UGM Rancang Aplikasi Berbasis AI Untuk Deteksi Gigi Berlubang
Tim Riset Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada (UGM) mengembangkan aplikasi yang bisa mendeteksi lubang pada gigi berdasarkan foto gigi saja. Aplikasi bernama KLINIKOO Dental Scanning ini merupakan inisiatif dari tim FT UGM yang dipimpin oleh Dr Eng Igi Ardiyanto, ST, M Eng.
KLINIKOO merupakan aplikasi yang diciptakan dikarenakan banyak masyarakat Indonesia yang belum menyadari adanya masalah pada kesehatan gigi dan mulutnya. Data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018 pun menunjukkan bahwa lebih dari separuh penduduk Indonesia mengalami masalah gigi, dan hanya 7 persen anak Indonesia yang terbebas dari gigi berlubang. Selain itu, hanya 10 persen penduduk Indonesia yang mengakses layanan kesehatan gigi.
Maka dengan kondisi tersebut, tim riset FT UGM kemudian menggandeng PT Ceria Inovasi Nasional (KLINIKOO) untuk merancang aplikasi kesehatan berbasis teknologi artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan ini.
Aplikasi akan memanfaatkan teknologi AI untuk mendeteksi adanya lubang di gigi berdasarkan foto yang sudah diambil. Foto gigi pasien kemudian akan dianalisis dengan AI yang telah dikembangkan oleh tim riset.
Kami melakukan riset dengan teknologi computer vision dan machine learning, serta mengembangkan algoritma AI yang mampu menganalisis gambar gigi dan mendeteksi keberadaan lubang gigi dari gambar gigi tersebut layaknya yang dilakukan seorang dokter gigi, ungkap Dr Igi dalam keterangan resminya, melansir dari Detik.com.
Kegiatan riset dan pengembangan aplikasi berbasis AI ini telah diinisiasi sejak tahun 2021 melalui program Joint Research Internship antara Departmen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (DTETI) FT UGM, Toyohashi University of Technology (jepang), dan KLINIKOO.
Program ini kemudian menghasilkan prototipe dasar teknologi yang dapat memprediksi masalah gigi berdasarkan foto gigi meskipun dengan akurasi yang terbatas. Selain itu, dukungan Matching Fund Kedaireka 2022 Kemendikbudristek juga membantu pengembangan lebih intensif dengan jumlah data gigi yang jauh lebih banyak hingga 10.000 foto gigi.
