mik.umsida.ac.id – Perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) mulai membawa perubahan besar dalam dunia kesehatan.
Salah satu penerapannya adalah dalam membantu proses diagnosis penyakit sendi, khususnya osteoarthritis, melalui analisis citra medis berbasis machine learning.
Osteoarthritis merupakan salah satu penyakit sendi yang cukup sering terjadi, terutama pada kelompok usia lanjut.
Penyakit ini ditandai dengan kerusakan tulang rawan sendi yang menyebabkan rasa nyeri, kaku, dan keterbatasan gerak.
Sayangnya, diagnosis osteoarthritis sering kali membutuhkan ketelitian tinggi karena perubahan pada sendi tidak selalu mudah dikenali secara visual pada tahap awal.
Penelitian yang dilakukan oleh dosen Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida), Auliyaur Rabbani, SKom MSc bersama tim, mencoba memanfaatkan metode machine learning untuk meningkatkan akurasi diagnosis penyakit sendi.
Dalam riset tersebut, teknologi pengolahan citra digital digunakan untuk menganalisis tingkat keparahan osteoarthritis.
Metode ini memungkinkan sistem komputer mengenali pola kerusakan sendi secara otomatis dari gambar radiologi.
Lihat Juga: Edukasi TOSS TB, Upaya FK Umsida Perkuat Kader Kesehatan Desa Ketimang
Menurut Rabbani, penggunaan teknologi ini dapat membantu tenaga medis dalam melakukan identifikasi penyakit dengan lebih objektif dan efisien.
“Pemanfaatan machine learning dalam analisis citra medis dapat membantu meningkatkan akurasi diagnosis sekaligus meminimalkan kesalahan interpretasi manusia,” jelasnya dalam penelitian tersebut.
Cara Machine Learning Menganalisis Citra Tulang
Dalam penelitian ini, sistem diagnosis dikembangkan dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra menggunakan algoritma Sobel untuk mendeteksi tepi struktur tulang.
Kemudian dikombinasikan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk proses klasifikasi tingkat keparahan osteoarthritis.
Tahapan penelitian dimulai dari pengumpulan data citra tulang lutut yang kemudian dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan (training) dan data pengujian (testing).
Data pelatihan digunakan untuk “mengajarkan” sistem komputer mengenali pola kerusakan sendi, sedangkan data pengujian digunakan untuk mengukur tingkat akurasi sistem dalam mengidentifikasi kondisi penyakit.
Setelah melalui proses preprocessing, citra tulang dianalisis untuk mengekstraksi karakteristik penting seperti tingkat keabuan dan tekstur citra.
Baca Selengkapnya: Nyeri Lutut Jangan Dianggap Sepele, Bisa Jadi Gejala Osteoarthritis
Karakteristik tersebut kemudian digunakan oleh algoritma machine learning untuk menentukan kategori tingkat osteoarthritis.
Sistem ini mampu mengklasifikasikan osteoarthritis dalam beberapa tingkatan keparahan, mulai dari kondisi normal hingga tingkat paling parah.
Rabbani menjelaskan bahwa metode ini membantu mempercepat proses analisis citra medis yang biasanya membutuhkan waktu dan ketelitian tinggi dari tenaga medis.
“Dengan bantuan sistem berbasis machine learning, proses klasifikasi tingkat keparahan osteoarthritis dapat dilakukan lebih cepat dan konsisten,” ungkapnya.
Masa Depan Diagnosis Medis Berbasis AI
Pemanfaatan teknologi AI dalam dunia kesehatan membuka peluang besar bagi peningkatan kualitas layanan medis.
Sistem analisis citra berbasis machine learning tidak dimaksudkan untuk menggantikan dokter, tetapi berperan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan medis.
Dalam kasus osteoarthritis, deteksi dini sangat penting untuk mencegah kerusakan sendi yang lebih parah.
Dengan teknologi ini, proses identifikasi penyakit dapat dilakukan lebih cepat sehingga penanganan pasien bisa dilakukan sejak tahap awal.
Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi teknologi komputer dengan ilmu kesehatan dapat menghasilkan inovasi yang berdampak besar pada diagnosis penyakit.
Cek Juga: Riset Aplikasi Deteksi Dini Anemia pada Remaja: Kualitas Sistem Jadi Kunci Keberhasilan
Ke depan, teknologi serupa berpotensi dikembangkan untuk berbagai jenis penyakit lainnya yang memerlukan analisis citra medis, seperti kelainan tulang, penyakit paru-paru, hingga kanker.
Selain meningkatkan akurasi diagnosis, penggunaan AI juga dapat membantu memperluas akses layanan kesehatan, terutama di daerah yang memiliki keterbatasan tenaga medis spesialis.
Dengan terus berkembangnya teknologi digital, kolaborasi antara bidang kesehatan dan teknologi informasi diyakini akan menjadi kunci dalam menciptakan sistem diagnosis yang lebih cepat, akurat, dan efisien di masa depan.
Sumber: Riset Auliyaur Rabbani SKom MSc & Tim
Penulis: Elfira Armilia
