UI Kembangkan Alat Deteksi Pneumonia Akibat COVID-19 Berbasis AI
Minggu, 17 Mei 2020 - 21:15 WIB
loading...
(FMIPA UI) telah mengembangkan DSS-CovIDNet.
A
A
A
DEPOK - Universitas Indonesia (UI) melalui Kelompok Bidang Ilmu (KBI) Fisika Medis & Biofisika dan KBI Instrumentasi Fisika - Departemen Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UI (FMIPA UI) telah mengembangkan DSS-CovIDNet. DSS-CovIDNet adalah sebuah alat bantu prediksi kasus pneumonia akibat COVID-19 dengan menggunakan program berbasis Artificial Intelligence (AI) deep-learning.
Program DSS-CovIDNet dirancang oleh tim mahasiswa S2 serta alumni dari Departemen Fisika FMIPA UI yang tergabung dalam tim riset AIRA (artificial intelligence for radiological applications). Mereka berada di bawah arahan Prof. Dr. Djarwani S. Soejoko, FIOMP, dan Prawito, Ph.D.
DSS-CovIDNet menggunakan konsep convolutional neural network (CNN) untuk melakukan klasifikasi dari citra rontgen dada. Tim membedakan klarifikasi dalam 3 (tiga) kelompok, yakni pneumonia COVID-19, pneumonia Non-COVID-19, dan paru normal dengan akurasi mencapai 98,44%. BACA JUGA; Yamaha Mulai Buka Kembali Dua Pabriknya di Daratan Eropa
"DSS-CovIDNet diharapkan mampu berkontribusi menambah keyakinan diagnosis dan mengurangi beban dokter spesialis radiologi dengan tingginya workload terkait diagnosis dan pemantauan kasus COVID-19," kata Koordinator Tim AIRA, Lukmanda Evan Lubis S.Si., M.Si.
Wakil Rektor UI bidang Riset dan Inovasi Prof. Dr.rer.nat. Abdul Haris, M.Sc menambahkan bahwa tingkat akurasi yang tinggi membuat alat ini unggul. Akses data juga telah dibuka dengan harapan memudahkan para peneliti untuk turut menyempurnakan program ini.
Program DSS-CovIDNet dirancang oleh tim mahasiswa S2 serta alumni dari Departemen Fisika FMIPA UI yang tergabung dalam tim riset AIRA (artificial intelligence for radiological applications). Mereka berada di bawah arahan Prof. Dr. Djarwani S. Soejoko, FIOMP, dan Prawito, Ph.D.
DSS-CovIDNet menggunakan konsep convolutional neural network (CNN) untuk melakukan klasifikasi dari citra rontgen dada. Tim membedakan klarifikasi dalam 3 (tiga) kelompok, yakni pneumonia COVID-19, pneumonia Non-COVID-19, dan paru normal dengan akurasi mencapai 98,44%. BACA JUGA; Yamaha Mulai Buka Kembali Dua Pabriknya di Daratan Eropa
"DSS-CovIDNet diharapkan mampu berkontribusi menambah keyakinan diagnosis dan mengurangi beban dokter spesialis radiologi dengan tingginya workload terkait diagnosis dan pemantauan kasus COVID-19," kata Koordinator Tim AIRA, Lukmanda Evan Lubis S.Si., M.Si.
Wakil Rektor UI bidang Riset dan Inovasi Prof. Dr.rer.nat. Abdul Haris, M.Sc menambahkan bahwa tingkat akurasi yang tinggi membuat alat ini unggul. Akses data juga telah dibuka dengan harapan memudahkan para peneliti untuk turut menyempurnakan program ini.
Lihat Juga :
