AI dalam Medis: dari Deteksi Dini Hipertensi hingga Pengukuran Tekanan Darah Terintegrasi - Article Politeknik AI BMD
Artificial Intelligence

AI dalam Medis: dari Deteksi Dini Hipertensi hingga Pengukuran Tekanan Darah Terintegrasi

Oleh Tri Suwarno, S. Kom, M. Kom (Dosen Keamanan Siber PLAI BMD)

30 Mei 2025 Artificial Intelligence
ai-dalam-medis-dari-deteksi-dini-hipertensi-hingga-pengukuran-tekanan-darah-terintegrasi

Kecerdasan buatan memiliki potensi besar untuk merevolusi dalam hal promotif, preventif, kuratif dan rehabilitatif di bidang kesehatan. AI dapat digunakan untuk membantu kita memahami sindrom metabolik dengan lebih baik dan mengembangkan strategi pengobatan yang lebih efektif.


Penggunaan AI dalam penelitian terkait pemantauan dan pengelolaan hipertensi menunjukkan potensi yang signifikan dalam meningkatkan efektivitas diagnosis dan perawatan. AI dapat digunakan untuk memprediksi kejadian hipertensi dengan menganalisis data dari berbagai sumber, termasuk rekaman medis digital dan sensor yang mengumpulkan tanda vital.


Dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin atau Machine Learning (ML) dan pembelajaran mendalam atau Deep Learning (DL), AI mampu mengidentifikasi pola dalam data yang dapat membantu dalam deteksi dini hipertensi, sehingga memungkinkan intervensi yang lebih cepat dan tepat.


Dalam konteks pemantauan, AI memungkinkan integrasi pengukuran tekanan darah dengan berbagai sensor yang dapat dikenakan dengan nyaman bagi pasien untuk mendukung pemantauan yang berkelanjutan. Hal ini tidak hanya meningkatkan keterlibatan pasien dalam manajemen kesehatan mereka, tetapi juga memberikan data real-time kepada penyedia layanan kesehatan untuk membuat keputusan klinis yang lebih baik.


Penelitian menunjukkan bahwa alat identifikasi berbasis AI, seperti algoritma k-Nearest Neighbors (kNN), dapat mencapai akurasi tinggi dalam mendeteksi hipertensi melalui analisis sinyal Elektrokardiogram (EKG), yang menunjukkan potensi besar untuk meningkatkan diagnosis.


Namun, untuk mengimplementasikan aplikasi AI secara efektif dalam praktik klinis, diperlukan validasi lebih lanjut dalam pengaturan klinis nyata. Penelitian besar seperti studi kohort prospektif dan uji coba terkontrol acak sangat dianjurkan untuk mengkonfirmasi efektivitas aplikasi AI dalam pengelolaan hipertensi. Selain itu, transfer pengetahuan teknis dari pengelolaan hipertensi ke penyakit kronis lainnya, seperti diabetes dan penyakit ginjal, juga sangat dianjurkan untuk meningkatkan hasil kesehatan secara keseluruhan.