Tak Perlu Tusuk Jari, Mahasiswa UGM Kembangkan Alat Deteksi Prediabetes dari Air Liur

Alat Deteksi Prediabetes Karya Mahasiswa UGM.(Sumber. Fakultas Kedokteran UGM)

PREDIABETES kerap berkembang tanpa indikasi sehingga seseorang dapat berada pada kondisi berisiko tinggi terkena glukosuria melitus tanpa menyadarinya. Persoalan itu mendorong empat mahasiswa Universitas Gadjah Mada (UGM) mengembangkan perangkat skrining nan mencoba menawarkan langkah berbeda, ialah mendeteksi akibat prediabetes melalui air liur tanpa pengambilan darah.

Inovasi berjulukan Glicovia tersebut memadukan sensor elektrokimia, kepintaran buatan (artificial intelligence/AI), dan Internet of Things (IoT) untuk membaca sejumlah parameter dalam saliva nan berangkaian dengan akibat prediabetes.

Tim developer terdiri atas Alya Ramadhani sebagai ketua, Naefi Luthfia Zahra, Emmily Martha Renaunia dari Fakultas Kedokteran Gigi UGM, serta Hendra Kurnia Maliqi dari Fakultas Teknik UGM. Mereka mengembangkan Glicovia di bawah pengarahan Dr. drg. Indra Bramanti, M.Sc., Sp.KGA(K).

Alya mengatakan pendapat tersebut berangkat dari persoalan glukosuria nan tetap menjadi tantangan kesehatan di Indonesia. Menurut info nan menjadi dasar pengembangan tim, sekitar 20,4 juta masyarakat Indonesia berumur 20–79 tahun hidup dengan glukosuria pada 2024. Pada saat nan sama, diperkirakan terdapat sekitar 29,8 juta masyarakat nan berada dalam kondisi prediabetes alias impaired glucose tolerance.

“Prediabetes merupakan fase ketika kadar glukosa darah berada di atas normal, tetapi belum memenuhi kriteria diabetes. Kondisi ini umumnya tidak menimbulkan indikasi sehingga sering tidak disadari oleh penderitanya,” ujar Alya dalam keterangannya, 26 Juli.

Padahal, fase tersebut menjadi salah satu kesempatan untuk melakukan intervensi sebelum seseorang berkembang menjadi glukosuria melitus jenis 2. Perubahan style hidup dan penanganan sejak awal dapat membantu menurunkan akibat tersebut.

Persoalannya, pemeriksaan kesehatan bagi sebagian orang tetap identik dengan prosedur pengambilan sampel darah. Glicovia mencoba menggeser pendekatan tersebut dengan menggunakan saliva sebagai bahan pemeriksaan.

Cara kerjanya dimulai ketika pengguna menempatkan air liur pada sensor nan tersedia pada perangkat. Sensor elektrokimia kemudian mengukur sejumlah indikator, di antaranya glukosa, fruktosamin saliva, dan tingkat keasaman alias pH.

Data hasil pengukuran selanjutnya diproses menggunakan model kepintaran buatan berbasis Support Vector Machine (SVM) untuk menghasilkan penilaian terhadap tingkat akibat prediabetes.

Hasilnya kemudian dapat diteruskan ke aplikasi alias platform digital melalui integrasi IoT. Dengan sistem tersebut, pengguna tidak hanya mendapatkan hasil pemeriksaan, tetapi juga dapat menyimpan dan memantau riwayat pemeriksaan secara digital.

“Kami mau menghadirkan metode skrining nan tidak hanya akurat, tetapi juga lebih nyaman. Dengan memanfaatkan saliva sebagai sampel pemeriksaan dan mengintegrasikan kepintaran buatan serta IoT, kami berambisi penemuan awal prediabetes dapat dilakukan lebih luas sehingga akibat berkembang menjadi glukosuria dapat ditekan sejak awal,” kata Alya.

Meski demikian, Glicovia saat ini belum berada pada tahap siap digunakan sebagai perangkat pemeriksaan masyarakat. Pengembangannya baru mencapai sekitar 70 persen.

Tim telah menyelesaikan perancangan sistem, pengembangan sensor, integrasi IoT, serta pengembangan model AI. Tahap berikutnya adalah melakukan pengesahan menggunakan sampel saliva original untuk menguji kecermatan dan keandalan hasil nan diperoleh perangkat.

Tahap pengesahan menjadi krusial lantaran keahlian mendeteksi parameter tertentu dalam saliva belum dengan sendirinya menjadikan sebuah perangkat sebagai perangkat diagnosis. Sistem perlu melalui pengetesan untuk mengetahui seberapa konsisten hasil pengukuran dan seberapa baik model nan digunakan dalam mengidentifikasi risiko.

Selain aspek kenyamanan, mahasiswa UGM tersebut juga memasukkan konsep green diagnostics dalam pengembangan Glicovia. Penggunaan saliva sebagai sampel berpotensi mengurangi sejumlah bahan lenyap pakai nan digunakan dalam prosedur pemeriksaan berbasis darah.

Sementara itu, integrasi IoT dirancang agar info pemeriksaan dapat tersimpan secara digital sehingga pemantauan kondisi kesehatan dapat dilakukan secara berkelanjutan.

Glicovia dikembangkan melalui pendanaan Program Kreativitas Mahasiswa Karsa Cipta (PKM-KC) 2026 nan didukung Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi melalui Direktorat Pembelajaran dan Kemahasiswaan.

Tim menargetkan pengembangan perangkat tersebut dapat bersambung hingga Pekan Ilmiah Mahasiswa Nasional (PIMNAS). Namun, sasaran jangka panjang mereka bukan sekadar kejuaraan mahasiswa, melainkan menghadirkan metode skrining nan lebih praktis sehingga dapat digunakan untuk memperluas akses penemuan akibat diabetes, khususnya pada tahap sebelum penyakit berkembang.

Jika proses pengesahan menunjukkan hasil nan memadai, pendekatan berbasis saliva tersebut berpotensi menjadi pengganti dalam skrining kesehatan nan lebih nyaman. Dengan begitu, upaya mendeteksi akibat glukosuria tidak hanya berjuntai pada pemeriksaan ketika seseorang telah mengalami indikasi alias memerlukan pemeriksaan lebih lanjut. (Sumber: UGM Fakultas Kedokteran/P-3)