Artikel Terkait
Majalah Farmasetika – Kecerdasan buatan (AI) dapat membantu dalam memprediksi kematian mendadak akibat sakit jantung dan bahkan risiko kematian di masa depan, menurut hasil awal suatu penelitian yang disajikan pada Simposium Sains Resusitasi 2023 American Heart Association. Peneliti menambahkan bahwa AI dapat memberikan wawasan baru dalam pencegahan dan membantu merumuskan strategi kesehatan global baru dalam penyakit kardiovaskular.
“Kematian mendadak akibat sakit jantung, yang merupakan beban kesehatan masyarakat, menyumbang 10% hingga 20% dari kematian secara keseluruhan. Memprediksinya sulit, dan pendekatan biasa gagal mengidentifikasi orang-orang berisiko tinggi, terutama pada tingkat individual,” kata Xavier Jouven, MD, PhD, profesor kardiologi dan epidemiologi di Paris Cardiovascular Research Center di Inserm U970-University of Paris, dalam rilis pers. “Kami menyarankan pendekatan baru yang tidak terbatas pada faktor risiko kardiovaskular biasa tetapi mencakup semua informasi medis yang tersedia dalam catatan kesehatan elektronik [(EHR)].”
Menurut CDC, lebih dari 356.000 individu mengalami serangan jantung di luar rumah sakit di Amerika Serikat setiap tahun, dengan sekitar 60% hingga 80% meninggal sebelum mencapai rumah sakit. Ini bisa disebabkan oleh cedera otak, cedera pada organ internal, atau tekanan psikologis, termasuk kecemasan, gangguan stres pasca-trauma, dan depresi. Individu dengan risiko tertinggi untuk serangan jantung adalah orang dewasa yang lebih tua dan pria.
Para peneliti menganalisis data medis dengan AI yang dikumpulkan dari registri dan database dari Paris, Prancis, dan Seattle, Washington, untuk sekitar 25.000 individu yang meninggal akibat serangan jantung mendadak dan 70.000 individu yang dipasangkan berdasarkan usia, jenis kelamin, dan area tempat tinggal. Selanjutnya, mereka menyertakan data tentang lebih dari 1 juta diagnosa rumah sakit dan 10 juta resep medis selama hingga 10 tahun sebelum setiap kematian, menurut rilis pers.
Dengan menggunakan data bersama AI, para peneliti menggunakan sekitar 25.000 persamaan yang mencakup faktor-faktor kesehatan personal yang mengidentifikasi individu yang berisiko sangat tinggi mengalami kematian mendadak akibat sakit jantung. Mereka menggunakan data untuk mengembangkan profil risiko khusus untuk setiap individu yang disertakan dalam penelitian.
“Kami tidak mengharapkan mencapai tingkat akurasi yang begitu tinggi. Kami juga menemukan bahwa faktor risiko personal sangat berbeda antara peserta dan sering berasal dari bidang medis yang berbeda (sebuah campuran data neurologis, psikiatri, metabolik, dan kardiovaskular) – gambaran sulit untuk ditangkap oleh mata medis dan otak seorang spesialis dalam satu bidang tertentu,” kata Jouven dalam rilis pers.
Jouven menambahkan bahwa penggunaan AI dapat membantu mendeteksi tren informasi medis untuk individu yang akan membantu dokter memprediksi peningkatan risiko kematian mendadak akibat sakit jantung.
Namun, ditemukan keterbatasan dalam penelitian ini, termasuk potensi penggunaan model prediksi di luar penelitian ini, menurut rilis pers. Selain itu, data medis yang dikumpulkan dalam EHR kadang-kadang dapat mencakup proksi, bukan data mentah. Data juga dapat berbeda antar negara lain, menurut rilis pers, yang berarti bahwa adaptasi dan penelitian model prediksi ini diperlukan.
“Kami berharap bahwa dengan daftar faktor risiko yang dipersonalisasi, pasien akan dapat bekerja sama dengan [dokter] mereka untuk mengurangi faktor risiko tersebut dan akhirnya mengurangi potensi kematian mendadak akibat sakit jantung,” kata Jouven dalam rilis pers.
Referensi
- Artificial intelligence may help predict – possibly prevent – sudden cardiac death. News release. American Heart Association. November 6, 2023. Accessed November 13, 2023. https://newsroom.heart.org/news/artificial-intelligence-may-help-predict-possibly-prevent-sudden-cardiac-death?preview=a201
- Centers for Disease Control and Prevention. Heart Disease: Cardiac Arrest. CDC. Updated May 30, 2023. Accessed November 14, 2023. https://www.cdc.gov/heartdisease/cardiac-arrest.htm
