Mahasiswa UGM Buat Alat Analisis Luka Diabetes Berbasis AI
loading...
Mahasiswa UGM sedang memperagakan pemakaian prototype alat analisis luka diabetik berbasis artificial intelligence bernama Mystic-Wound. Foto/UGM
A
A
A
JAKARTA - Salah satu komplikasi yang sering ditemui pada penderita Diabetes Mellitus adalah ulcer atau luka pada kaki. Perawatan ulcer ini membutuhkan waktu yang panjang serta meningkatkan risiko kecacatan dan amputasi bahkan kematian pada pasien. Ulcer dapat teratasi jika dilakukan perawatan yang tepat dan cepat.
Tim mahasiswa UGM yang terdiri dari Aizizha Syeilla Noverlis (FK), Riki Wartakusumah (FK), Nias Ananto (FMIPA), Taqy Hanawa (FMIPA), dan Leonita Sephira (FKH) membuat prototype alat analisis luka diabetik berbasis artificial intelligence bernama Mystic-Wound.
Alat ini berguna untuk mempermudah tenaga kesehatan dalam melakukan pengkajian dan pemilihan intervensi pada luka diabetes dengan cepat dan tepat.
“Alat ini dibuat dengan dana Rp9.000.000 dari KEMENDIKBUD dalam waktu 4 bulan,” ujar Aizizha Ketua Tim Mystic-Wound dilansir dari laman resmi UGM di ugm.ac.id, Jumat (13/8/2021).
Mystic-Wound, alat yang dibekali Machine Learning, berbentuk menyerupai gawai layar sentuh yang dapat menganalisis dimensi luka, jenis jaringan pada luka, risiko infeksi, dan tingkat keparahan luka dengan tepat dan akurat.
Selain itu, alat ini juga dapat memberikan rekomendasi berbagai jenis penutupan luka perawatan luka diabetes melitus. Keseluruhan pengkajian pada alat ini akan disimpan pada cloud server yang dapat dicetak dan disimpan sesuai kebutuhan.
Nias, anggota tim, menjelaskan prototype Mystic-Wound ini dilengkapi dengan buku panduan untuk memudahkan pengoperasian alat agar penggunaannya lebih mudah.
“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. Penggunaan alat cukup mudah, hanya dengan mengambil gambar sama seperti sistem foto pada gawai,kemudian hasil analisis akan tertampil secara otomatis,” tutur Riki.
Saat ini prototype Mystic-Wound yang didampingi oleh dosen pendamping Anggi Lukman Wicaksana, S.Kep., Ns., MS. ini juga telah didaftarkan hak ciptanya sebagai bukti keorisinilan ide dan alat. Tim Mystic-Wound berkomitmen untuk terus melakukan pengembangan guna menyempurnakan kinerja sistem.
Tim mahasiswa UGM yang terdiri dari Aizizha Syeilla Noverlis (FK), Riki Wartakusumah (FK), Nias Ananto (FMIPA), Taqy Hanawa (FMIPA), dan Leonita Sephira (FKH) membuat prototype alat analisis luka diabetik berbasis artificial intelligence bernama Mystic-Wound.
Alat ini berguna untuk mempermudah tenaga kesehatan dalam melakukan pengkajian dan pemilihan intervensi pada luka diabetes dengan cepat dan tepat.
“Alat ini dibuat dengan dana Rp9.000.000 dari KEMENDIKBUD dalam waktu 4 bulan,” ujar Aizizha Ketua Tim Mystic-Wound dilansir dari laman resmi UGM di ugm.ac.id, Jumat (13/8/2021).
Mystic-Wound, alat yang dibekali Machine Learning, berbentuk menyerupai gawai layar sentuh yang dapat menganalisis dimensi luka, jenis jaringan pada luka, risiko infeksi, dan tingkat keparahan luka dengan tepat dan akurat.
Selain itu, alat ini juga dapat memberikan rekomendasi berbagai jenis penutupan luka perawatan luka diabetes melitus. Keseluruhan pengkajian pada alat ini akan disimpan pada cloud server yang dapat dicetak dan disimpan sesuai kebutuhan.
Nias, anggota tim, menjelaskan prototype Mystic-Wound ini dilengkapi dengan buku panduan untuk memudahkan pengoperasian alat agar penggunaannya lebih mudah.
“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. Penggunaan alat cukup mudah, hanya dengan mengambil gambar sama seperti sistem foto pada gawai,kemudian hasil analisis akan tertampil secara otomatis,” tutur Riki.
Saat ini prototype Mystic-Wound yang didampingi oleh dosen pendamping Anggi Lukman Wicaksana, S.Kep., Ns., MS. ini juga telah didaftarkan hak ciptanya sebagai bukti keorisinilan ide dan alat. Tim Mystic-Wound berkomitmen untuk terus melakukan pengembangan guna menyempurnakan kinerja sistem.
(mpw)
Lihat Juga :
