Yogyakarta | Penelitian doktoral drg Achmad Zam Zam Aghasy, M.Kes., dari Universitas Gadjah Mada, mengkaji pemanfaatan kecerdasan buatan sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam pelayanan kesehatan gigi dan mulut. Riset ini menyoroti kebutuhan akan alat bantu yang mampu mendukung dokter gigi ketika menetapkan diagnosis dan mencatat tindakan medis secara lebih konsisten, akurat, serta sesuai dengan standar pengodean yang berlaku.
Salah satu fokus penelitian tersebut adalah pengodean diagnosis di fasilitas kesehatan tingkat pertama. Pengodean merupakan tahap penting dalam layanan medis karena berhubungan dengan dokumentasi klinis, pelaporan, pengelolaan data kesehatan, serta proses administrasi pembiayaan. Kesalahan dalam menentukan kode dapat menyebabkan informasi pasien tidak tergambarkan secara tepat dan berpotensi memengaruhi berbagai proses layanan berikutnya.
Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan ketepatan yang cukup besar ketika dokter gigi memperoleh bantuan AI. Tanpa dukungan teknologi tersebut, tingkat ketepatan pengodean diagnosis tercatat sebesar 49,4 persen. Setelah menggunakan AI sebagai pendamping, angkanya meningkat menjadi 79 persen. Perbedaan ini menunjukkan bahwa sistem berbasis kecerdasan buatan dapat membantu mengidentifikasi keterkaitan temuan klinis, diagnosis, dan kode tindakan secara lebih terstruktur.
Temuan itu sekaligus menggambarkan potensi AI untuk memperkuat mutu pengambilan keputusan di bidang kedokteran gigi. Sistem ini dapat memberikan rekomendasi berdasarkan data dan pola yang telah dipelajari, sehingga dokter memiliki referensi tambahan saat memeriksa pasien serta menyusun dokumentasi. Namun, AI tetap berfungsi sebagai alat bantu klinis, bukan pengganti dokter. Penilaian profesional, pertimbangan kondisi individual pasien, komunikasi, dan tanggung jawab medis tetap berada pada dokter gigi. Penggunaan teknologi tersebut perlu ditempatkan dalam alur kerja yang diawasi tenaga kesehatan agar rekomendasinya dapat diverifikasi sebelum diterapkan.
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh persoalan rujukan pasien gigi dari fasilitas kesehatan tingkat pertama (FKTP) ke fasilitas kesehatan tingkat lanjutan yang masih banyak dinilai tidak tepat. Rujukan seharusnya dilakukan ketika kondisi pasien memerlukan pemeriksaan, peralatan, atau penanganan yang tidak tersedia di tingkat pertama. Namun, apabila keputusan rujukan tidak didasarkan pada penilaian klinis dan kebutuhan medis yang memadai, alur pelayanan menjadi kurang efisien. Pasien berpotensi menerima layanan yang sebenarnya dapat diberikan di tempat awal, sementara fasilitas rujukan harus menangani antrean yang lebih besar.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang disebut dalam sumber, sekitar 52,2 hingga 58,2 persen rujukan gigi dari tingkat pertama ke layanan lanjutan tidak sesuai kebutuhan. Angka tersebut menunjukkan bahwa ketidaktepatan rujukan bukan persoalan sporadis, melainkan masalah yang perlu ditangani secara sistematis. Salah satu penyebabnya ialah keterbatasan pemahaman tenaga kesehatan mengenai diagnosis dan pengodean tindakan medis. Ketepatan dalam mengenali kondisi pasien serta menerjemahkan tindakan ke dalam kode medis penting untuk memastikan keputusan rujukan sesuai dengan indikasi dan standar pelayanan.
Zamzam menyatakan bahwa sekitar lima dari 10 pasien yang diputuskan untuk dirujuk sebenarnya masih dapat ditangani di fasilitas kesehatan tingkat pertama. Pernyataan tersebut disampaikan dalam keterangan tertulis Universitas Gadjah Mada (UGM) pada Selasa, 13 Oktober 2026. Kondisi itu menyebabkan pasien menumpuk di fasilitas kesehatan rujukan dan meningkatkan beban layanan secara nasional. Selain memperpanjang waktu tunggu, rujukan yang tidak perlu juga dapat menambah biaya serta mengurangi kapasitas fasilitas lanjutan untuk menangani kasus yang benar-benar membutuhkan layanan spesialistik. Situasi inilah yang mendorong perlunya pendekatan berbasis teknologi untuk mendukung diagnosis dan pengodean tindakan dokter gigi secara lebih akurat, konsisten, dan dapat dipertanggungjawabkan.
Pengujian dilakukan untuk menilai pengaruh kecerdasan buatan (AI) terhadap ketepatan diagnosis serta pengodean tindakan dokter gigi. Penelitian ini melibatkan 62 dokter gigi yang bekerja di fasilitas kesehatan tingkat pertama mitra BPJS Kesehatan di Daerah Istimewa Yogyakarta. Para peserta dibagi ke dalam dua kelompok, yaitu kelompok yang memperoleh bantuan AI dan kelompok yang menyelesaikan tugas tanpa dukungan teknologi tersebut. Keduanya mengerjakan kasus klinis dengan tuntutan menetapkan kode diagnosis dan kode tindakan secara tepat.
Hasil pengujian menunjukkan keunggulan yang jelas pada kelompok pengguna AI, khususnya dalam menentukan kode tindakan. Tingkat ketepatan kelompok ini mencapai 87,4 persen, sedangkan kelompok tanpa bantuan AI hanya mencapai 63,9 persen. Perbedaan tersebut menunjukkan bahwa sistem berbasis AI dapat membantu dokter gigi mencocokkan tindakan klinis dengan klasifikasi kode yang sesuai, terutama ketika pilihan kode memiliki istilah atau rincian yang berdekatan.
Ketika ketepatan kode diagnosis dan kode tindakan dinilai secara bersamaan, kelompok dengan AI mencatat akurasi 68,4 persen. Angka tersebut lebih tinggi dibandingkan kelompok tanpa AI yang memperoleh 38,7 persen. Perbedaan yang lebih menonjol terlihat pada kasus stomatitis ulseratif nekrotikans. Pada kasus ini, ketepatan kelompok dengan bantuan AI mencapai 71 persen, sementara kelompok tanpa AI hanya 12,9 persen. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa teknologi dapat memberikan dukungan penting pada kasus yang membutuhkan pengenalan kondisi dan pemilihan kode secara lebih spesifik.
Meskipun menghasilkan ketepatan yang lebih baik, penggunaan AI tidak terbukti menimbulkan perbedaan waktu pengerjaan yang bermakna dibandingkan metode tanpa teknologi tersebut. Dengan demikian, peningkatan akurasi dalam penelitian ini tidak dicapai dengan mengorbankan waktu penyelesaian secara signifikan. Hasil tersebut memperlihatkan potensi AI sebagai alat pendukung keputusan yang dapat meningkatkan konsistensi pengodean, sekaligus tetap sesuai dengan alur kerja dokter gigi di fasilitas kesehatan tingkat pertama.
Potensi pemanfaatan kecerdasan artifisial dalam layanan kesehatan gigi perlu diimbangi dengan perhatian terhadap keamanan data pasien. Sistem berbasis AI dapat memproses informasi klinis, riwayat perawatan, hasil pemeriksaan, dan data identitas yang bersifat sensitif. Karena itu, setiap tahap penerapan harus mengikuti prinsip perlindungan data, mulai dari pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, hingga pertukaran informasi. Pengelola layanan juga perlu memastikan adanya pengaturan hak akses, enkripsi, audit penggunaan data, serta mekanisme persetujuan yang jelas bagi pasien.
Kesiapan infrastruktur menjadi persyaratan penting lainnya. Penggunaan sistem pendukung keputusan klinis membutuhkan jaringan internet yang stabil, perangkat keras memadai, serta integrasi dengan sistem informasi kesehatan yang telah digunakan oleh fasilitas pelayanan. Tanpa dukungan tersebut, rekomendasi yang dihasilkan AI berisiko terlambat, tidak lengkap, atau sulit diterapkan dalam alur kerja dokter gigi. Pelatihan tenaga kesehatan juga diperlukan agar teknologi dipahami sebagai alat bantu profesional, bukan pengganti pertimbangan klinis.
Menurut Zamzam, Kementerian Kesehatan dan BPJS Kesehatan perlu mempertimbangkan integrasi sistem pendukung keputusan klinis berbasis AI ke dalam platform SATUSEHAT dan PCare. Integrasi ini dapat membantu menghubungkan data secara lebih terstruktur, mendukung kesinambungan informasi pasien, dan memperkuat proses diagnosis serta pengodean tindakan. Namun, pelaksanaannya perlu disertai standar interoperabilitas, tata kelola yang transparan, dan evaluasi berkala terhadap akurasi maupun dampak sistem.
Kopromotor disertasi, dr. Lutfan Lazuardi, M.Kes., Ph.D., menilai penelitian tersebut memberikan bukti mengenai potensi AI dalam layanan klinis yang selama ini masih memiliki bukti terbatas. Temuan ini menjadi dasar penting untuk penelitian lanjutan dengan data lebih beragam dan pengujian pada kondisi pelayanan nyata. Pemanfaatan AI berpotensi meningkatkan ketepatan diagnosis dan pengodean tindakan dokter gigi, tetapi penerapan luasnya tetap memerlukan perlindungan data pasien, kesiapan infrastruktur, serta pengujian lebih lanjut.
Baca juga: Nasabah Kaya Indonesia Meningkatkan Minat pada Asuransi Berbasis Dolar AS
