Keren! Inovasi AI Karya Dokter Indonesia, Bantu Deteksi Dini Pasien Gagal Jantung Berisiko Tinggi

Gagal jantung masih menjadi salah satu tantangan terbesar dalam pelayanan kesehatan di Indonesia. Berdasarkan data Asian-HF Registry, Indonesia menempati peringkat kedua jumlah kasus gagal jantung terbanyak di Asia setelah Tiongkok. Angka kematian dalam satu tahun mencapai 34,1%, sementara sekitar 30% pasien harus kembali menjalani perawatan di rumah sakit akibat perburukan kondisi setelah dipulangkan.

Salah satu penyebab tingginya angka rawat ulang adalah masih adanya penumpukan cairan di paru (residual pulmonary congestion) yang belum terdeteksi saat pasien dipulangkan. Kondisi ini tidak selalu dapat dikenali melalui pemeriksaan dengan stetoskop biasa, sementara pemeriksaan menggunakan Lung Ultrasound maupun pemeriksaan darah seperti NT-proBNP memerlukan peralatan khusus, biaya yang lebih tinggi, serta tenaga kesehatan yang terlatih.

Berangkat dari tantangan tersebut, Dr. dr. Rony M. Santoso, SpJP, SubSp.K.I(K), FIHA, Dokter Spesialis Jantung, Sub Spesialis Konsultan Kardiovaskular Intervensi, Konsultan Kedokteran Vaskular yang berpraktek di Primaya Hospital Tangerang mengembangkan Novel Auscultation Device of Artificial Intelligence for Heart Failure (NAVI-HF), sebuah alat berbasis AI yang dirancang untuk membantu dokter mendeteksi tanda-tanda kongesti paru melalui analisis suara rongga dada secara lebih praktis, cepat, dan objektif. Penelitian ini merupakan bagian dari disertasi doktoralnya di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

Berbeda dengan stetoskop konvensional, NAVI-HF merekam suara dada dari lima titik pemeriksaan selama kurang lebih satu menit. Rekaman tersebut kemudian dianalisis menggunakan algoritma AI untuk mengidentifikasi apakah pasien masih memiliki tanda-tanda kongesti paru yang berisiko menyebabkan perburukan gagal jantung setelah pulang dari rumah sakit.

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

dr. Rony, menjelaskan bahwa tujuan utama NAVI-HF bukan menggantikan dokter, melainkan menjadi alat bantu yang mempermudah identifikasi pasien dengan risiko tinggi sehingga penanganan dapat dilakukan lebih dini.

"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. Dengan demikian, pasien yang membutuhkan pemantauan lebih ketat dapat dikenali lebih awal sehingga terapi dapat disesuaikan sebelum terjadi komplikasi," jelasnya.

Ke depan, NAVI-HF memiliki potensi untuk mendukung home-based monitoring dan telemedicine. "Kami berharap inovasi ini dapat mendukung deteksi yang lebih dini, membantu dokter dalam pengambilan keputusan klinis, sekaligus mengurangi risiko rawat ulang akibat gagal jantung," tambahnya.

Penelitian ini menjadi salah satu contoh bagaimana pemanfaatan teknologi AI dapat mendukung praktik kedokteran modern. Bukan untuk menggantikan peran dokter, tetapi sebagai alat bantu dalam menghadirkan diagnosis yang lebih cepat, objektif, dan tepat sasaran, sehingga diharapkan mampu meningkatkan kualitas hidup pasien gagal jantung sekaligus menurunkan beban layanan kesehatan di Indonesia.