Ticker

6/recent/ticker-posts

ANALISIS PENGGUNAAN ISOTOP DAN SENSOR SEBAGAI APLIKASI YANG SOLUTIF DALAM PEMANTAUAN KESEHATAN BERBASIS PENDEKATAN FISIOLOGIS

Oleh ; Imam Fitra NIM : 2010421010

Prodi : BiologiDosen Pengampu : Dr. Resti Rahayu Universitas Andalas



Sumber: Zhang dkk (2013) dan Reitsema (2013)

Fisiologi sebagai bidang yang mempelajari fungsi tubuh makhluk hidup, telah berkembang bersama dengan kemajuan kedokteran dan ilmu pengetahuan lainnya. Sebagai ilmu yang memiliki banyak pengaruh pada berbagai bidang, maka fisiologi menjadi suatu ilmu yang tidak pernah lepas dari kehidupan sehari-hari. Misalnya saja dalam dunia kesehatan, terdapat analisis kesehatan dengan menggunakan radioisotop stabil dalam memantau adaptasi fisiologi pada pola makan manusia (Schoeninger, 2011). Hal ini memungkinkan untuk digunakan karena proses biologis dalam tubuh manusia mempengaruhi penyerapan makanan, distribusi dan ekskresi isotop yang digunakan pada proses mineralisasi sehingga dapat teramati melalui jaringan lunak (O'Grady et al., 2012). Variasi isotop yang bergantung pada patologi dapat dinilai bukan hanya untuk memahami kesehatan tulang, tetapi juga kesehatan fisiologis, pola makan, serta nutrisi pada tubuh pasien (Reitsema, 2013).

Isotop stabil yang digunakan dalam menganalisis pola makan dan nutrisi pasien adalah Nitrogen (15N) dan Karbon (13C). Isotop ini merupakan jenis isotop makanan yang stabil dan dapat dideteksi pada jaringan pasien. Namun, respon dari makanan akan muncul pada beberapa jam setelahnya, sehingga analisis fisiologi pasien dapat melalui proses tambahan yang dikenal sebagai fraksi untuk mempercepat deteksi (Schoeller, 1999). Respon stres dan kesehatan yang terganggu mempengaruhi proses fisiologis yang mendasari fraksi dan distribusi isotop yang stabil di dalam tubuh pasien. Hal ini dikaitkan dengan patofisiologis yang dapat menciptakan variasi isotop antara individu yang memungkinkan untuk identifikasi kesehatan biologis yang signifikan, ataupun kadar stres, dan perubahan gizi tubuh (Choy et al., 2010).

Deteksi menggunakan isotop diamati berdasakan deteksi nilai rata-rata deviasi, misalnya saja rata-rata kandungan isotop hasil deteksi pada seseorang yang mengalami gangguan hati memiliki nilai standar sebesar 21, sedangkan untuk orang normal memiliki nilai 99. Bukan hanya pasien yang memiliki masalah gangguan fungsi hati, tetapi isotop ini juga dapat mendeteksi penyakit akun lainnya seperti kanker, patah tulang, osteoporosis, dan sebagainya dengan nilai standar deviasi yang telah ditetapkan. Perspektif ini menawarkan jendela baru ke status fisiologis manusia yang hidup. Ketika ditafsirkan bersama data dari catatan paleopatologi, hubungan antara isotop stabil dan kesehatan dapat menjadi alat yang berguna untuk digunakan dalam bioarkeologi. Dalam bagian ini, mekanisme fisiologis yang mempengaruhi kerja isotop stabil diperiksa, termasuk keseimbangan nitrogen negatif, keseimbangannya nitrogen positif, dan kasus asosiasi antara rasioisotop stabil dan gangguan spesifik menggunakan serangkaian alat scanning (CT Scan, MRI, ataupun PET) (Honch et al., 2012).

Selain analisis kesehatan menggunakan isotop, perkembangan aplikasi ilmu fisiologis juga mencapai multidisiplin penerapan fisika dan matematika sebagai langkah monitoring kesehatan tubuh seseorang, terutama pada seseorang yang mengalami stres fisiologis, Respon organisme terhadap faktor stres seperti lingkungan atau stimulus dikenal sebagai stres fisiologis atau juga dikenal sebagai stres biologis. Bagi pasien dengan penyakit kardiovaskular, stres fisiologis merupakan indeks penting untuk mengukur status kesehatan mereka secara keseluruhan (Jovanov et al., 2013).

Dengan berkembangnya teknologi komunikasi dan sensor, mode pengukuran parameter fisiologis secara real time dan analisis online otomatis memberikan solusi secara efektif menyelesaikan pemantauan jangka panjang terhadap aktivitas fisiologis tubuh pasien sehari-hari, salah satu teknik yang menggunakan metode tersebut berupa pengukuran HRV berbasis pemodelan fuzzy. Dua sensor berbeda dipasang pada bagian tubuh pasien digunakan untuk memperoleh informasi konteks pasien dan parameter fisiologis. Sensor pada kategori pertama meliputi sensor lingkungan yang digunakan untuk memantau interaksi antara pasien dan lingkungan sekitar; sementara itu, sensor akselerasi yang dapat dipakai memperoleh status aktivitas pasien. Informasi yang diperoleh dalam kelompok sensor ini dapat secara akurat mencerminkan waktu, lokasi, dan konteks aktivitas pasien di lingkungan, kategori kedua mencakup sensor tanda-tanda vital, yang merupakan sensor khas yang dapat dipakai untuk mengukur parameter fisiologis pasien. Akuisisi parameter fisiologis yang akurat secara real-time adalah dasar untuk analisis data; kemudian kita dapat menggabungkan informasi konteks aktivitas fisik untuk melakukan analisis status fisiologis yang lebih efektif. Makalah ini berfokus pada dua elemen inti kerangka kerja: (1) pengenalan aktivitas otomatis, dan (2) modul keputusan berbasis pengetahuan (Kumar et al., 2007).

Berdasarkan laporan dari Zhang et al., (2013) dinyatakan bahwa analisis aktivitas otomatis adalah komponen penting dari sistem IPM-mHealth (Alat sensor kesehatan yang dipasang pada dada pasien) yang memberikan peluang baru untuk studi jangka panjang berbasis sensorik terhadap berbagai fungsi fisiologis vital. Alur dasar identifikasi fisiologis melalui alat ini berupa; pertama, data sensor diakselerasi pada 3-sumbu (X, Y, dan Z) yang diperoleh dan didapati fitur sensor (nilai rata-rata, nilai puncak, deviasi standar, energi spektrum berdasarkan detak jantung) yang akan diekstraksi dalam jangka waktu tertentu. Kemudian, nilai yang didapat akan diklasifikasi berupa data sensor yang harus dilakukan dalam status aktivitas yang berbeda. Untuk mendeteksi situasi abnormal, variabilitas detak jantung adalah parameter yang paling penting relevan yang diidentifikasi oleh ahli jantung, lalu digunakan sensor multiparameter Equivital untuk mengumpulkan data EKG. Selama proses memperoleh parameter fisiologis dan identifikasi aktivitas melalui sensor tersebut, pendekatan berdasarkan Informasi nilai kuantitatif dan grafik digunakan dalam Modul Keputusan Fisiologis untuk mendeteksi adanya kejadian kardiovaskular yang mungkin saja tidak normal. Hal tersebut mencakup pengetahuan medis dasar yang diperlukan untuk mengidentifikasi situasi pasien yang berpotensi memiliki ancaman fisiologis yang akan dibaca oleh ahli jantung dan klinis (Dibuat Oleh Imam Fitra (NIM. 2010421010), Mahasiswa Biologi Universitas Andalas sebagai Tugas Mata Kuliah Fisiologi dibawah Dosen Ibu Dr. Resti Rahayu).

Referensi:

Choy K, Smith CI, Fuller BT, Richards MP. 2010. Investigation of amino

acid d13C signatures in bone collagen to reconstruct human palaeodiets

using liquid chromatography–isotope ratio mass spectrometry. Geochim

Cosmochim Acta 74:6093–6111.

Honch NV, McCullagh JSO, Hedges REM. 2012. Variation of bone collagen

amino acid d13C values in archaeological humans and fauna with different dietary regimes: developing frameworks of dietary discrimination.

Am J Phys Anthropol 148:495–511

Jovanov, E., Milosevic, M., Milenkovic, A.(2013); A mobile system for assessment of physiological response to posture transitions, Proc. of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS, art. no. 6611220, 7205-7208.

Kumar, M. Weippert, R. Vilbrandt, S. Kreuzfeld, and R. Stoll, (2007); Fuzzy evaluation of heart rate signals for mental stress assessment, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 15: 791-808.

O’Grady SP, Valenzuela LO, Remien CH, Enright LE, Jorgensen MJ,

Kaplan JR, Wagner JD, Cerling TE, Ehleringer JR. 2012. Hydrogen and

oxygen isotope ratios in body water and hair: modeling isotope dynamics

in nonhuman primates. Am J Primatol 74:651–660.

Reitsema, L. J. (2013). Beyond diet reconstruction: stable isotope applications to human physiology, health, and nutrition. American Journal of Human Biology, 25(4), 445-456.

Schoeller DA. 1999. Isotopic fractionation: why aren’t we what we eat?. J Archaeol Sci 26:667–673.

Schoeninger MJ. 2011. Diet reconstruction and ecology using stable isotope ratios. In: Larsen CS, editor. A companion to biological anthropology. Chichester: Wiley-Blackwell

Zhang, W., Thurow, K., Stoll, R.(2013); A SOA and knowledge-based telemonitoring framework: Design, modeling, and deployment, International Journal of Online Engineering, 9 (6): 48-57.

Nama : Imam Fitra

NIM : 2010421010

Prodi : Biologi

Dosen Pengampu : Dr. Resti Rahayu

Universitas Andalas


Post a Comment

0 Comments


SELAMAT DATANG DI SEMOGA ANDA PUAS