东京热

东京热 Official Website

Berkat AI Deteksi Risiko Kegagalan Implan, Mahasiswa FKG UNAIR Raih Juara 3 Scientific Poster Competition

Tim Manjah berhasil meraih Juara 3 Scientific Poster Competition di Universitas Gadjah Mada (UGM). (Foto: dok. Tim Manjah)
Tim Manjah berhasil meraih Juara 3 Scientific Poster Competition di Universitas Gadjah Mada (UGM). (Foto: dok. Tim Manjah)

UNAIR NEWS – Pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) dalam deteksi dini kegagalan implan mengantarkan mahasiswa Fakultas Kedokteran Gigi (FKG) 东京热 (UNAIR) meraih prestasi tingkat nasional. Tim Manjah berhasil meraih Juara 3 Scientific Poster Competition pada ajang Depa鈥檚 Infection #16 yang berlangsung pada Sabtu (5/9/2026) di Universitas Gadjah Mada (UGM).

Tim Manjah terdiri atas Christabel Maureen Vitaley Sung, Hanif Azzikri Hidayatullah, dan Jane Nathania Josephina Yasan. Mereka mengangkat penggunaan AI berbasis deep learning untuk mendeteksi dini risiko kegagalan implan melalui foto radiografi.

Deteksi Dini Risiko Kegagalan Implan

Jane menjelaskan bahwa inovasi ini berawal dari banyaknya kasus kegagalan implan pada sebagian pasien tanpa menunjukkan tanda-tanda awal. Kondisi tersebut baru terungkap melalui pemeriksaan radiografi saat kerusakan sudah berada pada tahap yang cukup parah..聽

Dental implant seharusnya menjadi bagian permanen dari senyum pasien. Namun, sekitar 5 sampai 10 persen pasien dapat mengalami kegagalan implan tanpa tanda-tanda dini. Karena itu, perlu adanya teknologi yang dapat membantu mendeteksi risiko kegagalan sejak awal,鈥 jelasnya.

Berdasarkan hasil kajian, AI berbasis deep learning menunjukkan sensitivitas sebesar 85 persen dan spesifisitas 86 persen dalam mendeteksi risiko kegagalan implan. Model tersebut mampu menghasilkan analisis radiografi dua dimensi (2D) maupun tiga dimensi melalui Cone Beam Computed Tomography (CBCT) dengan tingkat akurasi yang tinggi. 

鈥淭emuan ini sangat berguna karena radiografi 3D belum tersedia secara merata di seluruh daerah Indonesia. Dengan kemampuan mendeteksi melalui radiografi 2D maupun 3D, teknologi ini berpotensi untuk dikembangkan dan diterapkan,鈥 ujarnya.

Dorong Pengembangan Teknologi Klinis

Melalui penelitian tersebut, tim berharap teknologi deep learning dapat mendukung deteksi dini. Namun, data lama masih menjadi dasar bukti tersebut sehingga penelitian lanjutan perlu menguji kembali temuan itu untuk memperkuat hasilnya.

Di akhir, tim berpesan kepada mahasiswa untuk tidak ragu mencoba kompetisi ilmiah. 鈥淛angan takut mencoba dan terlalu memikirkan apakah karya kita akan menang atau tidak. Fokuslah membuat karya yang benar dipahami, memiliki nilai ilmiah, dan dapat memberikan manfaat bagi masyarakat. Jadikan setiap pengalaman sebagai kesempatan untuk berkembang,鈥 pungkasnya.

Penulis : Maulya Afifah Zahra 

Editor : Ragil Kukuh Imanto 

AKSES CEPAT