Oleh : Erwan Setiyono*
REPUBLIKA.CO.ID, JAKARTA -- Pasien dengan kondisi politrauma memiliki potensi risiko kematian dan komplikasi serius apabila tidak segera memperoleh penanganan yang tepat waktu. Studi menunjukkan bahwa keterlambatan dalam proses identifikasi tingkat kegawatan dan pemindahan pasien ke perawatan definitif dapat meningkatkan angka kematian hingga mencapai 30 persen. Situasi ini menunjukkan betapa krusialnya ketepatan dan kecepatan dalam fase awal penanganan pasien polytrauma.
Di sisi lain, praktik triase konvensional di Instalasi Gawat Darurat kerap menghadapi keterbatasan akurasi. Hal ini disebabkan oleh perbedaan persepsi antarpetugas medis, tingginya tekanan beban kerja, serta belum adanya standar yang sepenuhnya kontekstual untuk menangani trauma kompleks. Kondisi tersebut dapat berujung pada luputnya pasien kritis dari prioritas penanganan yang seharusnya segera diberikan
Machine Learning (ML)sebagai suatu inovasi menawarkan potensi besar untuk meningkatkan akurasi penilaian triase pada pasien politrauma di IGD, dengan memanfaatkan pola data klinis kompleks yang sering sulit diinterpretasikan secara konsisten oleh manusia. Model berbasis ML dapat menganalisis variabel vital, hasil pemeriksaan penunjang, dan riwayat medis untuk mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih objektif dan cepat, sehingga mengurangi risiko keterlambatan penanganan pada pasien kritis.
Studi terbaru menunjukkan bahwa penerapan algoritma ML dalam sistem pendukung keputusan klinis mampu meningkatkan sensitivitas identifikasi pasien berisiko tinggi tanpa membebani tenaga medis, menjadi solusi penting untuk IGD rumah sakit rujukan yang sering menghadapi beban pasien politrauma terlebih lagi pada kecelakaan masal yang melibatkan korban dalam jumlah besar.
Machine learning berperan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dengan menganalisis data klinis pasien secara cepat dan mendalam untuk memprediksi tingkat kegawatan secara lebih akurat pada proses triase. Dengan kemampuan mempelajari pola dari ribuan kasus sebelumnya, algoritma machine learning dapat membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien kritis yang membutuhkan penanganan segera, sekaligus meminimalkan kesalahan klasifikasi akibat penilaian subjektif atau beban kerja tinggi di IGD. Penerapan teknologi ini diharapkan meningkatkan konsistensi, kecepatan, dan akurasi sistem triase, sehingga memperbaiki alur layanan gawat darurat dan menyelamatkan lebih banyak nyawa.
Penerapan model keputusan klinis berbasis machine learning pada triase pasien politrauma di IGD menawarkan manfaat signifikan bagi peningkatan sistem kesehatan secara keseluruhan. Dengan meningkatkan akurasi dan konsistensi penilaian kegawatan, teknologi ini membantu meminimalkan keterlambatan penanganan yang berdampak pada penurunan angka komplikasi dan kematian. Selain itu, sistem berbasis AI dapat mendukung alokasi sumber daya yang terbatas dengan lebih efisien—mengutamakan pasien yang benar-benar membutuhkan perawatan segera—serta memperkuat kepercayaan publik terhadap layanan gawat darurat yang lebih modern, cepat, dan adil.
Inovasi model keputusan klinis berbasis machine learning memiliki keunggulan penting dalam meningkatkan layanan gawat darurat dengan mendukung triase yang lebih cepat, akurat, dan konsisten, sehingga membantu menurunkan angka kematian akibat trauma di fasilitas kesehatan, khususnya rumah sakit rujukan dengan beban kasus tinggi. Dengan kemampuan memproses data klinis kompleks secara real-time, teknologi ini memungkinkan deteksi lebih dini terhadap pasien kritis, mempercepat intervensi yang menyelamatkan nyawa, dan memperbaiki alur layanan darurat secara menyeluruh.
Namun keberhasilan implementasi teknologi medis ini memerlukan upaya serius dari kalangan akademisi untuk memastikan pengembangan berbasis bukti, validasi lokal yang ketat, pelatihan tenaga medis, serta penerapan prinsip etika dan perlindungan data pasien, sehingga penggunaannya benar-benar bertanggung jawab dan berorientasi pada keselamatan pasien.
*Mahasiswa Program Doktoral Keperawatan Universitas Padjajaran Bandung, Dosen Departemen Keperawatan Medikal Bedah Fakultas Ilmu Keperawatan Universitas Muhammadiyah Jakarta
Ikuti Whatsapp Channel Republika