Depok, 31 Juli 2024. Stroke merupakan penyakit pada pembuluh darah otak yang menjadi penyebab kematian dan kecacatan tertinggi di Indonesia. Dalam penanganan stroke, trombolisis merupakan metode yang diterapkan untuk memecah gumpalan darah yang menyumbat pembuluh darah di dalam otak. Dalam upaya mempersingkat waktu penanganan stroke, Dosen Fakultas Kedokteran (FK) Universitas Indonesia (UI)—yang juga merupakan mahasiswa Program Doktor FKUI—dr. Reyhan Eddy Yunus, Sp.Rad, Subsp.NKL(K), M.Sc., mengembangkan model kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk memprediksi kebermanfaatan terapi trombolisis pada pasien stroke.
“Penelitian ini merupakan yang pertama di Indonesia, yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menentukan terapi pada pasien stroke sumbatan hiperakut dengan menggunakan data lokal. Hasil penelitian yang ditemukan membuka peluang baru dalam penanganan stroke dan diharapkan dapat meningkatkan kualitas hidup pasien serta mengurangi beban sistem kesehatan nasional,” ujar dr. Reyhan.
Berdasarkan proses terjadinya, stroke dibedakan menjadi dua, yakni stroke perdarahan dan stroke non-perdarahan atau sumbatan. Stroke sumbatan hiperakut terjadi ketika aliran darah menuju jaringan otak terganggu karena adanya sumbatan dalam kurun waktu enam jam dari awitan stroke. Waktu awitan ini perlu diketahui agar dapat ditentukan apakah terapi trombolisis intravena atau trombektomi mekanik dapat dilakukan.
Melalui disertasi berjudul “Pengembangan Model Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mesin untuk Prediksi Keberhasilan Terapi Trombolisis Intravena pada Stroke Iskemik Hiperakut Sirkulasi Anterior dengan Menggunakan CT scan Otak, Data Klinis, dan Laboratorium Darah”, dr. Reyhan melibatkan 145 sampel untuk pengembangan algoritma pembelajaran mesin. Sampel diambil secara retrospektif berdasarkan registrasi code stroke di Rumah Sakit Dr. Cipto Mangunkusumo (RSCM) sejak November 2014 hingga Februari 2023.
Dari keseluruhan sampel, untuk penderita stroke sumbatan hiperakut yang diberikan tatalaksana trombolisis—memiliki data CT scan otak non-kontras, data klinis saat masuk rumah sakit dan 24 jam pasca trombolisis, serta data laboratorium darah yang terkait stroke—diinklusikan dalam penelitian ini. Variabel data digunakan sebagai masukan uji coba dalam pengembangan model pembelajaran mesin untuk memprediksi kondisi perbaikan klinis pasien pasca terapi trombolisis.
Pengolahan data dan pengembangan model dilakukan menggunakan algoritma pembelajaran mesin Random Forest (RF) dan Convolutional Neural Network (CNN). Model kecerdasan buatan ini mampu membantu prediksi luaran pasien stroke sumbatan hiperakut sesudah trombolisis dilakukan dengan memanfaatkan data klinis, laboratorium, dan pemeriksaan CT scan otak. Model ini dapat digunakan sebagai alat bantu bagi klinisi, terutama di rumah sakit dengan keterbatasan dokter spesialis, namun memiliki kemampuan untuk melakukan terapi trombolisis.
“Dengan adanya penelitian ini, diharapkan tercipta terobosan baru dalam penatalaksanaan stroke sumbatan guna menurunkan tingkat kematian dan disabilitas pasien. Namun, model kecerdasan buatan ini masih perlu diuji coba dan diaplikasikan lebih luas pada rumah sakit pusat stroke lainnya yang melakukan terapi trombolisis,” kata dr. Reyhan yang juga merupakan Ketua Departemen Radiologi FKUI-RSCM.
Berkat penelitiannya tersebut, dr. Reyhan berhasil mendapatkan gelar Doktor dari FKUI, pada sidang promosi doktor yang berlangsung di Auditorium Lantai 3 Gedung IMERI-FKUI, Jakarta, pada Selasa (9/7). Dekan FKUI, Prof. Ari Fahrial berharap ke depannya semakin banyak riset tentang pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dalam dunia kedokteran dan kesehatan sebagaimana yang dilakukan oleh dr. Reyhan. “Saya melihat dr. Reyhan konsisten dengan topik yang diangkat karena ia juga terlibat di beberapa studi AI, baik untuk penanganan Covid-19, Tuberculosis, maupun sekarang ini untuk stroke. Saya berharap ia tetap konsisten untuk hal ini dan mudah-mudahan akan ada terus riset-riset untuk AI khususnya di bidang Radiologi,” ujar Prof. Ari Fahrial.
