Di Era AI, Indonesia Harus Segera Bangun Tata Kelola Data Kesehatan Terintegrasi

Ketiga, mendukung integrasi berbagai jenis data untuk model AI secara komprehensif.

Tata kelola data kesehatan juga berperan penting dalam mengatasi potensi kesalahan (bias) pada AI. Lewat perencanaan dan pengumpulan data kesehatan yang cermat, kesalahan dalam data dapat diidentifikasi dan diminimalkan.

Pembakuan (standardisasi) data juga diperlukan, misalnya lewat penggunaan aplikasi terpadu yang akan memperlancar kegiatan berbagi informasi antara penyedia layanan kesehatan, peneliti, dan pembuat kebijakan. Hal ini pada gilirannya akan meningkatkan efisiensi operasional dan mendorong keterlibatan pasien (pengguna aplikasi).

Sebaliknya, tata kelola data kesehatan yang buruk justru berisiko menimbulkan ancaman serius. Ancaman paling nyata adalah meningkatnya risiko pelanggaran data, insiden ketika pihak tidak bertanggung jawab mencuri informasi rahasia, seperti identitas pribadi sehingga berpotensi menghilangkan kepercayaan publik. Data pasien yang sulit diakses karena terbagi-bagi (terfragmentasi) juga dapat menghambat perawatan yang efektif, menyebabkan keterlambatan, dan berpotensi membahayakan keselamatan pasien.

Lebih lanjut, tata kelola data yang lemah dapat menghambat penelitian dan inovasi di bidang kesehatan
Halaman Selanjutnya....