Deteksi katarak dengan android/ DUTA/istimewa

SURABAYA | duta.co – Teknologi sudah bisa digunakan untuk banyak hal jika kreatif memanfaatkannya. Mahasiswa Universitas Airlangga (Unair) memanfaatkan kecanggihan teknologi khususnya mobile phone untuk mendeteksi secara dini penyakit katarak.

Melalui perusahaan rintisan (startup) mahasiswa Fakultas Kedokteran Unair Caesar L. Givanni bersama dua orang sahabatnya Ivan Sunarso (serial interpreneur) dan Slyvester Albert (programmer dan dosen IT Universitas Ciputra, Surabaya) membuat www.cekmata.com. Ini dinobatkan sebagai juara dalam ajang kompetisi yang dihelat Telkomsel, The Next Dev 2017 kategori E-Health.

Caesar yang saat ini sedang menempuh Program Pendidikan Dokter Spesialis (PPDS) Ilmu Penyakit Dalam RSUD Dr. Soetomo-FK Unair mengklaim aplikasi berjargon Selfie Check Healthy ini akan memudahkan siapa saja untuk skrining/pemeriksaan kesehatan mata, khususnya untuk deteksi dini katarak.

Penderita katarak akan lebih cepat sembuh bila gejalanya dapat diketahui sejak dini. Sayangnya, akses untuk skrining mata masih rendah, sementara kesadaran untuk skrining mata juga kurang membudaya di tengah masyarakat. Akibatnya, katarak baru diketahui setelah kondisi akut.

“Hampir 4 juta orang di Indonesia terkena katarak. WHO memperkirakan tahun 2020 mendatang,  setiap satu menit orang buta karena katarak di Indonesia. Urgensinya tinggi, mengingat katarak adalah penyebab kebutaan terbesar di dunia,” kata Caesar.

Berangkat dari permasalahan tersebut, tercetuslah ide untuk membuat sebuah aplikasi pemeriksaan katarak melalui handphone. Tiga sekawan ini menggabungkan tiga disiplin ilmu yang masing-masing mereka kuasai. Kedokteran, IT (machine learning), dan marketing.

Chief Technology Officer cekmata.com Slyvester Albert menggabungkan teknologi Machine learning dengan konsep skrining katarak. Albert memberi gambaran, bahwa dalam proses pembuatan aplikasi tersebut,  komputer diajarkan cara membedakan mana mata katarak dan mata normal, melalui pemberian data pembanding. Semakin banyak gambar pembanding yang dipelajari, maka komputer semakin pintar, semakin mampu menganalisa, sehingga mampu menghasilkan akurasi analisis yang lebih tinggi lagi. “Inilah kecerdasan komputer, katarekterisitik yang terbilang cukup simple dalam hal machine learning. Ini klop,” ujarnya.

Di luar negeri, kemajuan teknologi berbasis machine learning sedang hangat diperbincangkan. Ini merupakan metode analisis terbaru yang dapat diaplikasikan untuk berbagai keperluan. Selain bermanfaat di bidang kedokteran, metode machine learning  juga dapat dimanfaatkan untuk analisis toko online, prediksi stok saham, bisnis maupun finansial.

“Di luar negeri sedang dilakukan riset pemanfaatan mesin learning untuk mendeteksi kanker kulit. Ini masih sangat baru, dan Indonesia tidak boleh ketinggalan,” ujar Albert.

Caesa, Ivan, dan Albert merasa beruntung bisa dengan cepat mencetuskan ide pembuatan aplikasi cek katarak menggunakan sistem machine learning. Karena di luar negeri, belum banyak yang mengaplikasikan sistem ini menjadi sebuah produk.

Cara penggunaan aplikasi www.cekmata.com terbilang mudah. Cukup dengan mengakses www.cekmata.com, pengguna dapat langsung memanfaatkan fitur pemeriksaan mata di dalam aplikasi tersebut. Untuk proses skrining, pengguna dapat mengarahkan langsung salah satu pupil mata ke kamera handphone yang digunakan, lalu cekreek! Aplikasi ini akan mendeteksi keberadaan katarak pada mata pengguna.

Aplikasi ini akan langsung mengukur presentase convidence dari gambar mata yang dikirimkan oleh pengguna. Dalam hitungan detik, pengguna dapat langsung mengetahui hasilnya apakah matanya terbilang sehat atau sebaliknya.

Bila hasil analisis menunjukkan positif katarak, maka aplikasi tersebut secara otomatis akan mengarahkan pengguna untuk melakukan pemeriksaan lanjutan ke dokter klinik mata atau rumah sakit terdekat. Untuk memudahkan pengguna, aplikasi ini juga dilengkapi dengan informasi jarak tempuh serta reputasi dari klinik atau rumah sakit yang direkomendasikan pada aplikasi tersebut. “Cukup bilang ke dokternya, ‘Dok menurut cekmata.com saya mengalami katarak’. Nanti sama dokternya akan diperiksa lebih lanjut,” ungkap Caesar.

Untuk menunjang proses pemeriksaan, Albert menyarankan supaya pengambilan gambar berada pada pencahayaan yang baik. Selain mengembangkan aplikasi berbasis online, aplikasi ini juga dapat diakses secara offline. Sehingga aplikasi ini tetap bisa diakses meskipun tanpa sambungan internet.

“Kini siapa saja bisa masuk ke ranah deteksi awal katarak. Karena tanpa harus merayu bapak ibunya supaya mau ke dokter, siapa saja bisa membantu mengakses aplikasi ini, sehingga bisa langsung ketahuan hasilnya katarak atau tidak,” kata Albert.

Ketiga lulusan SMAK 1 St Louis Surabaya ini mengklaim tingkat akurasi aplikasi tersebut dapat mencapai hasil analisis hingga 75-80 persen.

“Kami masih perlu banyak memperkaya data supaya komputernya makin pinter. Karena semakin banyak data yang bisa dipelajari komputer kami, maka hasilnya makin akurat, yakni mendekati 95 persen,” Albert.

Sementara itu, Chief Marketing Officer CekMata.com, Ivan Sunarso, mengungkapkan konsep social technopreneurs yang baru dua bulan dijalani ini memerlukan dukungan banyak pihak. Untuk itu, Ivan berencana akan merangkul berbagai komunitas peduli katarak, untuk bersama bergerak menyosialisasikan aplikasi tersebut sehingga mudah diakses oleh masyarakat di perkotaan hingga pedesaan.

Saat ini, ketiganya terus berupaya mengembangkan fitur-fitur aplikasi www.cekmata.com dengan memperkaya data pembanding untuk bisa dipelajari oleh sistem komputer.

“Tidak menutup kemungkinan akan ada kolaborasi dengan pihak lain untuk meningkatkan fitur aplikasi ini. Saat ini sedang mengembangkan akses kerjasama dengan sejumlah rumah sakit dan  klinik mata,” ungkapnya.

Ketiganya berharap, kehadiran aplikasi ini dapat membantu mengurangi angka kebutaan di Indonesia.

“Kami perjuangankan supaya aplikasi ini tetap gratis dan mudah diakses siapapun, dimanapun. Skrining mata katarak dini tidak akan jadi masalah bagi siapapun,” ujar Caesar. end

Express Your Reaction
Like
Love
Haha
Wow
Sad
Angry