Katalog

Obstructive Sleep Apnea (OSA) merupakan gangguan tidur yang sering kali tidak terdeteksi, padahal dapat memiliki dampak serius bagi kesehatan jangka panjang. Gangguan pernapasan saat tidur ini dapat menyebabkan berbagai komplikasi, seperti hipertensi, penyakit jantung, stroke, dan bahkan diabetes. Oleh karena itu, deteksi dini dan penanganan yang tepat menjadi sangat penting untuk meningkatkan kualitas hidup penderita dan mencegah perkembangan penyakit yang lebih parah. Di tengah perkembangan teknologi yang pesat, machine learning menawarkan potensi besar dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi OSA. Dengan memanfaatkan data sinyal jantung, khususnya melalui interval RR pada elektrokardiogram (ECG), kita dapat mengembangkan model prediksi yang lebih baik untuk mengenali tanda-tanda OSA sejak dini.