Startup Nalagenetics Buat Sistem Peringatan Dini Lonjakan Kasus Corona

Startup kesehatan Indonesia, Nalagenetics dan CISDI meluncurkan mesin pembelajar pemeta profil risiko petugas kesehatan. Ini bertujuan membangun sistem peringatan dini lonjakan kasus virus corona.
Desy Setyowati
28 Oktober 2021, 18:02
startup, kesehatan, virus corona, covid-19
Muhamad Zaenuddin|Katadata
Petugas medis mengenakan Alat Pelindung Diri (APD) lengkap melakukan pendataan pasien Covid-19 yang menunggu di pelataran untuk mendapatkan tempat tidur perawatan di IGD RSUD Cengkareng, Jakarta Barat, Rabu, (23/6/2021).

Startup kesehatan Indonesia, Nalagenetics dan Center for Indonesia’s Strategic Development Initiatives (CISDI) meluncurkan mesin pembelajar atau machine learning pemeta profil risiko petugas kesehatan. Ini bertujuan membangun sistem peringatan dini berbasis data yang dapat mendeteksi tren lonjakan kasus positif virus corona.

Mesin pembalajar itu diberi nama COVID-19 Likelihood Meter 2.0 for Healthcare Provider (CLM 2.0HP). Inovasi ini diharapkan menjadi dasar upaya mitigasi di fasilitas kesehatan.

CISDI dan Nalagenetics melibatkan 20 fasilitas kesehatan dan 4.270 tenaga kesehatan dan staf penunjang di Indonesia dalam mengembangkan CLM 2.0HP.

Sistem kecerdasan buatan alias artificial intelligence (AI) itu berfungsi menilai risiko tenaga kesehatan dan staf di fasilitas kesehatan terhadap infeksi Covid-19. Selain itu, membantu menentukan prioritas tes PCR berdasarkan profil risiko orang bergejala atau diduga terinfeksi saat terjadi keterbatasan sumber daya.

Guru Besar Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (UI) Prof. Dr. dr. Akmal Taher, SpU(K) pun menyampaikan, negara ekonomi menengah seperti Indonesia kerap terkendala dalam melakukan pengujian (testing).

“Fasilitas kesehatan membutuhkan metode deteksi Covid-19 yang akurat, terjangkau, dan dapat diakses dengan peralatan minimal bagi tenaga kesehatan,” kata Akmal dalam diskusi publik Urgensi Pengumpulan Data melalui CLM 2.0HP: Deteksi Dini Risiko Infeksi Covid-19 bagi Tenaga Kesehatan, dikutip dari keterangan pers, Kamis (28/10).

Ia menilai, metode screening melalui machine learning seperti CLM 2.0HP, dapat meringankan beban sistem kesehatan.

Direktur Kebijakan CISDI Olivia Herlinda menilai bahwa CLM2.0 HP menargetkan perlindungan tenaga kesehatan dan staf di fasilitas kesehatan. “Keduanya merupakan garda terdepan respons pandemi di Indonesia,” kata dia.

Product Data Scientist Nalagenetics Shreyash Sonthalia mengatakan, perusahaan mengembangkan platform CLM2.0 HP mulai dari pengujian validitas hingga analisis data. “Algoritme saat ini dapat diakses di covidmeter.id, dan sedang dibuat dalam aplikasi yang dapat dengan mudah diakses oleh petugas fasilitas kesehatan,” ujarnya.

Clinical Research Associate Nalagenetics Kathleen Irena Junusmin menambahkan, CLM menjadi alat diagnostik sekaligus memprediksi keparahan penyakit individu yang terinfeksi Covid-19 secara online dan berkelanjutan.

Menurutnya, pengumpulan data secara tepat dan berkelanjutan tetap harus diimplementasikan meski pandemi corona mulai terkendali. “Ini untuk pembuatan kebijakan yang efektif dalam mengatasi Covid-19 ke depan,” ujarnya.

Oleh karena itu, Nalagenetics membuka kesempatan bagi siapa pun untuk mengadopsi dan/atau turut mengembangkan CLM 2.0HP.

Ketua Yayasan Satriabudi Dharma Setia, dr. Vincentius Simeon Weo Budhyanto menyampaikan, inisiatif CLM 2.0HP banyak didukung oleh aktor non-pemerintah. Ini menunjukkan pentingnya kolaborasi multi-pihak dalam menyelesaikan persoalan wabah, terutama di fasilitas kesehatan.

Perwakilan Rumah Sakit Nasional Diponegoro (RSND), dr.Rebriarina Hapsari, M.Sc., Sp.MK(K) pun menilai, keberadaan CLM 2.0HP krusial untuk melindungi tenaga kesehatan dari risiko terinfeksi. “Melalui screening CLM 2.0HP, tenaga kesehatan memiliki kesempatan untuk mengetahui potensi risiko terinfeksi Covid-19,” katanya.

News Alert

Dapatkan informasi terkini dan terpercaya seputar ekonomi, bisnis, data, politik, dan lain-lain, langsung lewat email Anda.

Dengan mendaftar, Anda menyetujui Kebijakan Privasi kami. Anda bisa berhenti berlangganan (Unsubscribe) newsletter kapan saja, melalui halaman kontak kami.
Video Pilihan

Artikel Terkait