Berikut ini adalah abstrak untuk proposal penelitian kami yang didanai oleh konsorsium riset dan inovasi Covid-19 ke Lembaga Pengelola Dana Pendidikan Kementrian Keuangan (LPDP) dan Kementrian Riset dan Teknologi / Badan Riset Dan Inovasi Nasional (Ristek/BRIN) untuk tahun anggaran 2020.
ABSTRAK
Saat ini penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus Corona atau Covid-19 sedang menjadi pandemi hampir di seluruh penjuru dunia, tidak terlepas Indonesia. Diperlukan pengujian laboratorium patogen (pathogenic) untuk mengetahui seseorang terinfeksi atau tidak oleh virus Covid-19. Namun pengujian laboratorium ini selain relatif memakan waktu juga dapat menghasilkan false negative yang cukup signifikan. Saat ini belum ada terapi defenitif dan vaksin untuk tindakan pencegahan terhadap virus Corona, namun diperlukan metode diagnostik yang cepat dan akurat untuk mendeteksi lebih dini penyakit ini. Berdasarkan perubahan radiografi Covid-19 pada pencitraan X-ray atau CT (Computerized Tomography) scan, kami bermaksud untuk mengembangkan sebuah metode deep learning yang mampu mengekstraksi fitur citra Covid-19 agar mampu membantu diagnosis sebelum dilakukan pengujian laboratorium patogen, sehingga diharapkan dapat mendeteksi penyakit ini dan tentunya dapat menghemat waktu yang sangat penting dalam hal mengendalikan penyakit yang diakibatkan oleh virus Corona. Tetapi untuk itu diperlukan terlebih dahulu sebuah dataset Covid-19 yang lengkap dan terpadu. Termotivasi dan terinspirasi oleh ketidakhadirnya sebuah platform yang dirancang khusus oleh dan untuk bangsa Indonesia, maka pada penelitian ini, kami mengusulkan U-CovID-Net atau Unas (Universitas Nasional) Covid Indonesia Network, yaitu sebuah platform khusus yang dirancang oleh Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia, dengan menggunakan metode deep learning berbasis convolutional neural network untuk pendeteksian kasus Covid-19 dari pencitraan X-ray dan/atau CT scan pasien di Indonesia yang dikumpulkan dalam sebuah dataset terpusat. Platform ini (dapat) bersifat open access dan tersedia untuk umum guna keperluan penelitian dimasa yang akan datang, dan khususnya untuk tenaga atau ahli medis guna membantu pendeteksian Covid-19. Diperlukan pengumpulan sejumlah dataset berupa citra klinis khususnya dari kasus-kasus pasien yang telah terinfeksi virus Corona dan telah dikonfirmasi oleh hasil lab patogen di Indonesia, baik yang dinyatakan positif ataupun negatif. Lalu kami akan melakukan membangun sebuah model jaringan saraf tiruan (artificial neural network) dan insepsi transfer-learning pada model tersebut dengan tujuan agar model jaringan dapat mengidentifikasi pola Covid-19 dengan tingkat akurasi yang optimal, berikut dengan validasi dari setiap kasus pada dataset citra medis. Selanjutnya, U-CovID-Net diharapkan mampu mendeteksi infeksi Covid-19 dengan memberikan prediksi berdasarkan pencitraan klinis terbaru. Dan U-CovID-Net dapat membantu para praktisi kesehatan, dokter atau radiologi dalam mendiagnosis infeksi Covid-19 lebih dini.
Kata kunci: Corona, Covid-19, jaringan saraf tiruan, deep learning, deteksi