<![CDATA[Bayi prematur memiliki risiko tinggi mengalami gangguan pernafasan yang berpotensi mengancam nyawa yang dapat berujung pada komplikasi atau permasalahan yang serius atau bahkan kematian jika tidak dideteksi secara tepat waktu. Untuk itu diterapkanlah sebuah teknologi pengenalan suara dagar dapat mengidentifikasi gangguan pernapsan yang terjadi pada bayi premature. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat mengenali pola suara khas yang terkait dengan gangguan pernafasan pada bayi prematur. Dengan memanfaatkan teknologi ini, diharapkan dapat meningkatkan kemampuan deteksi dini gangguan pernafasan pada bayi prematur, sehingga memungkinkan intervensi medis yang lebih cepat dan tepat. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data suara respirasi dari bayi prematur menggunakan mikrofon yang dipasang di sekitar inkubator mereka, diikuti oleh analisis menggunakan teknik pengolahan sinyal digital dan algoritma pembelajaran mesin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengidentifikasi pola suara yang menunjukkan tanda-tanda gangguan pernafasan dengan tingkat akurasi yang tinggi yang di alami oleh bayi permatur. Hal ini didukung oleh data validasi yang menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi sebagian besar kasus gangguan pernafasan pada bayi permatur.Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa teknologi pengenalan suara memiliki potensi besar sebagai alat deteksi dini gangguan pernafasan pada bayi prematur, yang dapat membantu tenaga medis dalam memberikan perawatan yang tepat waktu dan mengurangi risiko komplikasi serius. Dengan demikian, penerapan teknologi ini di lingkungan klinis dapat meningkatkan prognosis dan kelangsungan hidup bayi prematur yang rentan.]]>
Copyrights © 2024
