Dosen Universitas Yudharta Pasuruan Kembangkan Model AI Deteksi Kanker Payudara

Kanker payudara masih menjadi ancaman kesehatan utama bagi perempuan di seluruh dunia. Di tengah kebutuhan deteksi dini yang cepat, akurat, dan mudah diakses, dosen Universitas Yudharta Pasuruan Muhammad Imron Rosadi, S.Kom., M.Kom., menghadirkan riset inovatif yang menggabungkan teknologi deep learning dan machine learning untuk mengklasifikasikan lesi kanker payudara menggunakan citra ultrasound. Pendekatan ini menawarkan akurasi sangat tinggi dan berpotensi membantu proses diagnosa secara lebih efisien.

Penelitian ini berangkat dari tantangan besar di dunia medis: citra ultrasound sering memiliki kualitas lebih rendah dibanding CT atau MRI, sehingga tingkat akurasi sangat bergantung pada pengalaman radiolog. Untuk mengatasi hal tersebut, peneliti mengembangkan sistem berbasis kecerdasan buatan yang dapat membantu mendeteksi jenis tumor secara otomatis—normal, jinak (benign), atau ganas (malignant).

Dalam riset ini, peneliti menggunakan dataset BUSI yang berisi 780 citra ultrasound. Data diproses melalui serangkaian langkah sederhana seperti cropping, resizing, normalisasi, dan data augmentation hingga jumlah data meningkat menjadi 3.724 gambar. Setelah itu, tujuh arsitektur CNN populer—seperti ResNet, VGG, EfficientNet, MobileNet, dan DenseNet—digunakan untuk mengekstraksi fitur penting. Hasil ekstraksi kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).

Temuan utamanya sangat menarik:

• EfficientNet-B0+SVM menghasilkan akurasi terbaik pada data validasi (98,84%).

• MobileNet-V3+SVM menjadi yang tertinggi pada data pengujian (98,41%).

• Model hybrid CNN–SVM secara konsisten mengungguli metode CNN murni dari penelitian sebelumnya.

• Akurasi tinggi menunjukkan model mampu membantu mendiagnosis tumor dari citra ultrasound dengan presisi yang sangat baik.

Manfaat dari penelitian ini sangat besar, terutama bagi dunia medis. Model hybrid CNN–SVM dapat digunakan sebagai sistem Computer-Aided Diagnosis (CAD) untuk membantu radiolog, mengurangi beban kerja, serta meningkatkan ketepatan diagnosa. Selain itu, teknologi ini berpotensi diterapkan pada fasilitas kesehatan dengan sumber daya terbatas.

“Kami ingin menghadirkan teknologi AI yang mampu membantu dokter dalam mendeteksi kanker payudara lebih cepat dan akurat. Model hybrid ini menunjukkan performa yang sangat menjanjikan untuk digunakan di dunia klinis,” ungkap peneliti.

Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada pengembangan teknologi kesehatan berbasis AI. Selain mendukung proses deteksi dini kanker payudara, hasil riset ini membuka peluang kerja sama antara kampus, rumah sakit, dan industri teknologi kesehatan untuk mengimplementasikan sistem CAD yang lebih modern, efisien, dan akurat.

Informasi Publikasi:

• Penulis: Muhammad Imron Rosadi, Chastine Fatichah, Anny Yuniarti

• Afiliasi: Universitas Yudharta Pasuruan; Institut Teknologi Sepuluh Nopember

• Judul Artikel Asli: Breast Cancer Ultrasound Images Classification Using Hybrid Pre-Trained CNN and SVM

• Tahun: 2025

• Link Artikel: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11003377