Yogyakarta — Pneumonia masih menjadi salah satu tantangan kesehatan yang serius, khususnya pada kelompok balita. Keterbatasan akses terhadap fasilitas diagnostik dan tenaga kesehatan membuat proses identifikasi penyakit ini tidak selalu dapat dilakukan secara cepat. Berangkat dari permasalahan tersebut, mahasiswa Universitas Gadjah Mada mengembangkan NeumaScope, sebuah inovasi alat skrining dini pneumonia non-invasif berbasis kecerdasan buatan dan sensor multimodal.
NeumaScope dikembangkan melalui Program Kreativitas Mahasiswa bidang Karsa Cipta (PKM-KC) dengan mengintegrasikan tiga parameter fisiologis, yaitu suara atau akustik paru, laju respirasi, dan distribusi termal tubuh. Ketiga parameter tersebut dikumpulkan secara bersamaan dan dianalisis menggunakan pendekatan sensor fusion berbasis Artificial Intelligence (AI).
Sistem kecerdasan buatan pada NeumaScope menggunakan algoritma Random Forest yang dipadukan dengan metode decision-level fusion berbasis weighted average. Pendekatan tersebut memungkinkan informasi dari masing-masing modalitas digabungkan untuk menghasilkan klasifikasi risiko pneumonia secara lebih objektif.
“NeumaScope dirancang sebagai alat skrining, bukan pengganti diagnosis dokter. Dengan menggabungkan beberapa parameter fisiologis dalam satu sistem, alat ini diharapkan dapat memberikan informasi awal yang cepat sehingga pemeriksaan lanjutan dapat dilakukan dengan lebih tepat,” jelas tim pengembang NeumaScope.
Pengembangan teknologi ini dilatarbelakangi oleh masih rendahnya cakupan penemuan kasus pneumonia balita di Indonesia. Berdasarkan data yang dicantumkan dalam proposal, capaian penemuan kasus pneumonia balita di berbagai daerah masih sekitar 24% dari total estimasi kasus. Di sisi lain, metode konvensional seperti auskultasi, radiografi dada, dan pemeriksaan laboratorium memiliki keterbatasan dari segi kebutuhan fasilitas, tenaga terlatih, biaya, maupun waktu.
NeumaScope mencoba menghadirkan proses skrining yang lebih praktis melalui integrasi perangkat keras dan perangkat lunak. Sensor akustik digunakan untuk menangkap karakteristik suara napas, sensor tekanan diferensial untuk memperoleh informasi laju respirasi, dan sensor termal untuk mengamati kondisi termal pada area toraks. Data dari ketiga sensor kemudian diproses oleh sistem AI untuk menghasilkan keluaran skrining.
Tidak berhenti pada pengolahan data, NeumaScope juga dilengkapi konektivitas Internet of Things (IoT) yang memungkinkan alat terhubung dengan smartphone. Hasil skrining dapat ditampilkan secara real-time melalui aplikasi dan didokumentasikan dalam bentuk laporan digital PDF. Sistem tersebut dirancang dengan target waktu skrining kurang dari dua menit sehingga diharapkan dapat membantu mempercepat proses skrining awal.
Ke depannya, NeumaScope diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung proses skrining pneumonia pada fasilitas kesehatan tingkat pertama, seperti puskesmas dan klinik, termasuk di wilayah 3T. Selain membantu meningkatkan akses terhadap skrining awal, inovasi ini juga berpotensi menjadi platform pengembangan teknologi medis berbasis sensor multimodal dan kecerdasan buatan untuk penyakit pernapasan lainnya.