Inovasi AI Dari Dokter Indonesia Deteksi Gagal Jantung Dini

Golovinamari.com – Seorang dokter spesialis jantung di Indonesia, Dr. Rony M. Santoso, memperkenalkan teknologi canggih berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi risiko perburukan pada pasien gagal jantung. Teknologi bernama Novel Auscultation Device of Artificial Intelligence for Heart Failure (NAVI-HF) ini diharapkan dapat memberikan dukungan kepada tenaga medis dalam menentukan langkah-langkah penanganan sebelum pasien dipulangkan dari rumah sakit.

NAVI-HF merupakan bagian dari penelitian doktoral Dr. Rony di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. Berbeda dengan stetoskop tradisional yang mengandalkan kemampuan pendengaran dokter, perangkat ini menggunakan algoritma AI untuk menganalisis suara paru-paru pasien. Teknologi ini dirancang khusus untuk mendeteksi tanda-tanda penumpukan cairan yang sering kali sulit dikenali melalui pemeriksaan fisik biasa.

Kongesti paru menjadi salah satu penyebab utama pasien gagal jantung mengalami perawatan ulang setelah keluar rumah sakit. Kondisi ini sering tidak menunjukkan gejala yang jelas, sehingga berisiko tidak terdeteksi hingga terlambat. Dengan bantuan NAVI-HF, tenaga medis diharapkan dapat lebih cepat mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi mengalami perburukan.

Cara kerja NAVI-HF cukup sederhana; alat ini merekam suara dada pasien dari lima titik pemeriksaan selama sekitar satu menit. Rekaman tersebut dianalisis menggunakan algoritma AI yang mampu mengenali pola suara sebagai indikator adanya kongesti paru. Hasil analisis memberikan informasi tambahan bagi dokter untuk menilai kondisi pasien.

Dalam penelitian yang melibatkan 246 pasien gagal jantung akut, teknologi ini menunjukkan hasil menjanjikan dengan tingkat akurasi 86 persen, sensitivitas 91 persen, dan spesifisitas 82 persen dibandingkan dengan pemeriksaan ultrasound paru. Meski demikian, pengembang menekankan bahwa NAVI-HF tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran dokter, melainkan sebagai alat bantu dalam proses identifikasi pasien berisiko tinggi. Ke depan, teknologi ini memiliki potensi untuk mendukung layanan telemedicine dan pemantauan pasien dari rumah, meningkatkan kualitas penanganan gagal jantung di Indonesia.