mik.umsida.ac.id- Dalam dunia medis modern, pendekatan inovatif berbasis teknologi menjadi kunci dalam menjawab tantangan kualitas layanan kesehatan. Salah satu langkah revolusioner datang dari Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida), khususnya oleh tim dosen Program Studi Rekam Medis dan Informasi Kesehatan. Mereka mengembangkan Renal Data Processor, aplikasi berbasis web dengan dukungan machine learning untuk mendeteksi, menganalisis, dan meningkatkan kualitas layanan dialisis di fasilitas kesehatan.
Transformasi Digital Layanan Dialisis dengan Machine Learning
Kondisi gagal ginjal kronis membutuhkan layanan dialisis yang konsisten dan berkualitas. Dalam praktiknya, kesenjangan dalam standar pelayanan dan minimnya evaluasi data sering kali menurunkan kualitas perawatan pasien. Inilah latar belakang utama dikembangkannya Renal Data Processor oleh tim riset Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Muhannadiyah Sidoarjo (Fikes Umsida). Dengan memanfaatkan algoritma machine learning, aplikasi ini mampu memproses data pasien, memvisualisasikan tren, dan memberikan rekomendasi berdasarkan analisis prediktif.
Melalui riset yang dilakukan di RS Siti Khodijah selama Januari hingga Juni 2024, aplikasi ini tidak hanya dikembangkan dari sisi teknis, tetapi juga diuji efektivitasnya secara langsung oleh 123 tenaga medis. Hasilnya signifikan: waktu entri data menurun hingga 20% dan efisiensi pelacakan sertifikasi perawat meningkat sebesar 15%.
Tak hanya membantu administrasi, Renal Data Processor memberikan real-time insights yang mendalam terhadap kinerja unit dialisis, mulai dari rasio pasien baru, tingkat kematian, hingga jumlah perawat bersertifikasi. Dengan antarmuka yang mudah digunakan dan sistem integrasi yang fleksibel, aplikasi ini menjadi solusi ideal untuk rumah sakit yang ingin meningkatkan mutu pelayanan tanpa investasi besar pada infrastruktur.
Integrasi Data, Visualisasi, dan Pembelajaran Mesin
Salah satu kekuatan utama dari Renal Data Processor adalah kemampuannya dalam mengintegrasikan data, menyajikan visualisasi yang akurat, dan mengolah informasi melalui machine learning. Tiga elemen ini menjadi fondasi kuat dalam mendukung layanan dialisis berbasis digital yang efisien dan tepat guna.
1. Integrasi Data yang Komprehensif
machine learningdirancang untuk mengumpulkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti catatan medis elektronik pasien, hasil laboratorium, informasi tenaga medis, serta parameter mutu layanan. Data yang biasanya tersebar di berbagai format kini dapat diakses dan dikelola dalam satu platform yang terintegrasi.
- Misalnya, data pasien baru, data kematian pasien, dan data perawat bersertifikasi dapat diolah bersama untuk memberikan gambaran menyeluruh tentang kualitas pelayanan di unit dialisis.
- Aplikasi juga mendukung impor data eksternal dalam format Excel atau CSV, sehingga proses analisis dapat dilakukan tanpa entri ulang data, yang biasanya menjadi titik rawan kesalahan manusia.
Integrasi data ini tidak hanya mempermudah proses administratif, tetapi juga memberikan landasan kuat bagi proses analitik yang lebih akurat dan konsisten. Dengan data yang rapi dan valid, keputusan medis dan manajerial bisa diambil secara lebih cepat dan berbasis bukti.
2. Visualisasi Data Interaktif dan Informatif
Keunggulan berikutnya adalah fitur visualisasi data. Melalui antarmuka pengguna yang intuitif dan modern, aplikasi menyajikan data dalam bentuk grafik batang, diagram lingkaran, serta garis tren yang mudah dibaca dan dipahami.
Beberapa contoh visualisasi yang tersedia di antaranya:
- Grafik jumlah pasien baru per bulan
- Diagram jumlah perawat bersertifikasi vs non-sertifikasi
- Tren kematian pasien dari waktu ke waktu
- Perbandingan rasio tenaga medis terhadap jumlah pasien
Fitur ini sangat bermanfaat bagi pengelola rumah sakit atau kepala unit layanan karena memungkinkan mereka melihat performa layanan secara real-time dan mengidentifikasi pola yang mencurigakan. Misalnya, peningkatan angka kematian bisa segera terlihat dan ditindaklanjuti sebelum menjadi masalah serius.
Visualisasi ini juga mendukung transparansi antar divisi dan mempermudah proses pelaporan ke instansi terkait seperti Dinas Kesehatan atau lembaga akreditasi rumah sakit.
3. Pembelajaran Mesin sebagai Motor Analitik
Komponen paling inovatif dari aplikasi ini adalah algoritma machine learning yang tertanam di dalam sistem. Aplikasi tidak hanya menampilkan data, tetapi juga menganalisis tren historis untuk memberikan prediksi dan rekomendasi tindakan.
Contoh fungsionalitas machine learning dalam aplikasi ini:
- Prediksi potensi penurunan kualitas layanan berdasarkan kombinasi data kematian pasien, peningkatan jumlah pasien baru, dan menurunnya jumlah perawat bersertifikasi.
- Peringatan otomatis apabila standar mutu pelayanan tidak terpenuhi dalam rentang waktu tertentu.
- Saran intervensi untuk pengelolaan SDM, seperti peningkatan pelatihan bagi perawat atau penyesuaian jumlah pasien berdasarkan kapasitas ideal.
Sistem machine learning yang digunakan adalah supervised learning berbasis data historis, sehingga aplikasi ini terus “belajar” dan menyempurnakan akurasi prediksi dari waktu ke waktu. Hal ini menjadikannya alat bantu keputusan (decision support system) yang sangat bermanfaat bagi rumah sakit yang ingin mengadopsi pendekatan berbasis data dalam manajemen layanannya.
III. Machine Learning Kesehatan Sebagai Masa Depan Layanan Medik
Riset yang dipimpin oleh Umi Khoirun Nisak dan kolaborator dari Prodi Rekam Medis serta Prodi Informatika Umsida ini menempatkan Renal Data Processor sebagai contoh nyata pemanfaatan kecerdasan buatan dalam sistem layanan kesehatan nasional. Dalam skala global, tren pemanfaatan AI dan ML di bidang medis menunjukkan dampak signifikan. Contohnya, penelitian oleh Esteva et al. menunjukkan bahwa model deep learning mampu mendeteksi kanker kulit dengan akurasi 94,5%, melebihi akurasi diagnosis manual oleh dokter.
Hasil riset dari tim Umsida juga mendukung temuan ini. Dengan adanya Renal Data Processor, rumah sakit memiliki alat bantu berbasis teknologi yang tidak hanya mempercepat proses kerja, tetapi juga memperbaiki mutu pelayanan pasien secara berkelanjutan. Aplikasi ini juga menjawab tantangan sistem informasi kesehatan dalam hal standarisasi dan pengambilan keputusan klinis berbasis data.
Ke depannya, pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan untuk memperluas fitur, seperti integrasi parameter klinis lanjutan (misalnya, data laboratorium mineral), serta penerapan di layanan kesehatan lain seperti perawatan intensif atau penyakit kronis non-ginjal. Hal ini juga membuka peluang riset dan inovasi lintas prodi, termasuk keterlibatan bidang teknologi informasi dan sistem pakar.
Baca Juga:
Renal Data Processor bukan sekadar aplikasi, melainkan inovasi strategis yang membawa dampak langsung terhadap efisiensi kerja tenaga medis dan kualitas layanan pasien. Dalam era digitalisasi layanan kesehatan, inisiatif ini mempertegas peran penting institusi pendidikan seperti Umsida dalam mendorong transformasi sistem kesehatan nasional.
Dengan semangat kolaboratif dan berbasis riset terapan, hasil penelitian ini menempatkan machine learning kesehatan sebagai fondasi pelayanan medis masa depan yang lebih cepat, akurat, dan manusiawi.
Sumber: Umi Khoirun Nisak
Penulis: Novia
