Di Balik Efisiensi AI Kesehatan, Ancaman Privasi Pasien Mengintai

Kecerdasan buatan di dunia kesehatan Indonesia kini sudah jauh melampaui sekadar wacana. Teknologi ini benar-benar hidup dan bekerja di ruang-ruang klinis. Dari membaca citra medis hingga mengolah data pasien, AI hadir dengan janji mempercepat diagnosis dan menutupi celah kekurangan tenaga medis. Tapi, seperti dua sisi mata uang, di balik efisiensi yang ditawarkan, tersimpan sejumlah pertanyaan kritis yang tak bisa dianggap remeh.

Menurut catatan Kementerian Kesehatan, sejumlah rumah sakit besar sudah memanfaatkannya. Ambil contoh untuk analisis cepat CT-scan otak atau mendeteksi patologi kanker. Digitalisasi administrasi juga kian masif berkat sentuhan teknologi ini. Praktis, memang. Waktu tunggu pasien bisa dipangkas, keputusan medis diharapkan lebih presisi, dan efisiensi operasional meningkat.

Tapi tunggu dulu. Di balik semua kemudahan itu, ada ancaman sistemik yang mengintai. Privasi data pasien yang sangat sensitif rentan jadi korban. Belum lagi soal bias tersembunyi dalam algoritma yang bisa memengaruhi keputusan, ditambah kerangka hukum yang masih belum siap mengawal semuanya. Tanpa regulasi kuat dan manajemen data yang bertanggung jawab, kita bisa saja mengorbankan kepercayaan publik hanya untuk mengejar efisiensi semata.

AI dalam kesehatan seolah terjepit di persimpangan. Di satu sisi, tuntutan dunia klinis akan akurasi dan kecepatan sangat mendesak. Di sisi lain, dunia etika dan hak warga menuntut perlindungan ketat atas data pribadi. Mencari titik seimbangnya tidak mudah. Tanpa itu, risikonya bisa sama besarnya dengan manfaat yang dijanjikan.

Efisiensi Klinis: Janji dan Realitas di Indonesia

Perkembangannya memang cepat. Pemerintah aktif mendorong integrasi AI di berbagai rumah sakit rujukan nasional. Misalnya, di Rumah Sakit Pusat Otak Nasional, teknologi ini membantu menafsirkan hasil CT-scan untuk penyakit saraf. Sementara di RS Kanker Dharmais, algoritma memberi bantuan dalam analisis radiologi.

Laporan-laporan internasional menunjukkan, kehadiran AI bisa meningkatkan akurasi data dan mengurangi beban administratif yang membelit tenaga medis. Alhasil, dokter dan perawat punya lebih banyak waktu untuk fokus pada pasien. Teknologi ini juga membuka peluang besar untuk pemantauan kesehatan jarak jauh dan pengobatan yang lebih personal sesuatu yang sangat dibutuhkan di negara kepulauan seperti Indonesia.

Namun begitu, realitanya tak semulus yang dibayangkan. Kapasitas tenaga kesehatan dalam mengoperasikan teknologi canggih ini masih jadi tantangan, terutama di fasilitas kesehatan primer dan daerah terpencil. Efisiensi klinis yang dijanjikan ternyata punya konsekuensi berat. AI berjalan di atas data banyak sekali data. Mulai dari catatan kesehatan elektronik, hasil lab, citra medis, hingga pola perilaku pasien.

Data-data ini sangat sensitif. Salah kelola sedikit saja, bisa berujung pada pelanggaran privasi yang masif. Ini isu global, dan Indonesia jelas tidak kebal.

Risiko Privasi: Celah yang Belum Tertangani

AI mengolah data dalam skala besar, dan seringkali itu adalah data pribadi pasien. UU Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) sudah disahkan untuk melindungi warga, termasuk untuk data kesehatan yang masuk kategori sensitif. Tapi, penerapannya di lapangan masih menyisakan celah lebar, khususnya terkait AI.

Pertanyaannya, siapa yang bertanggung jawab kalau algoritma salah diagnosa? Atau memberikan rekomendasi yang justru merugikan pasien? Kerangka hukum kita saat ini masih terpecah-pecah dan belum sanggup menangkap kompleksitas etika dan hukum dari praktik AI di klinik.

Risiko lain yang kerap diabaikan adalah bias algoritmik. Sistem AI bisa saja mengambil keputusan berdasarkan data yang tidak representatif. Bayangkan jika AI hanya dilatih dengan data populasi perkotaan, lalu dipakai untuk mendiagnosa pasien dari daerah terpencil. Akurasinya bisa meleset. Tanpa kontrol, bias ini malah memperdalam ketimpangan layanan kesehatan yang sudah ada.

Ancaman serangan siber juga nyata. Database kesehatan adalah sasaran empuk. Semakin banyak data yang tersimpan digital, semakin besar pula risiko kebocoran yang bisa dieksploitasi pelaku kriminal. Kasus-kasus global sudah membuktikannya. Di Indonesia sendiri, banyak tenaga kesehatan yang mengeluh. Kapasitas SDM dalam menggunakan AI masih rendah, sementara sistem digitalnya sendiri belum menyeluruh.

Pada akhirnya, data yang bersih dan terstruktur adalah syarat mutlak. Tanpa itu, AI cuma jadi alat yang berpotensi menghasilkan keputusan bias dan mengancam privasi.

Rekomendasi Kebijakan Publik

Lalu, apa yang harus dilakukan? Beberapa langkah strategis ini mungkin bisa jadi pertimbangan.

Pertama, regulasi spesifik untuk AI kesehatan harus diperkuat. Perlu aturan turunan dari UU PDP yang mengatur dengan jelas soal tanggung jawab hukum, transparansi algoritma, dan mekanisme audit berkala.

Kedua, standar keamanan dan privasi data nasional wajib dikembangkan. Standar ini harus mewajibkan enkripsi, kontrol akses ketat, dan audit independen bagi semua penyelenggara layanan.

Ketiga, terapkan audit algoritma berkala untuk memeriksa dan meminimalisir bias. Libatkan pengawasan dari profesional medis dalam proses ini.

Keempat, kapasitas SDM kesehatan digital harus ditingkatkan. Tenaga medis butuh pelatihan untuk memahami betul kekuatan dan batasan AI, sekaligus praktik terbaik melindungi data pasien.

Kelima, sediakan sistem pelaporan insiden digital yang responsif. Pasien harus punya saluran untuk melaporkan masalah privasi atau kesalahan AI, dengan jaminan perlindungan jika dirugikan.

AI membuka peluang revolusioner, itu tak terbantahkan. Tapi tanpa tata kelola risiko privasi yang matang, kita berisiko membangun sistem yang mengorbankan hak fundamental pasien. Ingat, efisiensi bukan tujuan akhir. Keadilan, keamanan, dan martabat pasien tetaplah yang utama.