Alat detektor ini memungkinkan pasien dengan dokter terhubung tanpa adanya kontak fisik karena alat kami telah menerapkan sistem Internet of Things. Alat ini dibangun menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Hasil perekeman suara akan diproses sebelum dilakukan deteksi.
"Dengan menggunakan MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), suara dinding dada pasien dikirimkan ke database sehingga dapat ditampilkan pada Aplikasi yang telah selesai dirakit. Perancangan software aplikasi berbasis android menggunakan freamwork Flutter yang dengan alat juga dengan databse sehingga aplikasi dapat mengambil hasil gambar MFCC yang terdeteksi," tuturnya.
Pemasangan alat diletakkan pada dinding dada pasien dengan tidak ada penghalang dari stetoskop dengan pasien. Alat detektor ini pada aplikasi yang diciptakan menggunakan nama ESCAPED, yaitu Whezing Sound for Asthma COPD Diagnose. ESCAPED adalah alat detektor suara wheezing melalui getaran suara dinding dada pada pasien dengan kelainan obstruksi saluran napas seperti penyakit PPOK atau asma.
Detektor tersebut dirakit dengan perangkat yang ramah lingkungan, terintergrasi dengan gadget secara real-time sehingga dapat digunakan kapan saja dan nyaman digunakan oleh pasien. Kelompoknya juga baru saja melewati tahap Monitoring dan Evaluasi (Monev) PKP-PKM 2021 yang diadakan pada Sabtu 11 September 2021.
Saat ini, alat detektor sedang tahap pengujian langsung pada penderita PPOK dan Asma juga dibandingkan pada orang dengan suara pernapasan normal. Di sisi lain, untuk tetap menjaga originalitas alat detektor hasil ciptaan bersama, pihaknya juga akan mengajukan sertifikat hak cipta ke Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia (Kemenkumham).
