Selain artificial intelligence (AI), kini teknologi blockchain juga semakin mendapatkan perhatian dalam upaya mengatasi masalah kesehatan global, termasuk deteksi penyakit jantung.
Sampai saat ini penyakit jantung masih menjadi salah satu penyebab kematian terbesar di seluruh dunia, sehingga dibutuhkan solusi inovatif untuk meningkatkan deteksi dini dan pengelolaannya.
Salah satu riset yang diungkapkan oleh para peneliti mengungkapkan bahwa pendekatan yang menggabungkan teknologi blockchain dan deep learning telah menunjukkan potensi besar untuk menjawab masalah tersebut.
Blockchain menawarkan keamanan dan transparansi dalam penyimpanan data medis, sementara model deep learning seperti CNN-BiLSTM dapat memberikan hasil deteksi yang lebih akurat.
Penyakit Jantung, Pembunuh Nomor Satu di Dunia
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia. Data yang diungkapkan oleh laporan Our World in Data dari tahun 2019 menunjukkan bahwa penyakit jantung (kardiovaskular) sangatlah berbahaya dan menjadi penyebab utama kematian diseluruh dunia.
“Penyakit jantung dan penyakit kardiovaskular lainnya merupakan penyebab kematian paling umum, yang bertanggung jawab atas sepertiga dari seluruh kematian global, dengan total sekitar 18 juta jiwa,” ungkap laporan tersebut.
Penyakit kardiovaskular ini merupakan bagian dari kelompok penyakit tidak menular (non-communicable diseases) yang lebih luas, yang juga mencakup kanker, penyakit pernapasan kronis, dan penyakit kronis lainnya. Secara keseluruhan, penyakit tidak menular ini menyumbang sekitar tiga perempat dari seluruh kematian global.
Dengan fakta ini, deteksi dini penyakit jantung menjadi semakin penting, dan teknologi inovatif kini memungkinkan langkah-langkah lebih maju dalam menangani masalah ini.
Teknologi seperti Internet of Things (IoT) memungkinkan pemantauan kesehatan secara real-time, tetapi mengelola data yang dihasilkan dalam jumlah besar memerlukan solusi yang canggih.
Integrasi teknologi blockchain dengan model deep learning, seperti CNN-BiLSTM, menawarkan pendekatan yang aman dan transparan untuk menyimpan data pasien, sekaligus meningkatkan kepercayaan.
Pentingnya Teknologi Blockchain dalam Dunia Kesehatan
Jurnal akademik yang dipublikasikan oleh beberapa peneliti di salah satu platform publikasi ilmiah terbesar di dunia, Nature.com, menunjukkan bahwa teknologi blockchain memiliki potensi besar dalam meningkatkan keamanan dan transparansi dalam pengelolaan data medis, salah satunya yang berkaitan dengan penyakit jantung (kardiovaskular).
Menurut penelitian tersebut, integrasi blockchain tidak hanya membantu menjaga privasi pasien tetapi juga mempermudah kolaborasi antar instansi kesehatan dalam berbagi data yang sensitif.
“Penelitian ini mengatasi masalah umum dalam pendekatan klasik dengan mengusulkan integrasi teknologi blockchain. Inkorporasi ini memastikan keamanan, transparansi, dan ketidakberubahan data kesehatan,” ungkap peneliti dalam riset tersebut.
Penelitian ini juga membahas bagaimana implementasi blockchain dalam berbagai sistem kesehatan seperti deteksi penyakit jantung dapat mempercepat adopsi teknologi baru di dunia medis.
Blockchain berperan penting dalam mengatasi tantangan keamanan dan transparansi dalam pengelolaan data medis. Data yang dikumpulkan melalui perangkat IoT, seperti Electrocardiogram Signal (ECG) dari pasien, disimpan dalam jaringan blockchain yang memastikan keamanan dan tidak dapat diubah.
Hal ini sangatlah penting dalam menjaga privasi data pasien, mengingat informasi kesehatan sangatlah sensitif dan seringkali salah digunakan.
Penyaringan dan Ekstraksi dengan CNN-BiLSTM
Para peneiliti mengungkapkan bahwa mereka menggunakan teknik Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan penyaringan data bersamaan dengan teknologi blockchain untuk meningkatkan keamanan.
“Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknik CNN-BiLSTM yang diaktifkan oleh M2MASC untuk mengklasifikasi secara akurat. Integrasi teknologi blockchain meningkatkan keamanan data, dan pra-pemrosesan menggunakan Band Pass Filter (BPF) menghilangkan atribut dan noise dari input,” jelas peneliti dalam riset tersebut.
Selanjutnya, data ECG disegmentasi menggunakan metode wavelet transform, yang memecah sinyal menjadi beberapa frekuensi untuk menganalisis perubahan yang lebih detail. Fitur-fitur seperti deteksi titik R menggunakan algoritma Pan-Tompkins dan ekstraksi fitur statistik yang diambil dari sinyal ECG.
Model CNN-BiLSTM yang digunakan dalam penelitian ini memadukan kekuatan Convolutional Neural Network (CNN) untuk ekstraksi fitur dengan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) yang mampu menangkap pola dalam data sekuensial, seperti perubahan ritme jantung.
CNN mampu mengenali pola spasial dalam sinyal, sementara BiLSTM mengidentifikasi perubahan temporal, membuat model lebih akurat dalam mendeteksi anomali dalam data ECG.
Manfaat Implementasi Blockchain dan CNN-BiLSTM
Integrasi teknologi blockchain memberikan manfaat besar dalam deteksi penyakit jantung karena memastikan keamanan data medis dan memungkinkan kolaborasi data antar instansi kesehatan secara aman. Pasien tidak perlu khawatir data mereka disalahgunakan, dan proses verifikasi setiap transaksi data dijamin aman.
Selain itu, model CNN-BiLSTM yang dioptimalkan dengan algoritma pencarian campuran (Mixed Attention Enabled Search Optimizer) menunjukkan hasil yang lebih unggul dibandingkan metode konvensional, dengan akurasi mencapai 98,25 persen dalam mendeteksi penyakit jantung berdasarkan dataset MIT-BIH.
Proses ini tidak hanya meningkatkan efisiensi deteksi, tetapi juga mempercepat waktu respon yang diperlukan untuk memberikan perawatan kepada pasien, mengingat data pasien dapat diakses secara cepat melalui jaringan blockchain.
Dalam konteks klinis, hal ini sangat membantu mendukung keputusan dokter dalam menangani pasien secara lebih tepat dan meminimalkan kesalahan yang mungkin terjadi.
Teknologi Blockchain: Kunci Menuju Sistem Kesehatan yang Lebih Baik
Teknologi blockchain memberikan solusi baru dalam penyimpanan data medis yang aman, transparan, dan terdesentralisasi. Dalam deteksi penyakit jantung, integrasi dengan model CNN-BiLSTM yang dioptimalkan memberikan hasil yang lebih akurat dan andal.
Keuntungan utama dari pendekatan ini adalah keamanan data yang terjamin dan peningkatan kinerja model dalam mengolah data sekuensial seperti sinyal ECG.
Implementasi ini diharapkan dapat diterapkan lebih luas dalam sistem kesehatan termasuk yang berhubungan dengan penyakit jantung di masa depan, memberikan efisiensi, kepercayaan dan keamanan yang lebih tinggi dalam pengelolaan data medis.
Penelitian tersebut menunjukkan potensi besar dari perpaduan teknologi blockchain dan deep learning untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan, khususnya dalam deteksi dini penyakit jantung. [dp]