Dokter Indonesia kembangkan AI untuk deteksi dini risiko gagal jantung

JAKARTA (IndoTelko) - Dokter Indonesia mengembangkan inovasi berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang berpotensi membantu mendeteksi lebih dini pasien gagal jantung dengan risiko tinggi mengalami perburukan setelah keluar dari rumah sakit.

Inovasi bernama Novel Auscultation Device of Artificial Intelligence for Heart Failure (NAVI-HF)tersebut dikembangkan oleh Dr. dr. Rony M. Santoso, SpJP, SubSp.K.I(K), FIHA, dokter spesialis jantung dan konsultan kardiovaskular intervensi yang berpraktik di Primaya Hospital Tangerang. Penelitian ini merupakan bagian dari disertasi doktoralnya di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

Pengembangan NAVI-HF dilatarbelakangi tingginya angka kasus gagal jantung di Indonesia. Berdasarkan Asian-HF Registry, Indonesia menempati posisi kedua dengan jumlah kasus gagal jantung terbanyak di Asia setelah Tiongkok. Tingkat kematian dalam satu tahun mencapai 34,1 persen, sementara sekitar 30 persen pasien harus kembali menjalani perawatan akibat kondisi yang memburuk setelah dipulangkan.

Salah satu penyebab tingginya angka rawat ulang adalah masih adanya penumpukan cairan di paru (residual pulmonary congestion) yang kerap tidak terdeteksi melalui pemeriksaan menggunakan stetoskop konvensional. Di sisi lain, pemeriksaan seperti Lung Ultrasound maupun tes darah NT-proBNP membutuhkan peralatan khusus, biaya lebih besar, serta tenaga medis terlatih.

NAVI-HF hadir sebagai alat bantu yang memanfaatkan AI untuk menganalisis suara paru. Berbeda dengan stetoskop biasa, perangkat ini merekam suara dada dari lima titik pemeriksaan selama sekitar satu menit, kemudian memproses data tersebut menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi tanda kongesti paru yang berpotensi menyebabkan perburukan kondisi pasien.

Berdasarkan penelitian terhadap 246 pasien gagal jantung akut, NAVI-HF menunjukkan akurasi diagnostik sebesar 86 persen, sensitivitas 91 persen, dan spesifisitas 82 persen dibandingkan Lung Ultrasound sebagai standar acuan. Penelitian lanjutan selama enam bulan juga memperlihatkan bahwa pasien dengan hasil NAVI-HF positif memiliki risiko 1,6 kali lebih tinggi menjalani rawat ulang akibat gagal jantung dibandingkan pasien dengan hasil negatif.

Dr. Rony menjelaskan, NAVI-HF tidak dirancang untuk menggantikan peran dokter, melainkan menjadi alat bantu dalam mengidentifikasi pasien yang masih memiliki risiko tinggi sehingga penanganan dapat dilakukan lebih cepat.

Menurutnya, salah satu tantangan terbesar dalam penanganan gagal jantung adalah memastikan kondisi pasien benar-benar stabil sebelum dipulangkan dari rumah sakit. Melalui perangkat yang portabel dan didukung AI, dokter diharapkan dapat mengenali pasien yang membutuhkan pemantauan lebih ketat sehingga terapi dapat disesuaikan sebelum terjadi komplikasi.

Ke depan, NAVI-HF juga berpotensi mendukung layanan home-based monitoring dan telemedicine, sehingga pemantauan pasien dapat dilakukan secara lebih efektif di luar rumah sakit.

Pengembangan NAVI-HF menjadi salah satu contoh pemanfaatan kecerdasan buatan dalam dunia medis untuk mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih cepat, objektif, dan tepat sasaran, sekaligus berpotensi meningkatkan kualitas hidup pasien serta mengurangi beban layanan kesehatan di Indonesia. (mas)