Pengelolaan penyakit kronis masih menjadi tantangan besar dalam pelayanan kesehatan. Kondisi beberapa penyakit seperti obesitas, gangguan panik, dan PPOK (penyakit paru obstruktif kronik) sering kali memerlukan pemantauan jangka panjang. Namun, prakteknya banyak kasus yang menunjukkan bahwa kontrol rutin di rumah sakit tidak selalu mencerminkan kondisi nyata pasien dalam keseharian. Penelitian terbaru dari National Taiwan University menawarkan pendekatan inovatif melalui layanan kesehatan presisi yang mengintegrasikan perangkat digital, sensor kualitas udara, aplikasi smartphone, serta analisis berbasis kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) untuk pemantauan pasien secara real-time. Sistem integrasi ini dirancang agar data gaya hidup pasien—mulai dari detak jantung, pola tidur, jumlah langkah, hingga konsumsi kalori—dapat dikumpulkan secara otomatis melalui perangkat digital seperti Fitbit, Garmin, atau Apple Watch. Sementara itu, sensor lingkungan dapat mendeteksi paparan polusi udara seperti PM2.5 dan karbon monoksida serta variabel suhu dan kelembaban yang juga berpengaruh pada kondisi kronis.

Semua data kesehatan yang telah dikumpulkan akan terhubung ke platform “NTU Medical Genie”. Data tersebut kemudian dianalisis oleh model prediksi berbasis machine learning dan deep learning untuk memproyeksikan risiko kejadian akut hingga 7 hari ke depan. Menariknya, hasil penelitian menunjukkan performa prediksi yang sangat baik. Model prediksi PPOK mencapai akurasi 91%, model serangan panik mencapai 83%, dan model obesitas mencapai 93%. Model ini lebih hemat sumber daya dan siap diterapkan dalam praktik klinik sehari-hari. Bagi praktisi kesehatan, manfaatnya penelitian ini sangat signifikan. Pemantauan pasien tidak lagi terbatas pada kunjungan tatap muka. Dokter dan tenaga kesehatan dapat melihat tren data pasien secara lengkap termasuk aktivitas fisik, kualitas tidur, serta paparan lingkungan yang relevan terhadap kondisi klinis. Jika terdapat tanda bahaya, sistem secara otomatis mengirimkan peringatan dini agar intervensi segera dilakukan. Pendekatan ini memungkinkan pergeseran layanan dari kuratif menjadi preventif dengan memanfaatkan data yang lebih komprehensif untuk pengambilan keputusan klinis.

Selain meningkatkan kualitas pemantauan, layanan kesehatan presisi juga dapat mengurangi beban sistem kesehatan. Pasien tidak perlu terlalu sering melakukan kunjungan ke fasilitas kesehatan untuk pemeriksaan rutin dan dokter tetap dapat memantau status pasien dengan akurat. Sistem ini juga mampu memberikan rekomendasi gaya hidup yang lebih personal. Contohnya dengan membatasi aktivitas luar ruangan pada hari dengan polusi tinggi atau meningkatkan aktivitas fisik untuk mencegah kenaikan BMI.

Penelitian ini membuka peluang pengembangan lebih lanjut, termasuk penerapan digital twin—model virtual pasien untuk simulasi kondisi kesehatan—yang dapat memperkuat personalisasi layanan kesehatan. Inovasi teknologi ini tidak hanya relevan untuk manajemen penyakit kronis saat ini tetapi juga memiliki potensi besar sebagai fondasi e-health generasi berikutnya. Melalui integrasi data gaya hidup, lingkungan, dan faktor klinis yang dianalisis secara real-time, layanan kesehatan presisi dapat membantu praktisi kesehatan memberikan intervensi yang lebih tepat sasaran, efisien, dan berbasis kebutuhan individual pasien.

Selengkapnya: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36199984/