UBSI Jadi Tuan Rumah International Visiting Research, Riset AI Buka Peluang Skrining Awal Autisme
BSINews, Bekasi – Pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) mulai membuka pendekatan baru dalam mendukung skrining awal Autism Spectrum Disorder (ASD) atau gangguan spektrum autisme pada anak. Salah satunya melalui teknologi yang mampu menganalisis foto wajah dan video perilaku anak menggunakan kamera standar, tanpa memerlukan perangkat pemeriksaan khusus.
Riset tersebut menjadi salah satu topik yang diperkenalkan dalam kegiatan International Visiting Research yang diselenggarakan Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI), Selasa (10/11). Bertempat di Hall C BSI Convention Center, UBSI Kampus Kaliabang, Bekasi, kegiatan ini menempatkan UBSI sebagai tuan rumah sekaligus ruang pertemuan bagi akademisi dan peneliti dari dalam maupun luar negeri untuk berbagi pengetahuan serta membuka peluang kolaborasi riset.
Baca juga: Kolaborasi Internasional UBSI Bahas Pemanfaatan AI dan Superkomputer untuk Riset Pengembangan Obat
International Visiting Research AI
Kegiatan bertema “Artificial Intelligence and Privacy Computing for Natural Products Drug Screening” tersebut melibatkan sejumlah mitra, di antaranya Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT) dari Chinese Academy of Sciences (CAS), Nanyang Technological University (NTU) Singapura, serta Aptikom. Melalui kegiatan ini, UBSI sebagai Kampus Digital Kreatif turut memfasilitasi pertukaran wawasan mengenai pemanfaatan teknologi AI dan pengembangan riset lintas negara.
Salah satu riset yang menarik perhatian adalah pengembangan teknologi skrining awal autisme berbasis analisis visual oleh tim peneliti SIAT CAS yang dipimpin Assoc. Prof. Wenhui Xi. Pendekatan ini memanfaatkan dua sumber data, yakni foto wajah dan video perilaku anak, untuk mengidentifikasi pola visual yang berpotensi menjadi indikator awal ASD.
“Selama ini, proses identifikasi autisme umumnya melibatkan instrumen pemeriksaan klinis seperti Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) dan Autism Diagnostic Interview-Revised (ADI-R). Penggunaannya membutuhkan tenaga profesional terlatih sehingga akses terhadap pemeriksaan dapat menjadi tantangan di sejumlah wilayah, pungkas Prof. Wenhui, Selasa (10/11).
Untuk mendukung proses skrining, tim peneliti mengembangkan model Multi-Aspect Cross-Fusion Transformer (MACFUT) yang menganalisis citra wajah. Model ini menggabungkan fitur visual mendalam dengan titik-titik penanda wajah atau facial landmarks melalui pendekatan Global-Local Cross-Fusion Relation Transformer Encoder.
“Penggabungan tersebut dirancang untuk mengatasi sejumlah tantangan analisis wajah, seperti kemiripan karakteristik visual antarkelompok, variasi wajah dalam kelompok yang sama, serta perbedaan posisi atau sudut wajah. Dalam pengujian menggunakan dataset KAFID dan dataset privat CSMACD, model MACFUT mencatat akurasi 89,56 persen dengan nilai Area Under the Curve (AUC) sebesar 95,36 persen,” jelasnya.
Selain citra wajah, peneliti juga mengembangkan model Behavior-Aware State-Space Modeling Transformer (BASST) untuk menganalisis video perilaku anak. Model ini menggabungkan informasi arah pandangan mata, ekspresi wajah, dan pergerakan kepala melalui pendekatan Bidirectional Selective State-Space (Bi-SSM).
Dalam pengujian terhadap 86 anak usia prasekolah, BASST mencatat akurasi 98,67 persen dan recall 97,78 persen. Penelitian tersebut juga mengamati sejumlah pola perilaku visual, seperti variasi ekspresi wajah, kecepatan pergerakan kepala, durasi fokus pandangan mata, serta aktivitas gerakan mulut.
Untuk membantu menjelaskan hasil analisis, peneliti turut menggunakan peta atensi atau attention maps. Visualisasi tersebut memperlihatkan bagian wajah yang menjadi perhatian model, terutama area mata dan mulut, sehingga proses analisis dapat ditinjau dengan lebih mudah.
Pengembangan teknologi ini juga diarahkan pada penerapan yang lebih praktis melalui aplikasi Autism Screen dan perangkat berbasis web Star Map Decoding. Inovasi tersebut dilaporkan meraih Excellence Award dalam ajang AI for Science Innovation Application Competition pada November 2025.
Dalam tahap penerapan, teknologi tersebut telah diuji di Longgang District Maternal and Child Health Hospital. Pemanfaatannya dilaporkan mendukung alur kerja klinis dengan rata-rata kunjungan 10–12 pasien per minggu.
Meski menunjukkan hasil pengujian yang menjanjikan, teknologi ini tetap perlu dipahami sebagai alat bantu skrining, bukan pengganti diagnosis klinis oleh tenaga profesional. Pengujian pada populasi yang lebih luas, validasi lintas karakteristik anak, serta perlindungan data pribadi menjadi aspek penting sebelum teknologi semacam ini diterapkan secara lebih luas.
Melalui penyelenggaraan International Visiting Research, UBSI sebagai Kampus Digital Kreatif tidak hanya menghadirkan forum pertukaran pengetahuan, tetapi juga membuka ruang bagi perkembangan riset teknologi yang berpotensi memberikan manfaat bagi masyarakat. Peran sebagai tuan rumah sekaligus memperkuat posisi UBSI dalam membangun jejaring akademik dan kolaborasi penelitian bersama institusi nasional maupun internasional.
