Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) kini menjadi wajah baru dalam dunia medis. Dari menganalisis hasil CT scan, memprediksi serangan jantung, hingga membantu dokter membuat keputusan klinis, AI bekerja di balik layar rumah sakit modern di seluruh dunia.
Namun di balik pesatnya inovasi, muncul pertanyaan ilmiah penting:
Apakah AI benar-benar efisien secara biaya dan berkelanjutan bagi sistem kesehatan?
Inilah pertanyaan yang menjadi fokus kajian Rabie Adel El Arab dan Omayma Abdulaziz Al Moosa, dua peneliti dari Uni Emirat Arab yang menerbitkan ulasan sistematis di jurnal bergengsi npj Digital Medicine (Nature, 2025).
Melalui telaah terhadap 19 penelitian lintas bidang medis, mereka berusaha menjawab satu isu mendasar: apakah AI hanya membuat layanan kesehatan lebih pintar atau juga lebih hemat?
Baca juga artikel tentang: Kombinasi Superfood dan Obat: Potensi dan Tantangannya dalam Dunia Kesehatan
Meneliti dari Perspektif Ekonomi Kesehatan
Penelitian ini menggunakan pendekatan systematic review, yaitu metode ilmiah yang menelaah berbagai studi sebelumnya secara terstruktur dan kritis. Tujuannya adalah memetakan bagaimana AI berdampak pada biaya, efisiensi, dan nilai ekonomi layanan kesehatan di berbagai konteks.
Tiga parameter utama menjadi dasar analisis:
- Cost-effectiveness (efektivitas biaya): seberapa besar manfaat klinis dibandingkan biaya penerapan AI.
- Budget impact (dampak anggaran): seberapa besar pengaruh AI terhadap pengeluaran kesehatan secara keseluruhan.
- Utility (manfaat terhadap kualitas hidup): diukur dengan konsep ilmiah Quality-Adjusted Life Years (QALY), yang menggambarkan berapa tahun kehidupan sehat tambahan yang diperoleh dari intervensi medis.
Melalui pendekatan ini, penelitian dapat menilai AI tidak hanya dari kecanggihannya, tetapi juga dari kacamata efisiensi ekonomi.
AI Membantu Menghemat, Tapi Tidak Selalu
Dari 19 studi yang dianalisis mencakup bidang onkologi (kanker), kardiologi, oftalmologi (mata), dan penyakit infeksi ditemukan bahwa penerapan AI umumnya memberikan tiga manfaat utama:
- Meningkatkan akurasi diagnosis.
AI mampu mengenali pola pada citra medis seperti rontgen atau MRI dengan presisi tinggi, sehingga mengurangi kesalahan diagnosis dan kebutuhan pemeriksaan lanjutan yang mahal. - Mengoptimalkan sumber daya.
Dengan bantuan algoritma, rumah sakit dapat mengatur alur pasien dan pemanfaatan alat medis secara efisien. Waktu tunggu berkurang, sementara jumlah pasien tertangani meningkat. - Mengurangi prosedur tak perlu.
AI membantu dokter memutuskan tindakan klinis yang benar-benar dibutuhkan, sehingga biaya perawatan menurun tanpa mengorbankan hasil klinis.
Beberapa sistem AI bahkan menunjukkan rasio efektivitas biaya (cost-effectiveness ratio) yang jauh di bawah ambang batas konvensional. Artinya, AI secara ilmiah lebih hemat untuk manfaat kesehatan yang sama atau lebih baik.
Namun, para peneliti juga menemukan bahwa hasil ini sangat bergantung pada konteks. AI bisa sangat efisien di rumah sakit besar dengan dukungan infrastruktur digital, tetapi mungkin kurang hemat di fasilitas kesehatan kecil dengan sumber daya terbatas.
1. Model Ekonomi yang Terlalu Sederhana
Banyak studi menggunakan model ekonomi statis, yang tidak memperhitungkan sifat adaptif AI. Padahal, AI terus “belajar” dari data baru, sebuah proses yang dikenal sebagai dynamic learning. Tanpa memperhitungkan hal ini, model ekonomi bisa menilai manfaat AI terlalu rendah di awal dan terlalu tinggi dalam jangka pendek.
Para peneliti menyarankan penggunaan dynamic modeling, yaitu model ekonomi yang bisa mengikuti peningkatan performa AI seiring waktu. Pendekatan ini lebih akurat secara ilmiah dalam menilai nilai jangka panjang teknologi.
2. Biaya Tersembunyi: Infrastruktur dan Pelatihan
AI tidak hanya soal perangkat lunak. Untuk berfungsi, sistem ini membutuhkan server berkapasitas besar, penyimpanan data aman, serta tenaga medis yang memahami cara menafsirkan hasil algoritma. Semua ini menimbulkan biaya tidak langsung (indirect costs) yang sering kali tidak dimasukkan dalam analisis ekonomi.
Jika biaya infrastruktur dan pelatihan diabaikan, hasil perhitungan bisa menyesatkan seolah-olah AI lebih murah daripada kenyataannya.
3. Keadilan akses: Tantangan Sosial dalam Teknologi Medis
Penelitian ini juga menyoroti masalah equity (keadilan akses). AI yang mahal dan berteknologi tinggi cenderung hanya diadopsi di rumah sakit perkotaan dengan dana besar, sementara fasilitas pedesaan tertinggal. Hal ini dapat memperdalam ketimpangan layanan kesehatan antara kaya dan miskin.
Dari perspektif etika dan sains sosial, AI hanya dapat disebut “efisien” jika manfaatnya juga merata.
Nilai Klinis Tinggi, Kompleksitas Ekonomi Besar
Dari sisi sains ekonomi kesehatan, AI menawarkan nilai klinis tinggi dengan struktur biaya yang kompleks.
Beberapa contoh menarik dari studi:
- Dalam onkologi, AI membantu mendeteksi kanker payudara lebih awal, menghemat biaya operasi dan terapi lanjut.
- Dalam kardiologi, AI memperkirakan risiko serangan jantung secara lebih akurat, sehingga menurunkan biaya perawatan darurat.
Namun, semua manfaat ini tidak langsung terasa. Ada efek jeda waktu, yang disebut economic lag effect, yakni ketika investasi awal besar baru membuahkan penghematan setelah beberapa tahun.
Dengan kata lain, AI bukan “hemat instan”, tapi hemat jangka panjang yang berbasis data.
Hasil kajian El Arab dan Al Moosa menyimpulkan dua hal penting bagi dunia medis dan pembuat kebijakan:
- AI terbukti efisien secara biaya, namun evaluasinya harus menggunakan model dinamis yang memperhitungkan pembelajaran algoritma dan biaya infrastruktur.
- Kebijakan adopsi AI perlu berbasis konteks dan keadilan sosial, bukan sekadar dorongan inovasi teknologi.
AI dapat menghemat anggaran dan meningkatkan kualitas hidup pasien, tetapi hanya jika sistem kesehatan mampu mengelola kompleksitas ekonomi dan etika penerapannya.
Arah Penelitian Masa Depan
Para penulis merekomendasikan tiga arah pengembangan ilmiah:
- Model ekonomi dinamis (Dynamic Economic Modeling): agar evaluasi efisiensi AI lebih realistis.
- Kolaborasi multidisipliner: menggabungkan ilmu ekonomi, kedokteran, dan ilmu data dalam satu kerangka penelitian terpadu.
- Evaluasi berbasis populasi lokal: karena biaya dan manfaat AI sangat dipengaruhi oleh faktor sosial, budaya, dan ekonomi di setiap wilayah.
Dengan pendekatan ini, AI dapat menjadi alat reformasi kesehatan global, bukan sekadar teknologi elit.
Kecerdasan buatan memang menjanjikan masa depan medis yang cepat, akurat, dan personal. Namun, penelitian ini mengingatkan bahwa kecerdasan sejati bukan hanya milik mesin, tetapi juga milik para ilmuwan, ekonom, dan pembuat kebijakan yang mampu menilai nilai teknologi secara menyeluruh.
Sebagaimana ditulis penulis dalam kesimpulannya:
“AI memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi biaya dan hasil klinis, tetapi memerlukan evaluasi kontekstual yang kuat agar manfaat ekonominya benar-benar berkelanjutan.”
Dengan kata lain, masa depan sistem kesehatan bukan hanya smart medicine, tetapi juga smart spending, dimana inovasi dan ekonomi berjalan seimbang demi kesejahteraan manusia.
Baca juga artikel tentang: Infiltrasi Mikroplastik dalam Makanan: Disrupsi Sistem Farmakologi dan Kesehatan Manusia
REFERENSI:
El Arab, Rabie Adel & Al Moosa, Omayma Abdulaziz. 2025. Systematic review of cost effectiveness and budget impact of artificial intelligence in healthcare. npj Digital Medicine 8 (1), 548.
