Dokter Wilbert Huang, asisten peneliti NAVI-HF, bersama Dr. dr. Rony M. Santoso, Sp.JP, Subsp.K.I(K), FIHA, peneliti utama NAVI-HF sekaligus Dokter Spesialis Jantung dan Pembuluh Darah Konsultan Intervensi Kardiovaskular di Primaya Hospital Tangerang, berfoto bersama usai sesi media di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.
Jakarta, sumbarsatu.com – Inovasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) karya dokter Indonesia berpotensi membantu mendeteksi lebih dini pasien gagal jantung yang berisiko mengalami perburukan setelah menjalani perawatan di rumah sakit.
Teknologi bernama Novel Auscultation Device of Artificial Intelligence for Heart Failure (NAVI-HF) ini mampu menganalisis suara paru menggunakan algoritma AI sehingga membantu dokter mengidentifikasi pasien yang memerlukan pemantauan lebih ketat sebelum dipulangkan.
Gagal jantung masih menjadi salah satu tantangan utama pelayanan kesehatan di Indonesia. Berdasarkan data Asian-HF Registry, Indonesia menempati peringkat kedua jumlah kasus gagal jantung terbanyak di Asia setelah Tiongkok. Angka kematian pasien dalam satu tahun mencapai 34,1 persen, sementara sekitar 30 persen pasien harus kembali dirawat di rumah sakit akibat kondisi yang memburuk setelah dipulangkan.
Salah satu penyebab tingginya angka rawat ulang adalah masih adanya penumpukan cairan di paru-paru (residual pulmonary congestion) yang belum terdeteksi saat pasien dinyatakan cukup stabil untuk pulang.
Kondisi tersebut kerap sulit dikenali melalui pemeriksaan menggunakan stetoskop konvensional, sedangkan pemeriksaan dengan Lung Ultrasound maupun tes darah NT-proBNP membutuhkan peralatan khusus, biaya lebih besar, serta tenaga kesehatan yang memiliki kompetensi khusus.
Berangkat dari persoalan tersebut, Dr. dr. Rony M. Santoso, Sp.JP., Subsp.K.I.(K), FIHA, Dokter Spesialis Jantung dan Pembuluh Darah Konsultan Intervensi Kardiovaskular di Primaya Hospital Tangerang, mengembangkan NAVI-HF sebagai bagian dari penelitian disertasi doktoralnya di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.
Berbeda dengan stetoskop biasa, NAVI-HF merekam suara paru dari lima titik pemeriksaan selama sekitar satu menit. Rekaman tersebut kemudian dianalisis menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mendeteksi adanya tanda-tanda kongesti paru yang berpotensi menyebabkan perburukan gagal jantung setelah pasien pulang dari rumah sakit.
Hasil penelitian terhadap 246 pasien gagal jantung akut menunjukkan NAVI-HF memiliki performa diagnostik yang baik. Alat ini mencatat tingkat akurasi 86 persen, sensitivitas 91 persen, dan spesifisitas 82 persen dibandingkan pemeriksaan Lung Ultrasound sebagai standar acuan.
Penelitian lanjutan selama enam bulan juga menemukan bahwa pasien dengan hasil pemeriksaan NAVI-HF positif memiliki risiko 1,6 kali lebih tinggi mengalami rawat ulang akibat gagal jantung dibandingkan pasien dengan hasil negatif.
Menurut dr. Rony, tujuan utama pengembangan NAVI-HF bukan untuk menggantikan peran dokter, melainkan menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan klinis sehingga pasien berisiko tinggi dapat dikenali lebih cepat.
"Salah satu tantangan terbesar dalam penanganan gagal jantung adalah memastikan kondisi pasien benar-benar stabil sebelum pulang dari rumah sakit. NAVI-HF kami kembangkan untuk membantu dokter mengidentifikasi pasien yang masih berisiko mengalami perburukan melalui alat yang sederhana, portabel, dan didukung teknologi AI. Dengan demikian, pasien yang membutuhkan pemantauan lebih ketat dapat dikenali lebih awal sehingga terapi dapat disesuaikan sebelum terjadi komplikasi," ujar dr. Rony, Rabu (15/7/2026).
Ke depan, NAVI-HF juga berpotensi mendukung layanan pemantauan pasien dari rumah (home-based monitoring) maupun layanan telemedisin.
"Kami berharap inovasi ini dapat mendukung deteksi yang lebih dini, membantu dokter dalam pengambilan keputusan klinis, sekaligus mengurangi risiko rawat ulang akibat gagal jantung," katanya.
Penelitian tersebut menjadi salah satu contoh pemanfaatan kecerdasan buatan dalam praktik kedokteran modern. Teknologi AI tidak dimaksudkan menggantikan dokter, melainkan menjadi alat bantu untuk menghasilkan diagnosis yang lebih cepat, objektif, dan akurat.
Dengan demikian, kualitas hidup pasien gagal jantung diharapkan meningkat sekaligus membantu menekan beban layanan kesehatan di Indonesia.ssc
