Studi Terbaru: AI Mampu Deteksi Gagal Jantung Lanjut Lewat USG, Akurasi Capai 85 Persen
Teknologi kecerdasan buatan (AI) kini mampu membantu mendeteksi gagal jantung lanjut melalui data USG jantung, membuka peluang diagnosis lebih cepat dan luas.
Redaksi
RINGKASAN BERITA:
- AI mampu mendeteksi gagal jantung lanjut melalui data USG jantung tanpa metode kompleks.
- Tingkat akurasi mencapai sekitar 85 persen dalam mengidentifikasi pasien berisiko tinggi.
- Teknologi ini berpotensi memperluas akses diagnosis dan meningkatkan kualitas perawatan pasien.
RIAUCERDAS.COM, AMERIKA SERIKAT - Pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) dalam dunia medis kembali menunjukkan terobosan penting.
Sebuah studi terbaru mengungkap, teknologi ini mampu mengidentifikasi pasien gagal jantung lanjut hanya melalui data ultrasonografi jantung, tanpa bergantung sepenuhnya pada metode konvensional yang lebih kompleks.
Riset kolaboratif yang melibatkan Weill Cornell Medicine, Cornell Tech, Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science, Columbia University Vagelos College of Physicians and Surgeons, serta NewYork-Presbyterian ini menawarkan pendekatan baru dalam mendeteksi kondisi yang selama ini sulit diidentifikasi secara luas.
Selama ini, diagnosis gagal jantung lanjut umumnya mengandalkan uji latihan kardiopulmoner atau Cardiopulmonary Exercise Testing, yang membutuhkan fasilitas khusus serta tenaga medis terlatih. Kondisi tersebut membuat banyak pasien tidak terdiagnosis tepat waktu.
Melalui studi yang dipublikasikan dalam npj Digital Medicine pada 3 Maret, peneliti mengembangkan model berbasis AI yang mampu memperkirakan indikator penting dalam CPET, yakni konsumsi oksigen puncak (peak VO2), menggunakan data USG jantung dan rekam medis elektronik.
“Ini membuka jalur yang menjanjikan untuk penilaian pasien gagal jantung lanjut yang lebih efisien dengan memanfaatkan sumber data yang sudah tersedia dalam layanan rutin,” ujar penulis senior studi, Fei Wang dikutip dari laman Cornell University, Rabu (25/3/2026).
Model yang dikembangkan merupakan sistem pembelajaran mesin multimodal, yang mampu mengolah berbagai jenis data sekaligus, mulai dari citra jantung bergerak, dinamika aliran darah, hingga data klinis pasien.
Teknologi ini dilatih menggunakan data sekitar 1.000 pasien dan diuji pada lebih dari 100 pasien lainnya.
Hasilnya, sistem AI tersebut mampu mencapai tingkat akurasi sekitar 85 persen dalam mengidentifikasi pasien berisiko tinggi mengalami gagal jantung lanjut—angka yang dinilai lebih baik dibanding pendekatan serupa sebelumnya.
Direktur gagal jantung lanjut dan transplantasi jantung di NewYork-Presbyterian, Nir Uriel, menyebut temuan ini berpotensi mengubah praktik klinis di masa depan.
“Jika pendekatan ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi lebih banyak pasien gagal jantung lanjut yang sebelumnya tidak terdeteksi, maka hal ini akan mengubah praktik klinis dan secara signifikan meningkatkan hasil perawatan serta kualitas hidup pasien,” ujarnya.
Penelitian ini menjadi bagian dari inisiatif besar pengembangan AI kardiovaskular yang melibatkan berbagai institusi, dengan tujuan mempercepat diagnosis dan meningkatkan kualitas penanganan penyakit jantung.
Ke depan, tim peneliti merencanakan uji klinis lanjutan untuk memastikan efektivitas teknologi ini sebelum dapat digunakan secara luas dalam praktik medis, termasuk memperoleh persetujuan dari regulator kesehatan di Amerika Serikat. (*)
