Tim peneliti Universitas Gadjah Mada bersama sejumlah mitra nasional dan internasional mengembangkan TBScreen.AI, suatu inovasi berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang berpotensi mendukung percepatan skrining tuberkulosis (TB), khususnya di wilayah terpencil Indonesia. Inovasi ini dinilai mampu memberikan performa awal yang menjanjikan sebagai alat bantu deteksi dini TB melalui analisis foto X-ray dada.
Adapun hasil penelitian TBScreen.AI dipaparkan dalam kegiatan Diseminasi Penelitian bertajuk TBScreen.AI: Pengembangan Kecerdasan Buatan untuk Skrining Tuberkulosis dengan X-ray Dada di Daerah Terpencil di Indonesia yang berlangsung pada Senin, 3 Agustus 2026 di Jakarta.
Dalam kegiatan ini, tim peneliti menyampaikan capaian pengembangan teknologi. Ini sekaligus rekomendasi untuk tahapan validasi lanjutan sebelum sistem dapat diterapkan secara lebih luas.
Peneliti utama Antonia Morita Iswari Saktiawati menyampaikan hasil penelitian menunjukkan performa sistem dengan tingkat sensitivitas sebesar 83 persen dan spesifisitas mencapai 87 persen. Menurut Antonia, capaian tersebut menunjukkan bahwa TBScreen.AI memiliki potensi sebagai alat bantu skrining TB.
Namun, kata dia, teknologi ini masih memerlukan proses validasi lebih lanjut agar dapat memastikan tingkat akurasi dan kesiapan penerapannya dalam mendukung pelayanan kesehatan di masyarakat.
“Capaian ini menunjukkan TBScreen.AI berpotensi dimanfaatkan sebagai alat bantu skrining tuberkulosis, meski masih memerlukan proses validasi lanjutan sebelum dapat diterapkan secara lebih luas dalam pelayanan kesehatan,” tuturnya, Jumat, 6 Agustus 2026, dikutip dari laman UGM.
Penelitian yang berlangsung selama dua tahun ini merupakan hasil kolaborasi UGM dengan University of Melbourne, Universitas Sebelas Maret, Monash University Indonesia, Pusat Rehabilitasi YAKKUM, Sentra Advokasi Perempuan, Difabel, dan Anak (SAPDA), serta Yayasan Pengembangan Kesehatan dan Masyarakat Papua dengan dukungan program KONEKSI Indonesia-Australia. Riset ini bertujuan mengembangkan sekaligus memvalidasi sistem AI berbasis foto rontgen dada sebagai alat bantu skrining TB.
Kolaborasi dilakukan untuk mengembangkan sekaligus memvalidasi sistem kecerdasan buatan berbasis foto X-ray dada yang dapat membantu proses skrining TB. Pengembangan teknologi ini diharapkan mampu menjawab tantangan penemuan kasus TB, terutama di daerah yang memiliki keterbatasan akses terhadap fasilitas kesehatan dan tenaga medis.
Salah satu anggota tim peneliti TBScreen.AI, Wahyono, menjelaskan pengembangan TBScreen.AI dilakukan melalui tahapan pengumpulan, validasi, hingga anotasi foto rontgen dada. Sistem kemudian menghasilkan confidence score atau tingkat keyakinan model dalam rentang 0-100 persen.
Meski demikian, kata dia, skor ini tidak dimaksudkan sebagai dasar penetapan diagnosis akhir. “Hasil skrining tetap harus dipadukan dengan gejala klinis, faktor risiko pasien, penilaian dokter, serta pemeriksaan penunjang lainnya,” ujarnya.
Diseminasi hasil penelitian di Jakarta yang dihadiri berbagai pemangku kepentingan, antara lain Kementerian Kesehatan RI, Bappenas, Komite Ahli Tuberkulosis (Komli TB), Jejaring Riset Tuberkulosis (Jetset TB), Koalisi Organisasi Profesi Indonesia untuk Penanggulangan Tuberkulosis (KOPI TB), Perkumpulan Pemberantasan Tuberkulosis Indonesia (PPTI), Perkumpulan Penyandang Disabilitas Indonesia (PPDI), serta organisasi yang bergerak di bidang tuberkulosis dan disabilitas.
Dalam forum ini, salah satu rekomendasi yang dihasilkan adalah perlunya validasi lanjutan menggunakan hingga 40.000 foto rontgen dada agar akurasi sistem semakin optimal. Tim peneliti juga didorong untuk berkoordinasi dengan Kementerian Kesehatan RI yang saat ini tengah memperluas program active case finding (ACF) untuk meningkatkan penemuan kasus TB di berbagai daerah.
Staf Tim Kerja Tuberkulosis Kementerian Kesehatan, Rita Aryati, menyampaikan Indonesia masih menghadapi tantangan besar dalam menemukan dan melaporkan seluruh kasus tuberkulosis. Menurutnya, Indonesia hingga kini masih menjadi negara dengan beban kasus TB tertinggi kedua di dunia.
Karena itu, kata dia, hasil penelitian TBScreen.AI dinilai sejalan dengan Peraturan Presiden Nomor 67 Tahun 2021 yang mendorong pemanfaatan hasil riset dan inovasi teknologi untuk mendukung skrining, diagnosis, serta penatalaksanaan tuberkulosis.
“Indonesia masih menduduki peringkat kedua sebagai negara dengan beban kasus TB tertinggi di dunia. Karena itu, pemanfaatan hasil riset dan teknologi ini menjadi salah satu bagian penting dalam upaya memperkuat penanggulangan tuberkulosis di Indonesia, mulai dari skrining, diagnosis, hingga tata laksana pasien TB,” ucapnya.
Selain mengembangkan inovasi berbasis AI, penelitian ini juga mengkaji berbagai faktor yang mempengaruhi akses masyarakat terhadap layanan skrining maupun diagnosis TB. Hasil penelitian mengidentifikasi empat kelompok hambatan utama. Yakni keterbatasan fasilitas dan layanan kesehatan, kendala ekonomi dan kepesertaan asuransi, faktor sosial budaya termasuk stigma berlapis (multiple stigma), serta hambatan transportasi, aksesibilitas, dan dukungan sosial.
Temuan ini menunjukkan pemanfaatan teknologi perlu diiringi penguatan sistem layanan kesehatan agar seluruh masyarakat, termasuk kelompok rentan, dapat memperoleh akses skrining secara setara.
Direktur Pelayanan Kesehatan Kelompok Rentan Kementerian Kesehatan, Imran Pambudi, berharap teknologi AI seperti TBScreen.AI dapat mendukung upaya percepatan skrining tuberkulosis. Khususnya bagi penyandang disabilitas yang memiliki risiko lebih tinggi terpapar TB.
Ia juga mendorong agar skrining berbasis AI ke depan dapat diintegrasikan dengan program Cek Kesehatan Gratis (CKG) sehingga jangkauan layanan semakin luas dan penemuan kasus dapat dilakukan lebih dini untuk menekan risiko penularan di masyarakat.
“Dengan skrining yang lebih cepat, penemuan kasus dapat dilakukan lebih dini sehingga pasien bisa segera mendapatkan pengobatan dan risiko penularan dapat ditekan,” katanya.
Comments are closed.