Dosen Vokasi Universitas Muhammadiyah Malang (UMM), Prof. Dr. Ir. Lailis Syafa’ah, M.T., mengembangkan aplikasi untuk mendeteksi anemia secara mandiri tanpa prosedur pengambilan darah. Aplikasi ini memanfaatkan kamera smartphone dan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk membaca citra mata, sehingga pemeriksaan hemoglobin dapat dilakukan dari rumah.
Pengembangan aplikasi tersebut dilakukan melalui kolaborasi lintas disiplin bersama tim dosen dan mahasiswa Vokasi UMM, di antaranya La Febry Andira Rose Cynthia, S.T., M.T. dan Zulfatman, Ph.D. Menurut Lailis, inovasi ini ditujukan untuk menghadirkan layanan deteksi dini yang lebih inklusif dan praktis, sekaligus mengurangi ketergantungan masyarakat pada pemeriksaan di fasilitas klinis konvensional.
Lailis menilai masih banyak orang menunda pemeriksaan kesehatan karena enggan datang ke fasilitas kesehatan dan merasa tidak nyaman dengan prosedur pengambilan darah. Padahal, deteksi dini dinilai penting untuk mencegah kondisi yang lebih serius. Ia menyebut aplikasi ini dirancang agar masyarakat lebih mudah memantau kesehatan secara rutin.
Secara teknis, aplikasi bekerja dengan memanfaatkan citra konjungtiva atau selaput lendir pada mata sebagai indikator visual. Foto mata yang diambil melalui kamera ponsel akan diproses oleh AI yang telah dilatih menggunakan basis data khusus. Sistem kemudian membaca pola kecerahan dan karakteristik warna mata yang berkorelasi dengan kadar hemoglobin (Hb), lalu mengklasifikasikannya menjadi estimasi nilai.
Lailis menjelaskan, pengembangan tidak hanya berfokus pada pembuatan aplikasi, tetapi juga pada sistem yang mampu menerjemahkan data visual menjadi informasi kesehatan. Ia menekankan kebutuhan pemodelan yang presisi agar hasil tetap akurat pada pengguna dengan kondisi yang beragam.
Riset ini, kata Lailis, berawal dari studi doktoralnya di bidang kedokteran yang menitikberatkan pada pemodelan kesehatan melalui variabel citra. Dalam proses pengembangan, sistem terus dilatih untuk menghubungkan kondisi mata dengan kadar hemoglobin. Saat ini, tingkat akurasi aplikasi dilaporkan berada di kisaran 80 persen dan masih dalam tahap penyempurnaan.
Ke depan, Lailis memproyeksikan aplikasi tersebut dapat digunakan sebagai alat deteksi mandiri harian, termasuk untuk kelompok yang membutuhkan pemantauan hemoglobin rutin tanpa rasa sakit, seperti ibu hamil. Ia berharap teknologi ini dapat menjadi jembatan antara masyarakat dan layanan kesehatan, sehingga deteksi dini dapat dimulai dari kesadaran individu di rumah.
