Benarkah Smartwatch dan AI bisa Deteksi Gejala Penyakit?

Perangkat wearable bekerja dengan melihat bagaimana sebuah pola dari tubuh tidak berjalan seperti biasanya. Perubahan-perubahan tersebut bisa menjadi petunjuk bahwa ada sesuatu yang perlu diperiksa oleh dokter.

Salah satu bidang di mana perangkat ini telah terbukti kemampuannya adalah dalam mendeteksi fibrilasi atrium (AFib), yaitu irama jantung abnormal yang dikaitkan dengan risiko stroke.

Dalam sebuah studi tentang Apple Watch, peringatan denyut nadi yang tidak teratur dalam perangkat tersebut dikonfirmasi merupakan AFib pada 84 persen kasus.

Hal itu cukup baik untuk menjadikannya sebagai salah satu dari beberapa fitur smartwatch yang dianggap oleh banyak dokter sebagai jam tangan yang berguna secara klinis. Dikarenakan AFib memiliki ciri fisiologi yang jelas dan relatif mudah dideteksi oleh perangkat milik pengguna.

Sedangkan untuk alat dengan fitur pengukuran kesehatan lainnya yang dapat dipercaya, jumlahnya cukup sedikit. Para dokter baru-baru ini mengatakan pada New York Times bahwa pola tidur dasar (bukan fase tidur nyenyak) dan jumlah langkah juga termasuk ke dalam metrik yang lebih bisa dipercaya dari sudut pandang medis.

Bisa disebutkan juga bahwa fitur yang berguna ini adalah pengecualian dan bukan aturan umum.

Matriks smartwatch lainnya tidak begitu akurat untuk dapat digunakan sebagai acuan pengambilan keputusan medis. Peringatan tekanan darah, perkiraan kalori, dan pelacakan tahap tidur secara detail tidak begitu terpercaya bagi dokter.

Sementara itu, VO2 max dan variabilitas detak jantung hanya menawarkan perkiraan kasar kebugaran dan pemulihan. Skor kesehatan harian, seperti “Readiness” dari Oura dan “Recovery” dari Whoop, bergantung pada algoritma sendiri. Hal ini membuat para tenaga medis tidak memiliki banyak data yang dapat dipercaya.

Bahkan fitur pengukuran yang paling bisa dipercaya juga tidak lekang dari kekeliruan diagnosis. Contohnya, lonjakan detak jantung yang sedang istirahat bisa menjadi tanda bahwa tubuh kamu sedang melawan infeksi. Namun, bisa juga sebagai arti bahwa tidur kamu tidak nyenyak atau banyak minum air lebih dari biasanya.

Perangkat saat ini sudah cukup pintar dalam mendeteksi masalah. Namun, perangkat tersebut tidak seakurat dalam memberitahu kamu secara detail apa masalah dan penyebabnya. Oleh karena itu, dokter cenderung kurang fokus pada satu atau dua angka di smartwatch, tapi lebih melihat ke pola atau perkembangan data jangka panjang.

Jauh sebelum kamu menyadari gejala penyakit, misalnya flu atau COVID-19, tubuhmu mulai mengalami perubahan-perubahan kecil sampai membuat kamu tidak menyadarinya.

Jika dilihat secara terpisah, perubahan dalam suhu kulit, detak jantung saat istirahat, atau pola pernapasan mungkin tidak begitu berpengaruh dalam mendeteksi sakit. Tetapi ketika dijadikan satu dan dibandingkan dengan kondisi normal kamu, perubahan-perubahan itu mungkin bisa menandakan bahwa kamu sedang sakit.

Penelitian telah menunjukkan bahwa perangkat wearable dapat mendeteksi perubahan fisiologis akibat infeksi saluran pernapasan sebelum gejala sakit muncul. Sebagai catatan bahwa perangkat ini mendeteksi respons tubuh yang terkena infeksi, bukan virus atau bakteri.

Sebuah studi terbaru dari Texas A&M dan Stanford menemukan smartwatch memungkinkan untuk mendeteksi awal tanda COVID-19 dan influenza beberapa jam setelah terinfeksi.

Para peneliti memperkirakan bahwa mendorong orang untuk mengisolasi diri, menjalani tes, dan mencari pengobatan lebih awal bisa mengurangi penularan pandemi hingga 50 persen.

Perusahaan seperti Google, Oura, dan Whoop telah memperkenalkan beberapa versi pelatih dan penasihat AI dalam aplikasi mereka, yang membantu pengguna untuk memahami data mereka.

Ada juga fitur-fitur yang tidak dilabeli sebagai “AI” seperti Symptom Radar milik Oura dan Vitals milik Apple yang mengumpulkan informasi dari berbagai sensor dan membandingkannya dengan data kondisi normal tubuh sehari-hari.

Selain itu, kemampuan pemrosesan model bahasa AI terbaru, seperti Gemini dari Google dalam layanan Health Coach, kemungkinan besar akan memainkan peran yang semakin penting dalam menghubungkan semua data tersebut dan menyarankan langkah-langkah lanjutan yang bisa diambil.

Namun, sama seperti skor pemulihan bawaan, sebagian besar analisis AI tersebut akan berlangsung di balik layar, sehingga tidak banyak yang dapat dijadikan acuan yang terpercaya oleh dokter.

Dalam skenario baiknya, analisis kesehatan berbasis AI ini akan mendorong orang untuk mencari perawatan terlebih dahulu. Skenario buruknya, analisis tersebut mungkin bisa mendorong orang untuk langsung menjadikan itu sebagai ganti dari tenaga medis profesional.

Meski sistem AI kini dilengkapi dengan peringatan untuk melakukan pengecekan dengan dokter, masih ada kemungkinan risiko orang-orang menjadikan data dari alat wearable tersebut sebagai penentu mengenai kesehatan mereka.

Baik itu informasi dari sensor mini yang ada di pergelangan tangan atau nasihat yang diberikan oleh chatbot di ponsel, tidak ada yang bisa menggantikan pemeriksaan kesehatan rutin dengan dokter dan tenaga medis profesional.