Abstract

"Kanker prostat merupakan salah satu neoplasma ganas dengan prevalensi yang 
terus meningkat, menempati peringkat keenam sebagai penyebab utama 
kematian akibat kanker pada pria di Indonesia. Urgensi percepatan diagnosis 
menjadi semakin penting mengingat keterbatasan jumlah ahli radiologi, 
kompleksitas interpretasi citra Magnetic Resonance Imaging (MRI), serta tingginya 
beban kerja klinis di departemen urologi yang menyebabkan keterlambatan 
diagnosis dan menurunkan efektivitas terapi. Studi pendahuluan di RSUD dr. 
Saiful Anwar Malang menunjukkan bahwa waktu tunggu hasil interpretasi MRI 
mencapai satu minggu, sehingga menghambat pengambilan keputusan klinis 
secara tepat waktu. Subjektivitas dalam interpretasi citra MRI, terutama dalam 
penentuan skor Gleason, menimbulkan variasi antar-radiolog, ditambah dengan 
terbatasnya waktu layanan klinis. Hal ini menuntut adanya sistem pendukung 
keputusan berbasis teknologi cerdas untuk meningkatkan kecepatan, akurasi, dan 
konsistensi diagnosis. Bagi departemen urologi, pengembangan teknologi ini 
menjadi sebuah kebutuhan yang mendesak untuk mendukung pengambilan 
keputusan klinis yang lebih objektif serta merancang terapi kanker prostat yang 
lebih personal dan efisien. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengembangkan 
sistem berbasis Kecerdasan Buatan dan Augmented Reality (AR) untuk
mempercepat proses diagnosis dan perencanaan terapi kanker prostat. Sistem 
yang diusulkan dirancang untuk mengintegrasikan analisis radiomik dari citra MRI 
dengan data klinis pasien, termasuk kadar Prostate-Specific Antigen (PSA) dan 
skor Gleason, sehingga dapat menghasilkan prediksi otomatis mengenai tingkat 
keganasan kanker prostat yang divisualisasikan melalui aplikasi AR. Metode yang 
digunakan meliputi pengembangan model deep learning menggunakan CNN 
dan arsitektur transformer (ViT, DeiT, dan Swin Transformer), serta segmentasi lesi 
dengan model U-Net. Tahapan penelitian mencakup akuisisi dan persiapan data
uji, pengembangan model, uji lapangan, validasi dan evaluasi, serta studi 
kelayakan dan pelaporan hasil. Luaran utama dari penelitian ini adalah model 
kecerdasan buatan berbasis radiomik yang diuji langsung di instalasi radiologi 
RSUD dr. Saiful Anwar Malang, serta laporan studi kelayakan yang disusun 
berdasarkan survei dan wawancara mendalam dengan tenaga medis, 
manajemen rumah sakit, dan stakeholder."

Keyword

Researcher

• Dr. Irmawati, S.Kom., MMSI - Faculty of Engineering & Informatics, Liverpool John Moores University

• Monica Pratiwi, S.ST., M.T. - Faculty of Engineering & Informatics, Borma Riung Bandung

Tingkat Kesiapan Teknologi

• TKT-5 Prototipe Penuh

Collaboration

SDGs

Research Group

• Penelitian Kompetitif Nasional

Research Center