Model AI Bantu Perencanaan Sumber Daya di Sektor Kesehatan

Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) di sektor kesehatan terus berkembang dan tidak lagi terbatas pada diagnosis penyakit atau analisis data pasien secara individual. Kali ini, terobosan baru datang dari kalangan akademisi Inggris. Peneliti dari University of Hertfordshire mengembangkan sebuah model AI khusus untuk peramalan operasional yang bertujuan meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dalam sistem layanan kesehatan.

Model AI ini dirancang untuk menjawab tantangan klasik yang dihadapi banyak organisasi sektor publik, yakni melimpahnya data historis yang belum dimanfaatkan secara optimal. Selama bertahun-tahun, data tersebut lebih banyak tersimpan sebagai arsip tanpa kontribusi signifikan terhadap pengambilan keputusan jangka panjang. Melalui kolaborasi dengan lembaga layanan kesehatan regional NHS, para peneliti berupaya mengubah data lama menjadi dasar perencanaan yang lebih cerdas dan proaktif.

Dalam proyek ini, teknologi machine learning diterapkan untuk menganalisis pola permintaan layanan kesehatan. Hasil analisis tersebut kemudian digunakan untuk membantu manajemen rumah sakit dan layanan kesehatan dalam menentukan kebutuhan tenaga kerja, pengelolaan perawatan pasien, hingga alokasi sumber daya secara lebih efisien. Pendekatan ini dinilai krusial, terutama di tengah tekanan meningkatnya kebutuhan layanan kesehatan akibat perubahan demografi dan bertambahnya pasien dengan penyakit kronis.

Berbeda dari kebanyakan proyek AI di bidang kesehatan yang berfokus pada diagnosis klinis atau intervensi langsung pada pasien, model yang dikembangkan oleh University of Hertfordshire menyasar pengelolaan sistem secara menyeluruh. Fokus pada manajemen operasional ini dinilai penting karena dapat membantu para pengambil kebijakan melihat gambaran besar dan dampak jangka panjang dari setiap keputusan yang diambil.

Untuk menghasilkan prediksi yang akurat, model AI ini memanfaatkan data historis selama lima tahun. Berbagai indikator dianalisis, mulai dari jumlah pasien masuk, tindakan medis yang dilakukan, tingkat rawat ulang, kapasitas tempat tidur, hingga tekanan terhadap infrastruktur layanan kesehatan. Selain itu, sistem juga memperhitungkan ketersediaan tenaga kerja serta faktor demografi lokal seperti usia, jenis kelamin, etnis, dan tingkat kerentanan sosial ekonomi masyarakat.

Proyek ini dipimpin oleh Iosif Mporas, Profesor Pengolahan Sinyal dan Machine Learning di University of Hertfordshire. Ia didukung oleh dua peneliti pascadoktoral penuh waktu, dengan pengembangan model direncanakan berlangsung hingga tahun 2026.

Menurut Mporas, kerja sama erat dengan NHS memungkinkan timnya menciptakan alat yang tidak hanya memprediksi kebutuhan layanan kesehatan di masa depan, tetapi juga menunjukkan apa yang akan terjadi jika tidak ada intervensi kebijakan. “Kami dapat mengukur dampak perubahan demografi regional terhadap kebutuhan dan kapasitas sumber daya NHS,” ujarnya.

Model AI ini mampu menghasilkan proyeksi perubahan permintaan layanan kesehatan dalam jangka pendek, menengah, hingga panjang. Dengan demikian, pimpinan layanan kesehatan dapat beralih dari pola pengelolaan yang bersifat reaktif menuju pendekatan yang lebih strategis dan proaktif.

Charlotte Mullins, Manajer Program Strategis NHS Herts dan West Essex, menilai pemodelan strategis semacam ini memiliki dampak luas. Menurutnya, perencanaan berbasis data dapat memengaruhi berbagai aspek layanan, termasuk peningkatan kualitas perawatan pasien yang hidup dengan kondisi kronis. Ia juga menyebutkan bahwa alat ini berpotensi mendukung pelaksanaan rencana jangka panjang yang telah dirumuskan oleh Central East Integrated Care Board.

Pendanaan proyek ini berasal dari kemitraan Integrated Care System University of Hertfordshire dan telah dimulai sejak tahun lalu. Saat ini, model AI tersebut tengah diuji coba di sejumlah rumah sakit. Ke depan, pengembangannya akan diperluas ke layanan kesehatan komunitas dan panti perawatan.

Langkah ini sejalan dengan perubahan struktur organisasi layanan kesehatan di wilayah tersebut. Hertfordshire and West Essex Integrated Care Board, yang saat ini melayani sekitar 1,6 juta penduduk, tengah bersiap bergabung dengan dua dewan regional lainnya. Penggabungan ini akan membentuk Central East Integrated Care Board dengan cakupan wilayah dan populasi yang lebih luas.

Pada fase selanjutnya, data dari populasi yang lebih besar akan diintegrasikan untuk meningkatkan akurasi prediksi model. Inisiatif ini sekaligus menunjukkan bahwa data lama yang selama ini terabaikan dapat diolah menjadi alat strategis untuk efisiensi biaya dan pengambilan keputusan yang lebih tepat. Di tengah kompleksitas sistem layanan kesehatan modern, pendekatan berbasis AI seperti ini dinilai menjadi salah satu kunci pengelolaan sumber daya yang berkelanjutan.