah satu keunggulan dari inovasi Dewinda adalah penerapan Explainable AI (XAI) menggunakan teknik Grad-CAM. Teknologi ini memungkinkan dokter untuk melihat bagian spesifik dari gambar MRI yang menjadi dasar pengambilan keputusan AI, sehingga meningkatkan kepercayaan dan transparansi penggunaan teknologi dalam praktik medis.

“Bukan hanya soal akurasi, tetapi juga transparansi agar AI diterima dan dipercaya oleh tenaga medis,” ungkapnya.

Lebih lanjut, Dewinda menekankan bahwa inovasi ini sejalan dengan tiga poin utama Sustainable Development Goals (SDG): peningkatan layanan kesehatan (SDG 3), pengembangan industri dan inovasi (SDG 9), serta pengurangan kesenjangan (SDG 10). Model AI yang ringan dan dapat diakses ini dirancang untuk digunakan di berbagai wilayah, termasuk yang memiliki keterbatasan infrastruktur komputasi.

Prestasi Global dan Paten Nasional

Inovasi Dewinda tidak hanya diakui di lingkungan akademik nasional, tetapi juga di tingkat internasional. Penelitiannya telah dipublikasikan dalam tiga jurnal internasional dan lima konferensi bergengsi yang terindeks Scopus, termasuk Springer Q1. Ia juga tampil di MICCAI Workshop di Kanada — konferensi terkemuka dalam bidang AI untuk analisis citra medis — dan berhasil meraih penghargaan Best Poster Presentation Award.

Tak berhenti pada publikasi ilmiah, bersama dosen pembimbingnya, Prof Dr I Ketut Eddy Purnama ST MT, Dewinda turut menghasilkan dua paten nasional, yakni SICOSA2U dan iBrain2U. Kedua inovasi tersebut berfokus pada sistem klasifikasi penyakit otak berbasis AI.

Masa Depan Pengembangan AI Medis

Melihat keberhasilan awal ini, Dewinda bertekad untuk terus mengembangkan model AI yang lebih adaptif dengan basis data (dataset) yang lebih luas. Harapannya, teknologi ini mampu menghadirkan diagnosis yang lebih akurat dan inklusif di masa depan.

“Harapannya, penelitian ini dapat menjadi pijakan untuk pengembangan sistem AI medis yang lebih inklusif dan bermanfaat bagi dunia kesehatan,” pungkasnya.

(***)