Faletehan Health Journal , 10 (1) (2023) 77-84 www. journal.lppm-stikesfa.ac.id/ojs/index.php/FHJ ISSN 2088-673X | e-ISSN 2597-8667

## Artificial Intelligence (AI) dalam Pelayanan Keperawatan: Studi Literatur
Moh Heri Kurniawan 1,2* , Hanny Handiyani 3 , Tuti Nuraini 3 , Rr Tutik Sri Hariyati 3
¹Universitas Aisyah Pringsewu
2 Hermina Hospital Group
3 Universitas Indonesia *Corresponding Author: moh.herikurniawan@gmail.com

## Abstrak
Penelitian tentang artificial intelligence (AI) dalam layanan kesehatan telah meningkat dalam beberapa dekade terakhir. Hal ini menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan kualitas perawatan. Namun, penerapan AI dalam keperawatan menimbulkan  kekhawatiran  terkait  bias  data  dan  dampak  potensial  bagi  pasien.  Selain  itu  penelitian  terkait  AI  dan manfaatnya  dalam  keperawatan  masih  terbatas.  Tujuan  penelitian    ini  untuk  menjabarkan  hasil  penelitian  terkait teknologi  AI  dalam  pelayanan  keperawatan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  ialah  literature  review.  Pencarian terhadap studi-studi yang relevan dilakukan di beberapa database yaitu PUBMED, Scopus dan Google Scholar dengan kata kunci serta istilah yang terkait dengan keperawatan,  artificial intelligence, dan machine learning dalam rentang tahun 2012-2022. Kriteria inklusi meliputi penelitian pengembangan atau validasi teknologi berbasis AI yang digunakan dalam  layanan  keperawatan  dan  desain  studi,  termasuk  eksperimental  atau  observasional  dengan  menggunakan pendekatan kualitatif, kuantitatif, atau gabungan keduanya. Sedangkan kriteria ekslusi yaitu artikel yang tidak relevan dengan  keperawatan,  non-eksperimental,  non-observasional,  atau  artikel  tinjauan  literatur.  Hasil  penelitian menunjukkan dari total 3713 paper yang ditemukan hanya 10 paper yang masuk dalam kriteria. Penggunaan AI dalam pelayanan keperawatan dapat memberikan banyak manfaat tetapi juga memerlukan pertimbangan yang matang. Oleh karena itu, lebih banyak penelitian  diperlukan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi  dan untuk memaksimalkan potensi AI dalam meningkatkan kualitas pelayanan keperawatan.
Kata Kunci: artificial intelligence, pelayanan keperawatan, studi literatur, machine learning

## Artificial Intelligence (AI) in Nursing Services: A Literature Review

## Abstract
Research on artificial intelligence (AI) in health services is increased in recent decades, demonstrating great potential for improving the quality of care. However, the application of AI in  nursing raises concerns regarding data bias and the potential impacts on patients. In addition, research on AI and the benefits in nursing is still limited. The aim of this study was to outline the results of research on AI technology in nursing services. The research method was literature review. Searches for relevant studies were carried out on several databases, such as PUBMED, Scopus, and Google Scholar by using keywords and terms related to nursing, artificial intelligence, and machine learning between 2012 and 2022. The inclusion criteria included research and development or AI-based technological validation used in nursing services and the  research  design,  including  experiment  or  observation  with  qualitative,  quantitative,  or  mixed  approached. Meanwhile, the exclusion criteria were articles which are irrelevant to nursing, non-experimental, non-observational, or literature review. The results showed total of 3,713 articles found only 10 articles fulfilled the criteria. The use of AI in nursing services can provide many benefits, but it requires careful consideration too. Therefore, more research is needed to address the challenges faced and to maximize the potential of AI in improving the quality of nursing services. Keywords: artificial intelligence, nursing services, literature review, machine learning
Faletehan Health Journal , 10 (1) (2023) 77-84 www. journal.lppm-stikesfa.ac.id/ojs/index.php/FHJ ISSN 2088-673X | 2597-8667

## Pendahuluan
Sejarah  penggunaan Artificial  Intelligence (AI)  dalam  keperawatan  tercatat  berkembang dalam empat dekade. Dekade pertama dapat dilihat pada database Medline yang  dimulai  sejak  tahun 1985  dimana  teknologi  menyediakan  sebuah sistem  untuk  pakar  untuk  memberikan  dukungan keputusan  klinis,  kemudian  diikuti  oleh  model penjadwalan perawat (von Gerich et al., 2022). AI merupakan  simulasi  kecerdasan  manusia  dalam mesin seperti komputer atau robot yang diprogram untuk  meniru  fungsi  kognitif  manusia  dengan pikiran manusia lainnya, seperti pembelajaran dan pemecahan  masalah  (Lee  &  Yoon,  2021).  Sejak awal  dikenalkan,  tantangan  yang  dihadapi  dalam pengadopsian  AI  dalam  keperawatan  telah menimbulkan kekhawatiran dari perawat. Perspektif  baru  tentang  pengadopsian  teknologi serta mengidentifikasi hambatan dalam penerimaan  teknologi  di  kalangan  perawat  masih sama relevannya hingga saat ini (Parthasarathy et al.,  2018).  Jumlah  penelitian  mengenai  AI  di bidang kedokteran dan kesehatan telah berkembang pesat dan popular selama satu dekade terakhir  (Tran  et  al.,  2019).  Ekosistem  kesehatan yang kaya akan data saat ini menawarkan banyak kemungkinan  bagi  para  pengembang  AI  dan  AI menawarkan  cara  untuk  mengurangi  biaya  dan meningkatkan  efisiensi  layanan  keperawatan (Matheny  et  al.,  2020).  Diperkirakan  bahwa  pada tahun  2025,  AI  dapat  menciptakan  potensi penghematan  perawatan  kesehatan  sebesar  $150 miliar (McGrow, 2019).
Memperkenalkan  teknologi  berbasis  AI  ke dalam ilmu keperawatan menimbulkan kekhawatiran dan diskusi publik, di mana banyak perawat  yang  takut  teknologi  akan  menggantikan interaksi antara manusia, melanggar etika perawatan, sedangkan yang lain khawatir AI akan menggantikan  peran  perawat  (Stokes  &  Palmer, 2020).  Kekhawatiran  besar  lainnya  berupa penggunaan  etis  dari  teknologi  AI,  seperti mengelola  bias  data  dan  penggunaannya  untuk melatih  algoritma  (Robert,  2019).  Beberapa  dari kekhawatiran ini dapat diatasi dengan memberikan informasi yang cukup tentang AI kepada end user , memahami penelitian terkini tentang teknologi AI, dan melalui diskusi transparan mengenai etika AI di  keperawatan  (Stokes  &  Palmer,  2020).  Ketika dikembangkan  dan  diimplementasikan  secara komprehensif, teknologi berbasis AI di
keperawatan  harus  mudah  digunakan.  Teknologi tersebut  dapat  membantu  perawat  dari  tugas administratif,  memungkinkan  lebih  fokus  dalam pemberian  asuhan  keperawatan.  Langkah  penting menuju  manfaat  yang  lebih  luas  dari  teknologi berbasis AI untuk keperawatan adalah identifikasi domain di mana teknologi AI memberikan dampak positif bagi keperawatan (Robert, 2019).
Perawat sebagai pengguna teknologi berbasis AI  dalam  pelayanan  kesehatan,  berada  dalam posisi  kunci  untuk  membentuk  dan  memimpin pengembangan  AI  dalam  keperawatan  (McGrow, 2019).  Meskipun  keahlian  klinis  dan  penelitian perawat  berperan  penting  dalam  merancang teknologi yang relevan untuk keperawatan, tingkat keterlibatan  perawat  dalam  penelitian  dan rancangan  teknologi  AI  masih  belum  jelas (Buchanan  et  al.,  2020).  Dengan  mengumpulkan bukti  penelitian  dalam  studi  ini  tentang  teknologi berbasis  AI  dalam  keperawatan,  kesenjangan dalam pengetahuan, definisi, dan konsep terkait AI dalam keperawatan dapat lebih mudah disampaikan.
Tujuan penelitian ini yaitu untuk mendeskripsikan  hasil  penelitian  terkini  terkait teknologi AI dalam pelayanan keperawatan.

## Metode Penelitian
Kajian  literatur  ini  mencari  studi  yang memiliki  topik  terkait  definisi,  tujuan,  dampak, hambatan,  dan  etik  penerapan  AI  dalam keperawatan. Pencarian literatur dilakukan pada 3 database yaitu PUBMED, Scopus, Google Scholar dengan  membatasi  tahun  pencarian  10  tahun terakhir  (2012–2022).  Pencarian  dilakukan  pada bulan  Oktober  2022.  Strategi  pencarian  literatur menggunakan  kata  kunci  perawat, artificial intelligence,  machine  learning ,  dan  sinonim  yang berkaitan.
Studi  yang  masuk  kriteria  inklusi  meliputi penelitian  pengembangan  atau  validasi  teknologi berbasis  kecerdasan  buatan  (AI)  yang  digunakan dalam layanan keperawatan. Desain studi termasuk eksperimental atau observasional dengan menggunakan  pendekatan  kualitatif,  kuantitatif, atau  gabungan  keduanya.  Artikel-artikel  yang dimasukkan  memerlukan  deskripsi  yang  jelas tentang  hubungan  dengan  keperawatan  serta dampak  potensialnya.  Kriteria  eksklusi  artikel yaitu artikel yang tidak relevan dengan
ISSN 2088-673X | 2597-8667
keperawatan, non-eksperimental, non- observasional, atau artikel tinjauan literatur.

## Hasil dan Pembahasan
Total artikel yang ditemukan berjumlah 3713 namun hanya 10 artikel yang masuk dalam kriteria. Peneliti  mendeskripsikan  terkait  definisi,  jenis, tujuan,  dampak,  hambatan,  aspek  etik  penerapan AI di keperawatan. Lebih lanjut lihat tabel 1.

## Definisi.
Artificial  Intelligence (AI)  atau  kecerdasan buatan  merupakan  simulasi  kecerdasan  manusia dalam  mesin  seperti  komputer  atau  robot  yang diprogram  untuk  meniru  fungsi  kognitif  manusia dengan pikiran manusia lainnya, seperti pembelajaran  dan  pemecahan  masalah  (Lee  & Yoon,  2021).  AI  adalah  istilah  umum  yang digunakan  untuk  menggambarkan  teknik  yang dikembangkan  untuk  mengajarkan  komputer meniru  fungsi  kognitif  seperti  manusia  misalnya belajar, penalaran, berkomunikasi, dan pengambilan keputusan (Robert, 2019).
AI  didefinisikan  sebagai  sistem  perangkat lunak  atau  perangkat  keras  yang  dirancang  oleh manusia  dengan  tujuan  yang  kompleks,  bertindak dalam dimensi fisik atau digital dengan memahami lingkungan melalui akuisisi data, menafsirkan data terstruktur  atau  tidak  terstruktur,  penalaran pengetahuan,  memproses  informasi  yang  berasal dari  data,  dan  memutuskan  tindakan  terbaik  yang harus  diambil  untuk  mencapai  tujuan  yang diberikan (AI HLEG, 2019).

## Jenis Artificial Intelligence
Beberapa penelitian keperawatan berbasis AI telah dilakukan. Penelitian terdahulu paling sering dilakukan  kepada  pasien  dewasa  dan  lansia  (von Gerich  et  al.,  2022).  Metode  AI  sebagian  besar mencakup  metode Machine  Learning (ML), Artificial  Neural  Network (ANN),  dan deep learning . Sumber data untuk melatih, menguji, dan memvalidasi teknologi berbasis AI adalah catatan kesehatan elektronik, kuesioner elektronik, sistem informasi, sensor, dan kamera atau set data gambar, dengan tipe data adalah data terstruktur, data tidak terstruktur, dan gambar. Teknik AI berfokus yang telah dilakukan berbasis pada pemodelan prediktif, Natural  Lengauge  Processing (NLP), computer vision, pengenalan  suara,  dan  perencanaan  atau penjadwalan (Seibert et al., 2021; von Gerich et al., 2022). Kategori ini memerlukan pendekatan yang
digunakan  untuk  mengatur  dan  memprioritaskan kegiatan dan dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi prosedur (Wahl et al., 2018).

## Tujuan Penerapan AI
Penerapan  AI  dalam  pelayanan  kesehatan bertujuan  untuk  melakukan  pencegahan  risiko, dukungan  perawatan  langsung,  dan  dukungan pengorganisasian perawatan (Seibert et al., 2021). Tujuan  lain  dalam  penerapan  AI  pada  pelayanan kesehatan yaitu pemantauan aktivitas dan kesehatan,  pengklasifikasian  data,  pendukung pengambilan  keputusan,  dan  penghasil  informasi untuk  koordinasi  dan  kontinuitas  perawatan (Seibert et al., 2021). Tujuan lain dari penerapan AI yakni  untuk  mendeteksi  risiko  jatuh,  pencegahan jatuh,  dan  klasifikasi  risiko  jatuh.  Tujuan  lebih lanjut  dengan  tingkat  spesifisitas  yang  tinggi adalah pengenalan, klasifikasi, pengurangan alarm, prediksi  risiko,  dan  klasifikasi  risiko  ulkus.  Dari segi manajemen keperawatan, AI sering digunakan untuk mengatasi masalah daftar nama perawat atau penjadwalan (Seibert et al., 2021; von Gerich et al., 2022).

## Dampak  Penggunaan  AI  bagi  Pelayanan Keperawatan
Perlu mengembangkan perspektif baru tentang  adopsi  teknologi  dan  mengidentifikasi hambatan  dalam  penerimaan  teknologi  di  antara perawat sama relevannya saat ini (Parthasarathy et al.,  2018).  Jumlah  penelitian  seputar  AI  dalam kedokteran dan kesehatan telah berkembang pesat selama  dekade  terakhir  (Tran  et  al.,  2019),  dan popularitas  baru-baru  ini  dalam  memperkenalkan AI  dalam  keperawatan  mulai  banyak  dilakukan. Seperti terlihat pada tabel 1.
Penerapan teknologi AI bertujuan mengumpulkan data kesehatan pribadi dari sensor pemantauan  rumah,  pelacak  aktivitas,  catatan kesehatan  elektronik  nasional,  dan  laporan perawatan  di  rumah  telah  dilakukan  oleh  peneliti (Ala-Kitula  et  al.,  2017).  Penerapan  AI  pada pelayanan  kesehatan  berdampak  pada  aktivitas fisik,  gerakan,  atau  respons  pasien.  Selain  itu, teknologi  AI  mampu  mendeteksi Length  of  Stay (LOS), kematian, ulkus, dan keterampilan mencuci tangan (Seibert et al., 2021).
Tang  et  al.,  (2019)  mengembangkan  sistem perencanaan  asuhan  keperawatan  berbasis cloud dan  menerapkan  penalaran  berbasis  kasus  dan penambangan teks untuk memfasilitasi
Faletehan Health Journal , 10 (1) (2023) 77-84 www. journal.lppm-stikesfa.ac.id/ojs/index.php/FHJ ISSN 2088-673X | 2597-8667
pengambilan  keputusan  perawat  di  panti  jompo. Dalam  studi  observasional  yang  berlangsung selama  6  bulan,  efisiensi  perumusan  rencana asuhan  keperawatan  dan  waktu  respons  dalam menangani  aplikasi  baru  meningkat,  sedangkan jumlah revisi rencana perawatan menurun. Waktu tunggu dokumen pendukung berkurang dari 24 jam sebelum  penerapan  sistem  menjadi  6,75  jam setelah implementasi,  dan waktu  yang  dihabiskan untuk  mencari  informasi  perawatan  kesehatan berkurang  dari  90  menjadi  20  menit,  sedangkan adopsi  layanan  perawatan  kesehatan  tradisional meningkat, dan tingkat keluhan penduduk menurun (Tang et al., 2019).
Xiong et al., (2019) mengevaluasi penggunaan sistem pemantauan kamera berkemampuan  AI  yang  dapat  diskalakan  untuk mendeteksi dan merekam jatuh dan memberi tahu perawat  untuk  melakukan  tinjauan  video  tentang insiden  tersebut  segera  setelah  setiap  kejadian. Dibandingkan dengan kelompok kontrol penduduk yang  juga  mengalami  jatuh  tetapi  tidak  dipantau oleh  sistem,  pengurangan  kunjungan  tim  medis darurat 75% ( p= 0. 001) dan penurunan kunjungan departemen darurat sebesar 80% ( p=0.003 ) (Xiong et al., 2019).
Cho et al., (2013) mengembangkan intervensi dukungan keputusan menggunakan model jaringan Bayesian untuk memprediksi ulkus yang diperoleh rumah  sakit  dan  menilai  efektivitasnya  pada prevalensi  luka  dan  LOS  di  ICU.  Pasien  dalam kelompok  intervensi  memiliki  penurunan  risiko
mengembangkan ulkus yang didapat di rumah sakit (OR  0,1;  P=<.001)  dan  LOS  yang  lebih  pendek (OR 0,67; P=<.001), sedangkan perawat menyatakan sikap yang baik terhadap penggunaan sistem  (Cho  et  al.,  2013).  Penelitian  lain mengembangkan sistem pakar untuk mengidentifikasi  tanda-tanda  awal  kerusakan fisiologis pada pasien rumah sakit dan melakukan evaluasi  terhadap  tingkat  transfer  ICU,  panggilan tim  darurat  medis,  dan  kematian  (Evans  et  al., 2015). Selama intervensi 1 tahun, transfer ICU dan panggilan tim darurat medis meningkat signifikan dan kematian menurun signifikan jika dibandingkan  tahun  praintervensi  untuk  pasien  di ruang  medis  dan  onkologi,  sedangkan  tidak  ada peningkatan  signifikan  yang  ditemukan  untuk pasien  di  ruang  trauma  bedah  non-ICU  (Evans  et al., 2015).
Yamamoto  et  al.,  (2020)  menggunakan  ML untuk mengevaluasi keterampilan mencuci tangan mahasiswa  keperawatan  dan  melaporkan  bahwa, ketika  membandingkan  siswa  3  bulan  setelah pelatihan  terakhir,  keterampilan  mencuci  tangan hampir  identik.  Penelitian  lain  menggunakan  ML untuk  menilai  apakah  fitur  kepegawaian  ICU dikaitkan  dengan  peningkatan  kematian  rumah sakit,  LOS,  dan  durasi  ventilasi  mekanis, menunjukkan  hasil  terbaik,  dengan  kematian rumah sakit yang lebih rendah dan ICU LOS yang lebih pendek (Zampieri et al., 2019).

## Tabel 1. Hasil Tinjauan Literature
Penulis, Tahun Setting Hasil Manfaat Tantangan Ala-Kitula et al., (2017) Komunitas Mengumpulkan data kesehatan pribadi  dari  sensor  pemantauan rumah,  pelacak  aktivitas,  catatan kesehatan  elektronik  nasional,  dan laporan  perawatan  di  rumah  telah dilakukan oleh peneliti N/A Seibert et al., (2021). Rumah Sakit Dampak pada aktivitas fisik, gerakan, atau respons pasien, mendeteksi Length  of  Stay (LOS), kematian,  ulkus,  dan  keterampilan mencuci tangan N/A Tang et al., (2019) Panti Jompo Memfasilitasi pengambilan keputusan perawat di panti jompo N/A
Xiong et al., (2019) Rumah Sakit Mendeteksi  dan  merekam  pasien jatuh,  dan  memberi  notifikasi  untuk cek video N/A Cho et al., (2013) Rumah  Sakit, ICU Menurunkan risiko ulkus dan menurunkan LOS pasien di ICU Infrastruktur teknologi, keandalan,  presisi,  dan validasi data Evans et al., (2015) Rumah  Sakit, ICU Menurunkan Mortality dan morbidity N/A Zampieri et al., (2019) Rumah  sakit, ICU Kematian  rumah  sakit  yang  lebih rendah  dan  ICU  LOS  yang  lebih pendek N/A Yamamoto et al., (2020) Pendidikan Mengevaluasi keterampilan mencuci tangan N/A Ye et al., (2020) Rumah sakit Menurunkan risiko jatuh pasien Infrastruktur teknologi, keandalan,  presisi,  dan validasi data Ambagtsheer et al., (2020) Rumah sakit Identifikasi Kelemahan pada pasien Peraturan Perlindungan Data,  kualitas database , kemampuan tenaga kesehatan tentang kapasitas, kemampuan, dan kemauan untuk menghasilkan  input  data dengan akurasi tinggi

## Hambatan Penerapan AI dalam Keperawatan
Hambatan  penerapan  AI  seperti  tercantum dalam  Tabel  1  khususnya  asuhan  keperawatan dapat  meliputi  infrastruktur  teknologi,  keandalan, presisi,  dan  validasi  data  (Amato  et  al.,  2018; Ambagtsheer et al., 2020; Cho et al., 2013; Ye et al.,  2020).  Persyaratan  yang  perlu  dipenuhi  juga terkait  peraturan  perlindungan  data,  kualitas database ,  kemampuan  tenaga  kesehatan  tentang kapasitas,  kemampuan,  dan  kemauan  untuk menghasilkan  input  data  dengan  akurasi  tinggi (Ambagtsheer  et  al.,  2020).  Tantangan  dan hambatan  yang  dilaporkan  menargetkan  akurasi pengenalan,  integrasi  dengan  jaringan  sensor, privasi,  keamanan,  interaksi  manusia-mesin  dan gangguan  kognisi  pengguna,  penerimaan,  dan biaya  (Al-Shaqi  et  al.,  2016;  Krishnan  & Pugazhenthi, 2014).
Langkah penting menuju manfaat yang lebih luas dari teknologi berbasis AI untuk keperawatan yaitu  identifikasi  domain  yang  menyajikan  nilai tambah aktual untuk keperawatan (Robert, 2019). Perawat baik sebagai pengguna potensial teknologi berbasis  AI  maupun  sebagai  ahli  perawatan profesional,  berada  dalam  posisi  kunci  untuk membentuk  dan  memimpin  evolusi  AI  modern dalam  keperawatan  (McGrow,  2019).  Meskipun
keahlian  klinis  dan  penelitian  perawat  dapat memainkan  peran  penting  dalam  merancang bersama teknologi yang relevan dengan keperawatan, tingkat  keterlibatan perawat  saat  ini dalam penelitian dan desain bersama teknologi ini masih belum signifikan (Buchanan et al., 2020).
Perawat  minim  keterlibatan  dalam  fase analisis, pengembangan dan desain awal pengobatan presisi dan AI, hanya disertakan untuk menyumbangkan  keahlian  dalam  fase  akhir pengujian ketika dapat digunakan lebih awal dalam proses (Zhou et al., 2021). Kurangnya kosakata dan pemahaman umum antara para ahli dalam domain keperawatan dan teknologi selanjutnya disarankan untuk  menjadi  penghalang  bagi  keterlibatan perawat  dalam  penelitian  AI  dan  desain  bersama (Buchanan  et  al.,  2020).  Dengan  mengumpulkan bukti penelitian terkini tentang teknologi berbasis AI  dalam  keperawatan,  kesenjangan  dalam pengetahuan,  definisi  standar,  konsep,  dan  teori untuk AI dalam keperawatan dapat dipersempit.

## Aspek  Etik  dan  Legal  Penerapan  AI  dalam Keperawatan
Aspek  etik  dan  legal  penggunaan artificial intelligence (AI)  dalam  pelayanan  keperawatan adalah hal yang penting untuk diperhatikan. Etika
Faletehan Health Journal , 10 (1) (2023) 77-84 www. journal.lppm-stikesfa.ac.id/ojs/index.php/FHJ ISSN 2088-673X | 2597-8667
keperawatan
mengandung unsur-unsur pengorbanan, dedikasi, pengabdian, dan hubungan antara  perawat  dengan  klien,  dokter,  sejawat perawat,  diri  sendiri,  keluarga  klien,  dan pengunjung.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  AI dalam pelayanan keperawatan harus memperhatikan prinsip etik dan aturan hukum yang berlaku.
Penggunaan  AI  dalam  asuhan  keperawatan menimbulkan  pertimbangan  etis  yang  perlu ditangani. American  Nurses  Association (ANA) telah  mengeluarkan  pernyataan  posisi  yang memberikan contoh praktis AI dalam keperawatan dan membahas pertimbangan etis dengan menggunakan  pendekatan  sistematis  berdasarkan prinsip  inti  dalam  literatur  untuk  menganalisis kesesuaian aplikasi AI dalam praktik (ANA Center for Ethics and Human Rights, 2022). Kemampuan beradaptasi  untuk  berubah  dalam  diagnostik, terapi,  dan  praktik  menjaga  keselamatan  dan privasi pasien merupakan hal paling penting dalam penerapan AI (Rigby, 2019; Robert, 2019). Sebuah studi menunjukkan bahwa pertimbangan etis dalam perawatan  kesehatan  AI  mencakup  transparansi, akuntabilitas, privasi, dan keamanan (Karimian et al.,  2022;  Kluge,  2020).  Oleh  karena  itu,  penting untuk  mempertimbangkan  pertimbangan  etis  ini ketika menggunakan AI dalam asuhan keperawatan  untuk  memastikan  bahwa  AI digunakan  dengan  cara  yang  penuh  kasih,  aman, dan etis (McCarthy, 2019).
Perawat  dapat  memastikan  penggunaan  AI secara etis dalam layanan kesehatan dengan terlibat langsung  dalam  proses  pembuatan  konsep, pengembangan,  dan  implementasi  AI,  terutama ketika  AI  berdampak  pada  praktik  keperawatan (Karimian  et  al.,  2022). American  Nurses Association (ANA)  menyatakan  bahwa  perawat dalam menggunakan AI harus mempertimbangkan bagaimana AI diintegrasikan ke dalam praktik dan menyadari  cara-cara  yang  dapat  membantu  dan berpotensi mencederai pasien secara individu dan berkelompok (ANA Center for Ethics and Human Rights,  2022).  Pemangku  kepentingan  harus didorong  untuk  fleksibel  dalam  menggabungkan AI  (Rigby,  2019).  Masalah  etik  seputar  AI  di bidang kesehatan sangat luas dan perlu diidentifikasi  dan  ditangani  secara  memadai dengan cara terbaik berdasarkan informasi berbasis bukti  (Kluge,  2020;  McCarthy,  2019).  Perawat harus  terlibat  dalam  semua  fase  pengembangan proyek,  mulai  dari  mendefinisikan  masalah  yang
harus  dipecahkan  hingga  mengevaluasi  hasil penggunaan  AI  (Karimian  et  al.,  2022).  Dengan memproduksi AI yang sesuai dengan etik, perawat dapat  membantu  menyelesaikan  kegiatan  dan meminimalkan  atau  menghindari  risiko medical error (ANA Center for Ethics and Human Rights, 2022; von Gerich et al., 2022).

## Simpulan
Penerapan  AI  dalam  pelayanan  keperawatan telah menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan kualitas pelayanan keperawatan. AI dapat  membantu  meningkatkan  efisiensi  dan akurasi diagnosis penyakit, memperbaiki pengambilan  keputusan  klinis,  dan  meningkatkan kualitas  perawatan  pasien  secara  keseluruhan. Namun, masih ada beberapa tantangan yang perlu diatasi, seperti masalah privasi dan keamanan data, kurangnya ketersediaan data klinis yang berkualitas, dan kekhawatiran tentang penggantian peran manusia dalam pelayanan keperawatan.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  lebih  banyak penelitian dan pengembangan dalam bidang AI di pelayanan  keperawatan.  Hal  ini  penting  untuk memastikan  bahwa  penggunaan  AI  dalam pelayanan  keperawatan  efektif,  efisien,  dan  dapat diterima secara etis dan sosial. Dalam pengembangan  AI  untuk  keperawatan,  harus dilakukan  dengan  memperhatikan  aspek  legal, etika,  dan  sosial,  serta  memastikan  bahwa teknologi  yang  digunakan  memenuhi  standar keamanan  dan  privasi  data  yang  ketat.  Dengan demikian,  penggunaan  AI  dalam  pelayanan keperawatan dapat memberikan manfaat besar bagi pasien  dan  tenaga  medis,  serta  meningkatkan kualitas perawatan pasien secara keseluruhan.

## Referensi
AI HLEG: High-Level Expert Group on Artificial intelligence. (2019). A Definition of AI: Main Cababilities  and  Disciplines .  European Commission.
Ala-Kitula,  A.,  Talvitie-Lamberg,  K.,  Tyrvainen, P.,  &  Silvennoinen,  M.  (2017).  Developing Solutions  for  Healthcare  —  Deploying Artificial  Intelligence  to  an  Evolving  Target.
2017 International Conference on Computational  Science  and  Computational Intelligence (CSCI) , 1637–1642.
https://doi.org/10.1109/CSCI.2017.285
Al-Shaqi, R., Mourshed, M., & Rezgui, Y. (2016).
Progress  in  ambient  assisted  systems  for
independent living by the elderly.
SpringerPlus , 5 (1), 624. https://doi.org/10.1186/s40064-016-2272-8
Amato,  F.,  Bianchi,  S.,  Comai,  S.,  Crovari,  P.,
Pasquarelli, M.  G.  G.,  Imtiaz,  A.,  Masciadri, A., Toldo, M., & Yuyar, E. (2018). CLONE. Proceedings  of  the  4th  EAI  International
Conference on Smart Objects and Technologies  for  Social  Good  -  Goodtechs ’18 , 255–260. https://doi.org/10.1145/3284869.3284906
Ambagtsheer,  R.  C.,  Shafiabady,  N.,  Dent,  E.,
Seiboth,  C.,  &  Beilby,  J.  (2020).  The application  of  artificial  intelligence  (AI) techniques  to  identify  frailty  within  a residential  aged  care  administrative  data  set. International Journal of Medical Informatics , 136 , 104094. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.10409
4
ANA Center for Ethics and Human Rights. (2022).
The  Ethical  Use  of  Artificial  Intelligence  in Nursing Practice .
Buchanan, C., Howitt, M. L., Wilson, R., Booth, R.
G.,  Risling,  T.,  &  Bamford,  M.  (2020).
Predicted Influences of Artificial Intelligence on the Domains of Nursing: Scoping Review. JMIR Nursing , 3 (1), e23939.
https://doi.org/10.2196/23939
Cho, I., Park, I., Kim, E., Lee, E., & Bates, D. W.
(2013).  Using  EHR  data  to  predict  hospital- acquired pressure ulcers: A prospective study of  a  Bayesian  Network  model. International Journal  of  Medical  Informatics , 82 (11),
1059–1067.
https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2013.06.01 2
Evans, R. S., Kuttler, K. G., Simpson, K. J., Howe,
S.,  Crossno,  P.  F.,  Johnson,  K.  v,  Schreiner, M.  N.,  Lloyd,  J.  F.,  Tettelbach,  W.  H., Keddington, R. K., Tanner, A., Wilde, C., & Clemmer, T. P. (2015). Automated detection of  physiologic  deterioration  in  hospitalized patients. Journal  of  the  American  Medical Informatics  Association , 22 (2),  350–360. https://doi.org/10.1136/amiajnl-2014-002816
Karimian,  G.,  Petelos,  E.,  &  Evers,  S.  M.  A.  A.
(2022). The ethical issues of the application of artificial intelligence in healthcare: a systematic  scoping  review. AI  and  Ethics ,
2 (4),
539–551. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00131-7
Kluge,  E.-H.  W.  (2020).  Artificial  intelligence  in healthcare: Ethical considerations. Healthcare Management Forum , 33 (1), 47–49. https://doi.org/10.1177/0840470419850438 Krishnan,  R.  H.,  &  Pugazhenthi,  S.  (2014).
Mobility  assistive  devices  and  self-transfer robotic  systems  for  elderly,  a  review. Intelligent  Service  Robotics , 7 (1),  37–49. https://doi.org/10.1007/s11370-013-0142-6 Lee,  D.,  &  Yoon,  S.  N.  (2021).  Application  of Artificial  Intelligence-Based  Technologies  in the  Healthcare  Industry:  Opportunities  and Challenges. International Journal of
Environmental  Research  and  Public  Health , 18 (1), 271. https://doi.org/10.3390/ijerph18010271
Matheny, M. E., Whicher, D., & Thadaney Israni,
S.  (2020).  Artificial  Intelligence  in  Health Care. JAMA , 323 (6), 509. https://doi.org/10.1001/jama.2019.21579
McCarthy, M. K. (2019). Artificial Intelligence in
Health:  Ethical  Considerations  for  Research and Practice . HIMSS. McGrow, K. (2019). Artificial intelligence:  Essentials for nursing. Nursing , 49 (9),
46–49. https://doi.org/10.1097/01.NURSE.00005777
16.57052.8d
Parthasarathy,  R.,  Steinbach,  T.,  Knight,  J.,  & Knight,  L.  (2018).  Framework  to  Enhance Nurses’ Use of EMR. Hospital Topics , 96 (3), 85–93.
https://doi.org/10.1080/00185868.2018.1488 545 Rigby, M. J. (2019). Ethical Dimensions of Using Artificial  Intelligence  in  Health  Care .  AMA Journal of Ethics.
Robert,  N.  (2019).  How  artificial  intelligence  is changing  nursing. Nursing  Management , 50 (9),
30–39. https://doi.org/10.1097/01.NUMA.00005789
88.56622.21
Seibert,  K.,  Domhoff,  D.,  Bruch,  D.,  Schulte- Althoff, M., Fürstenau, D., Biessmann, F., & Wolf-Ostermann,  K.  (2021).  Application Scenarios  for  Artificial  Intelligence  in Nursing  Care:  Rapid  Review. Journal  of Medical  Internet  Research , 23 (11),  e26522. https://doi.org/10.2196/26522
Stokes,  F.,  &  Palmer,  A.  (2020).  Artificial Intelligence  and  Robotics  in  Nursing:  Ethics of  Caring  as  a  Guide  to  Dividing  Tasks
Faletehan Health Journal , 10 (1) (2023) 77-84 www. journal.lppm-stikesfa.ac.id/ojs/index.php/FHJ ISSN 2088-673X | 2597-8667
Between AI and Humans. Nursing Philosophy , 21 (4). https://doi.org/10.1111/nup.12306
Tang, V., Siu, P. K. Y., Choy, K. L., Lam, H. Y., Ho, G. T. S., Lee, C. K. M., & Tsang, Y. P. (2019). An adaptive clinical decision support system  for  serving  the  elderly  with  chronic diseases  in  healthcare  industry. Expert
Systems , 36 (2), e12369. https://doi.org/10.1111/exsy.12369
Tran, B., Vu, G., Ha, G., Vuong, Q.-H., Ho, M.-T., Vuong, T.-T., La, V.-P., Ho, M.-T., Nghiem, K.-C.,  Nguyen,  H.,  Latkin,  C.,  Tam,  W., Cheung, N.-M., Nguyen, H.-K., Ho, C., & Ho, R.  (2019).  Global  Evolution  of  Research  in Artificial Intelligence in Health and Medicine: A  Bibliometric  Study. Journal  of  Clinical
Medicine , 8 (3), 360.
https://doi.org/10.3390/jcm8030360 von Gerich, H., Moen, H., Block, L. J., Chu, C. H.,
DeForest,  H.,  Hobensack,  M.,  Michalowski, M.,  Mitchell,  J.,  Nibber,  R.,  Olalia,  M.  A., Pruinelli, L., Ronquillo, C. E., Topaz, M., & Peltonen, L.-M. (2022). Artificial Intelligence -based  technologies  in  nursing:  A  scoping literature review of the evidence.
International Journal of Nursing Studies , 127 , 104153. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2021.10415
3
Wahl,  B.,  Cossy-Gantner,  A.,  Germann,  S.,  & Schwalbe, N. R. (2018). Artificial intelligence (AI) and global health: how can AI contribute to  health  in  resource-poor  settings? BMJ Global Health , 3 (4), e000798.
https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018-000798 Xiong, G. L., Bayen, E., Nickels, S., Subramaniam, R., Agrawal, P., Jacquemot, J., Bayen, A. M., Miller, B., & Netscher, G. (2019). Real-time video  detection  of  falls  in  dementia  care facility  and  reduced  emergency  care. The
American  Journal  of  Managed  Care , 25 (7),
314–315.
Yamamoto,  K.,  Yoshii,  M.,  Kinoshita,  F.,  &
Touyama,  H.  (2020).  Classification  vs Regression  by  CNN  for  Handwashing  Skills Evaluations  in  Nursing  Education. 2020
International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC) , 590–593. https://doi.org/10.1109/ICAIIC48513.2020.9
064974
Ye, C., Li, J., Hao, S., Liu, M., Jin, H., Zheng, L.,
Xia,  M.,  Jin,  B.,  Zhu,  C.,  Alfreds,  S.  T., Stearns,  F.,  Kanov,  L.,  Sylvester,  K.  G., Widen,  E.,  McElhinney,  D.,  &  Ling,  X.  B. (2020).  Identification  of  elders  at  higher risk for  fall  with  statewide  electronic  health records  and  a  machine  learning  algorithm. International Journal of Medical Informatics , 137 , 104105. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.10410
5
Zampieri, F. G., Salluh, J. I. F., Azevedo, L. C. P., Kahn,  J.  M.,  Damiani,  L.  P.,  Borges,  L.  P., Viana, W. N., Costa, R., Corrêa, T. D., Araya, D. E. S., Maia, M. O., Ferez, M. A., Carvalho, A. G. R., Knibel, M. F., Melo, U. O., Santino, M. S., Lisboa, T., Caser, E. B., Besen, B. A. M.  P.,  …  Soares,  M.  (2019).  ICU  staffing feature phenotypes and their relationship with patients’ outcomes: an unsupervised machine learning  analysis. Intensive  Care  Medicine ,
45 (11),
1599–1607. https://doi.org/10.1007/s00134-019-05790-z
Zhou, Y., Li, Z., & Li, Y. (2021). Interdisciplinary collaboration between nursing and engineering in health care: A scoping review. International Journal of Nursing Studies , 117 , 103900. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2021.10390
0