Indonesia 
English 
Chonburi, 7 Agustus 2026 – dr. Muhana Fawwazy Ilyas, mahasiswa Program Studi Magister Kecerdasan Artifisial (MKA), Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika (DIKE) FMIPA UGM, memaparkan riset penerapan kecerdasan buatan (artificial intelligence) pada pemeriksaan hantaran saraf atau nerve conduction study (NCS). Sesi presentasi lisan (oral session) mengenai bagian dari penelitian tesis magisternya tersebut disampaikan dalam The 29th Annual International Conference of the Thai Neuroscience Society (TNS29) yang berlangsung di Chonburi, Thailand, pada 5 hingga 7 Agustus 2026.
Konferensi tahunan ini diselenggarakan oleh Thai Neuroscience Society bersama Institute of Molecular Biosciences, Mahidol University. Mengusung tema “Neurodevelopment, Aging, and Neurodegenerative Disorders: Innovation and Implications”, forum tersebut menghadirkan pakar dari berbagai negara di kawasan Asia Pasifik. Keikutsertaan Muhana dalam ajang ini difasilitasi penuh melalui IBRO-APRC Travel Grant. Ia tercatat sebagai satu-satunya penerima hibah yang mewakili institusi Indonesia, yakni Universitas Gadjah Mada, bersanding dengan lima peneliti muda lainnya dari universitas terkemuka di Malaysia, Hong Kong, dan India.
Dalam paparan bertajuk “Artificial Intelligence for Nerve Conduction Studies: A Scoping Review of Clinical Classification, Physiologic Modeling, and Reporting Support”, Muhana memetakan pengembangan riset mutakhir ke dalam tiga kelompok utama. Ia menyoroti tingginya akurasi model pada tugas klasifikasi biner yang sayangnya mengalami penurunan pada tugas multikelas. Presentasi tersebut juga menggarisbawahi sejumlah keterbatasan metodologis yang masih berulang, seperti dominasi metrik akurasi, desain retrospektif, risiko kebocoran data (data leakage) pada pembagian data, minimnya validasi eksternal dan temporal, serta penjelasan model (explainable AI) yang jarang mencapai tingkat yang dapat diverifikasi oleh klinisi. Sebagai langkah perbaikan, ia merekomendasikan penerapan pembagian data pada tingkat pasien serta pelaporan yang mematuhi standar TRIPOD+AI.
Kajian sistematis tersebut merupakan fondasi dari penelitian tesis Muhana yang dikembangkan di bawah bimbingan Afiahayati, S.Kom., M.Cs., Ph.D. Guna memastikan relevansi medis, riset ini melibatkan kolaborasi klinis bersama neurolog dr. Faris Khoirudin Syah, Sp.N. dan Prof. Diah Kurnia Mirawati, Sp.N(K). Penelitian ini mengusulkan kerangka multimodal late fusion yang memadukan variabel elektrodiagnostik tabular dengan teks naratif laporan pemeriksaan untuk klasifikasi diagnostik multikelas. Sistem ini turut dilengkapi dengan analisis explainability dari model yang selanjutnya ditinjau kewajarannya secara klinis oleh neurolog dengan keahlian elektrodiagnostik.
Kolaborasi lintas keilmuan antara kecerdasan buatan dan kedokteran yang dipresentasikan pada forum internasional ini turut berkontribusi terhadap pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs). Inovasi teknologi untuk mendukung ketepatan diagnosis medis selaras dengan perwujudan SDG 3 (Kehidupan Sehat dan Sejahtera). Kapasitas riset yang mengedepankan ketelitian metodologis mendukung capaian SDG 4 (Pendidikan Berkualitas). Pengembangan sistem pendukung keputusan klinis yang transparan merupakan wujud implementasi SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur). Pada aspek perluasan jejaring, interaksi akademik dalam forum neurosains global merepresentasikan penerapan SDG 17 (Kemitraan untuk Mencapai Tujuan). Melalui capaian ini, DIKE UGM berharap kolaborasi lintas disiplin tersebut dapat menghasilkan sistem diagnostik cerdas yang aplikatif dan memberikan manfaat bagi layanan kesehatan masyarakat.
Author : Muhana Fawwazy Ilyas
Editor : Faiz Anggoro
#SDGs3 #SDGs4 #SDGs9 #SDGs17
