Penyakit mulut seperti kanker mulut, lesi prekanker, infeksi, dan kelainan jaringan mulut, masih menjadi tantangan serius dalam bidang kedokteran gigi dan kesehatan masyarakat. Seringkali penyakit-penyakit ini baru terdeteksi pada stadium lanjut karena gejala awal sulit dikenali. Oleh karena itu, teknologi diagnostik inovatif menjadi sangat penting untuk skrining dini, cepat, dan non-invasif.
Salah satu inovasi terkini datang dari Tim Riset Program Kreativitas Mahasiswa Karya Cipta (PKM-KC) UGM yaitu Heironymus Damar Jati Danisworo, Aurelius Galih Arkananta, Hikmat Sejati, Fatimah Islamia yang mengembangkan alat deteksi cepat untuk kanker mulut bernama Orside : Detektor Lesi Pra-kanker Portable Berbasis Fluoresensi dengan Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN). Alat ini dirancang untuk mendeteksi lesi abnormal mulut dengan lebih cepat dan akurat di lokasi perawatan (point-of-care).
Teknologi Diagnostik Modern dalam Penyakit Mulut
Beberapa pendekatan dan teknologi diagnostik mutakhir yang kini digunakan atau dikembangkan dalam bidang penyakit mulut meliputi:
- Fluoresensi Optik dan Autoluminesensi
Metode ini memanfaatkan sifat jaringan sehat dan abnormal yang berbeda dalam memancarkan atau menyerap cahaya pada panjang gelombang tertentu. Alat Orside menggunakan cahaya fluoresensi biru untuk membedakan jaringan sehat dan abnormal di rongga mulut. - Kecerdasan Buatan (AI) / Deep Learning / CNN
Gambar yang diperoleh melalui pemindaian diproses menggunakan algoritma deep learning (CNN) untuk mengenali pola mikro yang tidak kasat mata manusia. Orside menggunakan CNN untuk analisis citra dan memprediksi lesi pra-kanker dari hasil fluoresensi. - Pencitraan Multimoda (Optik + Spektroskopi)
Kombinasi teknik seperti fluoresensi, spektroskopi, dan reflektansi optik dapat memberikan informasi tambahan tentang kandungan biokimia jaringan, yang membantu membedakan jaringan normal dan patologis. - Imaging 3D dan Pencitraan Cone Beam / CT / CBCT
Untuk diagnosis kelainan struktural, tumor, serta perencanaan bedah, teknologi CBCT dan CT digunakan untuk melihat struktur tulang dan jaringan keras/ lunak mulut secara akurat. - Imaging Seluler / Tele-diagnosis / Aplikasi Smartphone
Penggunaan kamera ponsel plus lensa khusus, ditunjang algoritma AI, memungkinkan pasien atau petugas kesehatan primer melakukan skrining awal mandiri atau di fasilitas sederhana.
Keunggulan dan Manfaat Teknologi Diagnostik Seperti Orside
- Deteksi dini: alat seperti Orside memungkinkan lesi pra-kanker ditemukan sebelum gejala berat muncul, sehingga tindakan bisa dilakukan lebih awal dan prognosis lebih baik.
- Cepat dan non-invasif: dibanding biopsi, metode ini lebih nyaman bagi pasien, tidak memerlukan prosedur bedah kecil, dan hasil dapat diperoleh lebih cepat.
- Portable / point-of-care: penggunaannya bisa dilakukan langsung di klinik atau area pelayanan primer tanpa peralatan besar.
- Integrasi digital & penyimpanan data: hasil dapat langsung disimpan di cloud dan diakses real-time oleh tenaga medis untuk verifikasi dan tindak lanjut.
Tantangan dan Hal yang Perlu Diperhatikan
- Tingkat akurasi dan validasi klinis: teknologi baru harus melalui uji klinis untuk membuktikan sensitivitas, spesifisitas, dan keandalan dalam populasi luas.
- Artefak dan variasi jaringan: variasi anatomi mulut, pigmen jaringan, keberadaan restorasi logam dapat mempengaruhi hasil pencitraan fluoresensi.
- Keterbatasan penetrasi cahaya / sinar: teknik fluoresensi lebih efektif untuk jaringan permukaan; lesi dalam atau di balik struktur padat mungkin sulit dijangkau.
- Kebutuhan infrastruktur digital: koneksi cloud, software AI, dan sistem pengolahan data memerlukan dukungan teknologi dan regulasi kesehatan data.
- Biaya dan adopsi skala luas: agar dapat digunakan di layanan primer atau rawan sumber daya, alat harus dirancang dengan biaya terjangkau.
Referensi
Tim Riset Program Kreativitas Mahasiswa Karya Cipta (PKM-KC) UGM, Heironymus Damar Jati Danisworo, Aurelius Galih Arkananta, Hikmat Sejati, Fatimah Islamia, Jumlah Penderita Kanker Mulut Meningkat, Mahasiswa UGM Kembangkan Alat Deteksi Cepat, https://ugm.ac.id/id/berita/jumlah-penderita-kanker-mulut-meningkat-mahasiswa-ugm-kembangkan-alat-deteksi-cepat/
Penulis: Rizky B. Hendrawan | Foto: Freepik
