Tinjauan Sistematis Teknologi Radar Mimo dan Kecerdasan Buatan untuk Deteksi Nyeri Non-Invasif Lintas Populasi - Wijaya, Sky Xavier; Kenichiro, Yoshie; Felim, Filbert; HS, Christnatalis; Prabowo, Agung (Dinamik, 2026)
Deteksi nyeri secara objektif merupakan tantangan penting dalam dunia medis, terutama bagi pasien yang tidak mampu menyampaikan rasa sakitnya secara verbal, seperti bayi, lansia, atau penderita gangguan komunikasi. Teknologi non- invasif berbasis sensor menjadi solusi potensial untuk mengatasi keterbatasan metode subjektif. Penelitian ini bertujuan meninjau secara sistematis literatur terkini mengenai penerapan Radar MIMO dan algoritma kecerdasan buatan dalam deteksi nyeri non-invasif. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan pedoman PRISMA 2020, melalui penelusuran basis data IEEE Xplore, ScienceDirect, PubMed, Google Scholar, dan SpringerLink untuk periode 2021– 2025. Dari hasil seleksi diperoleh 17 artikel inklusi yang mencakup penggunaan Radar MIMO, UNBC-McMaster, BioVid, Medical Imaging (CT/MRI), Radar SISO, serta studi review, survey, bibliometrik, dan teoretis. Dari sisi algoritma, CNN dan SVM menjadi pendekatan paling dominan, diikuti Neural Network dan metode lain, dengan tren yang mengarah pada penggunaan multimodal untuk meningkatkan akurasi. Hasil penilaian kualitas dengan GRADE menunjukkan mayoritas studi berkualitas sedang, dengan keterbatasan utama pada ukuran sampel kecil, pelabelan nyeri yang belum konsisten, bias populasi, serta kurangnya validasi klinis nyata. Kesimpulannya, Radar MIMO dan algoritma deep learning memiliki potensi besar untuk deteksi nyeri non-invasif. Namun, penelitian lanjutan perlu difokuskan pada pembangunan dataset yang lebih inklusif, standarisasi pelabelan nyeri, serta pengujian dalam konteks klinis, dengan memperhatikan aspek etika dan privasi agar teknologi ini dapat diimplementasikan secara luas dalam layanan kesehatan.