Biostatistik dan AI: Kolaborasi untuk Keputusan Kesehatan yang Lebih Akurat

Guru Besar UI, Prof. Sutanto, menekankan pentingnya kolaborasi biostatistik dan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan akurasi pengambilan keputusan di bidang kesehatan.

Apa, Siapa, Di mana, Kapan, Mengapa, dan Bagaimana? Pada Kamis, 27 Februari 2024, di kampus Universitas Indonesia (UI) Depok, Prof. Dr. Drs. Sutanto Priyo Hastono, M.Kes, Guru Besar UI, menjelaskan pentingnya kolaborasi antara biostatistik dan kecerdasan buatan (AI) dalam pengambilan keputusan di bidang kesehatan. Perkembangan era digital menuntut analisis data kesehatan yang lebih canggih, dan sinergi ini diyakini mampu memberikan hasil yang lebih akurat dan efektif. Prof. Sutanto menekankan bahwa biostatistik sendiri sudah tidak cukup dalam menghadapi tantangan data kesehatan masa kini yang semakin kompleks.

Prof. Sutanto memaparkan bahwa biostatistik memiliki kemampuan analisis data yang kuat, namun AI, khususnya machine learning dan deep learning, mampu memproses big data dan mengidentifikasi pola yang mungkin terlewatkan oleh metode statistik konvensional. Kolaborasi ini, menurutnya, merupakan kunci untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan pengambilan keputusan dalam berbagai aspek kesehatan masyarakat.

Dengan menggabungkan kekuatan kedua bidang ini, diharapkan akan tercipta sistem kesehatan yang lebih responsif dan efektif dalam menghadapi tantangan kesehatan masyarakat di masa depan. Penggunaan data yang lebih komprehensif dan analisis yang lebih mendalam akan menghasilkan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih tepat sasaran.

Pemodelan Prediksi dan Diagnostik Penyakit

Salah satu contoh sinergi biostatistik dan AI yang dijelaskan Prof. Sutanto adalah dalam pengembangan model prediksi dan diagnostik penyakit. Model prediksi tradisional dalam biostatistik seringkali menggunakan metode seperti regresi logistik atau regresi Cox. Namun, AI dengan teknik machine learning menawarkan model yang lebih canggih dan akurat.

Algoritma deep learning, misalnya, dapat menganalisis data medis, gambar medis (radiologi), dan data genomik untuk mendeteksi penyakit lebih dini atau memprediksi risiko penyakit dengan lebih baik. Kemampuan AI dalam memproses data besar dan menemukan pola kompleks menjadi kunci dalam meningkatkan akurasi prediksi.

Prof. Sutanto menjelaskan, "Di sini, kita bisa jelaskan bentuk sinerginya, yaitu dengan memanfaatkan biostatistik untuk memahami hubungan antara variabel dan merancang model prediksi, dan kecerdasan buatan untuk menangani volume data yang besar dan pola yang lebih rumit, sinergi ini menghasilkan sistem prediktif yang lebih kuat." Dengan demikian, gabungan kedua metode ini menghasilkan sistem yang lebih handal dan komprehensif.

Lebih lanjut, beliau menambahkan bahwa integrasi biostatistik dan AI memungkinkan analisis yang lebih mendalam terhadap faktor-faktor risiko penyakit, sehingga intervensi dan pencegahan dapat dilakukan secara lebih efektif dan terarah.

Peluang di Bidang Kesehatan Masyarakat

Prof. Sutanto menekankan bahwa sinergi biostatistik dan AI membuka peluang besar dalam memajukan bidang kesehatan masyarakat. Biostatistik memberikan dasar metodologis yang kuat, sementara AI memberikan kemampuan untuk memproses data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola yang kompleks. Kombinasi ini menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, akurat, dan berbasis bukti.

Dengan demikian, program kesehatan masyarakat dapat dirancang agar lebih efektif, efisien, dan tepat sasaran. Hal ini sangat penting dalam menghadapi tantangan kesehatan masyarakat yang semakin kompleks di masa depan. "Jika sinergi ini dimanfaatkan dengan baik, kita dapat menghadapi tantangan kesehatan masyarakat yang semakin kompleks di masa depan, serta membuat langkah-langkah preventif yang lebih tepat sasaran dalam menjaga kesehatan populasi," ujar Prof. Sutanto.

Kesimpulannya, kolaborasi antara biostatistik dan AI merupakan langkah krusial dalam meningkatkan kualitas sistem kesehatan. Dengan memanfaatkan kekuatan kedua bidang ini, Indonesia dapat menciptakan sistem kesehatan yang lebih responsif, akurat, dan efektif dalam menjaga kesehatan masyarakat.