Sumber Gambar: Neo Future dari Pinterest

Oleh : Ilham Rasyid Subagyo & Rafi Ihsan Maulana

Revolusi kecerdasan buatan (AI) telah merambah berbagai sendi kehidupan, tak terkecuali dunia kedokteran. Diskusi tentang bagaimana AI akan mengubah lanskap kesehatan semakin gencar. Janji akan efisiensi dan akurasi yang lebih tinggi beriringan dengan realita implementasi dan konsekuensi yang perlu dicermati.

Keuntungan yang Menjanjikan: Era Baru Diagnostik dan Pengobatan

Penerapan AI dalam dunia kedokteran menawarkan segudang potensi keuntungan yang dapat meningkatkan kualitas pelayanan dan aksesibilitas kesehatan. Algoritma AI memiliki kemampuan luar biasa untuk menganalisis data dalam jumlah besar, seperti gambar radiologi dan patologi, memungkinkan diagnosis yang lebih cepat dan akurat bahkan pada tahap sangat awal. Misalnya, sistem AI yang menganalisis gambar medis telah menunjukkan peningkatan akurasi dalam mendeteksi kondisi seperti kanker payudara dan nodul paru, membantu profesional kesehatan dalam diagnosis dini dan perencanaan perawatan (Dilmegani, 2025). Studi terkini dalam American Journal of Emergency Medicine memberikan   gambaran nyata tentang kemampuan AI saat ini. Penelitian membandingkan akurasi GPT-4 dengan spesialis kedokteran darurat dan kardiolog dalam interpretasi elektrokardiografi (EKG). Hasilnya cukup mengejutkan, dimana pada kasus EKG kategori mudah, GPT-4 mengungguli spesialis gawat darurat dan kardiolog. Lebih lanjut, pada kategori sulit, GPT-4 lebih baik dibanding spesialis gawat darurat dan setara dengan kardiolog (Serkan Günay et al., 2024).

AI juga dapat mempercepat proses pengembangan obat dan terapi baru dengan menganalisis miliaran molekul, memprediksi interaksi obat, mengurangi waktu dan biaya riset yang masif (Serrano et al., 2024). Selain itu, dengan menganalisis data genetik dan riwayat medis individu, AI dapat membantu dokter merancang rencana personalisasi pengobatan, meminimalkan efek samping dan memaksimalkan efektivitas. Studi menunjukkan AI dapat memprediksi respons pengobatan dengan akurasi tinggi, misalnya dalam kasus kanker prostat, memungkinkan terapi yang lebih efisien dan berbasis data presisi (Dilmegani, 2025; Krittanawong et al., 2018). Dalam perspektif operasional, AI mampu mengoptimalkan jadwal pasien, mengelola inventaris, dan memprediksi kebutuhan staf, sehingga efisiensi operasional rumah sakit meningkat (Khan et al., 2024). Tak kalah penting, aplikasi telemedicine berbasis AI dapat memperluas akses layanan kesehatan di daerah terpencil, memberikan diagnosis awal atau saran medis di lokasi yang sulit dijangkau tenaga medis (Santamato et al., 2024).

Realita di Lapangan: Antara Kesiapan dan Hambatan

Meskipun potensi AI sangat besar, realitanya di Indonesia, penerapan AI dalam dunia kedokteran masih menghadapi beberapa tantangan. Pertama, AI membutuhkan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar, namun infrastruktur dan integrasi data rekam medis elektronik (RME) di Indonesia masih dalam tahap pengembangan, dengan kualitas data yang beragam dan fragmented (Tiwari et al., 2025). Kedua, biaya investasi yang tinggi untuk pengembangan dan implementasi sistem AI canggih menjadi kendala signifikan bagi rumah sakit (Sahni et al., 2023). Ketiga, kesiapan sumber daya manusia juga krusial. Dokter, perawat, dan tenaga kesehatan lainnya perlu dilatih untuk berkolaborasi dengan AI, bukan merasa tergantikan, yang menuntut adaptasi kurikulum pendidikan. Terakhir, regulasi dan etika mengenai privasi data pasien, tanggung jawab hukum jika terjadi kesalahan diagnosis oleh AI, serta pedoman etika penggunaannya perlu dibahas secara komprehensif.

Implikasi AI: Mengedepankan Sisi Manusiawi

Penerapan AI juga membawa konsekuensi yang perlu diantisipasi dan dikelola dengan bijak. Transformasi peran tenaga medis akan terjadi. AI berpotensi mengambil alih tugas-tugas rutin, membebaskan dokter dan perawat untuk fokus pada aspek yang lebih kompleks dan manusiawi dalam merawat pasien, seperti empati dan komunikasi. Namun, ini berarti perlunya reskilling dan upskilling. Isu keamanan data dan privasi pasien menjadi perhatian serius, menuntut sistem keamanan siber yang sangat kuat untuk melindungi informasi yang sangat sensitif. Tanpa kebijakan yang tepat, penerapan AI bisa memperlebar kesenjangan akses kesehatan, karena hanya rumah sakit besar yang mampu mengadopsi teknologi ini. Ada pula risiko ketergantungan dan hilangnya intuisi klinis jika dokter terlalu mengandalkan AI. Terakhir, aspek hukum dan pertanggungjawaban jika diagnosis AI salah masih menjadi pertanyaan besar yang membutuhkan kerangka hukum yang jelas.

Masa Depan: Kolaborasi, Bukan Kompetisi

Studi tentang akurasi GPT-4 dalam interpretasi EKG memberikan kita gambaran yang jelas: AI tidak lagi sekadar wacana, melainkan kekuatan yang mampu bersaing bahkan dalam domain klinis yang kompleks. Namun, hasil ini seharusnya tidak diartikan sebagai “AI versus Dokter.” Sebaliknya, temuan seperti ini justru menegaskan bahwa masa depan kedokteran terletak pada kolaborasi yang erat antara manusia dan AI.

AI, dengan kecepatan dan kapasitas analisis datanya, dapat berfungsi sebagai asisten cerdas yang sangat berharga, membantu dokter menyaring informasi, mengidentifikasi pola, dan bahkan memberikan diagnosis awal yang akurat. Hal ini memungkinkan dokter untuk fokus pada pengambilan keputusan klinis yang holistik, yang melibatkan empati, penilaian etis, dan pemahaman mendalam tentang konteks pasien—aspek-aspek yang hingga kini masih menjadi keunggulan tak tertandingi dari kecerdasan manusia.

Oleh karena itu, alih-alih melihat AI sebagai kompetitor, kita harus merangkulnya sebagai alat yang memperluas kapabilitas dokter, bukan menggantinya. Edukasi dan pelatihan bagi tenaga kesehatan menjadi kunci untuk memastikan dapat memanfaatkan AI secara optimal, memahami keterbatasannya, dan tetap mempertahankan kemampuan kritis mereka. Dengan begitu, AI dapat menjadi katalisator bagi revolusi kesehatan yang benar-benar transformatif, menciptakan sistem yang lebih efisien, lebih akurat, dan pada akhirnya, lebih manusiawi. Diskusi ini terus berlangsung di kalangan akademisi, praktisi medis, dan pembuat kebijakan. Pemerintah, institusi pendidikan, penyedia layanan kesehatan, dan industri teknologi harus bersinergi membangun ekosistem yang kondusif, mencakup investasi dalam infrastruktur digital, pengembangan sumber daya manusia yang kompeten, serta perumusan regulasi yang adaptif dan akuntabel. Dengan begitu, kita dapat memastikan bahwa AI benar-benar menjadi alat yang memberdayakan, bukan sekadar pelengkap, dalam mewujudkan pelayanan kesehatan yang lebih baik dan merata bagi seluruh masyarakat.

Referensi:

• Khan, F.S., et al. (2024). AI in Healthcare Supply Chain Management: Enhancing Efficiency and Reducing Costs with Predictive Analytics. Journal of Computer Science and Technology Studies, 6(5), 85-93. https://www.neliti.com/publications/589935/ai-in-healthcare-supply-chain-management-enhancing-efficiency-and-reducing-costs
• Khan, M., & Sherani, A.M. (2025). Ethical Implications of AI in Healthcare: Balancing Innovation with Patient Privacy and Security. Global Journal of Machine Learning and Computing, 1(1), 1-8. https://gjmlc.com/index.php/gjm/article/view/2
• Krittanawong, C., et al. (2018). Artificial Intelligence in Personalized Medicine: Transforming Treatment Plans through Precision Health. Journal of American College of Cardiology, 71(15), 1709-1718.
• Sahni, N., et al. (2023). The Potential Impact of Artificial Intelligence on Healthcare Spending. National Bureau of Economic Research (NBER) Working Paper Series, No. 30857. https://www.nber.org/papers/w30857
• Santamato, Vito, et al. “Exploring the Impact of Artificial Intelligence on Healthcare Management: A Combined Systematic Review and Machine-Learning Approach.” Applied Sciences, vol. 14, no. 22, 6 Nov. 2024, pp. 10144–10144, www.mdpi.com/2076-3417/14/22/10144, https://doi.org/10.3390/app142210144. 
• Serkan Günay, Ahmet Öztürk, Hakan Özerol, Yavuz Yiğit and Ali Kemal Erenler (2024). Comparison of emergency medicine specialist, cardiologist, and chat-GPT in electrocardiography assessment. The American journal of emergency medicine (Print). doi:https://doi.org/10.1016/j.ajem.2024.03.017.
• Serrano, D. R., et al. (2024). Artificial Intelligence (AI) Applications in Drug Discovery and Drug Delivery: Revolutionizing Personalized Medicine. Pharmaceuticals, 16(10), 1328. https://www.mdpi.com/1999-4923/16/10/1328
• Research on AI in healthcare: Challenges & Best Practices in 2025. (2025). AIMultiple. https://research.aimultiple.com/healthcare-ai/
• Tiwari, P. et al. (2025). The Impact of Artificial Intelligence and Machine Learning in Healthcare Infrastructure Development. Journal of Innovations in Computer Science and Trends in IT, 2(1), 128-143. https://bciit.ac.in/pdf/eJournal/Issue1_2025/pranjal%20tiwari_V2I1_FullText.pdf