April 15, 2026, oleh
Pemeriksaan anemia kini tak lagi menakutkan. Melalui inovasi berbasis AI, Dosen Vokasi UMM menghadirkan aplikasi yang mampu mengestimasi kadar hemoglobin hanya dari foto mata menggunakan kamera smartphone.
Tagar.co – Di tengah pesatnya perkembangan teknologi digital, pemeriksaan kesehatan kini semakin praktis dan mudah diakses.
Menjawab kekhawatiran masyarakat terhadap prosedur pengambilan darah yang sering dianggap tidak nyaman, Dosen Vokasi Universitas Muhammadiyah Malang (UMM), Prof. Dr. Ir. Lailis Syafa’ah, M.T., berhasil mengembangkan sebuah aplikasi deteksi anemia mandiri berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang diberi nama Eye-Nemia.
Inovasi ini memungkinkan pemeriksaan kadar hemoglobin dilakukan hanya dengan memanfaatkan kamera smartphone, sehingga dapat dilakukan kapan saja dan di mana saja dari rumah.
Pengembangan teknologi medis ini tidak dilakukan secara individual. Lailis berkolaborasi dengan tim dosen dan mahasiswa lintas disiplin dari Vokasi UMM, di antaranya La Febry Andira Rose Cynthia, S.T., M.T. dan Zulfatman, Ph.D.
Kolaborasi tersebut bertujuan menghadirkan layanan deteksi dini kesehatan yang inklusif, praktis, serta mampu mengurangi ketergantungan masyarakat pada fasilitas klinis konvensional.
“Selama ini banyak orang menunda pemeriksaan karena malas harus datang ke fasilitas kesehatan dan menjalani prosedur ambil darah yang tidak nyaman. Padahal, deteksi dini itu krusial untuk mencegah kondisi yang lebih serius. Saya ingin membuat solusi praktis agar masyarakat bisa lebih sadar dan rutin mengecek kesehatannya secara mandiri,” tegas Lailis, dikuyop dari siaran pers Humas UMM, Selasa (14/4/26).
Sebagai Dekan Vokasi UMM, Lailis menjelaskan bahwa aplikasi tersebut bekerja dengan memanfaatkan citra konjungtiva—selaput lendir pada mata—sebagai indikator visual anemia. Foto mata yang diambil menggunakan kamera ponsel akan diproses oleh sistem AI yang telah dilatih dengan basis data khusus.
Teknologi ini mampu membaca pola kecerahan serta karakteristik warna yang berkorelasi dengan kadar hemoglobin (Hb), kemudian mengklasifikasikannya menjadi estimasi nilai. Mekanisme ini menjadi terobosan penting karena mampu menggeser praktik uji laboratorium menjadi pemeriksaan sederhana melalui perangkat pribadi.
“Yang kami kembangkan bukan sekadar aplikasi, tetapi sebuah sistem canggih yang mampu menerjemahkan data visual menjadi informasi kesehatan medis. Proses ini membutuhkan pemodelan yang sangat presisi agar hasilnya tetap akurat ketika dipakai oleh berbagai pengguna dengan kondisi berbeda,” jelasnya.
Gagasan inovatif ini bukanlah hasil kerja instan. Penelitian tersebut berawal dari studi doktoral Lailis di bidang kedokteran yang menitikberatkan pada pemodelan kesehatan melalui variabel citra. Dalam proses pengembangannya, sistem berbasis machine learning ini terus “belajar” menghubungkan kondisi mata dengan kadar hemoglobin.
Hingga saat ini, tingkat akurasi aplikasi telah mencapai sekitar 80 persen, sebuah capaian yang menjanjikan untuk teknologi yang masih berada dalam tahap pengembangan lanjutan.
“Karena riset ini bertumpu pada machine learning, maka semakin banyak dan beragam datanya, hasil analisanya akan semakin tajam. Saat ini sistemnya terus kami sempurnakan agar klasifikasinya makin presisi untuk penggunaan massal,” ungkapnya.
Ke depan, Lailis memproyeksikan aplikasi ini menjadi alat deteksi mandiri yang dapat digunakan secara rutin oleh masyarakat luas. Pengembangannya juga difokuskan untuk membantu kelompok rentan yang memerlukan pemantauan kadar hemoglobin secara berkala tanpa rasa sakit, seperti ibu hamil.
“Harapannya, teknologi seperti ini bisa menjadi jembatan antara masyarakat dan layanan kesehatan. Deteksi dini tidak harus selalu menunggu antrean di rumah sakit, tetapi bisa dimulai dari kesadaran individu dari rumah masing-masing untuk memantau kondisi tubuhnya,” tutup Lailis optimis.
Dengan inovasi ini, Universitas Muhammadiyah Malang kembali menunjukkan komitmennya dalam menghadirkan solusi teknologi yang berdampak langsung bagi masyarakat. Aplikasi deteksi anemia berbasis AI ini diharapkan menjadi langkah awal menuju layanan kesehatan yang lebih inklusif, cepat, dan mudah diakses oleh semua kalangan. (*)
