Dosen Fakultas Kedokteran (FK) Universitas Indonesia (UI) yang juga merupakan mahasiswa Program Doktor FKUI dr. Reyhan Eddy Yunus, Sp.Rad, Subsp.NKL(K), M.Sc., mengembangkan model kecerdasan buatan (artificial intelligence) untuk memprediksi kebermanfaatan terapi trombolisis pada pasien stroke.
Penelitian ini merupakan yang pertama di Indonesia, yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menentukan terapi pada pasien stroke sumbatan hiperakut dengan menggunakan data lokal.
"Hasil penelitian yang ditemukan membuka peluang baru dalam penanganan stroke dan diharapkan dapat meningkatkan kualitas hidup pasien serta mengurangi beban sistem kesehatan nasional,” ujar dr. Reyhan dalam keterangannya, Senin.
Baca juga: FKUI selesaikan uji klinis fase 2 vaksin malaria
Melalui disertasi berjudul “Pengembangan Model Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mesin untuk Prediksi Keberhasilan Terapi Trombolisis Intravena pada Stroke Iskemik Hiperakut Sirkulasi Anterior dengan Menggunakan CT scan Otak, Data Klinis, dan Laboratorium Darah”.
Reyhan melibatkan 145 sampel untuk pengembangan algoritma pembelajaran mesin. Sampel diambil secara retrospektif berdasarkan registrasi code stroke di Rumah Sakit Dr. Cipto Mangunkusumo (RSCM) sejak November 2014 hingga Februari 2023.
Dari keseluruhan sampel, untuk penderita stroke sumbatan hiperakut yang diberikan tatalaksana trombolisis—memiliki data CT scan otak non-kontras, data klinis saat masuk rumah sakit dan 24 jam pasca trombolisis, serta data laboratorium darah yang terkait stroke—diinklusikan dalam penelitian ini.
Baca juga: Guru Besar FKUI Budi Wiweko raih gelar kehormatan RANZCOG
Variabel data digunakan sebagai masukan uji coba dalam pengembangan model pembelajaran mesin untuk memprediksi kondisi perbaikan klinis pasien pasca terapi trombolisis.
Pengolahan data dan pengembangan model dilakukan menggunakan algoritma pembelajaran mesin Random Forest (RF) dan Convolutional Neural Network (CNN). Model kecerdasan buatan ini mampu membantu prediksi luaran pasien stroke sumbatan hiperakut sesudah trombolisis dilakukan dengan memanfaatkan data klinis, laboratorium, dan pemeriksaan CT scan otak.
Model ini dapat digunakan sebagai alat bantu bagi klinisi, terutama di rumah sakit dengan keterbatasan dokter spesialis, namun memiliki kemampuan untuk melakukan terapi trombolisis.
Baca juga: FKUI temukan empat faktor utama penyebab masyarakat lanjut usia hidup panjang umur
“Dengan adanya penelitian ini, diharapkan tercipta terobosan baru dalam penatalaksanaan stroke sumbatan guna menurunkan tingkat kematian dan disabilitas pasien. Namun, model kecerdasan buatan ini masih perlu diuji coba dan diaplikasikan lebih luas pada rumah sakit pusat stroke lainnya yang melakukan terapi trombolisis,” kata dr. Reyhan yang juga merupakan Ketua Departemen Radiologi FKUI-RSCM.
Berkat penelitiannya tersebut, dr. Reyhan berhasil mendapatkan gelar Doktor dari FKUI.*
COPYRIGHT © ANTARA News Megapolitan 2024
Penelitian ini merupakan yang pertama di Indonesia, yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menentukan terapi pada pasien stroke sumbatan hiperakut dengan menggunakan data lokal.
"Hasil penelitian yang ditemukan membuka peluang baru dalam penanganan stroke dan diharapkan dapat meningkatkan kualitas hidup pasien serta mengurangi beban sistem kesehatan nasional,” ujar dr. Reyhan dalam keterangannya, Senin.
Baca juga: FKUI selesaikan uji klinis fase 2 vaksin malaria
Melalui disertasi berjudul “Pengembangan Model Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mesin untuk Prediksi Keberhasilan Terapi Trombolisis Intravena pada Stroke Iskemik Hiperakut Sirkulasi Anterior dengan Menggunakan CT scan Otak, Data Klinis, dan Laboratorium Darah”.
Reyhan melibatkan 145 sampel untuk pengembangan algoritma pembelajaran mesin. Sampel diambil secara retrospektif berdasarkan registrasi code stroke di Rumah Sakit Dr. Cipto Mangunkusumo (RSCM) sejak November 2014 hingga Februari 2023.
Dari keseluruhan sampel, untuk penderita stroke sumbatan hiperakut yang diberikan tatalaksana trombolisis—memiliki data CT scan otak non-kontras, data klinis saat masuk rumah sakit dan 24 jam pasca trombolisis, serta data laboratorium darah yang terkait stroke—diinklusikan dalam penelitian ini.
Baca juga: Guru Besar FKUI Budi Wiweko raih gelar kehormatan RANZCOG
Variabel data digunakan sebagai masukan uji coba dalam pengembangan model pembelajaran mesin untuk memprediksi kondisi perbaikan klinis pasien pasca terapi trombolisis.
Pengolahan data dan pengembangan model dilakukan menggunakan algoritma pembelajaran mesin Random Forest (RF) dan Convolutional Neural Network (CNN). Model kecerdasan buatan ini mampu membantu prediksi luaran pasien stroke sumbatan hiperakut sesudah trombolisis dilakukan dengan memanfaatkan data klinis, laboratorium, dan pemeriksaan CT scan otak.
Model ini dapat digunakan sebagai alat bantu bagi klinisi, terutama di rumah sakit dengan keterbatasan dokter spesialis, namun memiliki kemampuan untuk melakukan terapi trombolisis.
Baca juga: FKUI temukan empat faktor utama penyebab masyarakat lanjut usia hidup panjang umur
“Dengan adanya penelitian ini, diharapkan tercipta terobosan baru dalam penatalaksanaan stroke sumbatan guna menurunkan tingkat kematian dan disabilitas pasien. Namun, model kecerdasan buatan ini masih perlu diuji coba dan diaplikasikan lebih luas pada rumah sakit pusat stroke lainnya yang melakukan terapi trombolisis,” kata dr. Reyhan yang juga merupakan Ketua Departemen Radiologi FKUI-RSCM.
Berkat penelitiannya tersebut, dr. Reyhan berhasil mendapatkan gelar Doktor dari FKUI.*
Editor : Naryo
COPYRIGHT © ANTARA News Megapolitan 2024