JOURNALMPCIJOURNALMPCI

Journal of Health and Nutrition ResearchJournal of Health and Nutrition Research

Serangan Jantung Di Luar Rumah Sakit (OHCA) tetap menjadi tantangan kesehatan global dengan tingkat kelangsungan hidup yang rendah. Kecerdasan Buatan (AI) muncul sebagai alat yang menjanjikan untuk meningkatkan deteksi dini, respons, dan manajemen kasus OHCA. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan AI saat ini dalam OHCA, mengidentifikasi tantangan serta peluang terkait implementasinya. Scoping review ini mengikuti pedoman PRISMA‑ScR, dengan pencarian sistematis pada basis data internasional untuk menemukan literatur yang relevan. Sepuluh studi termasuk, mencakup studi kohort, observasional, uji klinis terkontrol acak, dan proyek percontohan dari sepuluh negara berbeda. Implementasi AI dalam manajemen OHCA menunjukkan peluang, antara lain peningkatan deteksi dini (peningkatan sensitivitas 5,5‑15 % dan pengurangan waktu respons EMS hingga 26 detik), dukungan keputusan terminasi resusitasi (spesifisitas hingga 99,0 %), serta peningkatan partisipasi saksi lewat panduan CPR real‑time. Namun, tantangan tetap ada, seperti privasi data, masalah etika (terutama pada pengawasan visual dan kepatuhan GDPR), keterbatasan infrastruktur, serta variabilitas protokol lokal. Paradox antara deteksi yang lebih cepat dan kualitas CPR yang belum optimal juga tercatat. AI memiliki potensi signifikan untuk meningkatkan hasil OHCA melalui optimalisasi deteksi, respons, dan pengambilan keputusan klinis. Keberhasilan implementasi memerlukan kolaborasi multidisipliner, validasi eksternal yang kuat, serta pertimbangan etika untuk mengatasi privasi dan adaptasi lokal. Integrasi AI ke dalam sistem darurat dan pelatihan publik dapat meningkatkan angka kelangsungan hidup, namun diperlukan studi berskala besar lebih lanjut untuk memastikan efektivitas dan keadilan.

Implementasi AI dalam manajemen OHCA menunjukkan potensi signifikan untuk meningkatkan deteksi dini, mempercepat respons darurat, dan mendukung keputusan klinis yang lebih tepat, serta dapat meningkatkan efektivitas intervensi oleh saksi.Tantangan utama meliputi privasi data, ketidaksesuaian protokol lokal, dan ketergantungan pada kualitas data, yang menghambat penerapan nyata teknologi ini.Penelitian lanjutan diperlukan untuk validasi eksternal model AI pada populasi beragam serta pengembangan algoritma adaptif yang dapat menyesuaikan diri dengan protokol regional yang berbeda.

Penelitian selanjutnya sebaiknya mengevaluasi kinerja model AI untuk deteksi OHCA pada kelompok demografis yang beragam, termasuk wilayah dengan sumber daya terbatas, guna mengidentifikasi bias dan memastikan keadilan algoritma; selanjutnya, diperlukan pengembangan dan pengujian sistem pendukung keputusan AI yang dapat beradaptasi dengan protokol EMS lokal secara real‑time, sehingga dapat meningkatkan kepatuhan dispatcher dan kualitas CPR yang diberikan; terakhir, dilakukan uji klinis prospektif multi‑pusat berskala besar untuk menilai dampak jangka panjang, efektivitas biaya, serta penerimaan pengguna terhadap perangkat panduan CPR berbasis AI bagi saksi, dengan menekankan aspek etika dan privasi data selama implementasi.

  1. Challenges and Opportunities of Artificial Intelligence Implementation in the Management of Out-of-Hospital... journalmpci.com/index.php/jhnr/article/view/429Challenges and Opportunities of Artificial Intelligence Implementation in the Management of Out of Hospital journalmpci index php jhnr article view 429
  1. #integrasi ai adil#integrasi ai adil
  2. #rumah sakit#rumah sakit
Read online
File size789.65 KB
Pages16
Short Linkhttps://juris.id/p-3dZ
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test