KULON PROGO — Sebagai bentuk hilirisasi dan edukasi atas hasil penelitian mengenai kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), tim pengabdian kepada masyarakat dari Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (SV UGM) menyelenggarakan kegiatan pelatihan dan pendampingan teknologi bagi para praktisi Perekam Medis dan Informasi Kesehatan (PMIK) se-Kabupaten Kulon Progo. Kegiatan ini difokuskan pada penguatan teknik menyusun instruksi presisi (prompt engineering) guna mengoptimalkan pemanfaatan platform AI dalam proses pengkodean diagnosis dan tindakan medis di fasilitas pelayanan kesehatan.
Penyelenggaraan kegiatan ini secara langsung mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs). Inisiatif ini mencakup SDG 3 (Kehidupan Sehat dan Sejahtera) melalui peningkatan kualitas serta keakuratan data rekam medis, SDG 4 (Pendidikan Berkualitas) melalui peningkatan literasi digital tenaga kesehatan, serta SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur) melalui adopsi inovasi teknologi di sektor pelayanan publik.
Dalam operasional harian di Puskesmas maupun Rumah Sakit, tenaga PMIK sering dihadapkan pada tingginya volume dokumen rekam medis yang harus ditransformasikan ke dalam kode alfanumerik ICD-10 secara presisi. Penelitian UGM sebelumnya mengonfirmasi bahwa penggunaan platform AI mampu memangkas waktu pencarian kode diagnosis dan tindakan medis secara signifikan. Kendati demikian, kualitas dan akurasi luaran kode dari sistem AI sangat bergantung pada sejauh mana instruksi (prompt) yang diberikan tersusun secara terstruktur dan kaya akan konteks klinis.
Untuk menjembatani kebutuhan operasional tersebut, rangkaian pelatihan disusun secara sistematis mulai dari penyampaian pemahaman teoretis hingga simulasi praktis. Para praktisi PMIK dibekali kapabilitas merumuskan instruksi terstruktur—diawali dengan penetapan peran AI sebagai expert coder, prosedur anonimisasi narasi resume medis untuk menjaga privasi data pasien, hingga penerapan batasan aturan ICD-10 guna meminimalkan risiko kesalahan sistem seperti halusinasi AI maupun deviasi penetapan kode.
Ketua Tim Pengabdian Kepada Masyarakat Sekolah Vokasi UGM, Angga Eko Pramono, S.KM., M.P.H., menegaskan pentingnya hilirisasi riset akademis agar dapat memberikan manfaat langsung bagi efisiensi kerja praktisi kesehatan di lapangan.
“Pelatihan di Kulon Progo ini adalah bentuk nyata hilirisasi riset kami. Kami ingin memastikan bahwa kemajuan teknologi AI tidak menjadi hal yang membingungkan bagi praktisi, melainkan menjadi alat bantu yang benar-benar meningkatkan produktivitas kerja mereka. Melalui penguasaan teknik prompting yang tepat, PMIK dapat memandu AI untuk menghasilkan rekomendasi kandidat kode yang akurat dan relevan,” ujar Angga Eko Pramono, S.KM., M.P.H.
Selain itu, Angga Eko Pramono, S.KM., M.P.H. juga menekankan pentingnya mempertahankan prinsip Human-in-the-Loop (HITL) sebagai kendali utama atas validitas data kesehatan.
“Pelatihan ini menekankan bahwa AI berperan sebagai pendamping digital (co-pilot), bukan pengganti peran manusia. Dengan teknik prompting yang mumpuni, PMIK di Kulon Progo kini memiliki kapabilitas untuk memverifikasi dan memvalidasi luaran AI secara lebih kritis. Peluang pengembangan ke depan adalah terwujudnya tata kelola rekam medis elektronik yang efisien, presisi, serta terhindar dari sengketa klaim pembiayaan kesehatan, sehingga pelayanan kesehatan bagi masyarakat Kulon Progo menjadi jauh lebih cepat dan berkualitas,” tambahnya.
Melalui luaran pengabdian ini, para praktisi PMIK diharapkan mampu meningkatkan akurasi dan kecepatan pengkodean rekam medis berbasis AI di unit kerja masing-masing. Ke depan, Sekolah Vokasi UGM berkomitmen untuk terus mendampingi fasilitas pelayanan kesehatan daerah dalam mengadopsi inovasi teknologi digital secara aman, etis, dan akuntabel demi mewujudkan sistem informasi kesehatan nasional yang tangguh serta berkelanjutan.