ACEH — Lonjakan volume data pasien yang terus meningkat setiap hari tidak serta-merta membuat industri kesehatan siap memanfaatkan kecerdasan buatan. Laporan bertajuk The Data Readiness Index 2026 justru menemukan dua hambatan struktural yang bisa mengerem ambisi adopsi AI di sektor ini.
Dua Penghambat Utama Adopsi AI di Rumah Sakit dan Klinik
Hambatan pertama berkaitan dengan kualitas dan tata kelola data yang masih timpang. Banyak penyedia layanan kesehatan mencatat data dalam format yang tidak seragam, tersebar di sistem lama yang saling terpisah, dan minim standarisasi. Kondisi ini membuat algoritma AI kesulitan membaca pola klinis secara akurat.
Kedua, masalah kesiapan sumber daya manusia dan infrastruktur teknologi. Tenaga medis belum tentu memiliki literasi data yang memadai, sementara infrastruktur penyimpanan cloud dan keamanan siber di banyak institusi kesehatan belum dirancang untuk beban kerja AI berskala besar.
Menariknya, hambatan teknis ini tidak menyurutkan minat investor. Laporan yang sama mencatat arus pendanaan untuk solusi kesehatan berbasis AI tetap deras, menandakan keyakinan pasar terhadap potensi jangka panjang teknologi ini.
Mengapa Data Kesehatan Begitu Sulit Dibereskan?
Data kesehatan memiliki kompleksitas yang jarang ditemui di sektor lain. Satu riwayat penyakit pasien bisa terdiri dari catatan dokter, hasil radiologi, data laboratorium, hingga riwayat obat — semuanya sering tercatat dalam format berbeda di setiap fasilitas kesehatan. Belum lagi regulasi privasi yang ketat membuat pertukaran data antar institusi menjadi rumit.
Di Indonesia, tantangan ini diperparah dengan kondisi geografis yang luas. Rumah sakit rujukan di kota besar memiliki sistem digital yang relatif maju, namun banyak puskesmas di daerah terpencil masih bergantung pada pencatatan manual. Kesenjangan infrastruktur ini membuat data kesehatan nasional sulit diintegrasikan menjadi satu kesatuan yang bisa dianalisis AI.
Investasi Tetap Mengalir, Siapa yang Diuntungkan?
Kendati kesiapan data masih rendah, investor melihat peluang besar di segmen tertentu. Pengembangan AI untuk
