Kala AI Gantikan Peran Dokter, Simak Peta Persaingannya

JAKARTA, TRENASIA - Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) kian menjadi aktor kunci dalam dunia medis. Teknologi ini tidak hanya digunakan untuk menjawab pertanyaan kesehatan sederhana, tetapi juga mulai mengambil peran strategis dalam otomatisasi administrasi, analisis data medis, hingga pendukung pengambilan keputusan klinis.

Namun, persaingan di sektor AI health advisor tidak sesederhana pertarungan aplikasi konsumen populer. Di balik layar, berlangsung kompetisi kompleks yang melibatkan raksasa teknologi global, startup AI kesehatan khusus, hingga perusahaan perangkat lunak kesehatan mapan yang telah lama menguasai sistem rumah sakit.

Peta persaingan AI kesehatan saat ini dapat dibagi ke dalam tiga kelompok besar dengan karakteristik dan tantangan masing-masing.

Kelompok pertama adalah perusahaan AI generik berskala besar seperti OpenAI dan Anthropic. Perusahaan-perusahaan ini mengembangkan model bahasa besar yang bersifat umum, seperti ChatGPT dan Claude, yang kemudian diadaptasi untuk kebutuhan sektor kesehatan.

Keunggulan mereka terletak pada modal besar, kemampuan komputasi tinggi, serta model AI yang sangat canggih dan mampu terhubung dengan berbagai sumber data eksternal, mulai dari publikasi medis hingga rekam medis elektronik.

Namun, tantangan yang masih dihadapi adalah risiko kesalahan informasi (hallucination) dan kebutuhan penyesuaian mendalam agar AI benar-benar memahami kompleksitas dunia medis.

Kelompok kedua adalah startup AI kesehatan khusus, seperti Abridge, yang fokus pada solusi sangat spesifik. Contohnya AI scribe untuk mencatat percakapan dokter dan pasien, sistem manajemen siklus pendapatan rumah sakit, atau AI diagnosis berbasis citra medis.

Startup jenis ini dikenal cepat berinovasi dan sangat mendalam dalam menyelesaikan satu masalah tertentu. Namun, persaingan di segmen ini sangat ketat.

Di bidang AI scribe saja, tercatat lebih dari 100 startup bersaing, sehingga banyak di antaranya menghadapi tantangan untuk bertahan, berkembang, atau menarik minat akuisisi.

Sementara itu, kelompok ketiga adalah vendor rekam medis elektronik (RME) seperti Epic dan Oracle. Mereka mengintegrasikan fitur AI langsung ke dalam sistem RME yang telah lama digunakan rumah sakit dan klinik.

Keunggulan utama vendor ini adalah kemudahan integrasi dengan alur kerja klinis yang sudah ada serta akses langsung ke data pasien. Namun, solusi AI yang ditawarkan kerap dinilai kurang spesialis dan kurang agresif dalam inovasi dibandingkan startup.

Faktor Penentu Pemenang Persaingan

Di tengah ramainya pemain, keunggulan tidak lagi hanya ditentukan oleh kecanggihan model AI. Para analis menilai, faktor kunci keberhasilan justru terletak pada koneksi AI dengan data dan sistem kesehatan yang valid dan aman.

Aplikasi AI yang mampu terhubung dengan basis data pengkodean medis seperti ICD-10, publikasi ilmiah seperti PubMed, hingga sistem rekam medis pasien dinilai lebih unggul karena dapat mengurangi kesalahan dan meningkatkan relevansi rekomendasi medis.

Selain itu, fokus pada pengurangan beban administratif tenaga medis menjadi strategi yang paling cepat diadopsi pasar. AI yang membantu mencatat konsultasi, mengurus klaim asuransi, hingga penagihan dinilai memberikan manfaat langsung karena memungkinkan dokter lebih fokus pada perawatan pasien.

Kepatuhan terhadap regulasi dan privasi data juga menjadi syarat mutlak. Standar perlindungan data kesehatan seperti HIPAA di Amerika Serikat menjadi tolok ukur kepercayaan. Kejelasan bahwa data pasien tidak digunakan untuk melatih model AI tanpa izin menjadi isu krusial.

Tak kalah penting, AI harus menyatu dengan alur kerja klinis, bukan memaksa tenaga medis mengubah kebiasaan kerja secara drastis.

Persaingan AI kesehatan juga berlangsung di tengah sejumlah tren besar. Salah satunya adalah konsolidasi pasar melalui merger dan akuisisi.

Banyak startup dengan teknologi serupa diperkirakan akan diakuisisi oleh pemain besar atau firma ekuitas swasta untuk membentuk platform yang lebih komprehensif.

Tren lain adalah pergeseran dari sekadar uji coba solusi AI terpisah menuju platform AI terpadu. Rumah sakit mulai menghindari penggunaan banyak aplikasi terpisah dan lebih memilih satu sistem AI yang mampu menangani berbagai kebutuhan sekaligus.

Di sisi pasien, peningkatan penggunaan aplikasi kesehatan dan perangkat wearable menjadikan AI semakin berperan dalam analisis data kesehatan personal secara proaktif dan berkelanjutan.

Namun, tantangan besar masih datang dari ketidakjelasan regulasi. Di sejumlah negara, termasuk Amerika Serikat, regulasi AI kesehatan masih terfragmentasi, menciptakan ketidakpastian bagi pengembang dan pengguna.

Persaingan AI di sektor kesehatan menegaskan bahwa pemenang masa depan bukan hanya mereka yang memiliki model AI paling pintar, melainkan yang mampu membangun ekosistem terpercaya, terintegrasi, patuh regulasi, dan benar-benar menjawab kebutuhan dokter serta pasien.

AI kesehatan kini tidak lagi dipandang sebagai eksperimen teknologi, melainkan infrastruktur strategis yang akan membentuk wajah layanan kesehatan global dalam dekade mendatang.