AI MAARS dari Johns Hopkins Ungkap Risiko Kematian Jantung Mendadak dengan Akurasi Tinggi

Pantau - Para peneliti di Johns Hopkins University mengembangkan model kecerdasan buatan (AI) baru bernama Multimodal AI for Ventricular Arrhythmia Risk Stratification (MAARS) yang mampu memprediksi risiko kematian jantung mendadak secara lebih akurat.

Model ini dirancang untuk mengatasi keterbatasan metode prediksi tradisional yang selama ini hanya memiliki akurasi sekitar 50 persen.

Integrasi MRI dan Data Klinis Tingkatkan Akurasi Prediksi

MAARS bekerja dengan mengintegrasikan citra MRI jantung yang telah diberi kontras dengan catatan riwayat kesehatan pasien.

Model ini menggunakan teknik deep learning untuk mengidentifikasi pola jaringan parut pada jantung yang sulit ditafsirkan secara manual oleh dokter.

Dengan cara ini, MAARS mampu mendeteksi tanda-tanda bahaya tersembunyi yang berpotensi menyebabkan kematian jantung mendadak.

Penelitian ini dipublikasikan di jurnal Nature Cardiovascular Research dan memfokuskan pada pasien dengan kardiomiopati hipertrofik, yaitu kondisi jantung bawaan yang merupakan penyebab utama kematian jantung mendadak pada anak muda.

Penulis senior studi, Natalia Trayanova, menyatakan: "Kami memiliki kemampuan untuk memprediksi dengan akurasi yang sangat tinggi apakah seorang pasien berisiko sangat tinggi mengalami kematian jantung mendadak atau tidak."

Akurasi Mencapai 93 Persen pada Kelompok Usia Produktif

Dalam pengujian awal, MAARS menunjukkan akurasi prediksi sebesar 89 persen secara keseluruhan dan mencapai 93 persen khusus untuk pasien berusia 40–60 tahun.

Model ini juga dianggap mampu membedakan pasien yang memang membutuhkan implan defibrillator dari mereka yang sebenarnya tidak memerlukannya.

"Studi kami menunjukkan bahwa model AI ini secara signifikan meningkatkan kemampuan kami untuk memprediksi mereka yang berisiko paling tinggi dibandingkan dengan algoritma yang ada saat ini, dan dengan demikian memiliki kekuatan untuk mentransformasi perawatan klinis," ungkap Jonathan Chrispin, ahli jantung dari Johns Hopkins.

Pengembangan Lanjut untuk Penyakit Jantung Lain

Tim peneliti berencana untuk menguji MAARS pada lebih banyak pasien di masa mendatang.

Selain itu, mereka juga tengah mengembangkan versi lanjutan dari algoritma ini untuk bisa diterapkan pada jenis penyakit jantung lainnya seperti sarkoidosis jantung dan kardiomiopati ventrikel kanan aritmogenik.