Hipertensi teridentifikasi sebagai risiko utama kematian secara global, terdapat sekitar 10,4 juta kematian pertahun yang berkaitan dengan hipertensi. Meningkatnya prevalensi hipertensi menunjukkan bahwa masih kurang efektifnya upaya pencegahan dan pengendalian hipertensi di masyarakat. Rendahnya tingkat kesadaran serta ketidaktepatan dalam program pencegahan, pengendalian, diagnosa, serta intervensi secara dini dianggap menjadi faktor yang menyebabkan semakin meningkatnya prevalensi hipertensi. Kemampuan deteksi secara dini dan penilaian risiko terjadinya hipertensi serta rekomendasi alternatif penanganan yang tepat menjadi salah satu hal yang penting untuk dilakukan penguatan, tidak hanya pada pada pelayanan kesehatan namun juga pada tingkat komunitas.
“Deteksi dini dan penilaian status hipertensi menjadi satu hal penting untuk meminimisasi risiko penyakit kardiovaskular,” tutur Rico Kurniawan pada pemaparan disertasinya yang berjudul “Pengembangan Model Prediksi Dinamik Status Hipertensi Melalui Kombinasi Algoritma Machine Learning dan Multistate Markov Model untuk Deteksi Dini Kondisi Tekanan Darah pada Populasi Dewasa di Indonesia”, pada sidang terbuka promosi doktor Ilmu Kesehatan Masyarakat FKM UI, Senin, 8 Januari 2024, di Ruang Promosi Doktor FKM UI.
Penelitian Rico ini memanfaatkan data panel Indonesia Family Life Survei dimana hipertensi merupakan outcome, dan faktor umur, gender, indeks massa tubuh, aktifitas fisik, serta denyut nadi menjadi prediktor di dalam penelitian ini. Analisis multivariable, model Markov Multi Status, dan pendekatan algoritma machine learning digunakan untuk diterjemahkan lebih lanjut menjadi sistem pakar. Model machine learning dengan algoritma regresi dalam penelitian ini menunjukkan kemampuan yang baik dalam mengklasifikasi hipertensi, dengan nilai Area Under Curve (0.751 untuk pria dan 0.794 untuk wanita) dan Complete Accuracy (0.780 untuk pria dan 0.798 untuk wanita). Probabilitas transisi tekanan darah normal untuk menjadi hipertensi dalam 7 tahun ke depan adalah sekitar 12%. Demikian juga pada pre hipertensi untuk menjadi normal adalah 23.9% dan sekitar 38.3% berpotensi menjadi hipertensi. Sekitar 82.8% orang yang hipertensi akan tetap menjadi hipertensi dan hanya memiliki peluang sebesar 8% untuk normal atau 9% menjadi pre hipertensi.
Riset yang dilakukan di Indonesia ini membawa pendekatan baru dalam studi hipertensi dengan serangkaian inovasi. Berbeda dari penelitian-penelitian terdahulu yang banyak dilakukan di berbagai negara dengan populasi mayoritas Kaukasian dan menggunakan metode statistik, penelitian ini menggunakan kombinasi antara teknik-teknik machine learning dengan Multistate Markov Model. Inovasi ini memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan dinamis tentang transisi status tekanan darah sepanjang waktu.
Dalam hal luaran, penelitian ini tidak hanya menghasilkan model matematis dan algoritma machine learning, tetapi juga mengembangkan aplikasi web based. Hal ini memudahkan penerapan praktis temuan penelitian untuk penggunaan klinis dan oleh individu untuk pemantauan diri. Dalam konteks prediktor, riset ini memilih untuk menggunakan variabel yang lebih sederhana dan umum seperti faktor sosiodemografi dan antropometri, yang mencakup umur, gender, tinggi badan, berat badan, lingkar pinggang, denyut nadi, dan aktivitas fisik. Ini merupakan penyederhanaan yang signifikan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang mungkin membutuhkan pengukuran yang lebih kompleks dan sulit didapat.
“Jadi, penelitian ini menawarkan metode deteksi dini hipertensi yang efisien untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas dan dapat diterapkan dalam program kesehatan masyarakat yang lebih luas. Faktor sosiodemografi dan antropometri dapat digunakan sebagai estimator yang baik dalam perhitungan prediksi status hipertensi,” tambah Rico.
Berdasarkan hasil disertasinya tersebut, Rico Kurniawan berhasil dinyatakan sebagai Doktor dalam Bidang Ilmu Kesehatan Masyarakat dengan predikat sangat memuaskan. Rico adalah lulusan S3 IKM tahun 2024 ke-4, lulusan S3 IKM ke-300 dan lulusan S3 FKM ke-386.
Sidang terbuka dipimpin oleh Prof. dr. Mondastri Korib Sudaryo, M.S., D.Sc., sebagai Ketua Sidang, Prof. dr. Budi Utomo, M.P.H., Ph.D., selaku Promotor, Prof. dr. Kemal N. Siregar, M.A., Ph.D., dan Prof. Dr. Ing. Ir. Kalamullah Ramli sebagai ko-promotor, serta tim penguji yang terdiri dari Prof. dr. Anhari Achadi, S.K.M., Sc.D.; Prof. Dr. Besral, S.K.M., M.Sc.; Dr. Drs. Tris Eryando, M.A.; dr. Soewarta Kosen, M.P.H., Dr.PH.; serta Dr. Ruddy J. Suhatril, S.Kom., M.Sc.