Mahasiswa UGM Ciptakan Alat Analisis Luka Diabetes Berbasis AI


Ilustrasi Artificial Intelligence

Ilustrasi Artificial Intelligence

Angka penderita diabetes melitus di Indonesia masih cukup tinggi. Jenis penyakit diabetes yang diakibatkan oleh tingginya kadar gula darah ini pun bisa menimbulkan ulcer atau luka pada kaki yang membutuhkan waktu penyembuhan panjang, bahkan amputasi dan kematian pada pasien sehingga membutuhkan perawatan yang tepat dan cepat.

Berkaca dari hal ini, sekelompok mahasiswa dari Universitas Gadjah Mada (UGM) pun menciptakan sebuah purwarupa alat untuk melakukan analisis pada luka diabetik yang didukung dengan artificial intelligence (AI) bernama Mystic-Wound.

Alat analisis berbasis AI ini merupakan karya dari Aizizha Syeilla Noverlis (FK), Riki Wartakusumah (FK), Nias Ananto (FMIPA), Taqy Hanawa (FMIPA) dan Leonita Sephira (FKH). Mystic-Wound berguna untuk dapat mempermudah tenaga kesehatan dalam melakukan pengkajian serta pemilihan intervensi pada luka diabetes dengan cepat dan tepat.

“Alat ini dibuat dengan dana sebesar Rp9 juta dari Kemendikbud dalam waktu empat bulan,” ungkap Aizizha, Ketua Tim Mystic-Wound pada Jumat (13/8/2021).

Aizizha kemudian mengungkap bahwa Mystic-Wound merupakan alat yang dibekali dengan machine learning (ML) berupa gawai layar sentuh yang dapat menganalisis dimensi luka diabetes, jenis jaringan pada luka, risiko infeksi, hingga tingkat keparahan dari luka dengan tepat dan akurat.

Mystic-Wound juga memberikan rekomendasi berbagai jenis penutupan luka untuk perawatan luka akibat diabetes mellitus. Nias Ananto menjelaskan, seluruh data hasil pengkajian pada alat ini nantinya akan disimpan pada server cloud yang dapat dicetak dan disimpan sesuai dengan kebutuhan.

Selain itu, prototipe dari Mystic-Wound sendiri dilengkapi pula dengan buku panduan sehingga pengoperasian alat dapat dilakukan dengan mudah oleh tenaga kesehatan. Penanganan luka diabetes pun bisa menjadi lebih cepat dan tepat.

“Mystic-Wound nantinya diharapkan dapat membantu tenaga kesehatan dalam mengkaji dan menentukan intervensi luka diabetik yang efektif dan akurat sehingga dapat mencegah terjadinya risiko kesalahan dalam penanganan luka diabetik yang berujung amputasi,” jelas Nias.

Nias melanjutkan, penggunaan Mystic-Wound pun cukup mudah. Hal ini dilakukan cukup dengan mengambil gambar seperti sistem foto pada gawai, kemudian hasil analisis akan tampil secara otomatis.

Purwarupa dari Mystic-Wound sendiri saat ini didampingi oleh dosen pendamping Anggi Lukman dan tengah didaftarkan hak ciptanya sebagai bukti orisinalitas ide serta alat. Tim perancang Mystic-Wound pun berkomitmen untuk terus melakukan pengembangan untuk dapat menyempurnakan kinerja sistem alat ini.