Ketika Kecerdasan Buatan Memperkuat Pelayanan Kesehatan Primer: Harapan Baru untuk Masa Depan Kesehatan Ibu dan Anak

Gambar 1. Dari Kertas ke Kecerdasan: OCR & Prediktif dalam Aksi - Para promotor kesehatan masyarakat Summit mendemonstrasikan antarmuka pengguna dari alat OCR dan prediktif.

Proyek KONEKSI Program AI-dalam-Pelayanan Kesehatan telah berjalan sejak tahun 2024 sebagai bagian dari upaya kolaboratif untuk memperkuat layanan kesehatan primer di Indonesia melalui penggunaan kecerdasan buatan. Inisiatif ini mendapatkan pendanaan kompetitif dan menerima "Pendanaan Flourish" dari Pemerintah Australia melalui Program Hibah KONEKSI setelah melalui proses seleksi dan evaluasi yang ketat yang menekankan inovasi, relevansi kebijakan, dan potensi dampak implementasi. Dukungan ini berfungsi sebagai fondasi penting untuk mempercepat pengembangan dan uji coba solusi berbasis AI di tingkat layanan kesehatan primer.

Dari tanggal 2–6 Februari 2026, sebuah tonggak sejarah baru ditandai ketika mitra konsorsium dari Australia dan Jakarta melakukan kunjungan strategis ke salah satu lokasi implementasi untuk mengamati langsung kemajuan lapangan dan memperdalam diskusi teknis. Konsorsium, yang dipimpin oleh Summit Institute for Development (Summit Institute) dan terdiri dari Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Universitas Mataram (UNRAM), dan Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) Australia, melakukan serangkaian kegiatan intensif yang menggabungkan diskusi strategis, validasi lapangan, pengembangan model AI, dan penguatan publikasi ilmiah. Program ini memiliki empat lokasi implementasi utama: Lombok Barat, Lombok Timur, Lombok Tengah, dan Garut. Kunjungan lapangan ini berfokus pada wilayah layanan Puskesmas Narmada di Lombok Barat sebagai salah satu representasi implementasi di tingkat perawatan primer.

Menyelaraskan Arah dan Strategi untuk Pengembangan AI

Agenda dimulai dengan presentasi tentang kemajuan proyek, termasuk infrastruktur data, pengembangan sistem Pengenalan Karakter Optik (OCR), dan kemajuan dalam model prediktif yang sedang dikembangkan. Diskusi berlangsung terbuka dan strategis, memastikan bahwa semua mitra memiliki pemahaman yang sama tentang pencapaian, tantangan, dan langkah selanjutnya.

Salah satu sesi kunci mengeksplorasi potensi AI untuk mendorong transformasi yang lebih luas dalam layanan perawatan kesehatan primer. Pendekatan ini tidak hanya berorientasi pada teknologi, tetapi juga berfokus pada penguatan sistem dan peningkatan kualitas pengambilan keputusan berbasis data. Sesi ini dilanjutkan dengan diskusi mendalam tentang tiga fokus utama pengembangan AI: memprediksi probabilitas perilaku pencarian layanan kesehatan di kalangan ibu hamil dalam memanfaatkan layanan Perawatan Antenatal (ANC); menganalisis kombinasi intervensi dan layanan yang memengaruhi hasil kesehatan; dan memprediksi kinerja tenaga kerja kesehatan untuk mendukung penguatan manajemen layanan.

Dari Buku Pegangan Kesehatan Ibu dan Anak ke Sistem Prediktif: Validasi Lapangan

Sebagai bagian dari proses validasi, konsorsium mengunjungi Posyandu, Puskesmas Terpadu Jerangoan 1 di Desa Kramajaya, dalam wilayah layanan Puskesmas Narmada. Di lokasi ini, tim secara langsung mengamati bagaimana relawan kesehatan masyarakat memberikan layanan kesehatan ibu dan anak rutin, termasuk pengukuran tinggi badan, berat badan, lingkar kepala, dan lingkar lengan atas, yang semuanya dicatat secara manual dalam Buku Catatan Kesehatan Ibu dan Anak (KIA).

Buku Pegangan Kesehatan Ibu dan Anak (MCH Handbook) menjadi dasar sistem ini. Hingga saat ini, data yang disimpan dalam bentuk tulisan tangan sulit dibaca dan dianalisis dengan cepat dan komprehensif. Melalui teknologi OCR, catatan kertas dapat dipindai dan dikonversi menjadi data digital terstruktur dalam format yang dapat dibaca komputer. Data diproses dan disimpan dalam sistem backend menggunakan standar Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) untuk memungkinkan interoperabilitas dengan data dari berbagai sistem informasi kesehatan. Setelah melalui verifikasi dan validasi, data tersebut berfungsi sebagai input untuk model AI prediktif yang saat ini sedang dikembangkan.

Tim tersebut juga mengunjungi Puskesmas Narmada untuk memahami alur kerja pelayanan, meninjau sistem aplikasi yang ada, dan membahas integrasi teknologi AI ke dalam sistem yang sedang berjalan. Pendekatan ini memastikan bahwa inovasi yang dikembangkan tidak berdiri sendiri, tetapi terintegrasi ke dalam praktik pelayanan rutin.

Gambar 2. Kunjungan Posyandu: Memajukan AI di Pelayanan Kesehatan Primer (Posyandu Jerangoan 1, Desa Krama Jaya) - Foto bersama menampilkan kader, pimpinan desa, perwakilan Puskesmas, Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok Barat, SID, BRIN, dan CSIRO.

Gambar 3. Kunjungan Puskesmas: Memajukan Transformasi Digital di Layanan Primer (Puskesmas Narmada, Lombok Barat)

Dari Catatan Kertas ke Prediksi: Memperkuat Pengambilan Keputusan di Garis Depan

Transformasi ini dimulai dengan data. Data layanan kesehatan ibu dan anak telah lama tersedia dalam jumlah besar tetapi tetap terpisah dan terutama digunakan untuk pelaporan. Melalui digitalisasi, catatan kertas menjadi data digital. Selanjutnya, kecerdasan buatan prediktif mengubah data ini menjadi rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti.

Model yang dikembangkan berfungsi sebagai sistem pendukung keputusan, membantu petugas kesehatan dalam mendeteksi risiko lebih awal, memprioritaskan tindakan tindak lanjut, dan memperkirakan kebutuhan intervensi dengan lebih akurat. Pendekatan ini mendorong layanan untuk menjadi lebih preventif dan berbasis data.

Suara-Suara dari Garda Terdepan Pelayanan Kesehatan Primer

Bagi petugas kesehatan di Puskesmas Narmada, inisiatif ini bukan sekadar proyek teknologi. Dr. I Komang Sutrisna Budiyasa, Kepala Puskesmas Narmada, menekankan bahwa pendekatan berbasis AI dapat berfungsi sebagai alat untuk memperkuat pengambilan keputusan klinis.

“OCR dan AI Prediktif tidak dimaksudkan untuk menggantikan tenaga kesehatan, tetapi untuk membantu menjembatani kesenjangan dan mendukung kita dalam membuat keputusan yang lebih cepat dan akurat,” ujarnya.

Serupa dengan itu, Rita Sosilo, Koordinator Klaster Kesehatan Ibu dan Anak, dan Fri Noviani, Kepala Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok Barat, menyoroti tantangan dokumentasi manual yang memakan waktu.

“Kami berharap AI dapat membantu mempercepat pemrosesan data sehingga layanan menjadi lebih efisien dan responsif,” jelasnya.

Kesaksian-kesaksian ini menunjukkan bahwa transformasi digital yang sedang dikembangkan memiliki relevansi nyata bagi pengguna di lini depan.

Menuju Skala yang Lebih Luas

Kunjungan tersebut diakhiri dengan diskusi tentang penguatan publikasi ilmiah dan penjajakan kolaborasi lebih lanjut. Implementasi di Lombok Barat, Lombok Timur, Lombok Tengah, dan Garut dirancang untuk membangun model yang dapat direplikasi secara nasional.

Transformasi ini bukan sekadar mendigitalisasi Buku Panduan Kesehatan Ibu dan Anak, tetapi juga memastikan bahwa data yang sebelumnya pasif dapat dimanfaatkan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti demi hasil kesehatan ibu dan anak yang lebih baik.