Artificial Intelligence Terintegrasi EKG

Admin Humas | 10 January 2023

Penulis: dr. Daniel Christian Fernandez Hutabarat

 

Gagal Jantung masih menjadi masalah kesehatan yang utama di dunia saat ini. Pada tahun 2013 diperkirakan lebih dari 26 juta populasi manusia di seluruh dunia memiliki penyakit gagal jantung dengan gejala mulai dari derajat yang ringan sampai dengan gejala yang berat. Angka ini diperkirakan akan terus meningkat hingga beberapa dekade ke depan dan dapat menyebabkan kematian apabila tidak diberikan penanganan yang adekuat. Pada penelitian Ambrosy dkk, prevalensi penyakit gagal jantung di Eropa dan Amerika Serikat berkisar antara 1%-2% dari total populasi yang ada. Jika dibandingkan dengan Amerika Serikat dan Eropa, prevalensi gagal jantung di Indonesia, berdasarkan studi Eugenio dkk pada tahun 2016, masih cukup tinggi yaitu sekitar 5% dari total populasi masyarakat Indonesia. Bahkan jika dibandingkan dengan negara-negara di Asia lainnya seperti hongkong, filipina dan thailand, prevalensi penyakit gagal jantung negara Indonesia masih tergolong tinggi, dengan angka prevalensi negara-negara tersebut masing-masing sekitar 3%, 2% dan 0.4%.

 

Saat ini, echocardiography menjadi modalitas yang cukup luas digunakan dalam penegakan diagnosis gagal jantung. Echocardiography memiliki kemampuan untuk menilai struktur dan fungsi serta gangguan mekanik pada organ jantung yang pada akhirnya akan menentukan ada tidaknya gagal jantung pada seorang pasien. Keberadaan echocardiography juga bukan tanpa kekurangan. Pengalaman operator yang melakukan pemeriksaan mempengaruhi hasil dari echocardiography. Selain itu, ketersediaan echocardiography di indonesia bisa dikatakan belum merata dan biaya pemeriksaaan echocardiography tergolong tidak murah. Sehingga dibutuhkan modalitas lainnya yang lebih murah dan cepat untuk dapat mendiagnosis pasien gagal jantung secara akurat.

 

Sebelumnya, dalam diagnosis gagal jantung, alat EKG konvensional dipakai hanya sebagai detektor adanya gangguan irama dan menilai adanya peningkatan volume (hipertrofi) otot jantung tetapi tidak digunakan untuk menegakkan diagnosis kerja gagal jantung.Saat ini modalitas artificial intelligence mempunyai peluang yang cukup besar untuk diintegrasikan dengan alat elektrokardiografi (EKG) untuk mampu menyamakan kemampuan echocardiography atau setidaknya membantu dalam mendiagnosis penyakit gagal jantung. Untuk diketahui, artificial intelligence merupakan algoritma komputer yang diciptakan manusia, yang memiliki kemampuan berpikir kompleks, serta mampu untuk melakukan pekerjaan yang layaknya membutuhkan inteligensi manusia.

 

Dengan adanya artificial intelligence, data hasil EKG dikumpulkan dan dianalisa hingga membentuk suatu algoritma yang dapat memprediksi adanya penyakit gagal jantung. Penelitian yang dilakukan oleh Attia dkk menunjukkan integrasi AI dengan EKG memberikan hasil yang cukup akurat dalam menentukan gangguan fungsi ventrikel kiri sebagai bentuk tanda gagal jantung jika dibandingkan dengan pemeriksaan echocardiography. Rickey dkk juga menyatakan bahwa artificial intelligence terintegrasi ekg mampu mendominasi pemeriksaan NT-proBNP, pemeriksaan yang lazim dilakukan untuk menentukan adanya gagal jantung akut, dalam mengdiagnosis pasien sesak nafas yang datang ke Instalasi Gawat Darurat (IGD).

 

Oleh Nobuyuki dkk, dengan menggunakan algortima machine-learning, salah satu metode dari artificial intelligence, prediksi kuantitatif untuk mengestimasi ada tidaknya gagal jantung memberikan hasil yang cukup akurat juga dengan perbandingan terhadap pemeriksaan echocardiography. Mereka juga menambahkan bahwa analisa melalui algoritma artificial intelligence pada EKG dapat menghasilkan prediksi dini adanya gagal jantung bahkan sebelum pasien yang diperiksa mengalami tanda dan gejala. Ini merupakan kabar baikkarena semakin dini penegakan diagnosis pasien gagal jantung, maka semakin dini pula seorang dokter dapat memberikan tatalaksana pasien gagal jantung yang lebih awal. Hal ini tentunya akan memberikan keuntungan kepada pasien dalam konteks pencegahan morbiditas dan mortalitas.

 

Dari berbagai penelitian di atas kita dapat menarik kesimpulan bahwa kehadiran teknologi artificial intelligence yang terintegrasi dengan EKG memberikan manfaat yang signifikan kepada pasien-pasien dengan penyakit gagal jantung. Hanya saja, untuk saat ini memang penerapan artificial intelligence pada alat pemeriksaan elektrokardiografi di Indonesia masih belum ada dikarenakan belum tersedianya sumber daya yang mendukung komputerisasi data hasil EKG. Tetapi kedepannya diharapkan dengan tersedianya big-data berupa data hasil EKG, analisa algoritma melalui artificial intelligence ini mampu untuk dilaksanakan.

 

Sumber gambar: freepik.com