Deteksi Fibrilasi Atrium Menggunakan FAM yang Dikombinasikan dengan Grid Search

Abstract

Fibrilasi Atrium (FA) merupakan aritmia yang paling sering ditemui. FA memiliki banyak korelasi dengan kondisi medis lain dan memberikan risiko strok kepada penderita. Penelitian terhadap FA selalu menarik bagi peneliti dari multidisiplin ilmu, salah satunya dari bidang komputasi dengan fokus pengembangan deteksi otomatis. FA memiliki tiga karakteristik, yaitu irregularity interval RR, munculnya gelombang fibrilasi, serta hilangnya gelombang P. Dari ketiga fitur tersebut, irregularity merupakan fitur yang banyak dijadikan sebagai fitur utama. Pada makalah ini deteksi irregularity tersebut dilakukan dengan metode Finding Anomalies Arround the Mean (FAM) yang dikombinasikan dengan grid search. FAM merupakan metode yang mendeteksi irregularity dengan cara melakukan perbandingan berdasarkan nilai rata-rata yang dihasilkan oleh suatu kumpulan data. Dalam makalah ini, FAM memiliki dua parameter yang perlu dicari nilai optimalnya. Untuk keperluan tersebut, maka FAM dikombinasikan dengan grid search. Dalam implementasinya, grid search dapat menunjukkan kinerja yang baik, karena dalam sistemnya, grid search bekerja secara menyeluruh dan teratur. Kombinasi antara FAM dan grid search berhasil memberikan kinerja yang baik. Metode ini digunakan untuk menguji 22 data pasien dari MIT-BIH. Dengan menggunakan pendekatan dan data klinis, diperoleh akurasi, sensitivitas, dan specificity masing-masing 92,63%, 95,38%, dan 90,57%.