Mahasiswa ITS Buat Aplikasi Pembantu Pasien Gagal Ginjal Kronis Berteknologi Machine Learning

Aplikasi SahabatCAPD memiliki tiga konsep fungsionalitas utama. Pertama, logbook sebagai pengganti buku catatan dialisis pada pasien yang lebih efektif dan sistematis dalam memberikan follow up data ke tenaga medis.

Kedua, chatbot sebagai sistem virtual assistant ketika pasien membutuhkan edukasi mengenai CAPD. Ketiga, model deteksi dini komplikasi berbasis machine learning.

Aplikasi SahabatCAPD memungkinkan pasien terhubung dengan tenaga medis, sehingga follow up data penggantian cairan akan lebih mudah dimonitoring.

Hal itu ditujukan untuk memudahkan tenaga medis mencegah komplikasi sedini mungkin. "Yang mulanya pasien harus membawa buku catatan ke rumah sakit, sekarang monitoring dapat ditinjau langsung dari jauh," papar mahasiswi asal Kota Pasuruan ini.

Baca Juga: Bucin, Cewek di Surabaya Ini Bantu Pacar Curi Motor Milik Teman Sendiri

Secara akurasi kesesuaian solusi image processing terhadap indikasi dan komplikasi, model memiliki akurasi mencapai 94,7 persen.

Selain itu, SahabatCAPD juga telah diujikan kepada lima pasien GGK sesuai dengan standar System Usability Scale (SUS) dan mendapat skor 80. "Selama tujuh hari penggunaan aplikasi, pasien secara rutin meng-update data penggantian cairan dengan lancar," ujarnya.

Menurut Fiqey, timnya juga menguji aplikasi berdasarkan salah satu standar medis yang ada, yaitu uji laboratorium dari Nilai Cells Count Leukosit. "Hasilnya, perbandingan antara diagnosis hasil aplikasi dan uji lab memiliki kecocokan yang sesuai," katanya.

Aplikasi SahabatCAPD ini memiliki potensi hak cipta dan pengembangan yakni terintegrasi dengan website rumah sakit sebagai bentuk real time sistem monitoring.

"Alhamdulillah SahabatCAPD telah mendapat HaKI, Oktober lalu dan untuk website saat ini sedang kami kembangkan," tukasnya.

Baca Juga: Meskipun Berbahaya, Pedagang Tetap Jualan di Pasar Pinggir Rel Surabaya

Gagasan yang awalnya diniatkan untuk membantu salah satu kerabat tim yang juga merupakan pasien GGK tersebut, telah berhasil membawa salah satu tim perwakilan ITS ini meraih prestasi membanggakan.