Untuk beralih dari variasi impedansi ke pembacaan tekanan darah fisik, tim membangun kerangka model analitis dan komputasi multiskala yang memetakan hubungan biofisik antara BioZ dan tekanan darah . Ini termasuk memperhitungkan faktor fisiologis, posisi anatomi, dan parameter eksperimental yang memengaruhi sinyal BioZ di pergelangan tangan.
Komponen inti machine learning adalah “signal-tagged physics-informed neural network” yang memanggang hukum dinamika fluida ke dalam arsitekturnya . Tidak seperti model deep learning 'kotak hitam' konvensional yang mempelajari korelasi dari data, PINN tidak dapat menghasilkan hasil yang mustahil secara fisik, yang menurut para peneliti membuatnya lebih dapat dipercaya untuk pengambilan keputusan klinis
.
Karena model sudah memahami fisika aliran berdenyut dan elektromagnetisme, ia dapat merekonstruksi seluruh bentuk gelombang tekanan dari sinyal listrik saja—tanpa memerlukan manset untuk memberikan garis dasar. Inilah yang membuat sistem ini benar-benar bebas kalibrasi.
Manset tradisional memberi Anda tekanan sistolik dan diastolik pada satu momen. Jam pintar tim University of Utah menghasilkan bentuk gelombang tekanan darah kontinu secara penuh dari waktu ke waktu . Selain tekanan standar, perangkat ini memperkirakan kecepatan aliran darah radial dan kecepatan aliran darah aksial—yaitu kecepatan darah bergerak melalui arteri
.
Rekan penulis dan matematikawan Braxton Osting menjelaskan kemajuan ini dengan gamblang: “Tekanan darah bukanlah dua angka; melainkan fungsi dari waktu. Tantangan matematisnya adalah memulihkan seluruh bentuk gelombang itu dari pengukuran listrik tidak langsung di pergelangan tangan” .
Hasilnya adalah gambaran hemodinamik yang kaya yang dapat mengungkap lonjakan transien berbahaya, pola nokturnal, dan hipertensi terselubung yang sering terlewat oleh pembacaan periodik di klinik.
Jam tangan pintar ini dievaluasi pada total 150 partisipan, termasuk individu sehat saat istirahat dan setelah aktivitas fisik (berjalan, berlari, naik tangga) . Secara krusial, studi ini juga melibatkan pasien dengan hipertensi dan penyakit kardiovaskular baik di rawat jalan maupun di ruang rawat intensif. Ini secara langsung membahas apakah penginderaan BioZ bekerja pada populasi yang paling membutuhkannya.
Sementara metrik akurasi numerik pasti dari studi 2026 belum dimasukkan dalam ringkasan yang tersedia, karya berbasis PINN sebelumnya oleh tim yang sama melaporkan korelasi yang kuat dengan pengukuran referensi (sistolik: 0,90, diastolik: 0,89). Model 2023 tersebut mencapai kesalahan sistolik 1,3 ± 7,6 mmHg dan kesalahan diastolik 0,6 ± 6,4 mmHg . Perangkat baru ini bertujuan untuk menyamai atau melampaui kinerja tersebut dalam faktor bentuk wearable di dunia nyata.
Janji pemantauan hemodinamik kontinu dan bebas kalibrasi memiliki bobot klinis yang signifikan. Perangkat ini dapat memungkinkan deteksi dini ketidakstabilan tekanan darah berbahaya pada pasien berisiko, memandu titrasi obat secara real-time, dan menghilangkan efek jas putih (white-coat effect) yang mendistorsi pembacaan sesaat .
Namun, beberapa catatan tetap ada. Perangkat ini belum menerima izin regulasi, dan University of Utah—yang memegang kekayaan intelektual—masih dalam diskusi perizinan tahap awal . Studi ini didanai oleh NSF, NIH, universitas, dan B-Secur, Ltd., sebuah perusahaan di mana penulis utama Benjamin Sanchez Terrones memiliki peran ekuitas dan kepemimpinan
. Keterikatan tersebut merupakan potensi konflik kepentingan yang harus dipertimbangkan oleh pembaca dan dokter.
Dari sudut pandang teknis, keuntungan terbesar dari pendekatan berbasis fisika ini juga merupakan tantangan terbesarnya: kualitas rekonstruksi sepenuhnya bergantung pada seberapa setia model menangkap variasi bioimpedansi dunia nyata. Faktor eksternal seperti artefak gerakan, hidrasi kulit, dan tekanan kontak masih dapat menurunkan kualitas sinyal. Pekerjaan yang sedang berjalan perlu membuktikan bahwa sistem ini sama kuatnya selama kehidupan sehari-hari seperti dalam uji coba terkontrol.
Belum ada wearable di pasaran saat ini yang menyediakan pemantauan tekanan darah kontinu dan bebas kalibrasi pada kedalaman hemodinamik semacam ini. Jika tim University of Utah dapat menavigasi jalur dari bangku laboratorium ke produk komersial, manset yang sudah akrab itu mungkin akhirnya mulai terlihat seperti peninggalan dari era kedokteran yang lebih tua.
Comments
0 comments