Kehadiran teknologi AI sangat mempermudah berbagai aspek kehidupan. Tidak terkecuali dalam kegiatan mengASIhi. Mari, menyusui menjadi lebih mudah dengan bantuan AI, ini caranya, Ibu.

Menyusui mungkin terlihat sederhana sebelum mencoba melakukannya sendiri. Padahal, ketika menjadi kebiasaan sehari-hari, menyusui justru sangat rumit. Bukan hanya melelahkan, tetapi juga penuh dengan tantangan dan risiko.

Banyak ibu sering membayangkan adanya alat canggih yang mempermudah mereka dalam memberi ASI kepada anaknya serta merencanakan solusi untuk menghadapi masalah menyusui, bahkan sebelum melahirkan. Keinginan ini ternyata dapat terwujud berkat perkembangan teknologi, salah satunya hadirnya kecerdasan buatan (AI).

Para dokter dan teknisi di Fakultas Kedokteran Universitas Florida telah menciptakan model kecerdasan buatan yang kini mereka gunakan untuk mewujudkan hal ini bagi keluarga yang melahirkan di Rumah Sakit UF Health Shands di Gainesville.

Inisiatif Maximizing Initiatives for Lactation Knowledge, atau MILK+, menggabungkan keahlian dokter, perawat, dan ahli AI untuk menemukan ibu yang tidak mampu menghasilkan ASI cukup bagi bayinya serta meningkatkan produksi ASI setelah pulang dari rumah sakit, khususnya untuk bayi yang sangat rentan seperti bayi prematur di unit perawatan intensif neonatal. Proyek Maximizing Initiatives for Lactation Knowledge, atau MILK+, menggabungkan keahlian dokter, perawat, dan teknisi AI dalam mengidentifikasi ibu yang kurang mampu memproduksi ASI untuk bayinya serta meningkatkan laktasi setelah keluar dari rumah sakit, terutama untuk bayi yang rentan seperti bayi prematur di unit perawatan intensif neonatal. Program Maximizing Initiatives for Lactation Knowledge, atau MILK+, menggabungkan kompetensi dokter, perawat, dan pengembang AI untuk mengenali ibu yang tidak mampu menyediakan ASI yang cukup bagi bayinya dan meningkatkan kemampuan laktasi setelah pulang dari rumah sakit, khususnya pada bayi yang sangat rentan seperti bayi prematur di unit perawatan intensif neonatal.

Dengan berkembangnya teknologi AI, tim berharap bahwa wawasan ini dapat menjadi standar yang umum digunakan untuk melengkapi pengobatan yang sebelumnya telah diterima pasien.

“Menyusui memiliki berbagai manfaat yang mungkin bagi ibu dan bayi. Namun, masyarakat sering salah paham bahwa proses ini seharusnya mudah karena merupakan hal yang alami. Pada kenyataannya, proses ini bisa sangat sulit, terutama bagi ibu dari pasien yang rentan seperti yang dirawat di ICU neonatal,” kata kepala proyek, Helen Hu, M.D., asisten profesor klinis di Departemen Pediatri.

Membicarakan tentang menyusui, kebiasaan ini memang memberikan berbagai manfaat kesehatan bagi ibu dan bayi. Studi menunjukkan bahwa bagi ibu, menyusui dapat membantu proses pemulihan setelah melahirkan serta mengurangi risiko beberapa kondisi, seperti tekanan darah tinggi, diabetes, serta kanker payudara dan ovarium.

Di Florida, misalnya, meskipun inisiasi laktasi di wilayah tersebut berada di atas rata-rata nasional, yaitu 85 persen, lamanya masa menyusui mengalami penurunan yang signifikan seiring berjalannya waktu, sesuai data dari Departemen Kesehatan Florida.

Seperti yang diketahui, menyusui memberikan berbagai manfaat yang baik bagi ibu dan bayi. Sayangnya, banyak orang masih mengira bahwa proses ini seharusnya mudah karena merupakan hal alami. Padahal, ketika dilakukan, proses ini justru sangat sulit.

Namun, tantangan tersebut memang sebanding dengan manfaat yang diperoleh, Bunda. Untuk bayi, pemberian ASI dari ibu membantu pertambahan berat badan yang baik dan perkembangan otak. Terutama bagi bayi yang lahir lebih awal, ASI dapat menurunkan kemungkinan mereka terkena penyakit.

Kemampuan ibu dalam menyusui dan akses bayi terhadap ASI dari ibu sangat dipengaruhi oleh durasi perawatan di NICU bagi bayi yang mendapatkan perawatan di sana.

“Jam pertama setelah kelahiran sangat krusial dalam memulai produksi ASI, dan minggu-minggu pertama berikutnya juga penting untuk menjamin pasokan ASI yang berkelanjutan. Selain itu, ketika bayi dipisahkan dari ibunya dan dibawa ke ruang perawatan intensif neonatal, sangat penting untuk menghentikan siklus umpan balik alami tersebut,” ujar Hu.

NICU di Rumah Sakit Anak UF Health Shands memiliki sebuah komite pendukung menyusui yang terdiri dari perawat, konsultan, dan konselor laktasi, terapis okupasi, serta neonatologis yang telah mengikuti pelatihan khusus guna membantu ibu dalam proses menyusui.

Rumah sakit ini juga telah memperoleh gelar Ramah Bayi dari Baby Friendly USA, sebuah inisiatif global yang diinisiasi oleh World Health Organization dan UNICEF, yang memberikan penghargaan kepada tempat persalinan yang menerapkan prosedur menyusui tertentu.

Para ilmuwan dan insinyur kecerdasan buatan di Fakultas Kedokteran Universitas Florida (UF) bekerja sama dengan Hu dan rekan-rekannya dari bidang klinis untuk menyempurnakan dua model kecerdasan buatan yang mereka kembangkan pada tahap awal proyek MILK+ yang membantu tim kesehatan memprediksi risiko kesulitan menyusui.

Sebuah model kehamilan mengumpulkan data pasien untuk menilai dan memberi tahu tim perawatan tentang faktor-faktor yang mungkin menyulitkan, seperti kondisi kesehatan sebelumnya serta informasi demografis dan ekonomi sosial, termasuk kode pos tempat tinggal dan hambatan keuangan mereka.

Sebuah model pasca kelahiran yang memanfaatkan data yang dikumpulkan mengenai produksi ASI saat bayi masih berada di rumah sakit digunakan untuk memprediksi apakah ibu mampu melanjutkan pemberian makanan bayi melalui ASI setelah pulang dari rumah sakit.

“Sebelum bayi lahir, kami hanya mendapatkan informasi dari ibu, tetapi informasi itu tetap memberi kami sedikit wawasan,” ujar Tanja Magoc, Ph.D., direktur asosiasi tim AI/QI yang mengembangkan model tersebut.

Ditambahkan oleh Magoc bahwa setelah bayi lahir, kami memperoleh informasi yang lebih banyak. Hal ini membimbing keputusan kami untuk memiliki dua model yang berbeda, karena kami memiliki dua titik intervensi yang berbeda.

Berdasarkan data dari sekitar 18.000 ibu yang mendapatkan perawatan dan melahirkan di rumah sakit selama sembilan tahun berkontribusi pada pengembangan model prenatal. Di sisi lain, data lebih dari 22.000 bayi baru lahir yang dikumpulkan dalam delapan tahun membimbing pembuatan model postnatal.

“Kami mengamati ratusan karakteristik berbeda dari ibu dan bayi yang berkaitan dengan demografi, riwayat kesehatan, obat-obatan yang mereka gunakan, serta hal-hal lainnya. Dari sana, model kecerdasan buatan membantu kami memilah informasi apa saja yang relevan terhadap perkembangan ASI ibu,” ujar Magoc.

Ini adalah kerja sama besar bersama tim klinis dan keahlian mereka selama setengah tahun untuk mengembangkan model yang menghasilkan prediktor yang baik.

Hu menyatakan bahwa kedua model memberikan prediksi yang sangat akurat, dengan model pasca-lahir mencapai tingkat keakuratan sebesar 95 persen. Model-model ini juga menyediakan daftar 10 faktor utama yang berpengaruh terhadap kemampuan ibu dalam menyusui, yang menurutnya akan terus diperbaiki seiring model tersebut terus mengolah data dari sampel pasien yang lebih luas.

“Kami masih berada di tahap awal terkait intervensi, tetapi model ini telah membantu kami hingga saat ini dalam mengembangkan jalur identifikasi pasien yang paling rentan mengalami kesulitan menyusui saat masuk dan selama bayi mereka dirawat,” katanya.

Bagi pasien-pasien tersebut, tambahnya, tim sedang menyusun protokol standar untuk meninjau daftar periksa yang memastikan adanya dukungan yang diberikan secara tepat. Jika seorang pasien dikategorikan berisiko tinggi, tim diminta untuk melakukan pemeriksaan lebih awal guna mengevaluasi perkembangannya. Pasien-pasien ini juga ditandai untuk mendapatkan layanan konsultasi laktasi.

Sampai saat ini, semakin banyak dokter di Rumah Sakit Anak UF Health Shands yang terus memperoleh akses terhadap model-model tersebut dalam pelayanan mereka. Diharapkan, hal ini akan menyebar ke fasilitas-fasilitas UF Health lainnya di berbagai wilayah negara.

“Krusial untuk memiliki komunikasi yang efektif antara pihak klinis dan pihak AI saat mengembangkan model semacam ini. Tujuannya adalah agar dapat memposisikan berbagai aspek dalam konteks yang tepat serta benar-benar menekankan hal-hal yang benar-benar bisa diambil tindakan,” ujar Hu.

Disebutkan oleh Hu bahwa penyedia layanan kesehatan juga harus waspada agar tidak membiarkan model AI memengaruhi penilaian medis mereka secara tidak adil, sebagaimana dilaporkan di laman tersebut.News.drgator.

“Kami juga sangat menyadari bahwa model tersebut mungkin memiliki penilaian yang tidak adil yang belum sepenuhnya kami ketahui,” ujar Hu.

Penting untuk diketahui bahwa model ini hanya akan berjalan optimal sebaik data yang digunakan dalam pelatihannya. “Kami memiliki kelompok pasien tertentu yang sering muncul dan kelompok lain yang tidak. Oleh karena itu, sangat penting untuk diingat bahwa ini masih merupakan prediksi. Pasien yang datang dengan skor risiko yang sangat tinggi akan mendapatkan dukungan yang sama seperti yang kami berikan kepada siapa pun.”

Untuk para ibu yang ingin berbagi tentang parenting dan mendapatkan banyak hadiah, ayo bergabung dengan komunitas Lintaskriminal.co.id -Squad. Daftar dengan klik diSINI. Gratis!