Overview
Studi di jurnal Nature Health menunjukkan chatbot AI mampu meningkatkan akurasi keputusan klinis dan dalam kondisi tertentu melampaui kinerja dokter di negara dengan sumber daya terbatas.
Uji coba di Rwanda dan Pakistan membuktikan AI efektif sebagai pendukung diagnosis yang efisien, murah, dan adaptif secara bahasa serta konteks lokal.
Pakar menegaskan AI bukan pengganti dokter, melainkan “co-pilot” klinis yang harus digunakan dengan pelatihan, regulasi, dan pengawasan ketat.
SulawesiPos.com – Dua studi yang dipublikasikan dalam jurnal Nature Health pada 6 Februari melaporkan bahwa chatbot berbasis kecerdasan buatan atau large language models (LLMs) mampu meningkatkan akurasi pengambilan keputusan klinis dan dalam sejumlah parameter terukur bahkan melampaui kinerja dokter terlatih di sistem kesehatan dengan sumber daya terbatas seperti di Rwanda dan Pakistan.
Penelitian ini berlangsung dalam konteks kekurangan tenaga medis, tingginya beban pasien, serta lemahnya infrastruktur layanan kesehatan, kondisi yang oleh World Health Organization berulang kali diingatkan sebagai ancaman serius karena dunia diproyeksikan mengalami defisit jutaan tenaga kesehatan hingga 2030 terutama di negara berpendapatan rendah dan menengah.
Di Rwanda, para peneliti menguji lima model LLM dengan sekitar 500 pertanyaan medis umum yang diajukan tenaga kesehatan komunitas yang selama ini menjadi garda terdepan pelayanan pasien di wilayah dengan akses dokter terbatas.
Evaluasi menggunakan skala lima poin menunjukkan seluruh model unggul dalam 11 indikator, termasuk akurasi diagnosis, kesesuaian dengan konsensus medis, pemahaman konteks klinis, serta penilaian risiko bahaya, sehingga secara konsisten mengungguli jawaban dokter lokal dalam parameter yang dapat diukur.
Model-model tersebut juga mampu memberikan respons andal dalam bahasa Kinyarwanda, memperlihatkan adaptasi linguistik dan budaya yang krusial dalam praktik medis sehari-hari di komunitas lokal.
Dari sisi efisiensi biaya, setiap respons LLM dilaporkan menghabiskan kurang dari setengah sen dolar AS per kueri dibandingkan biaya antara 3,80 hingga 5,43 dolar AS untuk jawaban dokter, serta tersedia sepanjang waktu tanpa henti sehingga berpotensi menjadi dukungan berkelanjutan bagi tenaga kesehatan primer.
Sementara itu di Pakistan, uji coba terkontrol acak yang dipimpin ilmuwan komputer Ehsan Qazi dari Lahore University of Management Sciences melibatkan 58 dokter berlisensi yang mendapatkan pelatihan intensif selama 20 jam mengenai penggunaan chatbot AI secara aman dan kritis, termasuk mitigasi kesalahan dan fenomena halusinasi algoritmik.
Dokter yang menggunakan model GPT-4o mencatat skor penalaran diagnostik rata-rata 71 persen dibandingkan 43 persen pada kelompok yang hanya mengandalkan sumber konvensional seperti basis data ilmiah dan pencarian internet, menunjukkan lompatan signifikan dalam kualitas analisis kasus klinis.
Analisis lanjutan menemukan bahwa dalam sejumlah skenario AI bahkan melampaui dokter yang menggunakannya, meskipun pada sekitar 31 persen kasus—terutama ketika terdapat tanda bahaya kontekstual atau “red flags”—dokter tetap unggul berkat intuisi klinis, pengalaman, dan pemeriksaan fisik langsung terhadap pasien.
Temuan ini memperkuat posisi AI bukan sebagai pengganti tenaga medis, melainkan sebagai sistem pendukung keputusan klinis yang dapat meningkatkan mutu layanan terutama di wilayah dengan rasio dokter terhadap populasi yang rendah dan tekanan layanan yang tinggi.
Sejumlah laporan global terbaru juga menunjukkan bahwa integrasi AI dalam layanan primer berpotensi memangkas waktu tunggu pasien, mengurangi kesalahan diagnostik, serta memperluas akses konsultasi jarak jauh di daerah terpencil, asalkan diterapkan dalam kerangka etika, regulasi, dan tata kelola data yang ketat.
Menanggapi temuan tersebut, Ketua Departemen Fisiologi Fakultas Kedokteran Universitas Hasanuddin, dr. Andi Ariyandy, Ph.D., MHPE, menegaskan bahwa hasil riset ini seharusnya dibaca bukan sebagai narasi “AI mengalahkan dokter”, melainkan sebagai bukti bahwa di lingkungan dengan keterbatasan spesialis, chatbot dapat berperan sebagai penguat keputusan klinis atau “co-pilot” yang membantu tenaga kesehatan mengenali kemungkinan diagnosis, menentukan langkah awal yang aman, serta mengidentifikasi kebutuhan rujukan secara cepat.
Ia mengingatkan bahwa pasien di dunia nyata tidak selalu hadir dengan gejala yang terstruktur seperti dalam skenario penelitian, karena sering kali terdapat tanda bahaya yang hanya dapat dikenali melalui konteks sosial, pengalaman klinis, serta interaksi langsung antara dokter dan pasien.
“Kunci keberhasilan implementasi AI terletak pada pelatihan yang memadai, regulasi yang jelas, serta pengawasan manusia yang konsisten, sebab sistem berbasis algoritma tetap berpotensi keliru dan terkadang menyampaikan jawaban dengan tingkat keyakinan tinggi meski tidak sepenuhnya akurat,” jelasnya.
Dr. Andi Ariyandy menyatakan optimisme bahwa apabila tiga prasyarat tersebut terpenuhi, kecerdasan buatan dapat membantu menutup kesenjangan layanan kesehatan, menekan biaya operasional sistem medis, dan yang paling penting meningkatkan keselamatan pasien, sehingga inovasi digital benar-benar menjadi instrumen kemaslahatan global dan kemajuan ilmu pengetahuan secara bertanggung jawab. (ali)