Dokter Indonesia Kembangkan AI Bantu Deteksi Dini Gagal Jantung

Ilustrasi penemuan kandas jantung(Magnific)

SEORANG master ahli jantung mengembangkan teknologi berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence alias AI) nan berpotensi membantu mendeteksi akibat perburukan pada pasien gagal jantung sejak dini. Teknologi berjulukan Novel Auscultation Device of Artificial Intelligence for Heart Failure (NAVI-HF) ini diharapkan dapat menjadi perangkat bantu bagi tenaga medis dalam menentukan langkah penanganan pasien sebelum mereka dipulangkan dari rumah sakit.

NAVI-HF dikembangkan oleh Dr. dr. Rony M. Santoso, Sp.JP, Subsp. K.I.(K), FIHA, master ahli jantung dan pembuluh darah di Primaya Hospital Tangerang.

Pengembangan teknologi tersebut merupakan bagian dari penelitian doktoralnya di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (FKUI). Berbeda dengan stetoskop konvensional nan mengandalkan keahlian pendengaran dokter, NAVI-HF memanfaatkan algoritma AI untuk menganalisis bunyi paru-paru pasien.

Teknologi ini dirancang untuk mendeteksi tanda-tanda penumpukan cairan alias kongesti paru, kondisi nan sering kali susah dikenali melalui pemeriksaan bentuk biasa.
Kongesti paru merupakan salah satu penyebab utama pasien kandas jantung kudu menjalani perawatan ulang setelah dipulangkan dari rumah sakit.

 Kondisi tersebut kerap tidak menimbulkan indikasi nan jelas sehingga berisiko terlambat terdeteksi. Melalui support AI, tenaga medis diharapkan dapat lebih sigap mengidentifikasi pasien akibat tinggi mengalami perburukan.

Cara kerja NAVI-HF terbilang sederhana. Alat ini merekam bunyi dada pasien dari lima titik pemeriksaan selama sekitar satu menit.

Rekaman tersebut kemudian diproses menggunakan algoritma AI nan bisa mengenali pola bunyi tertentu sebagai parameter adanya kongesti paru. Hasil kajian menjadi info tambahan bagi master untuk menentukan kondisi pasien. Dalam penelitian nan melibatkan 246 pasien kandas jantung akut, NAVI-HF menunjukkan hasil nan menjanjikan.

Teknologi ini mempunyai tingkat kecermatan sekitar 86 persen, sensitivitas 91 persen, dan spesifisitas 82 persen daripada pemeriksaan lung ultrasound. Penelitian lanjutan selama enam bulan ini menunjukkan pasien dengan hasil NAVI-HF positif mempunyai akibat sekitar 1,6 kali lebih tinggi mengalami rawat ulang akibat kandas jantung daripada pasien dengan hasil negatif.

Meski demikian, dia mengatakan developer menegaskan bahwa NAVI-HF tidak dirancang untuk menggantikan peran master dalam menegakkan diagnosis. Teknologi ini berfaedah sebagai perangkat bantu untuk mempercepat proses identifikasi pasien berisiko tinggi. Ke depan, NAVI-HF berpotensi mendukung jasa telemedicine serta pemantauan pasien dari rumah (home-based monitoring) untuk dapat meningkatkan kualitas penanganan kandas jantung di Indonesia. (Ant/H-4)