Mengenal TBScreen.AI, Teknologi AI Buatan Indonesia untuk Skrining Tuberkulosis

astakom.com, Jakarta – Kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) kini tak lagi sekadar identik dengan chatbot atau otomasi pekerjaan. Di tangan peneliti Indonesia, teknologi ini mulai dimanfaatkan untuk membantu menjawab tantangan kesehatan melalui TBScreen.AI, platform berbasis AI yang dirancang untuk mempercepat skrining tuberkulosis (TB) dengan menganalisis foto rontgen dada.

Melansir laman resmi Universitas Gadjah Mada (UGM), TBScreen.AI dikembangkan sebagai respons atas tingginya beban kasus TB di Indonesia. Platform ini dirancang sebagai alat bantu bagi tenaga kesehatan untuk melakukan skrining awal secara lebih cepat dengan algoritma yang dikembangkan menggunakan karakteristik populasi Indonesia, sehingga hasil analisisnya diharapkan lebih relevan dengan kondisi di lapangan.

Berangkat dari kebutuhan nasional

Dalam penjelasan resminya, UGM menyebut pengembangan TBScreen.AI berangkat dari kebutuhan mempercepat penemuan kasus TB di Indonesia. Selama ini, teknologi Computer-Aided Detection (CAD) memang telah digunakan di berbagai negara untuk membantu membaca citra rontgen, namun sebagian besar masih dikembangkan menggunakan data populasi luar negeri yang belum sepenuhnya merepresentasikan karakteristik masyarakat Indonesia.

Berangkat dari kondisi tersebut, tim peneliti membangun algoritma AI berbasis data lokal agar proses skrining menjadi lebih sesuai dengan profil pasien di Indonesia. Meski memanfaatkan kecerdasan buatan, platform ini tetap diposisikan sebagai alat bantu skrining, sementara penegakan diagnosis tetap berada di tangan dokter.

Kolaborasi lintas keilmuan

TBScreen.AI merupakan hasil kolaborasi peneliti dari Fakultas Kedokteran, Kesehatan Masyarakat, dan Keperawatan (FK-KMK) Universitas Gadjah Mada bersama Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika serta Center for Tropical Medicine UGM. Riset tersebut dipimpin Dr. Antonia Morita Iswari Saktiawati dengan dukungan program KONEKSI, kemitraan riset Indonesia–Australia yang berfokus pada pengembangan pengetahuan dan inovasi.

Pengembangannya pun masih terus berlanjut. Tim peneliti saat ini memperluas basis data yang digunakan karena dataset awal masih didominasi data dari Daerah Istimewa Yogyakarta, Jawa Tengah, dan Papua. Penambahan data dari berbagai provinsi diharapkan dapat membuat algoritma semakin mampu mengenali keragaman karakteristik masyarakat Indonesia.

Selain itu, pengembang juga tengah menyiapkan versi luring (offline) agar platform tetap dapat dimanfaatkan di wilayah yang memiliki keterbatasan akses internet. Penyempurnaan algoritma juga dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai kondisi penyerta (komorbid) serta kelompok rentan agar kemampuan skrining semakin optimal.

"Teknologi berbasis kecerdasan buatan ini kami kembangkan sebagai alat bantu skrining, dengan algoritma AI yang telah disesuaikan dengan karakteristik populasi Indonesia. Pengumpulan dan uji data yang dilakukan menghasilkan sensitivitas platform TBScreen.AI mencapai 83,16 persen," kata Peneliti Utama TBScreen.AI Dr. Antonia Morita Iswari Saktiawati dalam diseminasi hasil penelitian di Jakarta, Senin (03/08/2026) melansir dari media nasional.

Potensi untuk skrining nasional

Perkembangan TBScreen.AI juga mulai mendapat perhatian dalam upaya penguatan pengendalian TB di Indonesia. Dalam diseminasi hasil penelitian yang sama, Kementerian Kesehatan menilai inovasi tersebut berpotensi meningkatkan efisiensi skrining, khususnya di daerah yang masih menghadapi keterbatasan fasilitas kesehatan maupun tenaga dokter spesialis.

Staf Tim Kerja Tuberkulosis (TB) dan Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Kementerian Kesehatan Rita Aryati menjelaskan bahwa TBScreen.AI mampu membantu menganalisis foto rontgen dada dalam waktu kurang dari lima detik. Platform tersebut juga dikembangkan dengan mempertimbangkan keragaman populasi Indonesia, mulai dari faktor usia, gender, ras, hingga penyandang disabilitas, sehingga diharapkan mampu memberikan hasil skrining yang lebih sesuai dengan kondisi masyarakat.

Rita juga mengungkapkan bahwa berdasarkan data per 27 Juli 2026, capaian notifikasi kasus TB baru mencapai 41 persen dari target 45 persen, sedangkan capaian tata laksana pengobatan berada di angka 89 persen dari target 95 persen. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa percepatan penemuan kasus masih menjadi tantangan yang perlu didukung melalui berbagai inovasi, termasuk pemanfaatan teknologi.

"Penemuan kasus harus diikuti dengan pengobatan yang cepat dan tepat untuk memutus rantai penularan TB. Hal tersebut mengingat penanganan penyakit TB sendiri merupakan salah satu program yang menjadi fokus pada PHTC Bapak Presiden. Jadi, penelitian TBScreen.AI dapat membantu Kementerian Kesehatan dalam upaya peningkatan skrining TB," kata Rita Aryati dalam diseminasi hasil penelitian di Jakarta, Senin (03/08/2026).

Meski masih dalam tahap pengembangan, TBScreen.AI memperlihatkan bagaimana hasil riset perguruan tinggi dapat diterjemahkan menjadi solusi berbasis teknologi yang menjawab kebutuhan nyata di sektor kesehatan. Seiring penyempurnaan yang terus dilakukan, platform ini diharapkan dapat memperkuat upaya deteksi dini, memperluas jangkauan skrining, dan mendukung target eliminasi tuberkulosis di Indonesia pada 2030. (deA/aNs)

Gen Z Takeaway

AI ternyata bukan cuma soal chatbot atau bikin gambar. Lewat TBScreen.AI, peneliti Indonesia menunjukkan bahwa kecerdasan buatan juga bisa dimanfaatkan untuk membantu tenaga kesehatan mendeteksi penyakit lebih cepat dan menjangkau lebih banyak masyarakat. Inovasi seperti ini membuktikan bahwa riset lokal punya potensi besar menghadirkan teknologi yang relevan, berdampak, dan bisa menjadi bagian dari solusi untuk persoalan kesehatan nasional.