Jakarta, SehatCantik.id – Kementerian Kesehatan (Kemenkes) mengandalkan teknologi berbasis kecerdasan buatan TBScreen.AI untuk mempercepat skrining tuberkulosis (TBC), menyusul capaian penemuan kasus yang masih berada di bawah target nasional.
Berdasarkan data per 27 Juli 2026, notifikasi kasus baru TBC baru mencapai 41 persen dari target 45 persen. Sementara itu, cakupan tata laksana pengobatan tercatat 89 persen atau masih di bawah target 95 persen.
Staf Tim Kerja Tuberkulosis (TB) dan Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Kementerian Kesehatan, Rita Aryati, mengatakan percepatan penemuan kasus harus diikuti pengobatan yang cepat dan tepat untuk memutus rantai penularan. Penanganan TBC, kata dia, juga menjadi salah satu Program Hasil Terbaik Cepat (PHTC) Presiden.
ADVERTISEMENT
SCROLL TO RESUME CONTENT
“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,” ujar Rita di Jakarta, Senin (3/8).
Beban TBC Masih Tinggi
Indonesia masih menjadi negara dengan beban TBC terbesar kedua di dunia setelah India. Pada 2024 diperkirakan terdapat sekitar 1,09 juta kasus TBC dengan 125 ribu kematian setiap tahun.
Untuk mempercepat target eliminasi TBC pada 2030, pemerintah menerapkan sejumlah strategi pengendalian penyakit. Salah satunya melalui Program Hasil Terbaik Cepat (PHTC) yang mewajibkan pelacakan atau tracing 100 persen terhadap anggota keluarga dan kontak erat pasien guna memutus rantai penularan sedini mungkin.
AI Bantu Baca Rontgen dalam Hitungan Detik
Salah satu inovasi yang diharapkan mendukung target tersebut adalah TBScreen.AI. Teknologi berbasis computer-aided detection (CAD) ini dikembangkan melalui kolaborasi KONEKSI bersama sejumlah lembaga riset dan mampu menganalisis hasil foto rontgen dada dalam waktu kurang dari lima detik.
Platform tersebut dikembangkan menggunakan karakteristik populasi Indonesia dengan mempertimbangkan faktor usia, jenis kelamin, ras, hingga penyandang disabilitas sehingga hasil skrining diharapkan lebih akurat dan sesuai dengan kondisi masyarakat Indonesia.
Menurut Rita, pemanfaatan teknologi CAD juga sejalan dengan rekomendasi Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), terutama untuk membantu pembacaan hasil rontgen di daerah yang masih kekurangan dokter spesialis radiologi dan fasilitas kesehatan.
Perlu Lebih Inklusif bagi Penyandang Disabilitas
Direktur Pelayanan Kesehatan Kelompok Rentan Kementerian Kesehatan, Imran Pambudi, mengatakan penyandang disabilitas menjadi salah satu kelompok yang perlu mendapat perhatian khusus dalam upaya deteksi dan penanganan TBC.
“Kelompok disabilitas perlu mendapatkan perhatian lebih karena mereka berpotensi terkena TB juga. Namun jika kita berbicara tentang kelompok disabilitas, sebenarnya ada empat ragam kelompok utama yang tercakup di sini, termasuk disabilitas fisik, intelektual, mental, dan sensorik,” kata Imran.
Ia menjelaskan setiap kelompok disabilitas memiliki tantangan yang berbeda dalam mengakses layanan kesehatan, mulai dari proses pemeriksaan rontgen, diagnosis, hingga pengobatan. Karena itu, pengembangan teknologi skrining yang lebih inklusif dinilai penting agar penyakit dapat dideteksi lebih dini dan terapi segera diberikan.
Akurasi Masih Terus Dikembangkan
Peneliti utama TBScreen.AI sekaligus dosen Departemen Penyakit Dalam Fakultas Kedokteran, Kesehatan Masyarakat, dan Keperawatan Universitas Gadjah Mada (UGM), Dr. Antonia Morita Iswari Saktiawati, mengatakan hasil pengumpulan dan pengujian data menunjukkan platform tersebut memiliki sensitivitas sebesar 83,16 persen.
Meski demikian, dataset yang digunakan saat ini masih didominasi data dari Yogyakarta, Jawa Tengah, dan Papua sehingga belum sepenuhnya mewakili karakteristik penduduk Indonesia.
Karena itu, tim peneliti akan memperluas pengumpulan data dari berbagai provinsi, sekaligus menambahkan variasi komorbiditas dan kelompok rentan TBC agar model kecerdasan buatan tersebut semakin akurat.
Saat ini TBScreen.AI telah dapat dioperasikan secara daring. Ke depan, tim juga menyiapkan versi luring agar teknologi tersebut tetap dapat dimanfaatkan di wilayah dengan keterbatasan akses internet.
Selain meningkatkan akurasi skrining, pengembangan teknologi CAD dalam negeri juga dinilai lebih efisien karena pemerintah tidak perlu membayar lisensi tahunan kepada pengembang asing. Di sisi lain, tata kelola data kesehatan yang bersifat sensitif tetap dapat dikelola di Indonesia.
Pengembangan TBScreen.AI melibatkan Universitas Gadjah Mada (UGM), University of Melbourne, Sentra Advokasi Perempuan, Difabel, dan Anak (SAPDA), serta Yayasan Pengembangan Kesehatan dan Masyarakat Papua (YPKMP), dengan dukungan KONEKSI sebagai platform kemitraan riset Australia–Indonesia. (Sbw)
