SATUSEHAT dan Data Gigi: Fondasi yang Sering Terlupakan

Diskusi kecerdasan artifisial di layanan kesehatan sering melompat ke model dan algoritma. Padahal masalah yang lebih menentukan berada satu lapis di bawahnya: ketersediaan dan konsistensi data.

Mengapa kodifikasi menentukan segalanya

CDSS bekerja dengan kode: diagnosis ICD-10 dan tindakan ICD-9-CM. Bila pencatatan di fasilitas kesehatan tidak konsisten, model tidak punya pijakan — dan keluarannya tidak dapat dibandingkan antarfasilitas.

Temuan menarik dari penelitian rujukan gigi: korelasi antara kesepakatan antarpenilai dan ketepatan sangat tinggi pada ICD-9-CM (ρ = 0,985) tetapi jauh lebih rendah pada ICD-10 (ρ = 0,354). Tindakan lebih mudah disepakati daripada diagnosis — dan itu masuk akal, karena tindakan dapat diamati sementara diagnosis harus disimpulkan.

Apa yang perlu dilakukan lebih dulu

1. Kepatuhan RME — Permenkes 24/2022 mewajibkan rekam medis elektronik bagi seluruh fasyankes.
2. Konsistensi kodifikasi — pelatihan pengkodean gigi yang seragam, bukan sekadar tersedianya sistem.
3. Interoperabilitas — data yang dapat dibaca lintas fasilitas tanpa penerjemahan manual.

Tanpa tiga hal ini, AI di layanan gigi akan berhenti di tahap demonstrasi.