Perlu diingat bahwa informasi, penggunaan, dan penerapan yang diungkapkan dalam postingan di bawah ini sepenuhnya milik penulis tamu kami dari Audere.
Penyakit yang dapat dicegah dan diobati seperti HIV, COVID-19, dan malaria menginfeksi sekitar 12 juta orang per tahun secara global dengan jumlah kasus yang cukup besar dan berdampak pada masyarakat yang kurang mendapatkan layanan dan sumber daya1. Penyakit menular dan tidak menular akan menghambat pembangunan manusia karena dampak negatifnya terhadap pendidikan, pendapatan, harapan hidup, dan indikator kesehatan lainnya2. Kurangnya akses terhadap diagnosis dan perawatan yang tepat waktu, serta akurat, dan terjangkau merupakan penyebab utama tingginya angka kematian.
Karena biayanya yang rendah dan mudah digunakan, sekitar 1 miliar rapid diagnostic test (RDT) digunakan di seluruh dunia setiap tahunnya dan akan terus bertambah. Namun, penggunaan RDT juga memiliki beberapa tantangan.
HealthPulse AI, yang dikembangkan oleh organisasi nirlaba kesehatan digital, Audere, memanfaatkan MediaPipe untuk mengatasi masalah ini dengan menyediakan landasan digital untuk meningkatkan kepercayaan terhadap RDT sebagai tes yang paling sering digunakan di dunia.
HealthPulse AI adalah seperangkat elemen penyusun yang dapat mengubah solusi digital apa pun menjadi pembaca Rapid Diagnostic Test (RDT). Elemen penyusun tersebut memecahkan masalah-masalah besar dalam dunia kesehatan global dengan meningkatkan akurasi rapid diagnostic test, mengurangi kesalahan administrasi tes, dan memperluas ketersediaan tes untuk kondisi seperti malaria, COVID, dan HIV dalam rangkaian perawatan yang terdesentralisasi. Cukup dengan smartphone biasa, HealthPulse AI meningkatkan akurasi hasil RDT sekaligus secara otomatis mendigitalkan data untuk pengawasan, pelaporan program, dan validasi tes. HealthPulse AI menyediakan penangkapan digital dan interpretasi hasil dengan bantuan AI; petunjuk penggunaan digital yang berkualitas dan dapat diakses bagi penyedia pelayanan kesehatan dan yang melakukan tes mandiri; serta pelaporan hasil tes secara real-time yang sesuai dengan standar.
Manfaat tersebut tersedia bagi pelaksana pelayanan kesehatan setempat, LSM global, pemerintah, dan apotek sektor swasta melalui layanan web untuk digunakan dengan chatbot, aplikasi, atau implementasi server; SDK seluler untuk penggunaan offline di aplikasi seluler apa pun; atau langsung melalui aplikasi asli Android dan iOS.
HealthPulse AI memungkinkan penggunaan kasus yang inovatif seperti model perawatan virtual dengan kualitas terjamin yang memungkinkan pelaksanaan tes HIV dari rumah sehingga terbebas dari stigma dan juga nyaman yang dikaitkan dengan pendidikan, pencegahan, dan opsi pengobatan.
HealthPulse AI secara substansial dapat meratakan akses terhadap layanan yang tepat waktu dan berkualitas di sektor swasta (misalnya apotek), di sektor publik (misalnya klinik), dalam program masyarakat (misalnya petugas kesehatan masyarakat), dan kasus penggunaan pengujian mandiri. Hanya dengan menggunakan gambar RDT yang diambil pada smartphone biasa, HealthPulse AI dapat mendukung model perawatan virtual dengan memberikan dukungan terkait keputusan dokter dan kontrol kualitas yang bermanfaat, terutama dalam kasus yang hasilnya mungkin samar dan sulit dideteksi oleh mata manusia. Di sektor swasta, sistem ini dapat mengotomatisasi dan menskalakan program stimulus sehingga auditor hanya perlu meninjau peringatan otomatis berdasarkan anomali pengujian; prosedur yang saat ini memerlukan tinjauan manusia terhadap setiap gambar dan transaksi yang masuk. Dalam program perawatan masyarakat, HealthPulse AI dapat digunakan sebagai alat pelatihan bagi petugas kesehatan yang mempelajari cara mengelola dan menafsirkan tes dengan benar. Di sektor publik, hal ini dapat memperkuat sistem pengamatan dengan pelacakan penyakit secara real-time dan verifikasi hasil di semua saluran yang menyediakan layanan – sehingga memungkinkan respons yang lebih cepat dan kesiapsiagaan menghadapi pandemi3.
HealthPulse AI menyediakan pusat algoritma AI untuk RDT teratas terhadap malaria, HIV, dan COVID. Setiap algoritma merupakan kumpulan model Computer Vision (CV) yang dilatih menggunakan algoritma machine learning (ML). Dari gambar RDT, algoritma kami dapat:
Saat mengambil gambar RDT, penting untuk memastikan bahwa gambar yang diambil bisa dibaca oleh manusia dan AI agar dapat mendukung kasus penggunaan yang dijelaskan di atas. Masalah kualitas gambar sering terjadi, terutama ketika gambar diambil dengan ponsel berspesifikasi rendah dalam kondisi pencahayaan yang buruk atau diambil oleh pengguna yang tangannya gemetar. Oleh karena itu, HealthPulse AI memberikan jaminan kualitas gambar (IQA) untuk mengidentifikasi kondisi gambar yang buruk. IQA menampilkan saat adanya masalah yang terdeteksi dan dapat digunakan untuk meminta pengguna mengambil ulang foto secara real time. Tanpa IQA, klien harus melakukan pengujian ulang karena gambar tidak terbaca dan mungkin juga karena jendela baca RDT yang kedaluwarsa dalam kasus penggunaan telehealth. Dengan pendeteksi masalah kualitas gambar yang muncul dari awal, biaya tambahan dan keterlambatan pengobatan dapat dihindari. Contoh beberapa gambar berkualitas buruk yang akan ditandai oleh IQA ditunjukkan pada Gambar 1 di bawah.
Hanya dengan gambar yang diambil dengan kamera 5MP dari smartphone biasa yang sering digunakan di Afrika, Asia Tenggara, dan Amerika Latin yang juga merupakan tempat dengan kasus penyakit yang tinggi, HealthPulse AI dapat mengidentifikasi tes secara spesifik (merek alat, jenis penyakit), masing-masing garis tes, dan menginterpretasikan hasil dari tes. Pusat algoritma AI kami saat ini telah mendukung banyak RDT yang paling umum digunakan untuk malaria, HIV, dan COVID-19 yang sudah terdaftar di WHO. AI kami bersifat netral dan dapat dengan mudah ditingkatkan untuk mendukung RDT apa pun untuk berbagai penyakit menular dan tidak menular (Diabetes, Influenza, TBC, Kehamilan, IMS, dan lainnya).
HealthPulse AI mampu mendeteksi jenis RDT dalam gambar (untuk RDT yang didukung dan modelnya telah diajarkan), mendeteksi keberadaan garis, dan menampilkan klasifikasi untuk pengujian tertentu (misalnya positif, negatif, tidak valid, tidak dapat diinterpretasikan). Lihat Gambar 2.
Penerapan HealthPulse AI dalam rangkaian perawatan terdesentralisasi dengan infrastruktur yang tidak stabil memiliki sejumlah tantangan. Tantangan pertama adalah kurangnya konektivitas internet yang andal, yang sering kali mengharuskan algoritma CV dan ML kami dijalankan secara lokal. Kedua, ponsel yang tersedia dalam pengaturan ini seringkali merupakan versi yang sudah sangat lama, tidak memiliki perangkat keras terbaru (ram < 1 GB dan spesifikasi CPU yang tidak sebanding), dan di platform serta versi yang berbeda (iOS, Android, Huawei; versi yang sangat lama - mungkin tidak lagi menerima pembaruan OS). Hal ini memerlukan mesin inferensi platform agnostik yang sangat efisien. Keunikan MediaPipe yang mendukung multi-platform untuk proses machine learning yang berfokus pada gambar menjadikannya efisien untuk memenuhi kebutuhan ini.
Sebagai organisasi nirlaba yang beroperasi dalam mode cost recovery, suatu solusi harus:
Tanpa perlu menulis banyak kode lem, HealthPulse AI dapat mendukung perangkat Android, iOS, dan cloud menggunakan pusat yang sama yang dibangun di MediaPipe.
Definisi grafik MediaPipe memungkinkan kami membangun dan mengulangi pipeline inferensi dengan cepat. Setelah pengguna mengirimkan gambar, pipeline menentukan jenis RDT, dan mencoba mengklasifikasikan hasil pengujian dengan meneruskan potongan jendela hasil yang terdeteksi dari gambar RDT ke pengklasifikasi kami.
Untuk interpretasi manusia dan AI yang baik, penting untuk memiliki kualitas gambar yang baik. Namun, gambar input ke pipeline memiliki level variabilitas tinggi yang hampir tidak dapat kita kendalikan. Faktor variabilitas mencakup (namun tidak terbatas pada) kualitas gambar yang bervariasi karena berbagai fitur kamera/jumlah megapiksel/kerusakan fisik pada smartphone, tempat tes yang tidak sesuai seperti kondisi pencahayaan yang berbeda dan tidak ideal, arah kaset RDT yang acak, gambar buram dan tidak fokus, gambar RDT terpotong, dan banyak kondisi buruk lainnya yang menambah tantangan bagi AI. Oleh karena itu, bagian penting dari solusi kami adalah jaminan kualitas gambar. Setiap gambar melewati sejumlah perhitungan yang ditujukan untuk menyoroti masalah kualitas yang mungkin menghalangi detektor atau pengklasifikasi melakukan tugasnya secara akurat. Pipeline menyampaikan masalah ini ke aplikasi host, sehingga pengguna akhir dapat diminta saat itu juga untuk mengambil ulang foto bila diperlukan. Karena hasil RDT memiliki waktu validitas yang terbatas (misalnya jangka waktu yang ditentukan oleh produsen RDT untuk berapa lama hasil dapat dibaca secara akurat setelah pemrosesan), IQA sangat penting untuk memastikan perawatan yang tepat waktu dan hemat biaya. Diagram pipeline tingkat tinggi ditunjukkan di bawah ini pada Gambar 3.
HealthPulse AI dirancang untuk meningkatkan kualitas dan variasi program pengujian dan data di masyarakat yang dengan layanan yang kurang memadai yang terkena dampak penyakit menular dan tidak menular yang dapat dicegah.
Untuk mencapai misi ini, MediaPipe memainkan peran penting dengan menyediakan platform yang memungkinkan Audere melakukan iterasi dengan cepat dan mendukung rapid diagnostic test baru. Hal ini penting karena alat RDT baru terus menerus dipasarkan, dan jumlah ketersediaan tes di tempat fasilitas kesehatan dan untuk di rumah dapat terus berubah. Fleksibilitas ini memungkinkan biaya overhead yang lebih rendah dalam pemeliharaan pipeline dan sangat penting untuk pengoperasian yang hemat biaya. Hal ini juga akan mengurangi biaya penggunaan bagi pemerintah dan organisasi secara global guna memberikan layanan kepada masyarakat yang paling membutuhkan.
HealthPulse AI menawarkan manfaat dari inovasi baru di bidang diagnostik dengan biaya overhead minimal kepada organisasi dan pemerintah. Hal ini merupakan komponen penting dalam perjalanan kesehatan utama – untuk memastikan bahwa masyarakat dengan sumber daya yang kurang memadai memiliki akses terhadap layanan kesehatan yang tepat waktu, hemat biaya, dan efektif.
Audere adalah organisasi nirlaba kesehatan digital global yang mengembangkan solusi berbasis AI untuk mengatasi masalah penting dalam penyediaan layanan kesehatan dengan menyediakan alat yang inovatif, dapat dilipatgandakan, dan saling terhubung untuk memajukan kesetaraan kesehatan di masyarakat dengan layanan yang kurang memadai di seluruh dunia. Kami mempertemukan kesehatan global dan teknologi canggih untuk menciptakan perangkat lunak yang canggih dan mudah diakses yang merevolusi pendeteksian, pencegahan, dan pengobatan penyakit — seperti malaria, COVID-19, dan HIV. Tim kami yang beragam, penuh semangat, dan inovatif menggabungkan desain yang berpusat pada manusia, teknologi smartphone, artificial intelligence (AI), standar terbuka, dan layanan berbasis cloud terbaik untuk memberdayakan inovator secara global dalam memberikan layanan kesehatan dengan cara baru di masyarakat kelas bawah dan menengah. Audere beroperasi terutama di Afrika dengan proyek di Nigeria, Kenya, Pantai Gading, Benin, Uganda, Zambia, Afrika Selatan, dan Ethiopia.
1 Fact sheet terkait Malaria dari WHO 2 The burden of communicable and non-communicable diseases in developing countries 3 Transforming Rapid Diagnostic Tests into Trusted Diagnostic Tools in LMIC using AI
