Ruangan Terlihat Bersih, Tapi Bagaimana dengan Kualitas Udaranya? Perubahan Udara Ruang Pasien Kini Diprediksi AI

tvOnenews.com - Udara di ruang perawatan pasien tidak selalu bisa dinilai hanya dari apa yang terlihat atau tercium. Ruangan yang tampak bersih belum tentu memiliki kondisi udara yang optimal. Aktivitas manusia, sirkulasi udara, emisi gas, material interior, hingga penggunaan sejumlah peralatan dapat memengaruhi kualitas udara tanpa memberikan tanda yang mudah dikenali.

Karena itu, pemantauan kualitas udara menjadi persoalan yang lebih kompleks ketika diterapkan di lingkungan rumah sakit. Kondisi udara di ruang pemulihan perlu diamati melalui sejumlah parameter secara bersamaan agar perubahan yang terjadi dapat diketahui lebih cepat.

Teknologi Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan (AI) mulai digunakan untuk menjawab persoalan tersebut. Sensor dapat mengumpulkan data kondisi udara secara real-time, sementara model AI mengolah pola data tersebut untuk memperkirakan kondisi berikutnya.

Pendekatan semacam ini memungkinkan pemantauan tidak berhenti pada pertanyaan apakah udara saat ini aman, tetapi juga bagaimana kondisinya berpotensi berubah.

Tiga Parameter untuk Membaca Kondisi Udara

Salah satu penelitian yang mengembangkan pendekatan tersebut dilakukan di Rumah Sakit Daerah Dradjat Prawiranegara (RSDP) Kabupaten Serang, Banten.

Penelitian ini memantau tiga parameter utama, yaitu nitrogen dioksida (NO2), karbon dioksida (CO2), dan Total Volatile Organic Compound (TVOC). Ketiganya dipilih karena dapat memberikan gambaran berbeda mengenai kondisi udara dalam ruangan.

CO2, misalnya, dapat berkaitan dengan aktivitas manusia dan sirkulasi udara. Sementara NO2 berkaitan dengan keberadaan emisi tertentu, sedangkan TVOC dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk material interior dan sejumlah produk atau peralatan yang digunakan di dalam ruangan.

Ketua peneliti Dede Brahma Arianto menjelaskan penelitian tersebut berangkat dari masih terbatasnya kajian kualitas udara rumah sakit yang mengintegrasikan sejumlah indikator udara klinis secara bersamaan.

“Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan dan prediksi kualitas udara pada ruang pemulihan pasien berbasis Internet of Things (IoT) dan deep learning, dengan mempertimbangkan prinsip material low-emission,” kata Dede.

Pendekatan tersebut juga memperlihatkan bahwa kualitas udara ruang pasien tidak hanya berkaitan dengan kenyamanan. Kondisi lingkungan di dalam ruangan dapat menjadi salah satu faktor yang perlu diperhatikan dalam mendukung keselamatan dan proses pemulihan pasien.