Deteksi Penyakit Kardiovaskular pada Isyarat EKG Berbasis Deep Learning

Tutut Riana Hapsari, Lestari Sukmarini, Tuti Herawati

Research output: Contribution to journalLiterature reviewpeer-review

Abstract

Tujuan penelitian ini untuk meninjau penelitian-penelitian terkait metode CNN dalam melakukan prediksi penyakit kardiovaskular sehingga dapat menjelaskan perbandingan hasil antar penelitian CNNuntuk mendeteksi penyakit kardiovaskularyang dilakukan. Metode penelitian yang digunakan adalah literature review. Hasil studi menunjukkan penggunaan metode CNN untuk mendeteksi penyakit kardiovaskular memiliki hasil yang sangat baik, dengan persentase akurasi tertinggi mencapai 99.79%, persentase F1-score tertinggi mencapai 99.78%, persentase spesifisitas tertinggi mencapai 98.35%, dan sensitivitas tertinggi mencapai 99.71%. Simpulan,bahwa metode CNN ini dapat diimplementasikan menjadi sistem penunjang keputusan klinis yang dapat digunakan oleh tenaga kesehatan seperti dokter dan perawat dalam mengkaji kesehatan pasien. Untuk mengungguli penelitian yang sudah ada, penelitian selanjutnya perlu mempertimbangkan model arsitektur CNN yang diusulkan dengan menggunakan database yang digunakan.
Original languageIndonesian
Pages (from-to)1376-1383
JournalJournal of Telenursing
Volume5
Issue number1
DOIs
Publication statusPublished - 30 Jun 2023

Keywords

  • Convolutional Neural Network
  • Elektrokardiogram
  • Deteksi Penyakit Kardiovaskuler

Cite this