Menyusui Lebih Mudah dengan AI, Ini Cara Kerjanya
Teknologi AI Membantu Ibu dalam Proses Menyusui
Kehadiran teknologi kecerdasan buatan (AI) telah memberikan dampak besar dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam agenda mengASIhi. Dengan bantuan AI, proses menyusui bisa menjadi lebih mudah dan efisien. Berikut ini adalah cara kerjanya serta manfaat yang diberikan.
Menyusui mungkin terlihat sederhana ketika belum dilakukan langsung oleh ibu. Namun, pada kenyataannya, proses ini jauh lebih kompleks dari yang dibayangkan. Bukan hanya melelahkan, tetapi juga penuh tantangan dan risiko. Banyak ibu menginginkan adanya teknologi canggih yang dapat membantu mereka dalam menyusui anaknya dan merencanakan strategi untuk mengatasi masalah laktasi sebelum melahirkan. Kebutuhan ini kini mulai terpenuhi dengan kemajuan teknologi, salah satunya melalui penggunaan AI.
Di University of Florida College of Medicine, para dokter dan teknisi telah mengembangkan model kecerdasan buatan yang digunakan di UF Health Shands Hospital di Gainesville. Proyek bernama Maximizing Initiatives for Lactation Knowledge (MILK+) menggabungkan keahlian dokter, perawat, dan teknisi AI untuk mengidentifikasi ibu yang tidak cukup memproduksi ASI dan meningkatkan laktasi setelah keluar dari rumah sakit, terutama untuk bayi prematur di unit perawatan intensif neonatal.
Manfaat Menyusui bagi Ibu dan Anak
Menyusui memiliki banyak manfaat kesehatan baik bagi ibu maupun bayi. Bagi ibu, menyusui dapat membantu proses pemulihan pasca-persalinan dan menurunkan risiko berbagai kondisi seperti tekanan darah tinggi, diabetes, serta kanker payudara dan ovarium. Sementara itu, bagi bayi, ASI mendorong pertumbuhan berat badan yang sehat dan perkembangan otak. Terutama bagi bayi prematur, ASI dapat mengurangi risiko infeksi.
Namun, banyak masyarakat masih salah paham bahwa proses menyusui seharusnya mudah karena merupakan proses alami. Padahal, dalam praktiknya, proses ini sangat menantang, terutama bagi ibu yang memiliki bayi di NICU.
Peran AI dalam Mendukung Proses Menyusui
Di NICU UF Health Shands Children Hospital, terdapat komite pendukung laktasi yang terdiri dari perawat, konsultan, dan konselor laktasi, serta tenaga medis lainnya yang terlatih untuk mendukung ibu dalam menyusui. Rumah sakit ini juga telah mendapatkan predikat Ramah Bayi oleh Baby Friendly USA, sebuah inisiatif global yang memberikan pengakuan kepada fasilitas persalinan yang menerapkan prosedur menyusui khusus.
Para ilmuwan dan insinyur AI dari the UF College of Medicine Quality and Patient Safety bekerja sama dengan tim klinis untuk menyempurnakan dua model AI yang membantu memprediksi risiko tantangan menyusui. Model prenatal mensintesis informasi pasien untuk menentukan faktor-faktor yang dapat meningkatkan kesulitan seperti kondisi kesehatan sebelumnya, data demografis, dan hambatan finansial. Sementara itu, model postnatal menggunakan data produksi ASI selama masa bayi di rumah sakit untuk memprediksi kemampuan ibu dalam memberikan ASI setelah pulang.
Pengembangan Model AI yang Akurat
Dalam pengembangan model AI ini, data dari sekitar 18 ribu ibu dan 22 ribu bayi baru lahir digunakan sebagai dasar. Model AI ini mampu menyaring informasi penting yang berkontribusi terhadap kemampuan ibu dalam menyusui. Hasilnya, model postnatal memiliki tingkat akurasi sebesar 95 persen. Model-model ini juga memberikan daftar 10 faktor utama yang berkontribusi terhadap kemampuan ibu dalam menyusui.
Tim klinis saat ini sedang mengembangkan protokol standar untuk memastikan dukungan diberikan tepat waktu kepada ibu yang berisiko tinggi. Jika seorang pasien ditandai sebagai berisiko tinggi, tim akan melakukan peninjauan lebih awal dan memberikan layanan konsultasi laktasi.
Pentingnya Kolaborasi antara Klinis dan AI
Hu menekankan pentingnya komunikasi yang baik antara sisi klinis dan AI dalam pengembangan model seperti ini. Tujuannya adalah agar berbagai hal dapat ditempatkan dalam konteks yang benar dan fokus pada tindakan yang bisa dilakukan. Selain itu, penyedia layanan kesehatan harus berhati-hati agar model AI tidak memengaruhi penilaian medis secara tidak adil.
Model AI hanya akan berjalan baik jika data yang digunakan untuk melatihnya berkualitas. Oleh karena itu, penting untuk diingat bahwa model ini masih berupa prediksi. Pasien dengan skor risiko tinggi akan tetap mendapatkan dukungan yang sama seperti yang diberikan kepada siapa pun.