Foto : picture alliance / photothek
Teknologi.id - Tidur selama ini dikenal sebagai waktu istirahat bagi tubuh. Namun, bagi para peneliti di Amerika Serikat, tidur justru menyimpan petunjuk penting tentang kondisi kesehatan seseorang di masa depan. Sebuah model kecerdasan buatan (AI) terbaru bernama SleepFM dikembangkan untuk membaca sinyal tubuh saat tidur dan memprediksi risiko berbagai penyakit, bahkan sebelum gejala pertama muncul.
Hanya dengan satu malam tidur di laboratorium, SleepFM diklaim mampu memperkirakan risiko sekitar 130 jenis penyakit, mulai dari penyakit jantung, Parkinson, demensia, hingga beberapa jenis kanker seperti kanker prostat dan payudara. Temuan ini membuka kemungkinan baru dalam dunia deteksi dini penyakit berbasis data tidur.
Prediksi Jauh Sebelum Gejala Muncul
Menurut James Zou, profesor ilmu data biomedis di Universitas Stanford sekaligus penulis utama studi SleepFM, kemampuan AI ini terletak pada pola tersembunyi dalam tidur manusia. SleepFM dapat membuat prediksi bertahun-tahun sebelum tanda-tanda klinis penyakit benar-benar terlihat. Studi ini dipublikasikan awal Januari di jurnal Nature Medicine.
Untuk mengembangkan model tersebut, SleepFM dilatih menggunakan hampir 600.000 jam data tidur yang dikumpulkan dari sekitar 65.000 orang. Data ini berasal dari pemeriksaan tidur yang dikenal sebagai polisomnografi, metode medis yang memantau berbagai sinyal fisiologis saat seseorang tidur.
Data Tidur Jadi Bahan Analisis AI
Polisomnografi merekam gelombang otak, aktivitas jantung, pernapasan, ketegangan otot, serta pergerakan mata dan kaki. Dalam proyek SleepFM, sebagian besar data diperoleh dari Sleep Medicine Center Universitas Stanford di California.
Pada tahap awal, SleepFM diperkenalkan pada pola tidur “normal” berdasarkan perhitungan statistik. Setelah itu, AI diajarkan mengenali berbagai kondisi tidur, termasuk sleep apnea, gangguan tidur yang ditandai dengan henti napas berulang. Langkah berikutnya adalah mengaitkan data tidur tersebut dengan rekam medis elektronik selama 25 tahun terakhir. Dari sinilah SleepFM belajar melihat hubungan antara pola tidur tertentu dan diagnosis penyakit di masa depan.
Dari 1.000 Penyakit Menjadi 130 Prediksi Akurat
Dari sekitar 1.000 penyakit yang dianalisis, SleepFM berhasil mengidentifikasi 130 penyakit yang diprediksi dengan tingkat akurasi sedang hingga tinggi hanya dari data tidur. Menurut Rahul Thapa, mahasiswa doktoral dan salah satu penulis utama studi, hasil ini memperkuat anggapan bahwa tidur adalah biomarker penting untuk kesehatan jangka panjang. Ia menyebutkan bahwa kondisi seperti stroke, gagal jantung, demensia, hingga risiko kematian bisa diprediksi cukup baik dari sinyal tidur.
Baca juga: MIT Ungkap Rahasia Otak: Melamun Bukan Bosan, Tapi 'Tidur Darurat' Otak!
Kombinasi Sinyal Tubuh Jadi Kunci
Analisis lanjutan menunjukkan bahwa tidak semua sinyal memiliki peran yang sama. Sinyal jantung saat tidur lebih relevan untuk memprediksi penyakit kardiovaskular, sementara sinyal otak berkaitan erat dengan gangguan neurologis dan psikologis. Namun, informasi paling kaya justru muncul ketika berbagai sinyal digabungkan. Misalnya, saat otak menunjukkan tidur yang stabil tetapi jantung terlihat lebih aktif. Ketidaksesuaian ini bisa menjadi tanda tekanan fisik tersembunyi yang berkaitan dengan penyakit tahap awal.
Bukan Pengganti Dokter, tapi Alat Bantu Kuat
Meski menjanjikan, SleepFM bukan alat diagnosis mutlak. AI ini bekerja dengan menemukan korelasi statistik, bukan hubungan sebab-akibat. Para ahli menekankan bahwa hasil prediksi tetap harus ditafsirkan oleh tenaga medis.
Selain itu, sebagian besar data SleepFM berasal dari pasien laboratorium tidur di wilayah dengan akses medis tinggi. Artinya, orang dengan gangguan tidur atau dari daerah kurang terwakili secara ekonomi masih belum banyak masuk dalam pemodelan ini.
Baca juga: Bill Gates Akui Menyesal Pernah Anggap Tidur Itu untuk Orang Malas
Potensi Besar untuk Dunia Medis
Meski belum bisa menggantikan peran dokter, kehadiran AI seperti SleepFM menunjukkan bagaimana teknologi dapat menjadi alat pendukung penting dalam dunia medis. Model seperti ini berpotensi membantu dokter fokus pada pasien yang berisiko tinggi, mempercepat deteksi dini, dan bahkan memperkaya pemahaman tentang proses biologis yang terganggu sejak awal.
Jika dikembangkan dengan data yang lebih beragam dan dikombinasikan dengan penilaian klinis, pendekatan berbasis tidur berpotensi membawa perubahan besar dalam upaya pencegahan penyakit dan peningkatan kesehatan masyarakat di masa depan.
Baca Berita dan Artikel lainnya di Google News.
(IR/ZA)
