Peneliti ITS Kembangkan Aplikasi Kesehatan SahabatCAPD Berbasis Deep Learning

TEMPO.CO, Jakarta - Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya menggandeng Rumah Sakit Universitas Airlangga (RSUA) mengembangkan aplikasi kesehatan SahabatCAPD. Aplikasi ini dipandang terobosan untuk memudahkan dokter dalam memantau pasien gagal ginjal kronis yang menjalani terapi Continuous Ambulatory Peritoneal Dialysis (CAPD).

Ketua tim penelitinya, Dini Adni Navastara, menjelaskan, inovasi ini berawal dari gagasan mahasiswa ITS dalam Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) 2021 lalu. Sebagai dosen pembimbing dalam tim, Dini mengaku melihat potensi besar dalam ide tersebut untuk meningkatkan sistem pemantauan dan pengelolaan kondisi pasien gagal ginjal kronis.

“anggota tim mahasiswa tersebut saat ini telah menyelesaikan studinya di ITS,” kata Dini melalui keterangan tertulis, Kamis, 4 April 2024. 

Dosen di Departemen Teknik Informatika ITS tersebut memutuskan melanjutkan penelitian dalam pengembangan dan penyempurnaan aplikasi, termasuk dengan menerapkan teknologi deep learning di dalamnya. Pemilihan teknologi ini didasarkan dari penelitian sebelumnya yang menunjukkan keberhasilan dalam mendiagnosis kondisi medis melalui citra.

“Meskipun begitu, belum ada penelitian khusus berbasis deep learning terkait CAPD untuk deteksi risiko komplikasi menggunakan effluent dialysate,” ucap Dini.

Melalui penerapan deep learning, Dini melanjutkan, aplikasi ini memiliki potensi untuk mengenali pola-pola yang rumit dan menafsirkan data cairan buangan dengan lebih akurat. Pada akhirnya memungkinkan untuk mendeteksi kemungkinan risiko komplikasi dengan lebih baik.

Selain itu, aplikasi juga dilengkapi dengan fitur keluhan yang lebih lengkap, sehingga dapat memberikan informasi tambahan kepada dokter. "Tujuannya memudahkan dalam melakukan diagnosa perkembangan pasien secara lebih komprehensif."

Menurut Dini, penelitian lanjutan tak lepas dari keterlibatan RS Unair dalam mengoptimalkan pemanfaatan data pasien yang relevan guna meningkatkan akurasi dan efektivitas aplikasi. Dengan kolaborasi ini, diharapkan aplikasi SahabatCAPD dapat diuji dan disesuaikan secara lebih cermat sesuai dengan kebutuhan pasien gagal ginjal kronis yang menjalani terapi CAPD di lingkungan rumah sakit tersebut.

“Selanjutnya, pendataan pasien ini akan dilakukan secara berkelanjutan untuk menyesuaikan hasil validasi data dari rumah sakit,” kata alumnus S2 Pusan National University, Korea Selatan, tersebut.

Seluruh fitur pencatatan, pendeteksian, dan pemantauan yang telah dikembangkan dalam aplikasi serta penelitian ini bertujuan untuk mengurangi kasus komplikasi gagal ginjal kronis yang selama ini tidak terdeteksi secara dini. Pasalnya, 16 persen risiko kematian pasien terapi CAPD disebabkan oleh komplikasi akibat kelalaian, kesalahan teknis, dan kesalahan dalam pemantauan terhadap pasien.

“Penelitian ini juga menyasar evaluasi terhadap kinerja berbagai model deep learning yang telah dikembangkan sebelumnya,” katanya.

Rencananya, setelah semua tahapan pengembangan dan penyempurnaan sudah matang, aplikasi SahabatCAPD akan diluncurkan untuk penggunaan pertamanya di RS Unair. “Rencana peluncuran pertama ini menjadi langkah awal dalam menyediakan layanan yang lebih baik bagi pasien gagal ginjal kronis yang menjalani terapi CAPD,” kata Kepala Seksi Hubungan Pelanggan dan Perencanaan Bisnis Direktorat Pengembangan Teknologi dan Sistem Informasi (DPTSI) ITS tersebut. 

Pilihan Editor: Fakta-fakta Gerhana Matahari Total Amerika dan Prediksi Cuaca di Jalur Mudik Jawa Barat di Top 3 Tekno