Mahasiswa S2 UII Kembangkan Aplikasi Pemantau Terapi Stroke

SLEMAN - Mahasiswa Program Studi Informatika Program Magister, Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia (FTI UII) Muhammad Zakariyah berhasil mengembangkan aplikasi pemantau kecepatan aliran darah (Blood Flow Velocity/BFV) dan tekanan darah (Blood Pressure/BP) berupa analisis multiparameter biosignal. Aplikasi ini dapat memantau perkembangan terapi penderita stroke iskemik usia lanjut tanpa diabetes melitus (DM), sehingga dengan mengetahui kondisi pasien akan menentukan apakah perlu terapi lanjut atau tidak.

Muhammad Zakariyah mengatakan, pengembangan aplikasi ini untuk memudahkan pasien stroke dan tim medis dalam penangganan lebih lanjut paska perawatan terapi. Biosignal akan memberikan informasi mengenai kondisi tubuh dan fisiologis penderita stroke iskemik lewat beberapa parameter untuk memonitoring pasien stroke.

Beberapa parameter yang dijadikan tolak ukur untuk memonitoring pasien stroke, di antaranya rata-rata denyut jantung, ristan avisiansi serta standar devisi 1 dan 2, sehingga dengan grafik yang ditampilkan, pasien bisa melihat dan mengetahui kondisi tubuh pada saat itu.

"Aplikasi ini juga untuk membantu dokter yang menanggani pasien tersebut, terutama untuk menentukan apakah terapi selanjutkan dilanjutkan atau tidak," kata Zakariyah, Jumat (28/2/2020).

Zakariyah menjelaskan, karena stroke juga berkaitan dengan aktivitas sistem saraf, yang direpresentasikan melalui Heart Rate Variability (HRV). Untuk itu, regulasi darah di dalam otak diatur melalui mekanisme Cerebral Autoregulation (CA). Parameter yang dapat digunakan untuk mengetahui mekanisme ini adalah kecepatan aliran darah (Blood Flow Velocity/BFV) dan tekanan tekanan darah (Blood Pressure/BP).

Data BFV didapatkan pada bagian Middle Cerebral Artery (MCA), BP didapatkan melalui arteri lengan pada bagian atas, dan elektrokardiogram dengan 3 lead dipasang di bagian dada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara BP dan BFV pada kelompok control (p-value < 0.05; r = -0.574).

"Korelasi ini tidak ditemukan pada kelompok stroke. Sebaliknya hubungan antara BP dan HRV hanya ditemukan pada kelompok stroke, yang disebabkan oleh tingginya aktivitas saraf simpatetik (p-value < 0.05 dan r > 0.4) pada parameter SDRR, RMSSD, CVRR, LF, dan SD1," katanya.

Pada kelompok kontrol, tidak terdapat hubungan antara HRV dengan BP. Hubungan antara BFV dan HRV pada kelompok control tidak ditemukan secara statistik, namun pada kelompok stroke, hubungan ini terlihat pada parameter LF dan Rasio LF/HF (p-value < 0.05; r > 0.4). Berdasarkan temuan ini, parameter yang dapat digunakan untuk menjelaskan karakteristik penderika stroke di semua posisi adalah MeanRR, VLF, dan LF.

"Aplikasi ini sementara masih dengan komputer, sehingga untuk pengembangan selanjutnya diharapkan bisa diimplementasikan dengan smartphone. Seperti halnya saat ini smartwatch yang bisa mendeteksi ritme jantung, tidak hanya lewat EKG tapi bisa melalui smartwatch," ujarnya.

Ketua Program Studi Informatika Program Magister FTI UII, Izzati Muhimmah menambahkan, aplikasi model grafik rekam jantung ini merupakan hal baru. Terutama ritmenya bisa digunakan untuk memonitor kemajuan dari rehabilitasi pasien paska stroke, sehingga aplikasi ini cukup potensial untuk dikembangkan. Sebab dengan pemeriksaan satu alat bisa memonitor kemajuan pasien stroke.

Dengan aplikasi ini biaya pengobatan pasien stroke menjadi lebih hemat. Sebab pasien penderita stroke tidak perlu melakukan Computed Tomography (CT) scan untuk mengetahui perkembangan terapinya.

"Kami berharap ada validasi untuk mengukur teknologi assesment-nya, sehingga aplikasi ini nantinya bisa diterima sebagai tatalaksana di rumah sakit," katanya.