TBScreen.AI Baca Rontgen Kurang dari 5 Detik untuk Skrining TBC

Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mendorong penggunaan perangkat lunak deteksi berbantuan komputer/computer-aided detection (CAD) untuk membantu interpretasi rontgen dada dalam program pengendalian TBC, khususnya di daerah terpencil yang mana akses fasilitas kesehatan, sumber daya, dan jumlah ahli radiologinya terbatas.

Mendukung prioritas pemerintah di bidang kesehatan, KONEKSI—platform kemitraan Australia–Indonesia untuk pengetahuan dan inovasi—menginisiasi studi kolaboratif melalui pengembangan platform TBScreen.AI.

Akal imitasi (artificial intelligence/AI) yang dikembangkan untuk mendukung skrining penyakit ini mampu membaca hasil foto rontgen (X-ray) dada dengan waktu analisis kurang dari 5 detik.

Fitur alat ini akan tepat jika dimanfaatkan di wilayah terpencil yang minim fasilitas kesehatan dan dokter spesialis radiologi.

Staf Tim Kerja Tuberkulosis dan Infeksi Saluran Pernapasan Akut Kemenkes, Rita Aryati, menjelaskan situasi program TBC. Berdasarkan data per 27 Juli 2026, capaian notifikasi kasus TBC masih di bawah target.

Hingga akhir Juni 2026, minimal 45 persen kasus harapannya telah ditemukan dan dilaporkan, tetapi realisasinya baru mencapai 41 persen. Artinya masih ada selisih 4 persen yang masih belum terlaporkan atau belum ditemukan.

Dari data tersebut, tindak lanjut berupa tata laksana (mencakup pengobatan) juga memiliki kesenjangan. Targetnya mencapai 95 persen, tetapi yang sudah ternotifikasi baru 89 persen.

“Kondisi ini perlu segera ditangani. Penemuan kasus harus diikuti dengan pengobatan yang cepat dan tepat untuk memutus rantai penularan TBC. Hal tersebut mengingat penanganan penyakit TBC sendiri merupakan salah satu program yang menjadi fokus pada PHTC Presiden Prabowo,” ujarnya.

CAD untuk skrining TBC telah berkembang secara global, tetapi Indonesia belum memiliki sistem yang dikembangkan secara mandiri. Rita mengatakan bahwa penelitian TBScreen.AI dapat membantu Kemenkes dalam upaya peningkatan skrining TBC.

TBScreen.AI dikembangkan dengan mempertimbangkan karakteristik dan keragaman populasi Indonesia, termasuk faktor gender, usia, ras, serta kondisi disabilitas, agar hasil skrining lebih akurat dan sesuai dengan konteks lokal.

Studi yang dilakukan oleh peneliti Australia-Indonesia ini juga mengevaluasi hambatan akses dan strategi penerapan skrining TBC yang inklusif di berbagai wilayah Indonesia.

Team Leader KONEKSI, Jana Hertz, menyebut bahwa riset kolaboratif ini menegaskan komitmen kedua negara dalam pemanfaatan hasil penelitian, untuk menghasilkan inovasi berkelanjutan yang relevan di bidang kesehatan.

“KONEKSI mendukung riset dan inovasi untuk menjawab berbagai tantangan pembangunan, termasuk melalui pemanfaatan teknologi digital. TBScreen.AI merupakan salah satu dari 101 penelitian yang didukung KONEKSI dan diharapkan dapat membantu penanganan TB secara lebih cepat dan tepat,” kata Jana.

Peneliti utama sekaligus dosen Departemen Penyakit Dalam, Fakultas Kedokteran, Kesehatan Masyarakat dan Keperawatan Universitas Gadjah Mada (UGM), Dr. Antonia Morita Iswari Saktiawati menjelaskan, saat ini platform TBScreen.AI menggunakan dataset yang masih didominasi oleh DI Yogyakarta, Jawa Tengah, dan Papua, sehingga belum cukup mewakili variasi karakteristik populasi Indonesia.

Penambahan data dari provinsi lainnya menjadi prioritas. Adapun sekarang teknologi tersebut sudah dapat dioperasikan secara daring. Ke depan, tim akan membuat versi luring sehingga efektif digunakan di wilayah terpencil, yang memiliki keterbatasan internet.

“Pengumpulan dan uji data yang dilakukan menghasilkan sensitivitas platform mencapai 83,16 persen. Ke depan, sensitivitas model akan terus kami kembangkan dengan rontgen dada yang lebih banyak dan mempertimbangkan komorbiditas, serta kelompok rentan TBC yang lebih luas,” imbuhnya.