Kelima mahasiswa tersebut adalah M. Dwi Nur Afini (FT angkatan 20), M. Romadhoni P. (FT angkatan 20), Made Ananta W (FT angkatan 19), Ayu Cetiya M. (FIKes angkatan 19), dan Abimanyu Awanda R. (FK angkatan 19).
"E-dection merupakan prototipe berbasis IoT menggunakan metode machine learning. E-dection terdiri atas smart band dan smart pillow yang dapat memberikan fungsi pemantauan serta intervensi mandiri secara dini," kata anggota tim pembuat E-dection UB, M. Dwi Nur Afini dalam rilis yang diterima di Malang, Jawa Timur, Jumat.
Indikator yang dapat dimonitor dengan menggunakan E-dection, katanya, adalah tekanan darah dan kadar kolesterol serta glukosa darah secara non-invasive. Intervensi mandiri yang digunakan dalam prototipe ini adalah terapi panas untuk mengurangi jumlah kolesterol dalam darah.
Pasien yang pertama kali menggunakan E-dection, Dewa Gede Raka Wiadnya mengatakan E-dection berpotensi jika diterapkan pada masyarakat umum, terutama pada orang yang memiliki riwayat stroke ringan.
Baca juga: Mahasiswa Fakultas Tenik UI tawarkan solusi penyempurnaan PeduliLindungi
"Penggunaan smart pillow nyaman saat digunakan, cukup menghangatkan bagian leher, saya suka dengan bentuknya yang ergonomis, semoga bisa menurunkan prevalensi stroke berat dengan menggunakan alat ini,” ujar Dewa Gede Raka.
E-dection dapat menekan biaya pemeriksaan, karena dilengkapi dengan sistem pemantauan secara non-invasive dan terapi untuk menurunkan kadar kolesterol.
Selain itu, aplikasi E-dection juga terdapat telemonitoring pada dokter penanggung jawab untuk memudahkan konsultasi terkait kondisi pengguna.
E-dection merupakan prototipe berbasis IoT yang terhubung dengan aplikasi. Aplikasi bermanfaat untuk mengkategorikan keadaan pasien menggunakan metode machine learning serta mempermudah penggunaan prorotipe sehari-hari.
Baca juga: Mahasiswa FTUI membuat sistem pengelolaan sampah berbasis teknologi
Inovasi ini diharapkan dapat mengurangi prevalensi morbiditas serta mortalitas yang diakibatkan oleh stroke.
Stroke merupakan kejadian klinis akut yang berhubungan dengan gangguan sirkulasi otak. Faktor risiko utama penyebab stroke adalah tekanan darah tinggi, kadar kolesterol darah tinggi, dan kadar glukosa darah tinggi.
Peningkatan mortalitas dan morbiditas stroke disebabkan karena kurangnya pemantauan dan intervensi dini pada penderitanya.
Kelima mahasiswa yang membuat aplikasi E-dection tersebut di bawah bimbingan dosen Nurussa’adah melalui Program Kreativitas Mahasiswa Karsa Cipta (PKM-KC).
Baca juga: Mahasiswa UB membuat krim antijerawat dari kulit durian
Baca juga: Aplikasi peta bagi tuna netra buatan mahasiswa Universitas Brawijaya
Baca juga: Produk pasta gigi ciptaan mahasiswa FTUI
