Berita

Sekelompok mahasiswa Universitas Tanjungpura mengembangkan ATEROSTOP, sebuah rancangan perangkat biomedis multiparameter berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang ditujukan untuk mendukung deteksi dini aterosklerosis pada arteri karotis.

Inovasi ini lahir dari persoalan penting dalam kesehatan kardiovaskular dan serebrovaskular. Aterosklerosis merupakan kondisi yang melibatkan berbagai faktor fisiologis dan metabolik, termasuk tekanan darah, kadar glukosa darah, dan kadar kolesterol. Pada arteri karotis, perubahan aliran darah yang berkaitan dengan penyempitan pembuluh dapat menghasilkan sinyal akustik berupa bruit yang berpotensi dimanfaatkan sebagai salah satu indikator dalam proses screening.

Melalui ATEROSTOP, tim mengusulkan pendekatan yang tidak hanya melihat satu parameter, tetapi menggabungkan sinyal akustik pada arteri karotis dengan sinyal Photoplethysmography (PPG). Kombinasi tersebut kemudian diproses menggunakan kecerdasan buatan untuk menghasilkan informasi kondisi secara terintegrasi.

Secara teknis, ATEROSTOP menggunakan mikrofon MEMS SPH0645LM4HB untuk menangkap sinyal akustik dan sensor MAX30105 untuk memperoleh sinyal PPG. Sistem menggunakan Raspberry Pi 4 Model B sebagai pusat pemrosesan edge computing sehingga pengolahan sinyal dan inferensi AI dirancang dapat dilakukan secara lokal.

Pada jalur analisis bruit, sinyal diproses untuk menghasilkan sinyal yang baik agar dapat diperoleh fitur sebagai masukan dari model AI. Fitur tersebut kemudian digunakan dalam model regresi logistik biner untuk mendeteksi kondisi bruit karotis. Sementara itu, sinyal PPG dimanfaatkan untuk mengestimasi tekanan darah menggunakan Gaussian Process Regression (GPR), serta mengestimasi kadar glukosa darah dan kadar kolesterol menggunakan Multi Layer Perceptron (MLP).

Berbagai parameter yang diperoleh selanjutnya diintegrasikan ke dalam model XGBoost untuk menghasilkan klasifikasi risiko aterosklerosis. Hasil pemrosesan dirancang dapat ditampilkan melalui TFT LCD 3,5 inci pada perangkat dan disinkronkan dengan aplikasi mobile berbasis Flutter serta layanan cloud untuk visualisasi dan penyimpanan riwayat pengukuran.

Keunggulan utama yang ditawarkan ATEROSTOP adalah integrasi multiparameter dalam satu perangkat portabel. Tim tidak hanya merancang teknologi untuk membaca satu sinyal, tetapi menggabungkan indikator akustik, fisiologis, dan metabolik agar proses screening dapat dilakukan dengan pendekatan yang lebih komprehensif. Pengembangan ATEROSTOP juga mencakup tahapan pengujian hardware, software, dan kinerja sistem. 

Tim pengembang terdiri atas mahasiswa Universitas Tanjungpura dari lintas disiplin. Dari Fakultas Teknik, inovasi ini melibatkan Indra Juan Saputra dari Program Studi Teknik Industri dan Andrie Wijaya dari Program Studi Teknik Informatika, yang berkolaborasi bersama mahasiswa Sistem Komputer dan Pendidikan Dokter. Komposisi lintas bidang tersebut menjadi bagian penting dalam pengembangan ATEROSTOP karena inovasi memadukan aspek AI, embedded system, software, desain dan penerimaan teknologi, serta perspektif kedokteran.

ATEROSTOP dikembangkan dalam skema Program Kreativitas Mahasiswa Karsa Cipta (PKM-KC) Universitas Tanjungpura tahun anggaran 2026. Tim menargetkan pengembangan prototipe perangkat biomedis multiparameter berbasis AI sekaligus pengujian kinerja dan penerimaan masyarakat sebagai bagian dari proses pengembangan.

Melalui inovasi ini, ATEROSTOP diharapkan dapat menjadi salah satu pendekatan teknologi preventif yang praktis dan mudah diakses untuk mendukung kesadaran serta deteksi dini kondisi aterosklerosis. Pada tahap pengembangan selanjutnya, sistem diharapkan dapat terus disempurnakan berdasarkan hasil pengujian dan evaluasi klinis.