Liputan6.com, Jakarta - Sebuah riset terkini yang dipimpin oleh para peneliti dari University College London (UCL) menunjukkan bahwa wearable device seperti smartwatch dapat digunakan untuk mendeteksi risiko orang-orang yang lebih tinggi terkena gagal jantung dan irama jantung tidak teratur di kemudian hari.
Riset yang terbit di The European Heart Journal - Digital Health dan telah melalui proses peer-review ini menganalisis data dari 83.000 orang yang telah menjalani elektrokardiogram (EKG) selama 15 detik, yang sebanding dengan EKG yang dilakukan dengan menggunakan smartwatch dan smartphone.
Advertisement
Dengan mengidentifikasi rekaman EKG yang mengandung detak jantung ekstra, para peneliti dapat memprediksi risiko terkena gagal jantung atau irama jantung yang tidak teratur selama sepuluh tahun ke depan. Orang dengan detak ekstra dalam rekaman pendek memiliki risiko dua kali lipat terkena gagal jantung atau fibrilasi atrium.
Penelitian ini menganalisis rekaman EKG dari orang berusia 50 hingga 70 tahun yang tidak memiliki penyakit kardiovaskular pada saat itu. Gagal jantung terjadi ketika pompa jantung melemah dan tidak dapat diobati dalam banyak kasus.
Fibrilasi Atrium (Irama Jantung Tidak Teratur) terjadi ketika impuls listrik yang tidak normal tiba-tiba mulai menembak di bilik atas jantung, menyebabkan denyut jantung yang tidak teratur dan sering kali tidak normal. Kondisi ini dapat membatasi kehidupan, menyebabkan masalah termasuk pusing, sesak napas, dan kelelahan, serta dikaitkan dengan peningkatan risiko stroke hingga lima kali lipat.
Kombinasi dengan skrining
Michele Orini dari UCL Institute of Cardiovascular Science mengatakan bahwa EKG dari wearable device di pasaran dapat membantu mendeteksi dan mencegah penyakit jantung di masa depan, dan menyarankan agar langkah selanjutnya adalah menyelidiki bagaimana cara skrining yang paling baik untuk orang-orang yang mengenakan wearable device dalam praktiknya.
Skrining berpotensi dapat dikombinasikan dengan penggunaan kecerdasan buatan dan alat komputer lainnya untuk dengan cepat mengidentifikasi EKG yang mengindikasikan risiko yang lebih tinggi, yang mengarah pada penilaian risiko yang lebih akurat dalam populasi dan membantu mengurangi beban penyakit ini.
Sementara itu, Profesor Pier D. Lambiase dari UCL Institute of Cardiovascular Science dan Barts Heart Centre, Barts NHS Health Trust menyatakan bahwa dengan dapat mengidentifikasi orang yang berisiko mengalami gagal jantung dan aritmia pada tahap awal, maka kasus-kasus yang berisiko lebih tinggi dapat dinilai secara lebih efektif dan diobati lebih awal.
Salah satunya adalah dengan memberikan nasihat gaya hidup mengenai pentingnya olahraga dan pola makan yang teratur dan moderat.
Advertisement
Machine learning
Pada EKG, sensor yang ditempelkan pada kulit digunakan untuk mendeteksi sinyal listrik yang dihasilkan oleh jantung setiap kali berdetak. Dalam pengaturan klinis, setidaknya 10 sensor ditempatkan di seluruh tubuh dan rekamannya diperiksa oleh dokter spesialis untuk melihat apakah ada tanda-tanda masalah yang mungkin terjadi.
Wearable device di tingkat konsumen mengandalkan dua sensor (single-lead) yang tertanam dalam satu perangkat dan tidak terlalu rumit, tetapi mungkin kurang akurat.
Tim peneliti menggunakan machine learning dan alat komputer otomatis untuk mengidentifikasi rekaman dengan detak ekstra. Detak ekstra ini diklasifikasikan sebagai kontraksi ventrikel prematur (PVC), yang berasal dari bilik jantung bagian bawah, atau kontraksi atrium prematur (PAC), yang berasal dari bilik jantung bagian atas.
Pendukung riset
Setelah menyesuaikan faktor yang berpotensi membingungkan seperti usia dan penggunaan obat, para peneliti menemukan bahwa detak ekstra yang berasal dari bilik jantung bagian bawah dikaitkan dengan peningkatan dua kali lipat pada gagal jantung di kemudian hari, sedangkan detak ekstra dari bilik atas (atrium) dikaitkan dengan peningkatan dua kali lipat pada kasus fibrilasi atrium.
Studi ini dilakukan oleh para peneliti di UCL Institute of Cardiovascular Science, MRC Unit for Lifelong Health and Ageing di UCL, Barts Heart Centre (Barts Health NHS Trust), dan Queen Mary University of London. Medical Research Council, British Heart Foundation, dan NIHR Barts Biomedical Research Centre juga mendukung penelitian ini.
(Why/Dam)
Advertisement
