Setelah berjalan dalam prinsip “dokter tahu yang terbaik,” hubungan tradisional dokter-pasien kini berada di ambang perubahan besar. Alat AI generatif seperti ChatGPT dari OpenAI, Bard dari Google, dan Bing dari Microsoft siap memberi orang lebih banyak kekuatan dan kendali—tidak hanya atas kehidupan pribadi dan tugas profesional mereka, tetapi juga atas kesehatan medis mereka sendiri.

Med-PaLM 2 milik Google telah memperoleh skor tingkat ahli sebesar 86,5 persen  pada ujian lisensi medis AS, sementara alat AI lainnya telah menyamai keterampilan dan akurasi rata-rata dokter dalam mendiagnosis penyakit medis yang kompleks.

Dalam waktu dekat, alat AI akan dapat memberikan informasi terperinci kepada pasien tentang masalah medis spesifik mereka dengan mengintegrasikan monitor kesehatan dan rekam medis elektronik (proyek EHR tersebut sudah berjalan di Oracle/Cerner dan Epic). Pada waktunya, masyarakat akan mampu mendiagnosis diri sendiri dan menangani penyakit mereka sendiri dengan akurat dan kompeten seperti dokter masa kini.

Keahlian baru ini akan mengguncang landasan praktik klinis.

Meskipun pakar kesehatan masyarakat telah lama memuji konsep dokter dan pasien yang bekerja sama melalui pengambilan keputusan bersama, hal ini jarang terjadi dalam praktiknya. AI generatif akan mengubah kenyataan itu.

Pasien hari ini: sakit dan bingung

Untuk memahami bagaimana AI generatif akan berdampak pada praktik kedokteran, sebaiknya kita melihat lebih dekat dinamika dokter-pasien saat ini.

Hubungan ini, yang telah berlangsung selama berabad-abad, selalu berada dalam situasi yang tidak seimbang, di mana pasien terpaksa bergantung sepenuhnya pada dokter untuk memahami penyakit mereka dan apa yang harus dilakukan untuk mengatasinya.

Meskipun pasien dapat dan memang mengakses internet untuk mendapatkan daftar kemungkinan diagnosis dan pilihan pengobatan, hal tersebut tidak sama dengan memiliki keahlian atau pengetahuan medis. Memilah lusinan sumber online seringkali berisi informasi yang saling bertentangan, tidak akurat, ketinggalan jaman, dan hanya mementingkan diri sendiri, terbukti lebih membingungkan daripada memperjelas. Para penjelajah web tidak dapat menemukan saran yang dipersonalisasi dan kredibel berdasarkan usia, riwayat kesehatan, susunan genetik, pengobatan saat ini, dan hasil laboratorium.

Pasien akan datang: mendiagnosis diri sendiri dan lebih percaya diri

Di masa depan, AI generatif akan mengubah dinamika dokter-pasien dengan menempatkan mereka lebih setara dari sebelumnya.

Saat ini, AI tidak hanya dapat membekali pengguna dengan pengetahuan tetapi juga keahlian. Mereka memungkinkan rata-rata orang untuk menciptakan karya seni, menghasilkan lagu-lagu hit, dan menulis kode dengan kecanggihan yang tak terbayangkan. Generasi berikutnya akan menawarkan kemampuan serupa bagi pasien, bahkan mereka yang tidak memiliki latar belakang sains atau kedokteran.

Seperti opini kedua yang terdigitalisasi, AI generatif akan memperkecil kesenjangan pengetahuan antara dokter dan pasien dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh mesin pencari. Dengan mengakses jutaan teks medis, jurnal peer-review, dan artikel ilmiah, AI Generatif seperti ChatGPT akan memberikan keahlian medis yang akurat dan tidak memihak dalam bahasa awam. Serta tidak seperti sumber internet, alat AI generatif tidak memiliki insentif finansial atau model periklanan bawaan yang mungkin mengganggu respon mereka.

Untuk membantu pasien dan dokter menghadapi era AI generatif yang akan datang, berikut adalah model praktik medis masa depan berdasarkan pendekatan yang telah terbukti dalam pendidikan:

Memperkenalkan Model “Pelayanan Kesehatan Terbalik”

Model Pelayanan Kesehatan Terbalik adalah model layanan yang terinspirasi dari metode ‘Ruang Kelas Terbalik’ atau Metode flipped classroom yang sudah ada sejak hampir empat dekade yang lalu.

Siswa memulai proses pembelajaran dengan menonton video dan terlibat dengan alat interaktif online daripada hanya mengikuti perkuliahan tradisional. Persiapan sebelum kelas ini (Pre-Class) memungkinkan siswa untuk belajar sesuai kecepatan mereka masing-masing. Selain itu, hal ini meningkatkan diskusi kelas, memungkinkan guru dan siswa mendalami topik lebih dalam daripada sebelumnya. Siswa menghabiskan waktu di kelas untuk menerapkan pengetahuan dan berkolaborasi untuk memecahkan masalah — tidak hanya mendengarkan dan mencatat.

Pengenalan AI generatif membuka pintu bagi pendekatan serupa dalam pelayanan kesehatan. Berikut cara kerjanya dalam praktik:

1. Pembelajaran pra-konsultasi.

Sebelum mengunjungi dokter, pasien akan menggunakan alat AI generatif untuk memahami gejala atau kondisi medisnya. Pengetahuan dasar ini akan mempercepat proses diagnostik dan meningkatkan pemahaman pasien. Meskipun tidak ada pengujian diagnostik lanjutan (rontgen atau pemeriksaan darah), fase pra-konsultasi ini memungkinkan pasien untuk memahami pertanyaan yang akan diajukan oleh dokter dan langkah-langkah yang akan mereka ambil.

2. Interaksi manusia yang mendalam.

Dengan basis pengetahuan pasien yang sudah terbentuk, konsultasi akan berjalan untuk mendalami strategi kesehatan secara proaktif dan/atau solusi pengelolaan penyakit kronis jangka panjang, dibandingkan harus memulai dari awal. Pendekatan ini memaksimalkan waktu yang dihabiskan pasien dan dokter bersama-sama. Hal ini juga menjawab kenyataan bahwa setidaknya 50 persen pasien meninggalkan ruang praktik dokter karena tidak yakin dengan apa yang telah diberitahukan kepada mereka.

3. Pemantauan rumah. 

AI generatif yang dikombinasikan dengan monitor akan memberikan umpan balik secara real-time, sehingga mengoptimalkan hasil klinis. Alih-alih melakukan kunjungan berkala (setiap tiga hingga enam bulan), pasien akan memperoleh analisis dan wawasan medis harian. Dan jika AI generatif menemukan masalah (misalnya, data kesehatan menyimpang dari ekspektasi dokter), penyedia layanan akan dapat segera memperbarui obat-obatan, dan bila kondisi pasien baik-baik saja, dokter dapat membatalkan kunjungan tindak lanjut, sehingga tidak perlu lagi waktu yang terbuang bagi pasien dan dokter.

4. Rumah Sakit di rumah. 

Perawatan rawat inap (rumah sakit) menyumbang 30 persen dari seluruh biaya perawatan kesehatan. Dengan terus memantau pasien dengan masalah medis seperti pneumonia ringan dan infeksi bakteri yang dapat dikendalikan, AI generatif (dikombinasikan dengan perangkat pemantauan di rumah dan akses telemedis) akan memungkinkan individu untuk dirawat dengan kenyamanan rumah mereka, lebih aman dan terjangkau dibandingkan saat ini.

5. Pengobatan gaya hidup. 

AI Generatif akan mendukung tindakan pencegahan kesehatan dan perubahan gaya hidup, sehingga mengurangi keseluruhan permintaan akan perawatan klinis tatap muka. Penelitian mengkonfirmasi bahwa fokus pada pola makan, olahraga, dan pemeriksaan yang direkomendasikan dapat mengurangi komplikasi penyakit kronis yang paling mematikan (serangan jantung, stroke, kanker) sebesar 30 persen atau lebih. Mengurangi kebutuhan akan prosedur intensif adalah cara terbaik untuk membuat layanan kesehatan terjangkau dan mengatasi perkiraan kekurangan dokter dan perawat di masa depan.

Model pelayanan kesehatan saat ini sering kali membuat pasien merasa frustrasi dan kewalahan. Sementara itu, keterbatasan waktu yang dihadapi dokter menyebabkan konsultasi yang terburu-buru dan kesalahan diagnosis, yang menyebabkan sekitar 800.000 kematian dan kecacatan setiap tahunnya.

“Pendekatan Terbalik”, memanfaatkan keahlian pasien yang akan diciptakan oleh AI generatif. Mengikuti model ini akan memberikan waktu luang bagi dokter untuk memanfaatkan setiap kunjungan secara maksimal. Penerapan cetak biru ini memerlukan peningkatan dalam teknologi AI dan evolusi budaya medis. Namun, hal ini juga menawarkan peluang untuk menjadikan hubungan dokter-pasien lebih kolaboratif dan menciptakan pasien berdaya yang akan meningkatkan kesehatan mereka.

Referensi:

• The AI-Empowered Patient Is Coming: Are Doctors Ready? 
• The SHARE Approach: A Model for Shared Decisionmaking - Fact Sheet
• Atreja A, Bellam N, Levy SR. Strategies to enhance patient adherence: making it simple. MedGenMed. 2005 Mar 16;7(1):4. PMID: 16369309; PMCID: PMC1681370. 
• Misdiagnosis Seriously Harms 795,000 People Annually: Study