Dokter Kembangkan Alat Berbasis AI untuk Deteksi Dini Risiko Gagal Jantung

ilustrasi(freepik)

GAGAL jantung tetap menjadi salah satu persoalan serius dalam jasa kesehatan di Indonesia. Data Asian-HF Registry menunjukkan Indonesia menempati ranking kedua dengan jumlah kasus kandas jantung terbanyak di Asia setelah Tiongkok. Tingkat kematian pasien dalam satu tahun mencapai 34,1 persen, sementara sekitar 30 persen pasien kudu kembali menjalani perawatan di rumah sakit akibat kondisi nan memburuk setelah dipulangkan.

Salah satu aspek nan memicu tingginya nomor rawat ulang adalah tetap adanya penumpukan cairan di paru alias residual pulmonary congestion nan tidak terdeteksi sebelum pasien meninggalkan rumah sakit. Kondisi tersebut kerap luput dari pemeriksaan menggunakan stetoskop konvensional.

Sementara itu, metode seperti Lung Ultrasound maupun pemeriksaan biomarker darah NT-proBNP memerlukan peralatan khusus, biaya nan lebih tinggi, serta tenaga medis nan mempunyai kompetensi khusus.

Berangkat dari tantangan tersebut, Dokter Spesialis Jantung dan Pembuluh Darah Konsultan Kardiovaskular Intervensi sekaligus Konsultan Kedokteran Vaskular di Primaya Hospital Tangerang, dr. Rony M. Santoso, mengembangkan Novel Auscultation Device of Artificial Intelligence for Heart Failure (NAVI-HF). Inovasi berbasis kepintaran buatan (AI) ini merupakan bagian dari penelitian disertasi doktoralnya di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

NAVI-HF dirancang sebagai perangkat nan membantu master mendeteksi tanda-tanda kongesti paru melalui kajian bunyi rongga dada secara lebih praktis, cepat, dan objektif. Berbeda dengan stetoskop biasa, perangkat ini merekam bunyi dada dari lima titik pemeriksaan selama sekitar satu menit.

Selanjutnya, rekaman dianalisis menggunakan algoritma AI untuk mengidentifikasi apakah pasien tetap mempunyai tanda-tanda kongesti paru nan berpotensi menyebabkan perburukan kandas jantung setelah pulang dari rumah sakit.

Hasil penelitian terhadap 246 pasien kandas jantung akut menunjukkan NAVI-HF mempunyai performa diagnostik nan menjanjikan. Dibandingkan dengan Lung Ultrasound sebagai standar acuan, perangkat tersebut mencatat tingkat kecermatan sebesar 86 persen, sensitivitas 91 persen, dan spesifisitas 82 persen.

Selain itu, penelitian lanjutan nan dilakukan selama enam bulan menemukan bahwa pasien dengan hasil NAVI-HF positif mempunyai akibat 1,6 kali lebih tinggi mengalami rawat ulang akibat kandas jantung dibandingkan pasien dengan hasil negatif.

Menurut dr. Rony, penemuan tersebut tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran dokter, melainkan menjadi perangkat pendukung dalam mengidentifikasi pasien nan mempunyai akibat tinggi sehingga penanganan dapat dilakukan lebih cepat.

"Salah satu tantangan terbesar dalam penanganan kandas jantung adalah memastikan kondisi pasien betul-betul stabil sebelum pulang dari rumah sakit. NAVI-HF kami kembangkan untuk membantu master mengidentifikasi pasien nan tetap berisiko mengalami perburukan melalui perangkat nan sederhana, portabel, dan didukung teknologi AI. Dengan demikian, pasien nan memerlukan pemantauan lebih ketat dapat dikenali lebih awal sehingga terapi dapat disesuaikan sebelum terjadi komplikasi," jelasnya dikutip Minggu (19/7).

Ia menambahkan, pengembangan NAVI-HF juga membuka kesempatan penerapan pemantauan pasien dari rumah (home-based monitoring) serta jasa telemedicine pada masa mendatang.

"Kami berambisi penemuan ini dapat mendukung penemuan nan lebih dini, membantu master dalam pengambilan keputusan klinis, sekaligus mengurangi akibat rawat ulang akibat kandas jantung," tambahnya.

Pengembangan NAVI-HF menjadi salah satu contoh pemanfaatan teknologi kepintaran buatan dalam bumi medis. Kehadiran teknologi ini diharapkan dapat membantu tenaga kesehatan menghasilkan pemeriksaan nan lebih cepat, objektif, dan tepat sasaran tanpa menggantikan peran dokter, sekaligus meningkatkan kualitas hidup pasien kandas jantung serta mengurangi beban jasa kesehatan di Indonesia. (P-4)