## Studi Literatur Regulasi dan Etika Artificial Intelligence
(AI) dalam Kebijakan Kedokteran Presisi (Precision Medicine)
Faisal Asadi 1
1 Departmen Ilmu Komputer, Sekolah Ilmu Komputer, Universitas Bina Nusantara
1 faisal.asadi@binus.ac.id

## Abstract
The  rapid  development  of  Artificial  Intelligence  (AI)  technology  in  the  last  decade  has  successfully  become  the  center  of attention of academics and scientists. Not only academics and scientists but AI have managed to creep into the world of health and medicine. AI in precision medicine has become a viral topic discussed in various scientific forums worldwide. The accuracy and precision of AI in helping doctors make diagnoses is a hotly discussed research topic because it concerns the ethics and regulation of AI itself. The rise of research examining AI's regulation and ethics in precision medicine is the basis for this research, which will review and conduct a literature study from the Scopus database of reputable international journals. In this literature study, we found several aspects that need to be regulated and reviewed regarding the ethics of AI in precision medicine. After conducting a comprehensive review, the aspects found include transparency and explanation, privacy and data protection, bias and fairness, safety and security, accountability and responsibility, and collaboration and global standards. Some of the urgency of AI ethics in precision medicine are discussed in this research paper, such as equality in access and affordability, patient safety and quality of care, regulatory oversight, and global standards.
Keywords: artificial intelligence, regulations and ethics, precision medicine, health.

## Abstrak
Pesatnya perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) dalam dekade terakhir ini berhasil menjadi pusat perhatian para akademisi dan ilmuan. Tidak hanya akademisi dan ilmuan, tetapi AI juga berhasil merambat ke dalam dunia kesehatan dan kedoketaran. AI in precision medicine menjadi topik yang sangat viral diperbincangkan dalam berbagai forum ilmiah di belahan dunia. Akurasi dan ketapatan AI dalam membantu dokter melakukan diagnosis menjadi suatu topik penelitain yang sedang hangat diperbincangkan karena menyangkut etika dan regulasi dari AI itu sendiri. Maraknya penelitian yang mengkaji tentang regulasi dan etika dari AI dalam kedokteran presisi (precision-medicine) menjadi landasan penelitian ini utnuk meninjau ulang dan  melakukan  studi  literatur  yang bersumber  pada database jurnal  internasional bereputasi yaitu Scopus-database. Dalam studi literatur penelitian ini, kami menemukan beberapa aspek yang perlu diregulasikan dan ditinjau ulang kembali dari segi etika  dari AI  in  precision  medicine. Aspek  yang  ditemukan  setelah  melakukan review secara comprehensive seperti  aspek transparansi dan penjelasan, privasi dan perlindungan data, aspek bias dan fairness , keselamatan dan keamanan, akuntabilitas dan tanggung jawab, serta kolaborasi dan standar global. Beberapa urgensi pentingnya etika AI dalam precision medicine juga dibahas dalam paper penelitian in, seperti kesetaraan dalam akses dan keterjangkauan, keselamatan pasien dan kualitas pelayanan, pengawasan  peraturan  dan  kerangka hukum,  efek  jangka panjang dan  konsekuensi,  pendidikan dan kesadaran  masyarakat. Selain daripada itu, dalam paper penelitian ini penulis juga memberikan pemaparan terkait trend- research dari AI in precision medicine yang diulas secara detail dan komprehensif.
Kata kunci: artificial intelligence , regulasi dan etika, kedokteran presisi, kesehatan.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International
1. Pendahuluan
Teknologi Artificial  Intelligence  (AI) adalah  suatu terobosan yang mutakhir dan perkembangan pesat yang terjadi  dalam  bidang  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (TIK). AI terbukti ampuh dalam perannya menjawab  serta  menangani  berbagai  tantangan  dan masalah yang dihadapi oleh manusia dalam kehidupan sehari-hari[1].  Beberapa  sektor  pada  saat  ini  sudah menggunakan  teknologi  AI  yang  dapat  membantu kinerja  mereka  dalam  bidangnya,  sehingga  kinerja yang  didapatkan  lebih  efektif  dan  efesian  dalam bidangnya[2].  Beberapa  sektor  tersebut  diantaranya adalah,  sektor  Teknologi  infomasi  dan  komunikasi (TIK),  sektor  ekonomi  dan  pembangunan  terutama dalam  kajian  keuangan  dan  perbankan.  Selanjutnya juga  merambah  pada  sektor  ekonomi  dan  parawisata
kreatif,  pendidikan  dan  kebudayaan,  transportasi  dan lalu  lintas,  dan  yang  terakhir  adalah  sektor  kesehatan dan  kedokteran  atau  yang  dikenal  sebagai precision medicine.
Beberapa  dampak  positif  yang  didapatkan  dari teknologi  AI  adalah  seperti  efesiennya  dalam menghemat waktu (time-consuming) yang lebih efektif jika  dibandingkan  tanpa  melibatkan  teknologi  AI  itu sendiri[3]. Selain itu teknologi AI juga bisa menghemat biaya (cost-saving) jika  dibandingkan  dengan  model konvensional lainnya yang tidak melibatkan teknologi AI, serta dengan teknologi AI juga mempunyai tingkat keakurasian  yang  sangat  tinggi (high-accuracy) , ketepatan yang tinggi (high-precision) dalam melakukan  klasifikasi  dan  prediksi  dalam  berbagai kasus  yang  melibatkan  AI  dalam  penggunaannya  [4].
Tidak  hanya  itu,  dengan  melibatkan  AI  juga  bisa menekan rendahnya tingkat kesalahan oleh manusia itu sendiri  dalam  melakukan  pekerjaannya  atau  yang sering disebut sebagai human-error [5].
Tidak  hanya  memberikan  dampak  yang  positif,  dari teknologi  AI,  tetapi  seperti  yang  kita  ketahui bahwasanya  teknologi  AI  juga  seperti  dua  sisi  mata pisau  yang  bisa  menyerang  pengguna  apabila  tidak digunakan  dengan  tepat  [6],  [7].  Beberapa  dampak negatif  dari  teknologi  AI  adalah  makin  sedikit  dan sempitnya  lapangan  pekerjaan  yang  yang  mempinyai sifat  sebagai  rutinitas  karena  dengan  AI  yang mempunyai autonomous system dapat menghendel dan mengerjakan  pekerjaan  yang  bersifat  rutinitas  [8]. Selain  itu,  dampak  negatif  dari  AI  adalah  masalah keamanan  data  dikarenakan  dengan  meningkatnya penggunaan  AI  dalam  pengawasan (security) seperti pengenalan wajah (face recognition) , dan analisis data (data  analytics) menimbulkan  kekhawatiran  tentang privasi  individu  serta  adanya risiko  yang  ditimbulkan dari pemantauan yang mengganggu dan penyalahgunaan data jika tidak diatur dengan benar [9]. Hal yang paling krusial dan tidak kalah penting adalah terkait  bagaimana  regulasi,  etika  dan  moral  dalam menggunakan  AI  dalam  prakteknya  di  kehidupan sehari-hari[9].
Pentingnya  regulasi  dan  etika  dalam  menggunakan teknologi  AI  dalam  berbagai  sektor  menjadi perbincangan  publik  dan  sorotan  pemerintah  di berbagai  belahan  negara  terutama  negara  maju  yang sudah  lebih  awal  membangun  menggunakan,  dan mengembangkan  teknologi  AI  [10].  Pada  tahun  2010 awal  menjadi  tahun  permulaan  dan  perbincangan publik  karena  diadakan  diskusi  pertama  tentang regulasi dan etika dari AI terkait pertimbangan etis dan formula  dalam  meregulasikan  penggunaan  AI  [11]. Selanjutnya  pada  tahun  2018,  kembali  disoroti  lebih dalam  serta  mengambil  langkah  yang  signifikan  oleh negara-negara  eropa  atau Uni  Europe  (UE) terkait pedoman  etika  AI  yang  dapat  dipercaya  [12]. Selanjutnya  pada  tahun  2020  UE  mengusulkan peraturan AI yaitu berbentuk kerangka legislatif yang komprehensif  untuk  AI,  serta  menguraikan  peraturan tentang  transparansi,  akuntabilitas,  dan  pertimbangan etis [13].
Pentingnya meregulasikan etika dan moral dari AI itu sendiri juga harus menyadari bahwasanya pendekatan regulasi  AI  di  berbagai  negara  dan  wilayah  berbeda- beda, dan diskusi mengenai topik ini terus berkembang secara  global.  Beberapa  negara  sedang  dalam  proses merumuskan  atau  menyempurnakan  peraturan  terkait AI  untuk  mengatasi  masalah  etika,  privasi,  dan keamanan yang terkait dengan teknologi AI. Beberapa sektor  vital  yang  perlu  dan  penting  dalam meregulasikan  AI  adalah  keuangan  dan  perbankan, serta  kesehatan  dan  kedokteran  [14].  Penerapan  AI dalam  kesehatan  dan  kedokteran  menjadi  sorotan utama di beberapa tahun terakhir ini sehingga menjadi landasan  dalam  penulis  membuat  penelitian  ini.  Di
samping  itu,  pentingnya  menyoroti  regulasi  dan  etika dari  AI  dalam  kesehatan  dan  kedokteran  yang dinamakan  dengan precision  medicine menjadi  topik utama  yang  akan  dibahas  dalam  paper  penelitian  ini dengan memberikan uraian dari literatur yang jelas dan komprehensif  terkait  regulasi  dan  etika  AI  dalam precision medicine yang akan dibahas dan didiskusikan di bagian sub-bab berikutnya.
Beberapa literatur dan referensi yang membahas terkait regulasi  dan  etika  penggunaan  AI  dalam precision medicine akan dibahas secara komprehensif pada sub- bab  ini  secara  mendetail  dan  menyeluruh.  Beberapa aspek-aspek  penting  dari literature  review yang  akan dibahas  adalah  seperti  metode  AI  yang  digunakan dalam precision  medicine ,  jenis  penyakit  yang  bisa dibantu  dengan  AI,  tingkat  akurasi  dari  metode  AI dalam precision  medicine ,  dan  yang  menjadi  poin utama dan paling penting adalah menyoroti bagaimana regulasi atau kebijakan serta etika dalam pengembangan AI  in  precision  medicine .  Beberapa penelitian menyoroti terkait regulasi dan etika AI dari beberapa  kasus  dalam  bidang precision  medicine terutama  dalam  bidang  onkologi  presisi (precision oncology) seperti  yang  diulas  dalam  penelitian  yang berasal  dari  negara  Iran  membahas  tentang  etika  dari AI dari sudut pandang terkait privasi dan otonomi dari pasien (patient  privacy  and  autonomy) [15],  [16]. Penelitian  lainnya  disusul  dari  Megan  Doerr  dan Meeder  Sara  yang  mengatakan  bahwa  teknologi  AI sekarang  digunakan  dalam  pengoalahan  data  medis secara  masif  tapi  bagaimana  dengan  aturan  yang berlaku  sebenarnya  yang  harus  diperaktekkan  dalam dunia riset terutama dalam penelitian yang menggunakan sistem trial-error pada subjek penelitian mahkluk  hidup  terutama  pada  manusia (human- subject) [17], [18].
Selain  itu,  banyaknya  AI  digunakan  dalam  berbagai kasus  dalam precision  medicine digunakan  sebagai tools atau alat yang membantu kinerja tenaga kesehatan seperti  dokter,  perawat,  dan  tenaga  kesehatan  lainnya yang membutuhkan analisis dan diagnosis penunjang. Penunjang  yang  dimaksud  adalah  seperti  prediksi, klasifikasi,  serta  deteksi  pada  berbaga  kasus  penyakit manusia.  Beberapa  jenis  penyakit  yang  sering menggunakan teknologi AI dalam kasus penunjangnya akan  dibahas  pada  bagian  di  bawah  ini.  Beberapa metode  atau  teknologi  AI  yang  banyak  digunakan dalam precision  medicine seperti  pada  kasus pembacaan  hasil  gambar  berupa  radiologi  seperti rontgen dada (chest x-ray), diagnsosis gambar berupa Computer Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging  (MRI). AI  digunakan  dan  berperan  penting untuk  membantu  analisis  gambar  untuk  deteksi  dini kelainan  dan  penyakit,  serta  membantu  tenega kesehatan  untuk  interpretasi  hasil  dari x-ray ,  serta mengidentifikasi pola dan anomali (anomaly detection) pada  paru-paru  [19].  Selanjutnya  dalam  dukungan keputusan  klinis (decision  support  system) ,  AI digunakan untuk memberikan peringatan secara akurat
(real-time) kepada  penyedia  layanan  kesehatan  untuk potensi  masalah,  interaksi  obat,  atau  penyimpangan dari protokol standar dari AI itu sendiri [15].  Selain itu, AI  juga  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam memprediksi hasil rontgen pasien dan mengidentifikasi individu  berisiko  tinggi  untuk  intervensi  serta pencegahan dini [15].  Selain dari hal yang disebutkan di atas, beberapa metode AI juga bisa dijadikan sebagai metode untuk pemantauan kesehatan dengan menggunakan  metode Natural  language  processing (NLP).  AI  dapat  menganalisis  percakapan  pasien berdasarkan data teks tertulis untuk mendeteksi tanda- tanda  masalah  kesehatan  mental (mental  illness) , sehingga memungkinkan dilakukan intervensi dini, dan penanganan bisa dilakukan lebih awal  [20]. Beberapa penyakit  yang  bisa  dibantu  oleh  AI  seperti  penyakit kanker,  AI  dapat  digunakan  untuk  deteksi  dini (early detection) melalui  analisis  data  gambar  pencitraan medis (medical image) seperti citra mammogram, CT- Scan ,  dan  slide  patologi (pathology  slide) .  Selain  itu dalam  kasus  penyakit  kanker  AI  berperan  dalam pemodelan  prediktif  dalam  membantu  menilai  risiko kanker dan mengoptimalkan rencana pengobatan, serta AI  juga  bisa  digunakan  pendekatan  pengobatan  yang dipersonalisasi (personalized medicine) untuk pengobatan  kanker  dengan  cara  memanfaatkan  AI untuk  menganalisis  data  genomik  manusia (human genome) [14].  Selanjutnya  adalah  penyakit  syaraf (neuro diseases) , dimana AI juga bisa berperan penting dalam  penanganan  kasus  penyakit  seperti  ini  dengan berkontribusi terhadap diagnosis dini (early diagnosis) . Kondisi  seperti  penyakit  Alzheimer  dan  Parkinson melalui  analisis  data  pencitraan  otak,  dan  analisis gelombang  otak Echoencephalograph  (EEG) serta pemodelan  prediktif  membantu  dalam  menilai  risiko stroke atau penyakit neurodegeneratif. Selain daripada itu,  penyakit  yang  bisa  dibantu  dengan  AI  adalah penyakit yang sering ditemukan pada masyarakat yaitu pernafasan atau paru-paru. AI digunakan menganalisis data pencitraan medis untuk membantu diagnosis dini kondisi  seperti pneumonia,  pneumonia  thorax ,  dan kanker  paru-paru (lung  cancer) dapat  dilakukan pemodelan  prediktif  membantu  memantau  kondisi pernafasan dan memprediksi eksaserbasi [17].
AI  telah  menunjukkan  potensi  yang  signifikan  dalam meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  untuk  diagnosis, serta  prediksi  penyakit.  Algoritma machine  learning, deep  learning, khususnya  dalam  pencitraan  medis, telah berhasil mengidentifikasi pola halus dan kelainan yang  mungkin  luput  dari  pandangan  manusia. Misalnya,  dalam  radiologi  diagnostik,  sistem  yang didukung AI menganalisis gambar medis seperti x-ray, CT-Scan, dan  MRI,  sehingga  membantu  tenaga kesehatan  dalam  mendeteksi  dini  kondisi  seperti kanker,  penyakit  kardiovaskular,  dan  gangguan neurologis lainnya. Kemampuan AI untuk memproses data  pencitraan  dalam  jumlah  besar (massive  data) dengan cepat, serta konsisten dalam berkontribusi pada diagnosis  yang  lebih  cepat  dan  tepat,  yang  pada
akhirnya meningkatkan hasil diagnosis dan penanganan pasien [1].
Selanjutnya,  pemodelan  AI  prediktif  telah  terbukti bermanfaat  dalam  menilai  risiko  berkembangnya penyakit  tertentu.  Algoritma  AI  dapat  menghasilkan profil risiko yang dipersonalisasi dengan menganalisis beragam  data  pasien,  termasuk  informasi  genetik (genetic  information) ,  faktor  gaya  hidup (lifestyle factor) ,  dan  riwayat klinis (medical  records). Dengan menggunakan model-model ini memungkinkan praktisi  layanan  kesehatan  untuk  mengidentifikasi individu  yang  berisiko  lebih  tinggi  terkena  diabetes, penyakit kardiovaskular, dan kanker tertentu, sehingga memungkinkan  dilakukannya  intervensi  pencegahan yang  ditargetkan  [17].  Keakuratan  dan  efisiensi  yang ditawarkan  AI  dalam  prediksi  penyakit  memberikan dukungan  untuk  tenaga  kesehatan  untuk  mengambil tindakan  proaktif,  sehingga  berpotensi  mengurangi beban  penyakit  kronis  dan  meningkatkan  hasil kesehatan  masyarakat  secara  keseluruhan.  Seiring berkembangnya teknologi AI, penelitian, validasi, dan kolaborasi  berkelanjutan  antara  AI  dan  komunitas layanan  kesehatan  sangat  penting  untuk  memastikan keandalan  dan  penerapan  etis  dari  alat  inovatif (innovative device) ini dalam praktik klinis [8]

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Pendekatan Metode
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  studi literatur  terkait  regulasi  dan  etika  dari  AI  dalam precision  medicine ini  adalah  metode  analisis  Prisma (Prisma  method  analysis) .  Dengan  melakukan peninjauan yang komprehensif ( comprehensive review) pada beberapa referensi penelitian berupa journal paper internasional yang berreputasi yaitu Scopus. Detil dari metodologi pada penelitian ini, akan digambarkan pada gambar. 1 di yang tertera pada halaman bawah ini.

## 2.2. Sumber Data Penelitian
Sumber  data  penelitian  pada  studi  literatur  terkait regulasi dan etika AI dalam precision medicine adalah referensi  publikasi  berupa  publikasi  internasional bereputasi  yang  berupa  jurnal  internasional  diambil dari database Scopus.  Selanjutnya  dilakukan  teknik fitrasi  data  dengan  menggunaka  keyword  atau  kueri data  pada database Scopus  adalah “Artificial Intelligence Regulations for precision medicine” .
Jumlah jurnal artikel yang didapatkan dalam screening awal saat melakukan kueri di Scopus yaitu sebanyak 77 jurnal  penelitian,  selanjutnya  setalah  melakukan pencekan  awal  sesuai  dengan  kriteria  inklusi  dan eksklusi  pada  Tabel  1  didapatkan  jurnal  penelitian berjumlah  51  paper  penelitian  dengan  pengecualian paper penelitian berjumlah 26 paper jurnal penelitian. Langkah selanjutnya setelah dilakukan screening tahap awal adalah melakukan screening tahap kedua dengan melakukan  pengecekan  kesesuaian  topik  penelitian dengan  judul  pada  jurnal  penelitian  tersebut,  serta pengecekan kesesuaian dengan membaca abstrak pada
jurnal  penelitian  tersebut,  sehingga  didapatkan  total data jurnal penelitian yang dijadikan sebagai referensi dalam  penelitian  ini  adalah  berjumlah  18  jurnal penelitian yang bisa untuk dilakukan kualitatif analisis untuk melakukan penelitian studi literatur terkait etika AI  dalam precision  medicine .  Untuk  lebih  detail  dari prosedur pengumpulan data sesuai dengan yang tertera pada Gambar 1.
Adapun  beberapa  kriteria  iklusi  dan  ekslusi  dari  data penelitian  ini  adalah  sebagaimana  yang  tertera  pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel  1. Inklusi dan Eksklusi Data Penelitian Kriteria Inclusion Exclusion Document type Journal paper Conference paper, Book chapter, Review paper Publication stage Final stage Not final stage Language English Non-English Publication status Open access Closed access Publication year 2019-2024 <2019

## 2.3. Metode PRISMA
Metode PRISMA merupakan singkatan dari Preferred reporting  items  for  systematic  reviews and  meta- analysis adalah  kerangka  kerja  yang  diakui  dan  luas serta  diadopsi  untuk  melakukan  dan  melaporkan tinjauan  literatur  secara  detil  dan  sistematis.  Metode PRISMA dikembangkan untuk meningkatkan transparansi  dan  ketatnya  tinjauan  sistematis  serta menyediakan  informasi  yang  konkrit  untuk  para peneliti  dengan checklist yang  komprehensif  dan diagram  alur  untuk  membimbing  proses  peninjauan. Adapaun  tinjauan  komprehensif  yang  diberikan  oleh metode  PRISMA  terdiri  dari  item-item  penting  yang mencakup  komponen-komponen  kunci  dari  suatu tinjauan  sistematis,  seperti  identifikasi  studi  yang relevan, skrining kelayakan, ekstraksi data, dan sintesis temuan.
Diagram  alur  pada  metode  PRISMA  merupakan komponen  integral  dari  metode  dengan  menawarkan representasi  visual  dari  proses  peninjauan.  Selain daripada  itu,  metode  PRISMA  ini  juga  menguraikan jumlah  catatan  yang  diidentifikasi,  disertakan  atau dikeluarkan  pada  setiap  tahap  peninjauan.  Diagram tersebut berfungsi sebagai alat berharga bagi pembaca untuk memahami proses seleksi, memberikan transparansi, dan membantu dalam penilaian kelengkapan  peninjauan.  Selanjutya,  dengan  metode PRISMA, para peneliti berkontribusi pada kredibilitas dan keandalan tinjauan literatur sistematis, mempromosikan standar pelaporan yang tinggi dalam komunitas  ilmiah  terutama  liteartur  terkait  pada regulasi dan etika AI pada precision medicine . Diagram dan metode PRISMA digambarkan pada gambar 1 pada halaman di bawah ini.
Pada  penelitian  ini,  metode  PRISMA  dimulai  dari perencanaan penelitian terkait etika AI pada precision medicine ,  dilanjutkan  dengan  pencarian  dengan menggunakan  basis  data  pada  website  Scopus,
selanjutnya  melakukan  seleksi  atau screening untuk memilih  studi  yang  relevan,  dan  selanjutnya  yaitu penilaian  kualitas  pada  setiap  penelitian  yang  sudah lolos  pada  tahapan screening yang  sudah  dilakukan sebelumnya.  Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan ekstraksi data pada studu yang relevan  dari setiap studi yang  memenuhi  syarat  dan  ketentuan  sesuai  dengan pertanyaan  penelitian.  Selanjutnya  yaitu  dengan melakukan  penyajian,  melakukan  sintesis,  melakukan penulisan    laporan,  evaluasi  penulisan  laporan,  serta melakukan  peer  review  pada  etika  AI pada  precision medicine .
Gambar 1. PRISMA Research Flow

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada pembahasan bagian ini, penulis akan menjabarkan dan  menguraikan  terkait  regulasi  dan  etika  dari  AI secara umum dan setelah melakukan studi literatur dan review  comprehensive dari  referensi  yang  telah didapatkan  berdasarkan  studi  litearatur  penjabaran metode pada bab 2 dan 3. Beberapa regulasi dan etika dari  AI  pada  precision  medicine  yaitu  dengan mempertimbangkan  hal-hal  penting  yang  akan dijelaskan pada sub-bab di bawah ini.
3.1.  Aspek  Regulasi  dan  Etika Artificial  Intelligence dalam Precision Medicine
A. Aspek Transparansi dan Penjelasan
Aspek  transparansi  dan  penjelasan  yaitu  regulasi  AI memerlukan  transparansi  dalam  pembuatan  algoritma AI  yang  digunakan.    Dengan  tujuan  utama  untuk memastikan  bahwa  penyedia  layanan  kesehatan  dan pasien dapat memahami proses pengambilan Keputusan  [13].  Serta  pertimbangan  etis  untuk menekankan  pentingnya  penjelasan  yang  jelas  dan logis  untuk  diagnosis  berbasis  AI  dan  rekomendasi
pengobatan  dalam precision  medicine .  Dikarenakan penjelasan sangat penting untuk membangun kepercayaan di antara profesional kesehatan dan pasien [12].
B. Aspek Privasi dan Perlindungan Data
Peraturan  terkait  data  layanan  kesehatan  sering  kali harus mengikuti pada peraturan privasi data yang ketat. Misalnya sudah memiliki sertifikasi Health insurance portability and accountability act (HIPAA). Penerapan AI dalam precision medicine harus mematuhi peraturan ini untuk melindungi data pasien. Selain itu, etika yang perlu  ditekankan  adalah  menghormati  privasi  pasien adalah prinsip etika yang mendasar. Sistem AI dalam precision medicine harus mematuhi standar perlindungan  data  tertinggi  dan  memprioritaskan persetujuan pasien dalam penggunaan data [11].

## C. Aspek Bias and Fairness
Regulasi  dari  AI  dapat  menjawab  kebutuhan  untuk mengidentifikasi dan memitigasi bias dalam algoritma AI  yang  digunakan  dalam precision  medicine ,  untuk memastikan  rekomendasi  pengobatan  yang  adil  dan tidak  memihak.  Sedangkan  pedoman  etika  dari  AI menekankan  perlunya  mengatasi  bias  dalam  data pelatihan  dan  algoritma  untuk  mencegah  diskriminasi dalam precision medicine [12].
D.  Aspek Keselamatan dan Keamanan
Aspek  selanjutnya  yang  disoroti  adalah  keselamatan dan keamanan. Yaitu peraturan dan standar keselamatan  dalam  layanan  kesehatan,  seperti  yang ditetapkan oleh otoritas medis, mungkin berlaku untuk aplikasi  AI  dalam precision  medicine seeprti penggunaan telemedicine apps . Sedangkan etika yang diperlukan  dalam  aspek  ini  adalah  etika  pengembang sistem  AI precision  medicine harus  memprioritaskan keselamatan  pasien  dan  menerapkan  langkah-langkah keamanan  yang  kuat  untuk  melindungi  data  medis sensitif dari akses tidak sah [2].
E. Aspek Akuntabilitas dan Tanggung Jawab
Terkait dari akuntabilitas dan tanggung jawab, regulasi dari AI dapat menetapkan garis akuntabilitas yang jelas dalam precision medicine yang menjelaskan tanggung jawab  pengembang,  penyedia  layanan  kesehatan,  dan pemangku kepentingan lainnya. Selain itu, pertimbangan etis menekankan pentingnya akuntabilitas, transparansi, dan komunikasi yang jelas mengenai  keterbatasan  AI  dalam precision  medicine [13].
F. Aspek Pengawasan dan Pegendalian
Regulasi  yang  terdapat  dalam precision  medicine memerlukan  pengawasan  manusia,  terutama  dalam proses  pengambilan  keputusan  yang  dikenal  sebagai decision support system atau decision making . Dalam hal  ini,  perlu  kita  ketahui  bahwasanya  AI  hanya membantu  para  profesional  dan  tenaga  kesehatan dalam  melakukan  diagnosis  dan  kinerjanya,  bukan
untuk  bersifat  menggantikan  atau replacement tenaga kesehatan  sepenuhnya.  Selain  itu,  pedoman  etika menyoroti  peran  AI  sebagai  alat  untuk  meningkatkan kemampuan
profesional
kesehatan, serta mempertahankan kendali manusia untuk pengambilan keputusan etis [20].
G. Aspek Kolaborasi dan Standar Global
Terkait dengan kolaborasi dan standar global, regulasi terkait  dengan AI  in  precision  medicine sedang dilakukan untuk menetapkan standar internasional serta memastikan  konsistensi  dan  interoperabilitas  sistem secara global. Selain itu, pertimbangan etis menekankan  pentingnya  kolaborasi  global  dalam berbagi penerapan AI yang bertanggung jawab dalam precision medicine.
3.2. Trend  Research  Kebijakan  dan  Etika  Artificial Intelligence
Beberapa trend research dalam kebijakan dan etika AI dalam precision  medicine memperlihatkan  semakin banyaknya regulasi baru yang diciptakan dari berbagai negara  [4].  Beberapa  poin-poin  penting  yang  perlu digaris  bawahi  terkait  AI  dalam precision  medicine adalah  pentingnya  regulasi  dan  etika  dari  AI  dalam aspek personalized medicine (obat yang dipersonalisasi).  Hal  selanjutnya  yang  perlu  digaris bawahi  adalah  regulasi  ekspresi  gen (gene  expression regulation) , dan yang terakhir adalah etika dari AI itu sendiri  dalam  penerapannya,  penerapan machine learning, dan deep  learning dalam  regulasi  dan  etika AI.  Pembahasan  poin  selanjutnya  yaitu  regulasi  dan etika  AI  dalam  kajian  genetika (genetics) yang membahas  tentang  regulasi  dari  pengambilan  sampel yang berhubungan dengan human-subject atau manusia sebagai  subjek  penelitian  yang  menerapkan  teknologi dari AI itu sendiri.
Gambar  2  analisis VOS  Viewer dibawah  ini  juga memnunjukan  bahwa trend  research dalam  regulasi dan  AI  dalam precision  medicine memperlihatkan bahwa  AI  dan machine  learning menjadi  penelitian yang  disoroti  dalam  dua  tahun  terakhir  dimana  pada satu tahun sebelumnya yaitu mengkaji dan membahas dari  aspek personalized  medicine and precision medicine itu  sendiri.  Berikut  adalah  gambar  analisis yang memparkan trend research dari regulasi dan etika AI  in  precision  medicine dalam  bentu network visualization,  overlay  visualization ,  serta density visualization.
3.3. Urgensi Etika AI dalam Precision Medicine
Beberapa urgensi penting yang perlu diperhatikan pada diskusi penelitian dalam etika AI in precision medicine akan dibahas pada sub-bagian di bawah ini.

## A. Kesetaraan dalam Akses dan Keterjangkauan
Precision medicine yang digerakkan oleh AI berpotensi merevolusi  layanan  kesehatan  dengan  menyediakan perawatan yang dipersonalisasi dan disesuaikan untuk masing-masing  pasien.  Namun,  terdapat  risiko  bahwa
kemajuan  ini  dapat  memperburuk  kesenjangan  yang ada  dalam  akses  dan  keterjangkauan  layanan kesehatan.  Beberapa  tantangan  harus  diatasi  untuk memastikan  akses  yang  adil  terhadap  pengobatan presisi  berbasis  AI.  Pertama,  mungkin  terdapat disparitas  dalam  akses  terhadap  teknologi  dan infrastruktur yang  diperlukan  untuk  implementasi  AI, khususnya di daerah-daerah yang kurang terlayani atau
Gambar 2. VOS Viewer Analysis AI Precision Medicine .
pedesaan.  Selain  itu,  biaya  perawatan  dan  intervensi yang  didorong oleh  AI  mungkin  mahal  bagi  sebagian pasien,  sehingga  semakin  memperlebar  kesenjangan dalam akses layanan kesehatan.
B. Keselamatan Pasien dan Kualitas Pelayanan
Teknologi  AI  dapat  meningkatkan  hasil  layanan kesehatan, namun juga menimbulkan risiko. Salah satu kekhawatiran yang ditimbulkan  adalah risiko prediksi
yang  salah (false  diagnosed) ,  yang  menyebabkan kesalahan  dalam  diagnosis  atau  pengobatan.  Untuk memastikan  keselamatan  pasien,  algoritma  AI  harus dievaluasi  dan  dipantau.selain  itu,  penyedia  layanan kesehatan  juga  harus  dilatih  dalam  penggunaan teknologi  AI  secara  tepat  dan  berkomunikasi  secara efektif dengan sistem AI sehingga bisa meminimalisir kesalahan dalam diagnosis dan penanganan pasien.

## C. Pengawasan Peraturan dan Kerangka Hukum
Kemajuan pesat teknologi AI dalam pengobatan presisi (precision medicine) telah menimbulkan kekhawatiran tentang  keselamatan  pasien,  privasi  data,  dan pertimbangan  etika.  Pengawasan  peraturan  sangat penting untuk memastikan keamanan, efektivitas, dan penggunaan  etis.  Kerangka  hukum  harus  membahas tanggung  jawab,  akuntabilitas,  dan  persetujuan. Kolaborasi internasional diperlukan untuk mengembangkan  standar  dan  kerangka  hukum  yang selaras untuk AI dalam layanan kesehatan. Keterlibatan proaktif dengan pemangku kepentingan dapat mendorong inovasi sekaligus menjaga hak dan privasi pasien.
D. Efek Jangka Panjang dan Konsekuensi
Teknologi  AI  mentransformasi  pengobatan  yang presisi, namun dampak jangka panjangnya dan potensi konsekuensi yang tidak diinginkan harus dipertimbangkan.  Ketergantungan  yang  berlebihan pada  teknologi  berpotensi  mengurangi  peran  tenaga kesehatan  profesional  dan  memperburuk  kesenjangan yang  ada.  Evolusi  AI  yang  pesat  menimbulkan kekhawatiran  akan  dampak  jangka  panjangnya terhadap  pemberian  layanan  kesehatan,  hasil  pasien, dan  masyarakat.  Untuk  memitigasi  risiko  ini, diperlukan  penelitian,  pemantauan,  dan  evaluasi berkelanjutan terhadap teknologi AI dalam pengobatan presisi.  Organisasi  layanan  kesehatan,  pembuat kebijakan,  dan  peneliti  harus  berkolaborasi  untuk menciptakan  strategi  penerapan  AI  yang  bertanggung jawab.

## E. Pendidikan dan Kesadaran Masyarakat
Teknologi  AI  mengubah  layanan  kesehatan  sehingga memerlukan  pendidikan  bagi  para  profesional  dan masyarakat umum. Para profesional layanan kesehatan harus  menerima  pelatihan  tentang  dasar-dasar  AI, pertimbangan  etis,  dan  praktik  terbaik.  Pasien  harus dapat  mengambil  keputusan  berdasarkan  informasi mengenai  perawatan  mereka  sendiri  dan  memahami bagaimana AI mempersonalisasikan perawatan. Masyarakat umum harus dididik mengenai manfaat dan risiko AI, serta meningkatkan kesadaran akan masalah privasi dan keamanan data. Kampanye pendidikan dan kesadaran masyarakat dapat membantu menjembatani kesenjangan  antara  pengembang  teknologi,  penyedia layanan kesehatan, dan pasien, sehingga menghasilkan transparansi  yang  lebih  besar  dan  hasil  yang  lebih sehat.

## 4.   Kesimpulan
Penggunaan  teknologi  AI  dalam  dunia  kesehatan  dan kedokteran  atau  yang  kita  sebut  sebagai precision medicine menjadi sebuah sorotan dari berbagai belahan dunia terutama dalam mengkaji ulang dari regulasi dan etika dari AI itu sendiri. Precision medicine merupakan sektor yang fenomenal dalam penerapan AI terututama sebagai  alat  bantu  diagnosis,  anamnesis,  dan penegakan  dokter  dengan  memberikan  tingkat keakuratan  yang  sangat  tinggi (high  accuracy), dan ketepatan yang tinggi (high precision) . Selain alat atau teknologi yang membantu dokter dan tenaga kesehatan, AI  juga  bisa  memberikan  saran-saran  dalam penanganan  pasien  berupa  teks  dan  deskripsi penjelasan  yang  sudah  terotomisasi  dalam  sebuah aplikasi  seperti telemedicine dan  lain  sebagainya. Maraknya  penggunaan  AI  dalam precision  medicine juga menjadi acuan kita dalam mengkaji ulang terkait regulasi dan etika dalam penggunaan teknologi AI itu sendiri.

## Daftar Rujukan
[1] B.  F.  Far,  2023 “Artificial  intelligence  ethics  in precision  oncology:  balancing  advancements  in technology with patient privacy and autonomy,” vol. 4, no. 4, pp. 685–689, doi:10.37349/etat.2023.00160.
[2] M.  Doerr  and  S.  Meeder,  2022, “Big  Health  Data Research and Group Harm: The Scope of IRB Review,” vol. 44, no. 4, pp. 34–38, doi: 10.1002/eahr.500130.
[3] A. F. Alrefaei, Y. M. Hawsawi, D. Almaleki, T. Alafif, F. A. Alzahrani, and M. A. Bakhrebah, 2022, “Genetic data  sharing  and  artificial  intelligence  in  the  era  of personalized  medicine  based  on  a  cross‐sectional analysis of  the Saudi  human genome program,” ,  vol. 12, no. 1, pp. 1–10, doi: 10.1038/s41598-022-05296-7.
[4] M. A. Zafar et al., 2023 “‘Big Data’ Analyses Underlie Clinical Discoveries at the Aortic Institute,” ,  vol.  96, no. 3, pp. 427–440, doi: 10.59249/LNDZ2964.
[5] T.  Kempowsky-Hamon  et  al.,  2015, “Fuzzy  logic selection  as  a  new  reliable  tool  to  identify  molecular grade  signatures  in  breast  cancer  -  The  INNODIAG study,” ,  vol. 8,  no. 1, pp.  1–17, doi: 10.1186/s12920- 015-0077-1.
[6] C.  Petersen,  2018, “Through  Patients’  Eyes: Regulation,  Technology,  Privacy,  and  the  Future,” , vol. 27, no. 1, pp. 10–15, doi: 10.1055/s-0038-1641193.
[7] R.  McFarlane  et  al.,  2023, “PRECISION  ALS—an integrated  pan  European  patient  data  platform  for ALS,” ,  vol.  24,  no.  5–6,  pp.  389–393,  doi: 10.1080/21678421.2023.2215838.
[8] N. M. Patel et al., 2018, “Enhancing Next-Generation Sequencing-Guided  Cancer  Care  Through  Cognitive Computing,” ,  vol.  23,  no.  2,  pp.  179–185,  doi: 10.1634/theoncologist.2017-0170.
[9] Z.  Yang,  D.  Zhou,  and  J.  Huang,  2023, “Identifying Explainable  Machine  Learning  Models  and  a  Novel
SFRP2+  Fibroblast  Signature  as  Predictors  for Precision Medicine in Ovarian Cancer, vol. 24, no. 23, doi: 10.3390/ijms242316942.
[10]  V. Manian, J. Orozco-Sandoval, and V. Diaz-Martinez, 2021, “An Integrative Network Science and Artificial Intelligence  Drug  Repurposing  Approach  for  Muscle Atrophy  in  Spaceflight  Microgravity,” ,  vol.  9,  no. September, pp. 1–18, doi: 10.3389/fcell.2021.732370.
[11]  X.  Wang  et  al.,  ,  2021, “Dual-scale  categorization based deep learning to evaluate programmed cell death ligand  1  expression  in  non-small  cell  lung  cancer,” , vol. 100, no. 20, p. E25994, doi: 10.1097/MD.0000000000025994.
[12]  A.  C.  Till  and  G.  Briganti,  2023, “AI  in  Child Psychiatry:  Exploring  Future  Tools  for  the  Detection and Management of Mental Disorders in Children and Adolescents,” , vol. 35, pp. 20–25.
[13]  D.  Primorac,  M.  Schanfield,  and  S.  Vuk-Pavlović, 2013, “Eighth  ISABS  conference  on  forensic, Anthropologic  and  medical  genetics  and  Mayo  clinic lectures on translational medicine, split, Croatia, June 24-28,  ,” ,  vol.  54,  no.  3,  pp.  217–218,  2013,  doi: 10.3325/cmj.2013.54.217.
[14]  D.  Kainer  et  al.,  2023 “Structural  variants  identified using non-Mendelian inheritance patterns advance the mechanistic  understanding  of  autism  spectrum disorder,” ,  vol.  4,  no.  1,  p.  100150,  doi: 10.1016/j.xhgg.2022.100150.
[15]  J.  Reniewicz  et  al.,  2023, “Artificial  intelligence  / machine-learning  tool  for  post-market  surveillance  of in  vitro  diagnostic  assays,” ,  vol.  79,  no.  November 2023, pp. 82–90, 2024, doi: 10.1016/j.nbt.2023.11.005.
[16]  H. Mukhtar, F. Alfanico, H. Fu, F. Handayani, and R. M.  Taufiq,  2023, “Deep  Learning  Untuk  Klasifikasi Kematangan  Buah  Mangrove  Berdasarkan  Warna,” , vol. 13, no. 3, pp. 563–569.
[17]  T. Hadler et al., 2023, “Lazy Luna: Extendible software for  multilevel  reader  comparison  in  cardiovascular magnetic  resonance  imaging,” ,  vol.  238,  doi: 10.1016/j.cmpb.2023.107615.
[18]  Ardiansyah, Adika Sri Widagdo, Krisna Nuresa Qodri, F.  E.  N.  Saputro,  and  Nisrina  Akbar  Rizky  P,  2023 “Analisis  sentimen  terhadap  pelayanan  Kesehatan berdasarkan  ulasan  Google  Maps  menggunakan BERT,” ,  vol.  13,  no.  02,  pp.  326–333,  doi: 10.37859/jf.v13i02.5170.
[19]  U. K. Hisan and M. M. Amri, 2023 “Recommendation of  precision  medicine  application  in  Indonesia  from multiple  perspective:  a  review,” ,  vol.  12,  no.  1,  pp. 225–238, doi: 10.11591/ijphs.v12i1.22010.
[20]  S.  Farahmand,  T.  Riley,  and  K.  Zarringhalam,  2020 “ModEx: A text mining system for extracting mode of regulation  of  transcription  factor-gene  regulatory interaction,” , vol. 102, no. December 2019, p. 103353, doi: 10.1016/j.jbi.2019.103353.