Riset kecerdasan buatan (AI) di bidang kesehatan dinilai perlu melampaui tahap laboratorium dan publikasi ilmiah. Tantangan berikutnya, khususnya pada pengembangan semantic segmentation untuk analisis citra lidah, bukan lagi semata mengejar akurasi model, melainkan bagaimana mengintegrasikannya ke dalam sistem diagnosis digital berbasis aplikasi.
Dalam konteks ini, peran mahasiswa informatika disebut menjadi penting untuk menjembatani riset dan implementasi. Citra lidah yang sebelumnya menjadi objek penelitian dapat diolah melalui sistem berbasis computer vision sehingga menghasilkan data visual yang lebih informatif. Area warna, tekstur, dan lapisan (coating) dapat ditampilkan secara otomatis dan tersegmentasi, sehingga keluaran sistem bukan hanya gambar, tetapi representasi visual yang membantu interpretasi kondisi kesehatan secara lebih objektif.
Ketua Program Studi Informatika (S1) Universitas Nusa Mandiri (UNM), Arfhan Prasetyo, menilai integrasi riset semacam ini dapat menjadi arah strategis bagi mahasiswa. Menurutnya, mahasiswa tidak cukup hanya memahami teori AI, tetapi juga perlu mampu mewujudkannya dalam bentuk aplikasi yang dapat digunakan.
Ia menjelaskan bahwa integrasi model ke aplikasi membutuhkan alur kerja yang terstruktur, mulai dari akuisisi citra, preprocessing, proses segmentasi, hingga visualisasi hasil pada antarmuka aplikasi. Rangkaian proses tersebut, kata dia, melatih mahasiswa untuk berpikir sistematis dan menyelesaikan proyek secara menyeluruh dari hulu ke hilir.
Pendekatan ini disebut sejalan dengan tren digitalisasi kesehatan berbasis AI, ketika data visual semakin menjadi dasar pengambilan keputusan. Mahasiswa yang terbiasa mengerjakan proyek riset aplikatif dinilai berpeluang memiliki keunggulan kompetitif.
Di sisi lain, pengembangan aplikasi diagnosis digital berbasis citra lidah juga dipandang memiliki dimensi budaya. Analisis lidah dikenal dalam praktik medis tradisional dan memiliki nilai kearifan lokal. Dalam pandangan Prasetyo, teknologi tidak dimaksudkan untuk menggantikan praktisi, melainkan menjadi alat bantu berbasis data yang tetap menghormati praktik dan nilai yang sudah ada.
Ia menambahkan, kolaborasi antara AI dan kearifan lokal dapat memperkuat nilai akademik sekaligus memperluas pemanfaatan riset informatika agar lebih relevan dengan kebutuhan masyarakat. Menurutnya, inovasi pada akhirnya diukur bukan dari kecanggihan algoritma, tetapi dari besarnya manfaat yang dapat dirasakan.
Penulis: Arfhan Prasetyo, Ketua Program Studi Informatika (S1), Universitas Nusa Mandiri
