JAKARTA, mediasumatera.id – Transformasi digital di sektor kesehatan semakin cepat dengan hadirnya teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI). Melalui pameran DMEA 2026 yang berlangsung di Berlin, Jerman pada 21 – 23 April 2026, Fraunhofer-Gesellschaft memperkenalkan berbagai solusi inovatif yang mampu mengolah data medis dalam skala besar menjadi insight klinis yang lebih akurat. Mulai dari analisis penyakit ginjal berbasis visual analytics hingga pemanfaatan AI untuk memahami pola penyakit dari data kompleks, teknologi ini membuka peluang besar bagi sistem kesehatan untuk beralih ke pengambilan keputusan berbasis data atau data-driven healthcare.
Bagaimana data medis dapat dianalisis dengan lebih baik, proses dokumentasi dapat dibuat lebih efisien, dan keputusan klinis dapat dibuat lebih tepat? Selama ekspo, para ahli Fraunhofer-Gesellschaft mempresentasikan teknologi yang menganalisis data kesehatan, mengurangi beban staf medis, dan memungkinkan aplikasi berbasis data baru dalam penelitian dan perawatan kesehatan. Presentasi para ahli itu mencakup analisis gejala yang didukung AI dan ruang data untuk pertukaran data kesehatan yang aman hingga sistem bantuan untuk dokumentasi medis dan dukungan keputusan berbasis data, serta solusi untuk melatih dan mengevaluasi model AI untuk data medis.
Para ahli memperluas wawasan tentang penelitian yang menganalisis kumpulan data medis besar, mendukung proses klinis, dan memungkinkan aplikasi berbasis data baru untuk penelitian dan perawatan kesehatan. Analisis data dan gambar untuk pengambilan keputusan yang tepat dalam pengobatan ginjal, para ahli Fraunhofer IGD menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dan analitik visual dapat membuat kumpulan data medis besar dapat digunakan dalam nefrologi. Dengan proyek RenalViz, visualisasi interaktif memungkinkan analisis data pasien heterogen seperti nilai laboratorium, diagnosis, dan riwayat pengobatan, memungkinkan perbandingan kelompok pasien dan identifikasi faktor-faktor yang memengaruhi perkembangan penyakit.
Sedangkan pada proyek RENALCARE, para ahli mengembangkan metode berbasis AI untuk menganalisis data gambar medis guna mendukung pengambilan keputusan klinis dalam pengobatan bedah tumor ginjal. Teknologi ini berkontribusi untuk membuat data medis yang kompleks lebih mudah dipahami dan menghasilkan wawasan baru untuk perawatan yang lebih tepat dan personal. Model AI tepercaya untuk kesehatan wanita dan kardiologi Dokumentasi yang lebih efisien melalui sistem yang didukung AI (Foto/©: Fraunhofer IA/AI) Aplikasi SympATA (Analisis dan Pelacakan Gejala dengan AI) dari Institut Fraunhofer untuk Sistem Kognitif IKS menyederhanakan pelacakan kesehatan harian untuk Wanita dengan menggunakan model bahasa bertenaga AI. SympATA mendukung perekaman dan pemantauan gejala yang mudah, memungkinkan wanita untuk lebih mudah melacak kesehatan mereka.
Pada saat yang sama, SympATA menyediakan basis data tambahan yang jelas dan ramah pasien sebagai bahan diskusi dengan dokter. Ahli Fraunhofer IKS meneliti apakah analisis EKG (Elektrokardiogram) dapat mendeteksi indikasi penyakit lain yang bukan kardiologi. Institut ini mengembangkan model AI yang dapat dijelaskan untuk memperluas analisis EKG. Fokusnya adalah pada prediksi yang transparan untuk menghindari kesimpulan yang salah. Elektrokardiogram (EKG) adalah prosedur pemeriksaan medis non-invasif yang cepat, aman, dan tanpa rasa sakit untuk merekam aktivitas listrik jantung. Hasil rekaman dalam bentuk grafik gelombang ini digunakan dokter untuk mendeteksi gangguan irama jantung (aritmia), serangan jantung, kelainan otot jantung, dan penyakit jantung koroner.
AI yang tervalidasi untuk penelitian dan praktik klinis Fraunhofer MEVIS menghadirkan CuraMate AI Development, sebuah backend teknis untuk pengembangan model AI medis berbasis gambar yang disederhanakan dan lincah. Dengan CuraMate AI Development memungkinkan kurasi data yang terintegrasi dengan mulus dan sangat dapat disesuaikan. Alur kerja iteratif memandu para ahli untuk mengatasi area yang tidak pasti, sehingga meningkatkan akurasi segmentasi dan mengurangi upaya anotasi. Model AI yang telah dilatih sebelumnya, dikenal sebagai Model Dasar, berdasarkan kumpulan data besar juga memungkinkan pengembangan model yang efektif bahkan dengan kumpulan data radiologi dan patologi yang kecil.
Untuk memastikan keberhasilan transfer ke praktik klinis, kriteria kinerja seperti kekokohan dan keadilan model AI yang dikembangkan dan diuji dengan menggunakan alat termasuk kotak peralatan statistik meval. Ruang data kedaulatan untuk pertukaran data kesehatan yang aman Fraunhofer ISST memamerkan konsep untuk Ruang Data Kesehatan yang memungkinkan pertukaran data kesehatan yang aman dan terkontrol antara berbagai pemangku kepentingan. Teknologi ini mendukung infrastruktur data yang dapat dioperasikan dan terfederasi, sehingga menciptakan fondasi untuk inovasi berbasis data dalam penelitian dan perawatan kesehatan. Hal ini akan memungkinkan data medis untuk dibagikan dengan lebih aman, dimanfaatkan lebih efektif, dan tersedia untuk aplikasi kesehatan digital baru.
Sedangkan Fraunhofer IAIS mendemonstrasikan bagaimana surat medis dapat dihasilkan secara signifikan lebih cepat menggunakan solusi AI yang telah terbukti dalam praktik, sehingga secara nyata mengurangi beban kerja staf medis. Model bahasa yang aman, yang dilatih dalam bahasa Jerman, mempercepat proses dokumentasi, sementara tinjauan profesional tetap sepenuhnya berada di tangan staf. Pada saat yang sama, rangkaian klinis komprehensif yang didukung AI sedang dikembangkan yang jauh melampaui sekadar menghasilkan laporan medis. Rangkaian ini mengintegrasikan ekstraksi informasi otomatis, pengisian formulir cerdas, dan dukungan untuk pengkodean penagihan, sehingga mengoptimalkan proses administratif utama di sepanjang kontinum perawatan kesehatan.
Penawaran dilengkapi dengan layanan konsultasi untuk rumah sakit, yang didukung dalam mengembangkan dan menerapkan strategi AI individual mereka untuk mendorong transformasi digital yang berkelanjutan. Selain itu, Fraunhofer IAIS menghadirkan sistem agen yang secara cerdas mendukung proses pasokan, menyusun aliran informasi, dan membuka potensi efisiensi baru, terutama dalam perawatan primer. Catatan bagi stakeholder di Indonesia Pemerintah, rumah sakit, dan industri teknologi kesehatan di Indonesia perlu mulai berinvestasi pada infrastruktur data kesehatan terintegrasi dan interoperabel.
Kolaborasi dengan institusi riset global seperti Fraunhofer dapat mempercepat adopsi AI dalam diagnosis dan pengambilan keputusan klinis. Selain itu, penting untuk mendorong pengembangan talenta digital di bidang kesehatan, khususnya dalam data science dan AI medis. Stakeholder di Indonesia perlu mempercepat implementasi rekam medis elektronik berbasis AI yang mampu mengotomatisasi dokumentasi klinis. Di sisi lain, regulasi dan standar keamanan data kesehatan harus diperkuat untuk mendukung ekosistem pertukaran data yang aman. Rumah sakit juga disarankan mengadopsi solusi AI secara bertahap, dimulai dari area administratif yang memiliki dampak efisiensi tinggi.
Inovasi yang diperkenalkan di DMEA 2026 menunjukkan bahwa masa depan layanan kesehatan terletak pada kemampuan mengolah dan memahami data secara cerdas. Indonesia memiliki peluang besar untuk mengejar ketertinggalan dengan mengadopsi teknologi serupa secara strategis dan terukur. Efisiensi dan keamanan merupakan dua pilar utama transformasi digital kesehatan. Solusi Fraunhofer menjadi contoh nyata bagaimana teknologi AI tidak hanya meningkatkan kualitas layanan, tetapi juga menjaga keberlanjutan sistem kesehatan. Indonesia perlu bergerak cepat agar tidak tertinggal dalam revolusi digital di sektor medis. (*)
