Teknologi AI untuk Identifikasi Resiko Penyakit Jantung

Artificial Intelligence (AI) mungkin segera menjadi alat penting dalam dunia medis, khususnya dalam mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi terkena penyakit jantung yang dapat berakibat fatal. Penelitian terbaru yang melibatkan Universitas Leeds menunjukkan bahwa teknologi AI yang dikenal sebagai Optimise dapat memproses rekam medis dari lebih dari dua juta individu untuk mendeteksi potensi risiko kesehatan.

Tim peneliti dari Universitas Leeds telah mengembangkan dan melatih sistem AI ini untuk menganalisis data kesehatan yang sangat besar. Hasil dari penelitian ini mengungkapkan bahwa banyak pasien memiliki kondisi kesehatan yang belum terdiagnosis atau tidak mendapatkan pengobatan yang tepat untuk mengurangi risiko mereka. Dr. Ramesh Nadarajah dari universitas menjelaskan bahwa mencegah kondisi kesehatan memburuk sering kali jauh lebih ekonomis dibandingkan dengan biaya perawatan yang diperlukan jika kondisi tersebut sudah parah.

Dari dua juta rekam medis yang dianalisis oleh Optimise, lebih dari 400.000 individu teridentifikasi sebagai berisiko tinggi mengalami masalah serius seperti gagal jantung, stroke, dan diabetes. Menurut temuan ini, kelompok yang berisiko tinggi ini menyumbang 74% dari total kematian yang terkait dengan kondisi jantung.

Dalam sebuah uji coba awal yang melibatkan 82 pasien berisiko tinggi, ditemukan bahwa satu dari lima pasien memiliki penyakit ginjal kronis dengan risiko moderat hingga tinggi yang belum terdeteksi. Selain itu, lebih dari setengah dari pasien yang mengalami tekanan darah tinggi diberikan pengobatan baru yang dirancang untuk lebih efektif dalam mengelola risiko jantung mereka.

Pendekatan ini menawarkan peluang besar bagi tenaga medis untuk memberikan perawatan lebih awal, yang pada gilirannya dapat membantu mengurangi beban pada sistem layanan kesehatan nasional (NHS). Menurut studi tersebut, penerapan AI ini dapat memungkinkan identifikasi dan penanganan risiko lebih cepat, mengurangi kebutuhan untuk intervensi yang lebih invasif dan mahal di kemudian hari.

Dr. Nadarajah, yang merupakan seorang peneliti di bidang data kesehatan, menekankan bahwa kematian terkait jantung sering kali merupakan hasil dari kombinasi berbagai faktor. "AI ini menggunakan data yang mudah diakses untuk memberikan wawasan baru yang dapat membantu profesional kesehatan memastikan mereka memberikan perawatan yang tepat waktu dan efektif kepada pasien mereka," ujar Dr. Nadarajah.

Upaya Mengurangi Tekanan pada Sistem NHS

Para peneliti yang terlibat dalam studi ini berencana untuk melakukan uji klinis yang lebih besar guna memvalidasi temuan mereka. Rencana ini telah disampaikan dalam Kongres Masyarakat Kardiologi Eropa yang berlangsung di London. "Kami berharap bahwa hasil penelitian ini akan memberikan manfaat besar bagi pasien yang hidup dengan penyakit jantung dan sirkulasi, serta membantu mengurangi tekanan pada sistem NHS kami," tambah Dr. Nadarajah.

Langkah selanjutnya dalam penelitian ini adalah melaksanakan uji klinis yang akan memberikan perawatan yang dipimpin oleh dokter kepada pasien yang teridentifikasi sebagai berisiko tinggi. Ini diharapkan akan membantu mengimplementasikan strategi pencegahan lebih awal secara lebih luas.

Prof. Bryan Williams, kepala ilmuwan dan pejabat medis di British Heart Foundation yang mendanai penelitian ini, mengungkapkan bahwa diagnosis dini adalah kunci untuk mengurangi jumlah kunjungan rumah sakit terkait penyakit jantung. "Seperempat dari semua kematian di Inggris disebabkan oleh penyakit jantung dan sirkulasi. Studi baru yang menarik ini memanfaatkan kekuatan teknologi AI yang terus berkembang untuk mendeteksi berbagai kondisi yang berkontribusi terhadap penyakit ini," kata Prof. Williams.

Dengan pemanfaatan AI dalam mengidentifikasi risiko kesehatan lebih awal, sistem kesehatan dapat mengadopsi pendekatan yang lebih proaktif dalam penanganan penyakit jantung. Ini tidak hanya berpotensi menyelamatkan nyawa tetapi juga mengurangi biaya perawatan kesehatan secara keseluruhan, memberikan keuntungan yang signifikan bagi pasien dan sistem kesehatan secara umum.