GAGAL jantung tak selalu benar-benar pulih ketika meninggalkan rumah sakit. Banyak di antaranya kembali terbaring di ruang perawatan hanya dalam hitungan pekan karena sisa cairan di paru luput terdeteksi sebelum dipulangkan. Celah inilah yang ingin diputus lewat perangkat berbasis kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI).
Dokter spesialis jantung dan pembuluh darah di Primaya Hospital Tangerang, Rony Marethianto Santoso, sedang mengembangkan perangkat tersebut yang diberi nama Novel Artificial Intelligence-based Heart Failure Device (NAVI-HF). Rony bersama tim merancang perangkat mampu mendeteksi sisa cairan di paru melalui rekaman suara napas.
Scroll ke bawah untuk melanjutkan membaca
Alat portabel itu menggabungkan stetoskop digital dengan algoritma AI yang menganalisis suara toraks melalui aplikasi pada telepon pintar. Harapannya, dokter mampu mendeteksi tanda-tanda residual kongesti paru secara lebih praktis, cepat, dan objektif.
"Kalau pasien masih menyimpan cairan di paru, jangan buru-buru dipulangkan. Itu yang ingin kami deteksi lebih dini," kata Rony di ruangan diskusi Gedung IMERI, Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, Salemba pada Selasa, 14 Juli 2026.
Rony menilai keputusan memulangkan pasien gagal jantung selama ini masih bergantung pada kemampuan klinis dokter dan pemeriksaan yang memiliki keterbatasan. Dituturkannya, pemeriksaan selama ini masih mengandalkan stetoskop. Metode ini disebutkannya memiliki keterbatasan karena identifikasi suara paru, apakah ada airnya atau tidak, bergantung pada pendengaran dan pengalaman masing-masing dokter.
"Kondisi kongesti yang masih bersifat subklinis dapat luput terdeteksi, sehingga pasien dinyatakan cukup baik untuk pulang meski masih memiliki risiko kembali dirawat," katanya.
Di sisi lain, metode lung ultrasound memang dapat memberikan hasil yang lebih akurat, tetapi penggunaannya belum menjadi pemeriksaan rutin di banyak rumah sakit karena faktor ketersediaan alat, tenaga ahli, waktu, dan biaya. "Tidak semua rumah sakit mau menggunakannya, dan tidak semua klinik punya alatnya."
Karena itu, ia mengembangkan perangkat berbasis AI yang dirancang menjadi "lapis kedua" dalam pengambilan keputusan. Sistem akan menganalisis suara paru melalui stetoskop digital dan memberi sinyal bila masih ditemukan cairan. Temuan itu menjadi peringatan bahwa pasien belum aman untuk dipulangkan dan masih memerlukan penanganan lebih lanjut.
Hasil Uji Alat
Penelitian terhadap 246 pasien menunjukkan algoritma yang digunakan perangkat tersebut memiliki tingkat akurasi 86 persen, sensitivitas 91 persen, dan spesifik 82 persen dalam mengenali residual kongesti paru. Selama enam bulan pemantauan, pasien dengan hasil NAVI-HF positif juga tercatat memiliki risiko rawat ulang akibat gagal jantung sekitar 1,6 kali lebih tinggi dibandingkan pasien dengan hasil negatif.
Rony M. Santoso (kanan) bersama asisten peneliti NAVI-HF, Wilbert Huang, usai memaparkan hasil riset perangkat berbasis AI untuk deteksi dini gagal jantung di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 14 Juli 2026. Dok. Primaya Hospital
Riset tersebut merupakan bagian dari penelitian doktoral Rony di Universitas Indonesia. Ia menegaskan alat tersebut bukan ditujukan sebagai perangkat skrining bagi masyarakat umum. Sasaran utamanya adalah pasien yang telah didiagnosis gagal jantung, terutama mereka yang berisiko tinggi mengalami kekambuhan.
Menurut Rony, pengembangan tersebut sejalan dengan pemanfaatan telemedicine dan home-based monitoring yang diharapkan dapat mengurangi antrean layanan sekaligus menekan biaya pengobatan. Ke depan, dia berharap, alat ini dapat digunakan tidak hanya di rumah sakit, tetapi juga untuk pemantauan pasien di rumah.
Pasien cukup menggunakan stetoskop portabel yang terhubung ke gawai. Hasil pemeriksaan kemudian dikirim ke sistem berbasis cloud, sehingga dokter dapat memantau kondisi pasien tanpa menunggu mereka kembali datang ke rumah sakit.
Rony melakukan riset pengembangan NAVI-HF melibatkan pasien dari RS Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita, RS Sitanala, dan Primaya Hospital Tangerang. Riset juga didukung Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, serta kolaborasi ilmiah dengan peneliti Nanyang Technological University, Singapura, dalam pengembangan algoritma biosinyal.
Meski hasil awal dinilai menjanjikan, Rony mengakui penelitian itu masih membutuhkan validasi eksternal pada populasi yang lebih luas. Jumlah sampel saat ini baru ratusan pasien, jauh dari representasi populasi gagal jantung di Indonesia. Begitu pula dengan algoritma yang masih harus diuji di lebih banyak rumah sakit dengan karakteristik pasien yang lebih beragam.
"Algoritma NAVI-HF masih harus melewati serangkaian uji lanjutan pada populasi yang lebih luas dan beragam sebelum dapat diadopsi dalam praktik klinis," katanya seraya menekankan bahwa terobosan teknologi tidak cukup dibangun di atas akurasi tinggi, "Tetapi juga harus mampu membuktikan konsistensi kinerjanya pada karakteristik pasien yang berbeda-beda.
