.webp)
Achmad Rafli baru-baru ini lulus dari Program Studi Doktor Ilmu Kedokteran jalur regular di Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (FKUI). Tak sampai di situ, ia menyandang predikat summa cum laude dengan IPK 4.00.
Capaian tersebut diraih Rafli dalam 4 semester di usia 38 tahun. Semasa studi, ia mengembangkan AI, khususnya model pembelajaran mesin, untuk memprediksi keberhasilan tata laksana pada anak dengan epilepsi resistensi obat (ERO).
Penelitiannya itu memungkinkan akurasi penilaian klinis meningkat. Lebih lanjut, hasil studinya dapat membantu pengambilan keputusan terapi.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Angkat Isu Anak dengan Epilepsi Resistensi Obat
Dijelaskan dalam laman Fakultas Kedokteran UI, epilepsi merupakan gangguan neurologis yang kerap ditemukan pada tahun pertama kehidupan anak. Angka kejadian tertinggi yakni semasa bayi.
Diperkirakan, ada 6-14% anak dengan epilepsi yang menjadi ERO. Kondisi ERO yaitu kondisi gagal mengendalikan kejang meskipun anak sudah diberikan diberikan dua jenis obat antiepilepsi (OAE) yang sesuai, serta dengan dosis maksimal yang masih dapat ia toleransi.
Prosedur penanganan bagi anak-anak dengan ERO masih menghadapi berbagai tantangan. Sebab, fasilitas pemeriksaan genetik masih terbatas, sedangkan waktu tunggu pemeriksaan magneticresonance imaging (MRI) juga panjang.
Di samping itu, pemilihan atau kombinasi obat antiepileksi masih belum optimal. Padahal, pemilihan obat ini adalah salah satu komponen penting dalam melayani anak dengan ERO.
Di sisi lain, frekuensi kejang juga masih belum terkontrol.
"Pemilihan OAE yang tepat merupakan aspek krusial dalam penatalaksanaan ERO. Namun, adanya variasi karakteristik intrinsik pasien menyebabkan respon terhadap pengobatan menjadi sangat beragam. Selain itu, pemeriksaan biomarker untuk memprediksi respons individu terhadap OAE masih sulit dilakukan," tutur Rafli, yang juga seorang Dosen Ilmu Kesehatan Anak FKUI.
Manfaatkan AI
Staf Divisi Neurologi pada Departemen Ilmu Kesehatan Anak RSUPN Dr Cipto Mangunkusumo ini kemudian memanfaatkan artificial intelligence atau AI untuk merespons isu anak dengan ERO.
Pada penelitiannya, ia mencari dan mengembangkan model machine learning yang bisa mempelajari pola kompleks dari data-data klinis untuk memprediksi output terapi.
Keberhasilan pengobatan kemudian dinilai lewat pemantauan frekuensi kejang selama tiga bulan. ERO pada anak dikategorikan terkontrol jika terjadi penurunan frekuensi kejang setidaknya 75 persen.
Raih Penghargaan
Inovasi Rafli mendapatkan penghargaan Global Burden Fellowship Program Award 2025 dari International Child Neurology Association. Inovasi ini lebih lanjut akan dijadikan penelitian postdoctoral.
Hasilnya diharapkan bisa menjadi produk inovatif unggulan FKUI dan RSCM yang diterapkan di negara-negara berkembang.
Aplikasi ini juga rencananya akan digunakan secara luas setelah divalidasi bersama dengan RS-RS rujukan provinsi di Indonesia. Langkah selanjutnya yang juga direncanakan yakni penyusunan kebijakan implementasi aplikasi inovatif ini pada pelayanan klinis, khususnya di RS negara-negara berkembang yang punya fasilitas terkait pemeriksaan epilepsi, seperti elektroensefalogram (EEG) dan MRI.
Promotor Rafli, Guru Besar Ilmu Kesehatan Anak FKUI Prof Dr dr RA Setyo Handryastuti SpA Subsp Neuro(K) mengatakan, penelitian ini sangat bermanfaat bagi para dokter anak konsultan neurologi. Dengan inovasi ini, para dokter bisa lebih cepat menentukan langkah tata laksana pasien anak dengan ERO.
"Penelitian ini membuktikan bahwa kecerdasan buatan dapat dipakai untuk membantu menentukan apakah kombinasi OAE yang diberikan sudah tepat untuk mengontrol kejang atau tidak pada anak dengan ERO," ucap Setyo.
"Kami harapkan ini akan bermanfaat untuk pasien-pasien anak dengan ERO," imbuhnya.
Lulus S3 Kedokteran UI
Achmad Rafli lulus usai mempertahankan disertasinya pada Sidang Promosi Doktor, Kamis (8/1/2026) lalu di IMERI FKUI, Salemba, Jakarta. Sidang promosinya dipimpin langsung oleh Dekan FKUI Prof Dr dr Anna Rozaliyani, M Biomed SpP(K).
Tim Promotor Rafli terdiri dari Promotor Prof Dr dr RA Setyo Handryastuti SpA Subsp Neuro(K), Ko-promotor Prof Dr dr Irawan Mangunatmadja SpA Subsp Neuro(K) dan Dr dr Rahmad Mulyadi SpRad Subsp RI(K).
Rafli diuji oleh tim yang diketuai Prof Dr dr Suhendro SpPD Subsp PTI(K), dengan anggota Dr dr Aria Kekalih Sp KKLP MTI, Dr dr Anggi Gayatri SpFK, Prof Dr dr Elisabeth Siti Herini SpA Subsp Neuro(K) dari Universitas Gadjah Mada (UGM),dan Prof Dr Eng Wisnu Ananta Kusuma ST MT dari Institut Pertanian Bogor (IPB).
Hasil studi Rafli dan rekan-rekan telah terbit di jurnal Frontiers in Neurology dengan judul "Developing a machine learning model to assist in predicting treatment success in children with drug-resistant epilepsy", 3 Desember 2025.
