Inovasi dalam pemantauan kadar gula darah pasien diabetes mengalami langkah maju signifikan dengan pengembangan metode baru yang tidak hanya menghilangkan kebutuhan akan jarum, tetapi juga menawarkan kenyamanan dan efisiensi yang lebih baik. Doktor Ernia Susana dari Fakultas Teknik Universitas Indonesia (FTUI) memperkenalkan teknologi yang menggabungkan sinyal Photoplethysmography (PPG) dengan kecerdasan buatan (AI). Teknologi ini diharapkan dapat mempermudah pasien diabetes dalam memantau kadar gula darah mereka secara lebih mudah dan terjangkau.
Metode PPG memanfaatkan cahaya untuk mengukur perubahan volume darah dalam pembuluh darah. Namun, tantangan yang dihadapi adalah gangguan sinyal yang dapat disebabkan oleh gerakan atau faktor eksternal lainnya. Untuk mengatasi masalah ini, Ernia menggunakan analisis waktu-frekuensi (Time Frequency Analysis) berbasis transformasi Fourier jangka pendek (Short Time Fourier Transform) guna meningkatkan kualitas sinyal yang diperoleh. Dengan penanganan yang tepat, sinyal yang dikumpulkan dapat lebih akurat dan dapat diandalkan untuk pemantauan kadar gula darah.
Dalam pengembangan sistem pemantauan ini, penelitian dilakukan melalui tiga tahap penting: Pengembangan Sistem Pemantauan, Implementasi Teknik TFA, dan Pengujian pada Data Sekunder. Pada tahap pengembangan sistem, Ernia memadukan filter elektronik dengan algoritma AI untuk menciptakan sistem yang lebih akurat. Data dari 80 orang dewasa yang dikumpulkan selama pandemi COVID-19 dijadikan dasar pengujian.
Dari hasil penelitian yang dilakukan, model yang menunjukkan hasil terbaik adalah Ensemble Bagged Trees (EBTA), yang mencapai akurasi yang mengesankan sebesar 97,8 persen. Model-model lain seperti Support Vector Machine (SVM) dan Bidirectional Long Short Term Memory (BLSTM) juga diuji. SVM mampu mencapai akurasi 91,3 persen dengan waktu pelatihan sekitar 9,25 detik, sementara BLSTM mencatatkan akurasi 87 persen dengan waktu pelatihan lebih lama, yaitu 15 detik.
Keberhasilan tersebut membuka jalan bagi pengembangan lebih lanjut, di mana Ernia berencana untuk menerapkan algoritma deep learning berbasis BLSTM dengan teknik optimasi untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi waktu pelatihan sistem. Penelitian tersebut juga merekomendasikan pembuatan aplikasi pemantauan kadar gula darah berbasis Android, yang diharapkan dapat memberikan pemrosesan data yang lebih cepat dan responsif.
Dekan FTUI, Prof. Heri Hermansyah, mengungkapkan harapan bahwa teknologi pemantauan kadar gula darah non-invasif ini dapat meningkatkan kepatuhan pasien dalam memantau kadar glukosa darah mereka secara rutin. Dengan akurasi tinggi dan efisiensi waktu pelatihan, teknologi ini berpotensi menjadi alat yang sangat penting dalam deteksi dini dan manajemen diabetes di masa depan.
Inovasi ini tentunya memberikan harapan baru bagi pasien diabetes yang sering kali mengalami ketidaknyamanan dalam pemantauan kadar gula darah mereka. Dengan sistem yang lebih ramah pengguna dan tidak menyakitkan, diharapkan pasien lebih termotivasi untuk melakukan pemantauan secara rutin, yang sangat penting bagi pelaksanaan kontrol diabetes yang baik.
Dalam konteks global, diabetes menjadi masalah kesehatan yang semakin mendesak. Data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menunjukkan bahwa jumlah kasus diabetes telah meningkat secara signifikan setiap tahunnya. Metode pemantauan kadar gula darah yang inovatif dan non-invasif ini bisa menjadi salah satu solusi untuk menanggulangi masalah tersebut.
Di Indonesia sendiri, keberadaan diabetes sebagai salah satu penyakit tidak menular yang paling umum sangat memprihatinkan. Menurut Riskesdas 2018, prevalensi diabetes mellitus pada orang dewasa mencapai sekitar 10,9 persen. Hal ini menunjukkan perlunya solusi yang lebih baik dan mudah digunakan untuk memantau kadar glukosa darah sehingga dapat membantu mencegah komplikasi serius yang mungkin timbul akibat diabetes.
Pengembangan teknologi yang lebih tepat guna dan ramah pengguna, seiring dengan pemanfaatan kecerdasan buatan dalam menganalisis data kesehatan, memberikan harapan baru dalam pengelolaan diabetes. Dengan penemuan dan implementasi teknologi yang sedang dikembangkan oleh Dr. Ernia Susana dan timnya, diharapkan masalah pemantauan kadar gula darah yang selama ini menjadi kendala bagi banyak pasien dapat teratasi.
Dengan keberhasilan riset ini, diharapkan penelitian lanjutan dapat lebih mengoptimalkan teknologi pemantauan kadar gula darah ini melalui kombinasi algoritma yang canggih dan pengembangan aplikasi berbasis mobile, memberikan kontrol lebih lanjut kepada pasien dalam mengelola kesehatan mereka secara mandiri. Ini merupakan langkah maju penting tidak hanya bagi pasien diabetes, tetapi juga bagi dunia kesehatan secara keseluruhan, terutama dalam rangka upaya untuk meningkatkan kualitas hidup pasien melalui inovasi teknologi yang lebih baik.
