Early Neonatal Asphyxia Detection
Aplikasi deteksi dini risiko asfiksia neonatorum yang menggabungkan
skrining risiko sebelum persalinan dan penilaian cepat kondisi bayi segera setelah lahir.
30 Detik • Pra-KelahiranIdentifikasi kebutuhan kesiapan tim resusitasi dari faktor maternal dan intrapartum.
60 Detik • Setelah LahirPrioritaskan napas, gasping dan frekuensi jantung untuk mendeteksi red flag dengan cepat.
Rule-Based Decision SupportRed flag klinis memiliki prioritas lebih tinggi daripada skor risiko biasa.
♡
ELENA MonitorNeonatal Risk Support
● READY
♥
ASSESSMENTFAST
DECISIONHYBRID
FOCUSEARLY
♡
ELENA
EARLY NEONATAL ASPHYXIA DETECTION
Research Prototype • Rule-Based
● RAPID NEONATAL RISK ASSESSMENT
Skrining lebih singkat, keputusan kesiapan lebih terarah.
ELENA mengintegrasikan data maternal, persalinan, dan kondisi neonatal dalam skrining terstruktur, serta menyediakan Quick Check neonatal untuk penilaian cepat segera setelah lahir.
Skrining Lengkap ELENA
Memuat seluruh variabel utama yang dilaporkan dalam jurnal: data maternal, persalinan, DJJ, dan kondisi neonatal.
Rule-Based Prototype
Quick Check Segera Setelah Lahir
Penilaian cepat menggunakan variabel neonatal utama: denyut jantung, usaha napas, tonus, refleks, dan warna kulit.
Golden minute support
Hasil ELENA
0SKOR PRIORITAS
RISIKO RENDAH
Interpretasi Cepat
Faktor yang paling memengaruhi keluaran skrining saat ini.
Decision Support
Keselamatan klinis: ELENA adalah alat bantu skrining/decision-support.
Bila terdapat red flag, jangan menunggu skor aplikasi untuk memulai respons sesuai kompetensi,
algoritma resusitasi neonatal, SOP fasilitas, dan penilaian tenaga kesehatan yang bertanggung jawab.
Struktur ELENA pada Versi Ini
1Data Maternal
Usia gestasi, penyakit penyerta, dan komplikasi kehamilan.
2Data Persalinan
Air ketuban, lama dan jenis persalinan, DJJ, serta komplikasi intrapartum.
3Data Neonatal
Denyut jantung, usaha napas, tonus, refleks, dan warna kulit.
4Rule-Based Output
Red flag, klasifikasi skor prioritas, dan rekomendasi tindakan otomatis.
Catatan pengembangan: Random Forest sengaja belum diintegrasikan pada versi ini.
Karena itu hasil aplikasi merupakan keluaran rule-based prototype dan tidak boleh diklaim sebagai
probabilitas atau performa model Hybrid AI pada jurnal.