JAKARTA, CILACAP.INFO – Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), penyakit kardiovaskular (CVD) masih menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia, dengan lebih dari 17,9 juta kematian per tahun. Inovasi di dunia kedokteran terus berkembang untuk mengurangi risiko penyakit ini.
Salah satu alat yang digunakan untuk mendeteksi penyakit kardiovaskular adalah Elektrokardiogram (EKG), yang merekam aktivitas listrik jantung. EKG merupakan alat diagnostik penting dalam memantau dan mendeteksi gangguan jantung.
Namun, akurasi interpretasi sinyal EKG sangat bergantung pada keahlian dan ketelitian seorang kardiolog. Tantangan ini seringkali dapat mempengaruhi kualitas diagnosis.
Masalah ini diangkat dalam orasi ilmiah Prof. Dr. Sani Muhamad Isa, S.Si.,M.Kom., yang berjudul “Heartbeat Insights: Advanced Data Science Techniques for Enhanced ECG Signal Interpretation”. Orasi ini merupakan bagian dari seremoni pengukuhan Prof. Sani sebagai Guru Besar Tetap di bidang Data Science.
Menurut Prof. Sani, penggunaan model Machine Learning dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan analisis sinyal EKG secara signifikan dibandingkan metode manual. “AI dan machine learning menunjukkan hasil yang signifikan dalam mendeteksi gangguan jantung seperti atrial fibrillation dan gagal jantung,” ujarnya.
Teknologi ini juga memungkinkan analisis Heart Rate Variability (HRV), yang mengukur respons sistem saraf terhadap berbagai stimulus internal maupun eksternal. HRV berperan penting dalam kardiologi, manajemen stres, dan kebugaran atletik.
Prof. Sani menambahkan bahwa machine learning dan deep learning dapat diintegrasikan ke dalam berbagai aplikasi, baik klinis maupun non-klinis. Salah satunya adalah perangkat wearable seperti jam tangan pintar dengan sensor EKG, yang memungkinkan pemantauan HRV secara real-time. Data dari perangkat tersebut dapat dianalisis dengan cepat menggunakan teknologi data science, sehingga pola abnormal dapat dideteksi lebih awal dan intervensi medis segera dilakukan.
Tampilkan Semua
Komentar