https://www.elementbike.id/data/selotgacorku/https://karanganbungacilacap.com/https://masjidjoglo.fikk.unesa.ac.id/assets/https://e-learning.uniba-bpn.ac.id/rahasia/app.htmlhttps://elearning.ittelkom-sby.ac.id/group/s1/https://lms.unhi.ac.id/login/maxwin/https://e-learning.unim.ac.id/notes/-/smaxwin/https://uinsatu.ac.id/media/sthailand/https://simpenmas.untirta.ac.id/panduan/-/http://keris.bondowosokab.go.id/public/system/https://tik.unj.ac.id/wp-content/konten/https://perizinanfilm.kemdikbud.go.id/uploads/blog/https://dishub.babelprov.go.id/images/sgacor/https://sipolahta.dispermadesdukcapil.jatengprov.go.id/img/user/https://dpupr.bantenprov.go.id/dpupr/uploads/files/http://bendungan-kita.sda.pu.go.id/assets/css/demo/https://agroteknologi.faperta.untad.ac.id/kaktus/images/https://sisurat.itenas.ac.id/application/core/https://www.umm.ac.id/files/media/<
Doktor FTUI Ciptakan Aplikasi Monitor Jantung Jarak Jauh - Universitas Indonesia
id sipp@ui.ac.id dan humas-ui@ui.ac.id +62 21 786 7222

Doktor FTUI Ciptakan Aplikasi Monitor Jantung Jarak Jauh

Universitas Indonesia > Berita > Doktor FTUI Ciptakan Aplikasi Monitor Jantung Jarak Jauh

Penyakit kardiovaskuler adalah penyakit serius yang mematikan di mana seperempat kematian di dunia yang terjadi ternyata disebabkan oleh penyakit ini.Di Indonesia, penderita jenis penyakit ini semakin banyak karena kualitas layanan kesehatan yang masih rendah, ditandai dengan kurangnya tenaga dokter pada daerah-daerah rural dan terpencil.

Untuk menjembatani hal ini, diperlukan inovasi teknologi telemedical yang berfungsi membantu dokter melakukan diagnosis dan pengobatan penyakit kardiovaskuler.Dr. I Ketut Agung Enriko, dalam sidang disertasinya yang berlangsung pada 9 Mei 2018 bertempat di Ruang Chevron, Gedung Dekanat, FTUI dalam disertasinya mengusulkan sebuah sistem berbasis teknologi yang dapat menjadi solusi bagi permasalahan penyakit kardiovaskuler di Indonesia.

Disertasinya yang berjudul “Desain dan Implementasi Sistem Machine to Machine (M2M) pada Pasien Penyakit Kardiovaskuler dengan Fitur Auto Rekomendasi menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbour (kNN)” membicarakan tentang sebuah sistem berbasis teknologi machine to machine (M2M) untuk mengecek kesehatan pasien.

Sistem pada alat ini akan melaporkan hasil pemeriksaan kesehatan ke dokter jantung jarak jauh melalui aplikasi website dan aplikasi mobile yang diberi nama My Kardio dan dilengkapi dengan sistem prediksi auto-rekomendasi untuk memberikan rekomendasi kepada dokter dalam menentukan diagnosis penyakit yang diderita pasien.

Alat ini juga dapat membuat auto-rekomendasi dengan algoritma k-Nearest Neighbors (kNN) yang terbukti cukup baik performansinya dalam hal akurasi dan kecepatan.Uji coba telah dilakukan pada empat lokasi di daerah pinggiran Jakarta yaitu Kampung Banjarsari (10 pasien), Cibubur (15 pasien), Cimanggis (37 pasien) dan Pancoran (23 pasien) pada total sejumlah 85 pasien.

Evaluasi kuantitatif menghasilkan rata-rata akurasi prediksi sistem auto-rekomendasi adalah 76,47%, waktu proses sistem auto-rekomendasi adalah 1 detik, dan performansi waktu transfer data dari lokasi pemeriksaan ke server M2M adalah 8,97 detik.

Evaluasi secara kualitatif dilakukan melalui wawancara dokter spesialis jantung, dan diperoleh hasil bahwa aplikasi My Kardio sangat membantu terutama untuk daerah-daerah yang kekurangan dokter spesialis jantung; dan juga bermanfaat untuk kota besar di mana akses pasien ke dokter jantung juga terkendala oleh waktu praktek dokter yang terbatas dan kemacetan.

Sumber: Humas FT

 

Related Posts

Leave a Reply