Aiven Dorong Sovereign AI untuk Perkuat Layanan Kesehatan RI

Artificial Intelligence (AI) diperkirakan akan menjadi salah satu teknologi yang paling berpengaruh terhadap transformasi layanan kesehatan dalam beberapa tahun ke depan. AI mampu membantu tenaga medis menganalisis data pasien lebih cepat, mempercepat diagnosis penyakit, hingga mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih akurat.

Namun, di balik besarnya potensi tersebut, terdapat tantangan yang tidak bisa diabaikan. Data kesehatan merupakan salah satu jenis data yang paling sensitif karena memuat informasi pribadi pasien. Di saat yang sama, semakin banyak layanan AI yang bergantung pada infrastruktur cloud global sehingga memunculkan kekhawatiran mengenai keamanan data, kepatuhan terhadap regulasi, hingga kedaulatan data nasional.

Isu tersebut menjadi salah satu pembahasan utama dalam CIO Healthcare Summit 2026 di Jakarta. Dalam kesempatan itu, Senior Solution Architect APAC Aiven, Reza Lesmana, mengajak industri kesehatan Indonesia membangun AI dengan tetap menempatkan keamanan data, kepatuhan regulasi, dan kebutuhan nasional sebagai prioritas utama.

Menurut Reza, Indonesia tidak cukup hanya menjadi pengguna AI global. Yang jauh lebih penting adalah membangun ekosistem AI yang mampu berkembang menggunakan data kesehatan Indonesia tanpa harus mengorbankan privasi masyarakat.

"Sovereign AI berarti kita memiliki kendali penuh terhadap data, model, dan infrastrukturnya. Data kesehatan Indonesia seharusnya diproses di Indonesia, mengikuti regulasi Indonesia, dan memberikan manfaat bagi masyarakat Indonesia," ujar Reza.

AI yang Terus Belajar dari Data Kesehatan

Reza menjelaskan bahwa salah satu fondasi menuju AI kesehatan nasional adalah konsep SATUSEHAT AI Flywheel. Konsep ini menggambarkan bagaimana data kesehatan yang terintegrasi dapat menciptakan siklus pembelajaran yang terus berulang.

Saat data dari berbagai rumah sakit, klinik, dan fasilitas kesehatan terkumpul dalam satu ekosistem, AI dapat mempelajari pola penyakit, membantu analisis klinis, sekaligus meningkatkan akurasi rekomendasinya dari waktu ke waktu. Semakin banyak data berkualitas yang tersedia, semakin baik pula kemampuan AI dalam membantu tenaga kesehatan.

Pendekatan seperti ini tidak hanya meningkatkan kualitas model AI, tetapi juga membantu memperbaiki kualitas data nasional dan efisiensi operasional layanan kesehatan.

"AI bukan sekadar menghasilkan jawaban. AI harus terus belajar dari data yang benar agar kualitas layanan kesehatan ikut meningkat," katanya.

AI Kesehatan Tidak Bisa Hanya Mengandalkan Teknologi

Dalam paparannya, Reza menekankan bahwa membangun AI kesehatan membutuhkan pendekatan yang jauh lebih luas dibandingkan sekadar memilih model AI terbaru. Ia menjelaskan terdapat tiga fondasi yang harus berjalan beriringan, yakni aspek teknologi, medis, dan regulasi hukum.

Dari sisi teknologi, organisasi perlu memastikan setiap jawaban AI memiliki dasar yang jelas, model dapat dievaluasi secara berkala, serta seluruh proses pemrosesan data tetap berada di Indonesia. 

Di sisi medis, AI harus dilatih menggunakan data klinis yang berkualitas, mengacu pada pengetahuan medis yang benar, serta tetap melibatkan dokter sebagai pengambil keputusan akhir melalui mekanisme human in the loop. Sementara dari sisi hukum, seluruh proses harus memenuhi ketentuan perlindungan data pribadi, memiliki jejak audit yang jelas, dan memastikan penggunaan AI tetap memperhatikan aspek etika dalam pelayanan pasien.

"Ketiga aspek tersebut tidak bisa dipisahkan. Teknologi harus berjalan bersama kebutuhan klinis dan kepatuhan terhadap regulasi," ujar Reza.

Mengapa Indonesia Perlu AI Medis Khusus?

Salah satu hal yang menarik perhatian dalam presentasi Reza adalah usulan penggunaan Small Language Model (SLM) khusus kesehatan dibandingkan mengandalkan Large Language Model (LLM) yang bersifat umum. Menurutnya, model AI generatif yang populer saat ini memang memiliki kemampuan penalaran yang luas. Namun, pengetahuan medis hanyalah sebagian kecil dari seluruh informasi yang dipelajarinya.

Sebaliknya, SLM dapat dirancang secara khusus menggunakan literatur medis, standar klinis, hingga pengetahuan kesehatan Indonesia sehingga menghasilkan jawaban yang lebih relevan bagi tenaga medis. Selain itu, model tersebut dapat dijalankan di dalam negeri sehingga data pasien tidak perlu dikirim ke pusat data di luar Indonesia.

"Healthcare membutuhkan AI yang memahami konteks klinis Indonesia, bukan sekadar AI yang mengetahui banyak hal. Karena itu pendekatan Medical SLM menjadi lebih relevan," jelas Reza.

Keuntungan lainnya adalah biaya operasional yang lebih mudah diprediksi, latensi yang lebih rendah karena seluruh proses berada di dalam negeri, serta organisasi memiliki kendali penuh terhadap model yang digunakan.

Kepatuhan Regulasi Menjadi Titik Awal

Reza menekankan bahwa keberhasilan implementasi AI kesehatan sangat bergantung pada kepatuhan terhadap regulasi sejak awal pengembangan sistem.

Menurutnya, fondasi tersebut mencakup perlindungan privasi pasien sesuai Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP), penerapan rekam medis elektronik sebagaimana diatur dalam Permenkes Nomor 24 Tahun 2022, integrasi dengan platform SATUSEHAT menggunakan standar interoperabilitas FHIR R4, hingga akurasi pengkodean penyakit menggunakan standar ICD-10 yang berpengaruh terhadap proses klaim BPJS Kesehatan.

Dengan membangun fondasi kepatuhan sejak awal, organisasi kesehatan tidak hanya siap menghadapi audit regulasi, tetapi juga memiliki infrastruktur yang siap digunakan untuk mengembangkan berbagai layanan AI di masa depan.

"Kalau fondasinya benar sejak awal, organisasi tidak hanya lulus audit, tetapi juga siap membangun berbagai inovasi AI di atasnya," kata Reza.

Open Source Dinilai Lebih Fleksibel

Untuk mendukung kebutuhan tersebut, Aiven menawarkan platform data berbasis open source yang dirancang agar organisasi dapat membangun infrastruktur AI secara lebih fleksibel. Platform ini menyediakan layanan mulai dari streaming data, optimasi database, analitik, data warehousing, hingga pencarian data dalam satu ekosistem.

Menurut Reza, pendekatan open source memberikan keleluasaan bagi organisasi kesehatan untuk mengembangkan solusi AI tanpa harus bergantung sepenuhnya pada satu penyedia teknologi.

Di sisi lain, Aiven juga telah mengantongi berbagai sertifikasi keamanan internasional seperti ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27017, HIPAA, GDPR, hingga CCPA yang menjadi fondasi penting dalam pengelolaan data sensitif.

Kolaborasi Jadi Kunci

Menutup pemaparannya, Reza menegaskan bahwa pembangunan AI kesehatan nasional tidak dapat dilakukan oleh satu rumah sakit ataupun satu perusahaan teknologi saja.

Menurutnya, ekosistem Sovereign AI membutuhkan kolaborasi antara pemerintah, rumah sakit, penyedia teknologi, akademisi, regulator, dan komunitas kesehatan agar Indonesia memiliki model AI medis yang aman, transparan, akurat, serta sepenuhnya sesuai dengan kebutuhan nasional.

"Tidak ada satu rumah sakit yang harus memikul semuanya sendiri, dan tidak boleh ada satu vendor yang memonopoli ekosistem ini. Sovereign Medical AI hanya bisa terwujud melalui kolaborasi seluruh pihak untuk kepentingan layanan kesehatan Indonesia," tutup Reza Lesmana.