BRIN Kembangkan Sistem Deteksi Malaria Berbasis AI

JAKARTA - Malaria masih menjadi salah satu pekerjaan rumah di sektor kesehatan. Berbagai upaya memang telah dilakukan pemerintah untuk menekan prevalensi kasus tersebut, meski angkan juga masih cukup tinggi.

Bersamaan dengan itu, Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) melalui Pusat Riset Kecerdasan Artifisial dan Keamanan Siber, tengah mengembangkan penelitian berupa sistem dianogsis malaria dengan memanfaatkan algoritma artificial Intelligence (AI). 

"Penelitian tersebut berusaha membangun sistem diagnosis berbasis computer yang dikembangkan dengan mengimplementasikan algoritma AI untuk menentukan status pasien malaria," kata Kepala Pusat Riset Kecerdasan Artifisial dan Keamanan Siber, Anto Satriyo.

Lebih lanjut dijelaskan, jika pasien tersebut dinyatakan positif terkena malaria, proses selanjutnya akan dilakukan identifikasi  spesies dan fase hidup plasmodia yang menyerang sel darah merah.

Malaria, kata Anto, merupakan salah satu penyakit yang sudah dikenal sejak zaman Firaun dan menjadi penyebab meninggalnya raja Mesir Tutankhamun pada usia 19 tahun. "Journal the American Medical Association", menjelaskan kajian darah dan DNA firaun tersebut, ditemukan parasit malaria dalam darahnya.

Saat ini malaria menjadi kasus khusus di daerah tropis dan subtropis. Ada tiga diagnosis untuk mengidentifikasi plasmodia parasit dalam darah yakni, Rapid Diagnostic Test, Polymerase Chain Reaction, dan peripheral blood smear microphotograph, yang telah menjadi golden standard.

Lebih lanjut dirinya menyebutkan ada tiga hal yang dianalisis dari blood smear tersebut. 

"Pertama, positif atau sehat. Kedua, kalau positif, apa spesies plasmodia-nya? apakah plasmodium falciparum, plasmodium vivax, plasmodium ovale atau plasmodium malaria. Belakangan bertambah 1, yaitu plasmodium knowlesi," ungkapnya.

"Ketiga, life stage parasite, apakah ring stage, trophozoite stage, schizont stage atau gametocyte stage. Pada studi yang dilakukan, kami melakukan analisa pada thin dan thick blood smear. Mengenai thick blood smear microphotograph analysis, untuk analisanya dikerjakan sebagai disertasi doktoral Dr. Umi Salamah di ITS,” jelas Anto.

Dijelaskan, morfologi plasmodia tersebut berubah seiring waktu, sehingga sistem diagnosis dibangun agar bisa mengidentifikasi masing-masing life stage pada tiap parasite.  

“Kami juga mengembangkan sistem untuk melakukan diagnosis secara otomatis memakai Arduino, karena dari 1 slide perlu dianalisa ratusan bidang pandang untuk membuat keputusan akhir diagnosis. Sedangkan pasien yang harus dianalisa jumlahnya sangat banyak terutama saat Mass Blood Survey di daerah rawan Malaria (Indonesia Timur),” paparnya. 

Sistem CAD Malaria Apusan Darah Tebal yang pernah dikembangkan melalui proses diagnosa   dimulai dari pembacaan slide apusan darah tebal pada bidang pandang pertama (lokasi bidang pandang   pertama  yang  diamati   biasanya  ujung  kiri   atas).  Setelah  ditangkap   kamera, citra diolah oleh aplikasi untuk menentukan ada tidaknya parasit malaria di  sana.

“Citra kemudian disimpan sebagai data. Setelah selesai, sistem kontrol motor akan menggeser slide ke kanan sedemikian rupa, sehingga akan diperoleh bidang pandang kedua yang bersebelahan dengan yang pertama. Proses selanjutnya adalah pengambilan citra bidang pandang kedua untuk dianalisa dan disimpan. Proses ini terus diulangi sampai jumlah minimal bidang pandang yang didiagnosa, tercapai,” jelasnya.