Aplikasi Mahasiswa UI Raih People's Choice Award di NUS Medical Grand Challenge 2022
loading...
A
A
A
JAKARTA - Aplikasi FisioMotion karya mahasiswa Universitas Indonesia (UI) mencuri perhatian di kompetisi internasional. Aplikasi karyanya meraih penghargaan People’s Choice Award di National University of Singapore (NUS) Medical Grand Challenge 2022.
FisioMotion adalah sebuah aplikasi untuk membantu masalah kesehatan khususnya pasien fisioterapis. Aplikasi ini bisa digunakan dalam latihan secara mandiri dengan bantuan machine learning berbasis kecerdasan artifisial (AI).
Seperti diketahui, selama pandemi Covid-19, pasien fisioterapi mengalami kesulitan untuk melakukan latihan terapi bersama fisioterapis. Untuk mengatasi hal tersebut, pasien melakukan sesi latihan secara online melalui fitur video call WhatsApp yang kemudian akan dipandu oleh fisioterapis.
Dilatarbelakangi hal tersebut, mahasiswa UI berinovasi membuat aplikasi FisioMotion yang bertujuan untuk membantu mekanisme kerja para fisioterapis. Dengan menggunakan aplikasi ini, fisioterapis juga dapat melihat perkembangan pasien dalam pemulihan.
FisioMotion dirancang agar mudah dioperasikan oleh penggunanya. Dengan membuka aplikasi, pasien dapat melihat jadwal latihan yang harus dikerjakan. Kemudian pasien dapat menjalankan latihan dengan menggunakan kamera, lalu sistem dalam aplikasi ini akan membantu mengoreksi jika ada gerakan pasien yang salah.
Salah seorang anggota tim FisioMotion, mahasiswa Fasilkom UI angkatan 2019 Darren Ngoh, mengatakan bahwa masalah yang terjadi pada isu kesehatan harus dijawab dengan kemajuan teknologi saat ini.
Dengan memanfaatkan kecerdasan artifisial (AI) dalam situasi pandemi seperti ini, keterbatasan mobilisasi pasien fisioterapi sangat sulit. Berangkat dari permasalahan tersebut, sebetulnya yang dilakukan oleh para fisioterapis di klinik atau rumah sakit hanya memvalidasi apakah gerakan pasien benar atau salah.
"Dari peluang itu kami coba aplikasikan AI dengan tujuan untuk memvalidasi gerakan pasien tanpa harus ke klinik. Selain itu pengguna aplikasi nantinya juga mendapat feedback secara realtime dalam satu aplikasi,” ujar Darren dalam keterangan pers, Jumat (23/9/2022).
Ajang internasional ini diselenggarakan pada Agustus lalu secara daring. Aplikasi FisioMotion merupakan karya kolaborasi mahasiswa UI lintas fakultas, yaitu Fakultas Ilmu Komputer (Fasilkom), Fakultas Kesehatan (FK), Fakultas Ilmu Administrasi (FIA), dan program pendidikan Vokasi.
Tim tersebut terdiri dari, Darren Ngoh (Fasilkom 2019), Indri Klarissa Ramadhanti (Fasilkom 2019), Rio Fernando Alexander (FIA 2022), Muhammad Mikail Athif Zhafir (FK 2019), serta Alifia Azzahra Putri Satrio (Vokasi 2019).
Karena sudah memasuki fase endemi Covid-19, agar aplikasi FisioMotion dapat terus digunakan serta bermanfaat bagi fisioterapis dan pasien, Tim FisioMotion sudah melakukan riset kepada beberapa fisioterapi di Vokasi UI.
Aplikasi FisioMotion diharapkan mampu mengurangi antrean terapi offline dan membantu pasien lebih banyak untuk sembuh. Tercatat dalam satu hari, fisioterapis hanya dapat membantu 6-10 pasien untuk terapi.
Namun, dengan bantuan aplikasi FisioMotion, fisioterapis dapat memantau hingga 20-25 pasien terapi per hari.
FisioMotion adalah sebuah aplikasi untuk membantu masalah kesehatan khususnya pasien fisioterapis. Aplikasi ini bisa digunakan dalam latihan secara mandiri dengan bantuan machine learning berbasis kecerdasan artifisial (AI).
Baca Juga
Seperti diketahui, selama pandemi Covid-19, pasien fisioterapi mengalami kesulitan untuk melakukan latihan terapi bersama fisioterapis. Untuk mengatasi hal tersebut, pasien melakukan sesi latihan secara online melalui fitur video call WhatsApp yang kemudian akan dipandu oleh fisioterapis.
Dilatarbelakangi hal tersebut, mahasiswa UI berinovasi membuat aplikasi FisioMotion yang bertujuan untuk membantu mekanisme kerja para fisioterapis. Dengan menggunakan aplikasi ini, fisioterapis juga dapat melihat perkembangan pasien dalam pemulihan.
FisioMotion dirancang agar mudah dioperasikan oleh penggunanya. Dengan membuka aplikasi, pasien dapat melihat jadwal latihan yang harus dikerjakan. Kemudian pasien dapat menjalankan latihan dengan menggunakan kamera, lalu sistem dalam aplikasi ini akan membantu mengoreksi jika ada gerakan pasien yang salah.
Baca Juga
Salah seorang anggota tim FisioMotion, mahasiswa Fasilkom UI angkatan 2019 Darren Ngoh, mengatakan bahwa masalah yang terjadi pada isu kesehatan harus dijawab dengan kemajuan teknologi saat ini.
Dengan memanfaatkan kecerdasan artifisial (AI) dalam situasi pandemi seperti ini, keterbatasan mobilisasi pasien fisioterapi sangat sulit. Berangkat dari permasalahan tersebut, sebetulnya yang dilakukan oleh para fisioterapis di klinik atau rumah sakit hanya memvalidasi apakah gerakan pasien benar atau salah.
"Dari peluang itu kami coba aplikasikan AI dengan tujuan untuk memvalidasi gerakan pasien tanpa harus ke klinik. Selain itu pengguna aplikasi nantinya juga mendapat feedback secara realtime dalam satu aplikasi,” ujar Darren dalam keterangan pers, Jumat (23/9/2022).
Ajang internasional ini diselenggarakan pada Agustus lalu secara daring. Aplikasi FisioMotion merupakan karya kolaborasi mahasiswa UI lintas fakultas, yaitu Fakultas Ilmu Komputer (Fasilkom), Fakultas Kesehatan (FK), Fakultas Ilmu Administrasi (FIA), dan program pendidikan Vokasi.
Tim tersebut terdiri dari, Darren Ngoh (Fasilkom 2019), Indri Klarissa Ramadhanti (Fasilkom 2019), Rio Fernando Alexander (FIA 2022), Muhammad Mikail Athif Zhafir (FK 2019), serta Alifia Azzahra Putri Satrio (Vokasi 2019).
Karena sudah memasuki fase endemi Covid-19, agar aplikasi FisioMotion dapat terus digunakan serta bermanfaat bagi fisioterapis dan pasien, Tim FisioMotion sudah melakukan riset kepada beberapa fisioterapi di Vokasi UI.
Aplikasi FisioMotion diharapkan mampu mengurangi antrean terapi offline dan membantu pasien lebih banyak untuk sembuh. Tercatat dalam satu hari, fisioterapis hanya dapat membantu 6-10 pasien untuk terapi.
Namun, dengan bantuan aplikasi FisioMotion, fisioterapis dapat memantau hingga 20-25 pasien terapi per hari.
(mpw)