Sindrom Distres Pernapasan Akut (ARDS) seringkali menjadi ancaman tersembunyi di ruang ICU. Gejala yang mirip dengan penyakit lain, penyebab yang beragam, dan beban informasi yang besar membuat diagnosis ARDS kerap terabaikan. Dokter harus mengolah data kompleks seperti kadar oksigen, hasil rontgen dada, dan indikasi infeksi seperti sepsis atau pneumonia. Kesulitan dalam menyatukan semua informasi ini dapat menunda identifikasi ARDS, padahal diagnosis yang tepat waktu krusial untuk menentukan strategi pengobatan yang efektif.
Sebagai contoh, baik ARDS maupun gagal jantung kongestif menyebabkan penumpukan cairan di paru-paru dan membutuhkan ventilator. Namun, penanganan kedua kondisi ini sangat berbeda. Pada gagal jantung, masalahnya adalah jantung yang tidak mampu memompa darah dengan benar. Bahkan, posisi pasien pun berpengaruh signifikan: pasien ARDS lebih baik ditidurkan tengkurap, sementara posisi ini justru berbahaya bagi pasien gagal jantung.
Melihat tantangan ini, para peneliti mengembangkan sistem kecerdasan buatan (AI) untuk membantu dokter dalam mendeteksi ARDS secara dini. AI ini dirancang untuk mengintegrasikan berbagai data pasien secara cepat dan akurat, meningkatkan peluang diagnosis ARDS pada tahap awal.
Uji coba awal menunjukkan hasil yang menjanjikan. AI mampu mengidentifikasi 93% kasus ARDS dari data pasien historis. Meskipun tingkat "alarm palsu" mencapai 17%, tim peneliti percaya bahwa angka ini dapat disesuaikan. Mereka menekankan bahwa dalam kasus ARDS yang berpotensi fatal, lebih baik memberikan peringatan berlebih daripada melewatkan pasien yang benar-benar membutuhkan penanganan segera.
Saat ini, AI ini sedang diuji coba secara real-time pada pasien di rumah sakit. Jika uji coba ini berhasil, AI ini berpotensi menjadi alat bantu yang sangat berharga di ruang ICU, memastikan deteksi ARDS yang lebih cepat dan akurat, menyelamatkan lebih banyak nyawa.
