Mahasiswa Universitas Tanjungpura Kembangkan ATEROSTOP, Perangkat AI untuk Deteksi Dini Aterosklerosis Karotis
Pontianak – Risiko penyempitan pembuluh darah sering kali berkembang tanpa disadari hingga memicu gangguan kesehatan yang lebih serius. Berangkat dari tantangan tersebut, mahasiswa Universitas Tanjungpura (Untan) mengembangkan ATEROSTOP, sebuah rancangan perangkat biomedis berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang dirancang untuk mendukung deteksi dini aterosklerosis pada arteri karotis.
Inovasi ini berhasil memperoleh pendanaan melalui Program Kreativitas Mahasiswa Karsa Cipta (PKM-KC) Tahun Anggaran 2026. Melalui ATEROSTOP, tim menawarkan pendekatan yang menggabungkan beberapa indikator kesehatan dalam satu perangkat portabel sehingga proses screening tidak hanya bergantung pada satu jenis pemeriksaan.
Aterosklerosis merupakan kondisi ketika pembuluh darah mengalami penyempitan akibat penumpukan plak. Kondisi ini dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti tekanan darah, kadar glukosa darah, dan kadar kolesterol. Pada arteri karotis, perubahan aliran darah akibat penyempitan pembuluh dapat menghasilkan bunyi khas (bruit) yang berpotensi menjadi salah satu indikator dalam proses deteksi dini.
Berbeda dengan pendekatan yang hanya mengukur satu parameter, ATEROSTOP menggabungkan beberapa informasi sekaligus. Perangkat ini menganalisis bunyi aliran darah pada arteri karotis serta sinyal Photoplethysmography (PPG), yaitu sinyal yang menggambarkan perubahan aliran darah di dalam tubuh. Seluruh data tersebut kemudian diolah menggunakan kecerdasan buatan untuk menghasilkan klasifikasi risiko aterosklerosis.
Dalam proses pengembangannya, ATEROSTOP memanfaatkan mikrofon MEMS SPH0645LM4HB untuk menangkap bunyi aliran darah dan sensor MAX30105 untuk membaca sinyal PPG. Seluruh proses pengolahan data dilakukan secara langsung di dalam perangkat menggunakan Raspberry Pi 4 Model B sebagai pusat pemrosesan.
Data yang diperoleh kemudian dianalisis menggunakan beberapa model kecerdasan buatan. Melalui proses tersebut, sistem dirancang mampu mengenali keberadaan bruit, mengestimasi tekanan darah, kadar glukosa darah, dan kadar kolesterol, sebelum mengintegrasikan seluruh hasilnya untuk menghasilkan klasifikasi risiko aterosklerosis.
Hasil analisis dapat ditampilkan secara langsung melalui layar TFT LCD berukuran 3,5 inci pada perangkat. Selain itu, data juga dirancang dapat disinkronkan dengan aplikasi mobile berbasis Flutter dan layanan cloud sehingga riwayat pengukuran dapat disimpan dan divisualisasikan dengan lebih mudah.
Keunggulan utama ATEROSTOP terletak pada kemampuannya menggabungkan berbagai indikator kesehatan dalam satu perangkat portabel. Pendekatan tersebut diharapkan dapat memberikan proses screening yang lebih komprehensif dibandingkan jika hanya menggunakan satu parameter. Pengembangan inovasi ini juga mencakup pengujian hardware, software, dan kinerja sistem sebagai bagian dari proses penyempurnaan.
ATEROSTOP dikembangkan oleh tim mahasiswa lintas disiplin yang terdiri atas Yanto dari Program Studi Sistem Komputer sebagai ketua tim, bersama Dustin Edgar William (Sistem Komputer), Andrie Wijaya (Teknik Informatika), Indra Juan Saputra (Teknik Industri), dan Detti Sanovti Salnuria (Pendidikan Dokter). Kolaborasi tersebut memadukan kompetensi di bidang kecerdasan buatan, sistem tertanam (embedded system), pengembangan perangkat lunak, desain dan penerimaan teknologi, serta perspektif kedokteran. Tim ini didampingi oleh Tedy Rismawan, S.Kom., M.Cs.
Melalui pengembangan ATEROSTOP, tim menargetkan terwujudnya prototipe perangkat biomedis multiparameter berbasis AI yang disertai pengujian kinerja serta penerimaan masyarakat. Ke depan, perangkat ini diharapkan dapat terus disempurnakan melalui hasil pengujian dan evaluasi klinis sebagai bagian dari pengembangan teknologi yang mendukung upaya deteksi dini aterosklerosis.
