Sepatu Pintar Tanpa Baterai: Terobosan Rutgers Deteksi Gangguan Gerak Lewat Langkah Kaki

Tim peneliti dari Rutgers University memperkenalkan prototipe sepatu pintar yang mampu memantau perubahan pola berjalan seseorang tanpa memerlukan baterai. Perangkat ini mengubah energi mekanik dari setiap langkah kaki menjadi listrik, memungkinkan analisis gait—pola langkah—secara mandiri dengan akurasi mencapai 95,4%. Terobosan ini dipublikasikan dalam jurnal Science Advances dan berpotensi mengatasi keterbatasan perangkat wearable kesehatan yang ada saat ini.

Selama ini, pemantauan gaya berjalan pasien umumnya dilakukan secara terbatas di klinik atau laboratorium, di mana dokter hanya bisa mengamati beberapa langkah dalam waktu singkat. Sepatu pintar ini menawarkan solusi berbeda: pasien dapat mengenakannya sehari-hari, dan perangkat akan secara otomatis merekam data pergerakan. Menurut Simiao Niu, asisten profesor teknik biomedis di Rutgers School of Engineering yang memimpin riset, pendekatan ini memungkinkan deteksi dini perubahan yang mungkin terlewat dalam pemeriksaan konvensional. "Gait adalah salah satu biomarker paling signifikan untuk banyak penyakit," ujarnya.

Keunikan utama sepatu ini terletak pada sistem pemanenan energi yang disebut efek triboelektrik, mirip dengan listrik statis yang timbul saat dua material berbeda bergesekan. Listrik yang dihasilkan datang dalam lonjakan tidak teratur, sehingga tim merancang sirkuit manajemen daya yang mengubahnya menjadi bentuk yang dapat digunakan. Hasilnya, energi yang dapat dimanfaatkan meningkat hingga 120 kali lipat dibanding metode konvensional. Dalam pengujian laboratorium, bahkan berjalan lambat sudah cukup untuk memberi daya pada seluruh sistem.

Niu mengungkapkan bahwa ide ini muncul saat ia bekerja di Apple, mengembangkan sensor elektrokardiogram untuk Apple Watch. Ia menyadari bahwa perangkat kesehatan sering kali berhenti memantau ketika harus dilepas untuk diisi daya, dan pengguna kerap lupa memakainya kembali. "Sekali Anda meletakkannya di pengisi daya, biasanya Anda melupakannya, dan kemudian tidak memakainya lagi," katanya. "Perangkat wearable itu tidak dapat memantau kesehatan Anda jika hanya tersimpan di laci." Ia menyebut masalah ini sebagai "kemacetan energi-kecerdasan"—kebutuhan AI yang semakin canggih justru mempercepat habisnya baterai.

"Kami ingin memecahkan kemacetan mendasar pada perangkat wearable saat ini. Kami mengembangkan wearable pintar dengan fungsionalitas AI terintegrasi yang dapat memanen energinya sendiri, sehingga Anda tidak perlu khawatir tentang pengisian daya." — Simiao Niu, peneliti utama

Di dalam sepatu, sebuah akselerometer mengukur pergerakan kaki pada tiga sumbu. Prosesor kecil kemudian menggunakan AI untuk menganalisis pola tersebut dan mengklasifikasikan setiap segmen 15 detik ke dalam empat aktivitas: berjalan lambat, berjalan cepat, berlari, atau menaiki tangga. Hasilnya ditampilkan pada layar yang terpasang di sepatu. Pendekatan ini disebut "edge AI" karena analisis dilakukan di dalam perangkat, bukan dikirim ke ponsel atau server cloud, sehingga konsumsi energi jauh lebih hemat. Tantangan berikutnya adalah mengecilkan algoritma AI agar muat di memori prosesor yang terbatas. Model awal yang menganalisis 21 karakteristik gerakan mencapai akurasi 98,1% tetapi terlalu besar; versi ringkasnya menurun ke 95,4% namun jauh lebih efisien.

Meski menjanjikan, prototipe ini masih jauh dari kata perangkat medis. Niu menegaskan bahwa versi saat ini belum dapat mendiagnosis penyakit, memprediksi risiko jatuh, atau menilai keberhasilan terapi. Pengujian baru melibatkan empat relawan sehat berusia 23–26 tahun, dan algoritma belum diuji pada lansia, pasien dengan gangguan gerak, atau mereka yang menjalani rehabilitasi. Namun, studi ini membuktikan bahwa pola berjalan dasar dapat dianalisis tanpa baterai yang dapat diisi ulang. Ke depannya, dengan pengembangan dan uji klinis lebih lanjut, sepatu serupa diharapkan dapat menilai risiko jatuh, mendeteksi pola jalan abnormal, atau memantau pemulihan setelah cedera otak dan tulang belakang. Desainnya bahkan mungkin diadaptasi untuk memantau aktivitas jantung atau sinyal biokimia.

Bagi Indonesia, teknologi ini membuka peluang bagi layanan kesehatan jarak jauh di daerah dengan akses terbatas ke fasilitas medis. Dengan populasi lansia yang terus bertambah, pemantauan gait secara mandiri dapat membantu deteksi dini penyakit neurodegeneratif seperti Parkinson. Namun, tantangan tetap ada: diperlukan validasi klinis pada populasi lokal dan kesiapan infrastruktur digital. Pertanyaannya, akankah inovasi semacam ini segera diadopsi dalam sistem kesehatan nasional, atau tetap menjadi barang mewah yang hanya terjangkau segelintir orang?