Dokter Indonesia Ciptakan Alat Berbasis AI untuk Deteksi Dini Gagal Jantung
Freemagz.id – Berangkat dari tingginya angka pasien gagal jantung yang kembali dirawat setelah pulang dari rumah sakit, seorang dokter spesialis jantung mengembangkan perangkat berbasis artificial intelligence (AI) yang mampu membantu mendeteksi risiko perburukan kondisi secara lebih dini.
Gagal jantung masih menjadi salah satu penyebab utama tingginya beban layanan kesehatan di Tanah Air. Data Asian-HF Registry menunjukkan Indonesia menempati posisi kedua di Asia dengan jumlah kasus gagal jantung terbanyak setelah Tiongkok.
Kondisi tersebut diperparah oleh angka kematian dalam satu tahun yang mencapai 34,1 persen, serta fakta bahwa hampir sepertiga pasien harus menjalani rawat inap kembali akibat kondisi yang memburuk.
Di balik tingginya angka tersebut, terdapat persoalan yang kerap luput terdeteksi, penumpukan cairan di paru-paru atau residual pulmonary congestion. Meski menjadi salah satu indikator penting dalam pemulihan pasien gagal jantung, kondisi ini tidak selalu dapat dikenali melalui pemeriksaan rutin menggunakan stetoskop konvensional.
Pemeriksaan yang lebih akurat, seperti lung ultrasound dan tes darah NT-proBNP, memang tersedia. Namun, metode tersebut membutuhkan perangkat khusus, biaya yang lebih besar, serta tenaga kesehatan dengan pelatihan khusus.
Keterbatasan inilah yang mendorong dr. Rony M. Santoso, SpJP, SubSp.K.I(K), FIHA, dokter spesialis jantung dan konsultan kardiovaskular intervensi yang berpraktik di Primaya Hospital Tangerang, untuk mengembangkan Novel Auscultation Device of Artificial Intelligence for Heart Failure (NAVI-HF).
Perangkat yang menjadi bagian dari penelitian disertasi doktoralnya di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia itu dirancang untuk menganalisis suara rongga dada pasien secara lebih objektif.
Berbeda dari stetoskop biasa, NAVI-HF merekam suara dari lima titik pemeriksaan dalam waktu sekitar satu menit, sebelum data tersebut diproses menggunakan algoritma AI untuk mendeteksi tanda-tanda kongesti paru.
“Salah satu tantangan terbesar dalam penanganan gagal jantung adalah memastikan kondisi pasien benar-benar stabil sebelum pulang dari rumah sakit. NAVI-HF kami kembangkan untuk membantu dokter mengidentifikasi pasien yang masih berisiko mengalami perburukan melalui alat yang sederhana, portabel, dan didukung teknologi AI,” ujar dr. Rony.
Ia menambahkan, pasien yang membutuhkan pengawasan lebih intensif dapat dikenali lebih cepat sehingga dokter memiliki ruang untuk menyesuaikan terapi sebelum komplikasi terjadi.
Hasil penelitian terhadap 246 pasien gagal jantung akut menunjukkan performa yang menjanjikan. Dibandingkan dengan lung ultrasound sebagai standar acuan, NAVI-HF mencatat tingkat akurasi sebesar 86 persen, sensitivitas 91 persen, dan spesifisitas 82 persen.
Tak hanya membantu proses diagnosis, penelitian lanjutan selama enam bulan juga menemukan bahwa pasien dengan hasil NAVI-HF positif memiliki risiko 1,6 kali lebih tinggi untuk kembali menjalani perawatan akibat gagal jantung dibandingkan pasien dengan hasil negatif.
Ke depan, dr. Rony melihat teknologi ini berpotensi mendukung layanan kesehatan jarak jauh, termasuk pemantauan pasien dari rumah dan pengembangan telemedisin.
“Kami berharap inovasi ini dapat mendukung deteksi yang lebih dini, membantu dokter dalam pengambilan keputusan klinis, sekaligus mengurangi risiko rawat ulang akibat gagal jantung,” katanya.
Di tengah transformasi digital sektor kesehatan, NAVI-HF menunjukkan bahwa AI bukan sekadar tren teknologi. Dengan pendekatan yang tepat, inovasi semacam ini dapat menjadi alat pendukung penting bagi tenaga medis untuk menghadirkan layanan yang lebih cepat, presisi, dan berorientasi pada keselamatan pasien.
