Original Research
PEMANFAATAN KECERDASAN BUATAN ( Artificial Intelligence ) DALAM TELEMEDICINE:DARI PERSPEKTIF PROFESIONAL KESEHATAN
Rita Komalasari a
a Ilmu Kesehatan Masyarakat, Fakultas Kedokteran, YARSI University, Jakarta, Indonesia
Korespondensi: alamat E-mail rita.komalasari161@gmail.com

## Abstrak
Selama  beberapa  dekade  terakhir,  penalaran  berbasis  bukti  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan desain sistem perawatan kesehatan, yang mengikuti logika diagnostik dibawah prinsip-prinsip Evidence Based  Medicine  (EBM).Untuk  pertama  kalinya,  makalah  ini  bertujuan  untuk  mendiskusikan  tentang potensi Peran Kecerdasan Buatan (KB) dalam Telemedicine: Dari Perspektif Profesional Kesehatan. Terkait metode studi literatur, kata kunci kecerdasan buatan awalnya digunakan selama periode pencarian artikel ini. Pencarian mencakup masalah telemedicine dalam tinjauan penalaran berbasis Bukti yang lengkap dan relevan. Hasil penelitian menunjukan bahwa Kecerdasan Buatan dalam industri medis dapat secara efektif meningkatkan  kualitas,  efektivitas,  dan  efisiensi  pelayanan  rumah  sakit.  Kesimpulan  dari  makalah  ini menambah pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana AI memengaruhi kesehatan dan efektivitas pelayanan medis.
Kata kunci: Kecerdasan Buatan (KB), industri medis, meningkatkan kualitas, pelayanan rumah sakit.

## Abstract
Over  the  past  few  decades,  evidence-based  reasoning  has  been  used  to  develop  health  care  system designs, which follow diagnostic logic under the principles of Evidence Based Medicine (EBM) and Health Care System (HCS). For the first time, this paper aims to discuss the potential role of Artificial Intelligence (AI) in telemedicine: Regarding literature study methods, the keyword artificial intelligence was originally used during this article's search period. The search includes telemedicine problems in a comprehensive and relevant Evidence-based reasoning review. Research results show that Artificial Intelligence (AI) in the medical industry can effectively improve the quality, effectiveness, and efficiency of hospital services. The conclusions of this paper add to a better understanding of how AI affects the health and effectiveness of medical services.
Key words: Artificial Intelligence (AI), medical industry, improve the quality, of hospital services.

## PENDAHULUAN
Makalah  ini  bertujuan  untuk  mengkaji sistem  perawatan  kesehatan  universal  yang memanfaatkan  kecerdasan  buatan.    Makalah  ini memberikan alasan berbasis bukti penulis, dosen fakultas  Kedokteran  baru.  Struktur  makalah sebagai  berikut.  Pertama,  metode  berbasis literatur  dijelaskan  secara  singkat.  Kedua,  hasil tinjauan  pustaka  disajikan  pada  bagian  hasil. Ketiga, contoh pemanfaatan jaringan saraf tiruan (JST)  Arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  terintegrasi berdasarkan beberapa sumber data medis adalah inti  dari  sistem  perawatan  kesehatan  universal ini.  Akhirnya,  kesimpulan  dan  rekomendasi penelitian  masa  depan  disajikan  di  bagian kesimpulan.
Selama beberapa dekade terakhir, penalaran berbasis bukti dapat digunakan untuk mengembangkan  desain  sistem  perawatan kesehatan,  yang  mengikuti  logika  diagnostik dibawah prinsip-prinsip Evidence Based Medicine (EBM).  Berbagai  sumber  data  medis  dapat digunakan untuk menghasilkan diagnosis. Setelah menyajikan model bisnis untuk layanan kesehatan  inklusif,  makalah  ini  mengusulkan faktor-faktor  penentu  keberhasilan  yang  harus diperhatikan dalam menerapkan model bisnis ini. Penelitian  tentang  faktor  keberhasilan  kritis untuk  berbagai  proyek  perawatan  kesehatan tidak  jarang  dalam  literatur  yang  ada.  Misalnya, faktor  keberhasilan  untuk  negara  maju  dan berkembang sangat bervariasi 1 .
Selain itu, layanan kesehatan inklusif ini juga menggunakan teknologi baru seperti kecerdasan buatan.  Kurangnya  studi  tentang  penggunaan teknologi  canggih  dalam  perawatan  kesehatan amal.  Oleh  karena  itu,  faktor  penentu
keberhasilan untuk bisnis komponen ganda yang digabungkan dalam perawatan kesehatan inklusif yang dirangkum dalam makalah ini sangat penting untuk  keberhasilan  penyelesaian  proyek.  Untuk pertama  kalinya,  makalah  ini  menjelaskan metode untuk mengeksplorasi penalaran berbasis  bukti  yang  menghubungkan  jaringan saraf tiruan dan teori fusi data.

## METODE PENELITIAN
Mengenai metode, kompromi antara spesifisitas dan  (mengidentifikasi  studi  yang  paling  kritis tetapi  dengan  sejumlah  besar  informasi  yang tidak  relevan)  adalah  frase  pencarian  sensitif dipilih  setelah  pencarian  pertama  (penelitian yang  lebih  relevan,  tetapi  risiko  kehilangan beberapa  yang  penting).  Di  bagian  ini,  istilah kecerdasan  buatan  awalnya  digunakan  selama periode  pencarian  artikel  ini.  Ini  mencakup masalah  telemedicine  dalam  tinjauan  penalaran berbasis bukti yang lengkap dan ketat. Karena ini adalah  bidang  yang  berkembang  pesat,  artikel baru  dianggap  lebih  relevan.  Dalam  lima  tahun sebelumnya,  lebih  dari  setengahnya  diterbitkan. Setelah menilai relevansi abstrak, 35 teks ditinjau. Pemeriksaan teks menyeluruh menghilangkan 25 dari  35  pilihan.  Dalam  makalah  ini,  penulis menggunakan  proses  penjaminan  mutu  untuk meningkatkan validitas dan ketergantungan hasil. Penulis juga memastikan bahwa data mendukung setiap  topik  dan  analisis  deskripsi  tinjauan pustaka.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini menyajikan hasil tinjauan pustaka. Teknologi  informasi  (TI)  dalam  industri  medis dapat  secara  efektif  meningkatkan  kualitas, efektivitas,  dan  efisiensi  pelayanan  rumah  sakit. Penggunaan  TI  yang  efektif  telah  menghasilkan
proyek  telemedicine  yang  diimplementasikan  di banyak  negara 2,3,4,5 .  Pemerintah  dan  bisnis dibanyak  negara  secara  aktif  meneliti  peran inovasi teknologi dalam meningkatkan pelayanan kesehatan publik. Akibatnya, lebih banyak inisiatif layanan  medis  publik  yang  memanfaatkan teknologi  terbaru  diimplementasikan 6,5 .  Tanpa kecuali,  semua  penelitian  menyebut  kendala keuangan sebagai masalah yang harus dipertimbangkan  dalam  inisiatif  medis  baru  ini. Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  perawatan kesehatan  berbasis  data  yang  cerdas  telah mendapat  perhatian  yang  meningkat.  Ini  akan memainkan  peran  penting  dalam  keterbukaan data  medis,  pemantauan  pasien  jarak  jauh,  dan studi  perbandingan  praktik  klinis  dan  sistem pendukung  keputusan  klinis,  yang  berhasil mengurangi kesalahan dalam pilihan dan dampak yang  dapat  dicegah  pada  pasien 7,8 ,  memimpin dalam  gelombang  baru  kecerdasan  buatan  ini adalah Halodoc, Alodokter dan Google, Microsoft, dan  IBM  dari  Amerika 9,10 .  Pencitraan  medis, diagnosis  tambahan,  prediksi  risiko  penyakit, ekstraksi obat, manajemen
kesehatan,
administrasi rumah sakit, pengobatan berbantuan,  dan  bidang  lainnya  dengan  cepat menggunakan  kecerdasan  buatan.  Perawatan kesehatan inklusif juga merupakan proyek medis yang  menggabungkan  model  kemitraan  publik- swasta ( Public Private Partnership ) (PPP) dengan kecerdasan  buatan.  Ini  adalah  dua  contoh  dari teknologi yang muncul ini. Dengan karakteristik di atas,  kita  dapat  melihat  bahwa  faktor  penentu keberhasilan  proyek  PPP  dan  proyek  medis serupa yang disebutkan dalam literatur
merupakan faktor penentu keberhasilan potensial untuk layanan kesehatan inklusif.
Kerangka  Teknis  untuk  Pelayanan  Kesehatan Inklusif. Penggabungan
data multi-sumber berdasarkan  teori  Bukti  dalam  kecerdasan buatan, penalaran bukti adalah alat penting untuk layanan  kesehatan  inklusif.  Misalnya,  dalam sebuah  esai  tentang  kecerdasan  buatan 11 , melakukan  penelitian  yang  berfokus  pada identifikasi citra medis otak.  Menurut  penelitian mereka,  dua  kelompok  dapat  dipisahkan:  satu kelompok menggunakan rekayasa morfologi dan karakteristik, sementara yang lain menggunakan jaringan  syaraf  (seperti  Convolutional  Neural Network: CNN) untuk mendeteksi gambar medis. Baru-baru  ini 12 ,  menggunakan  banyak  proses untuk mendeteksi jenis tumor otak yang berbeda, sebuah pendekatan yang menggunakan rekayasa morfologis  berbasis  fitur  untuk  mengidentifikasi citra  otak.  Ruang  lingkup  penelitian  dikurangi dengan  ekstraksi  fitur,  seleksi,  dan  klasifikasi 13 , memberikan
metodologi praktis untuk
mengambil  tumor  otak  dari  gambar Magnetic resonance  imaging (MRI).  Gradien  morfologi kemudian digunakan dengan filter median untuk menghitung  peningkatan  intensitas  gambar. Menurut  penelitian  mereka,  tumor  otak diekstraksi menggunakan algoritma. Dalam enam contoh  spesimen  glioma 14 ,  mengumpulkan berbagai jenis gambar Raman. Dengan
menggunakan  informasi  ini,  ia  merancang algoritma  untuk  mengklasifikasikan  glioma menggunakan  data  spektral  Raman  dari  sifat morfologis dan ekspresi kimianya 15 . menggunakan  histogram  untuk  mengidentifikasi gambar  otak.  Pendekatan  ini  diuji  dengan menganalisis  125  MR  scan  dari  11  pasien  dan menentukan  akurasinya.  Pengklasifikasi Support Vector  Machine (SVM)  digunakan  untuk
mengkategorikan menggunakan wavelet 16 . Matriks co-kejadian tingkat abu-abu dan perataan histogram.  Deteksi  tumor  otak  dengan  jaringan saraf  semakin  populer  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Sistem  yang  dikembangkan  di  MATLAB oleh 17 menggunakan jaringan syaraf seluler untuk deteksi  keganasan  MRI  otak 18 .  memanfaatkan jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dan  CNN  untuk mendeteksi  dan  mengkategorikan  tumor  otak. Akurasi  kategorisasi  CNN  adalah  18%  lebih  baik daripada  ANN.  Segmentasi  gambar  MRI  otak dilakukan  menggunakan  CNN.  CNN  3D  dua saluran digunakan oleh 19 untuk mengelompokkan tumor  MRI  otak.  Sebuah Conditional  Radom Fields (CRF)  kemudian  digunakan  untuk  analisis lebih  lanjut  untuk  mengurangi  positif  palsu 20 . mengembangkan  kerangka  kerja  terpadu  untuk segmentasi  gambar  tumor  otak  menggunakan CNN  dan  CRF.  Teknologi  pencitraan  otak tradisional  dibatasi  dalam  akurasinya  oleh kemampuan manusia untuk karakteristik tertentu seperti  pengetahuan  medis.  Menurut  temuan mereka,  jaringan  saraf  mulai  menunjukkan nilainya  dalam  perawatan  kesehatan  di  era pendekatan data praktis.

## Sistem Kesehatan Inklusif Indonesia: Konsep dan Pengembangan.
Ketidakadilan  medis  di  daerah  terpencil  di Indonesia  menyebabkan  pemerintah  Indonesia bermitra dengan perusahaan untuk menerapkan inisiatif  perawatan  kesehatan  inklusif  untuk mengatasi masalah jatuh ke dalam atau kembali ke  kemiskinan  karena  penyakit  dan  mengurangi ketimpangan dalam akses kepelayanan Kesehatan 21 .  Inisiatif  ini  bertujuan  untuk menghilangkan  perbedaan  sumber  daya  medis antara  daerah  perkotaan  dan  pedesaan,
mempromosikan  mempopulerkan  sumber  daya medis  yang  berkualitas,  dan  meningkatkan perawatan kesehatan di daerah miskin. Tujuannya adalah untuk menghilangkan kebutuhan pasien untuk bepergian ke luar negeri untuk  penyakit  parah  dan  mencapai  pelayanan medis  penting.  Inisiatif  ini  akan  memberikan dukungan  keuangan  untuk  mengembangkan fasilitas  telemedis  di  daerah  miskin.  Seperti disebutkan dalam pengantar perawatan kesehatan  inklusif,  implementasi  proyek  yang sukses  terkait  dengan  teknik  penting  seperti teknologi  informasi  (TI),  analisis  data  ekstensif, dan kecerdasan buatan (AI).
Dengan  koneksi  broadband  berkecepatan tinggi  di  seluruh  area  perkotaan  dan  pedesaan sebagai  fondasi  fisik,  TI  mentransmisikan informasi  dasar  pasien  dan  informasi  penyakit secara real-time ke  pusat  diagnosis  dan perawatan  jarak  jauh  melalui  jaringan.  Setelah analisis  profesional  dokter  dengan  bantuan analisis  data  ekstensif,  informasi  diagnosis  dan pengobatan  baru  dikirimkan  ke  pasien  melalui Internet  secara  real-time  sebagai  umpan  balik. Setelah  ini,  pasien  dapat  mendiskusikan perawatan selanjutnya dengan dokter
berdasarkan  situasi  mereka.  Tanpa  transmisi informasi perawatan kesehatan melalui Internet, diagnosis jarak jauh dan integrasi data cloud tidak mungkin  dilakukan.  Selain  itu,  TI  juga  terkait dengan terwujudnya pemerataan layanan kesehatan  dalam  pelayanan  kesehatan  inklusif.
Pertama, layanan online menghilangkan perbedaan  identitas.  Diinternet,  perbedaan status orang-orang
dalam masyarakat multikultural  dapat  diminimalkan  atau  bahkan dihilangkan.  Kedua,  Internet  menghilangkan hambatan geografis.
Di  Internet,  jarak  antara  pasien  dan  dokter sama  karena  beberapa  pasien  tidak  harus menempuh  jarak  yang  jauh  untuk  berbicara dengan  dokter.  Oleh  karena  itu,  selama  layanan online dapat diandalkan, manusia memiliki akses yang  sama  terhadap  perawatan  kesehatan. Dibandingkan  dengan  TI,  analisis  data  ekstensif dan  AI  dapat  secara  langsung  meningkatkan pelayanan  kesehatan.  Dibandingkan  dengan pengetahuan  dan  pengalaman  dokter,  AI  yang didorong  oleh  pembelajaran  mendalam  akan mampu  mengintegrasikan  kearifan  bersama manusia  disemua  bidang  profesional  dan membentuk dokter umum yang pengetahuannya melampaui  semua  ahli.  Meski  dokter  umum  ini belum  muncul,  metode  deduksi  berdasarkan deep learning big data dan fusi bukti memenuhi persyaratan  kedokteran  modern  berbasis  bukti. Ini  secara  dramatis  memperluas  kemampuan berpikir  manusia.  Dapat  diprediksi  bahwa seorang  dokter  umum  yang  menggantikan  ahli individu akan segera memasuki bidang pelayanan kesehatan.
Selain itu, mempopulerkan layanan kesehatan  online  yang  seragam  pada  dasarnya akan mengubah ketidakadilan kesehatan. Masyarakat Indonesia
memiliki tingkat
informatisasi yang tinggi, dan teori pembelajaran mendalam  dan  fusi  bukti  secara  bertahap matang.  Dari  sini,  ditambah  dengan  inisiatif pemerintah  untuk  mempercepat  transformasi teknis  bidang  medis,  perawatan  kesehatan inklusif layak dilakukan dari perspektif teknologi.
Seperti disebutkan dalam pengantar pelayanan kesehatan inklusif di atas, keberhasilan pelaksanaan  proyek  tidak  dapat  dipisahkan  dari beberapa  teknik  penting  seperti  teknologi informasi  (TI),  analisis  data  ekstensif,  dan
kecerdasan  buatan  (AI).  TI  mentransmisikan informasi  dasar  pasien  dan  informasi  penyakit secara  real-time  ke  pusat  diagnosis  dan perawatan jarak jauh melalui jaringan, menggunakan  koneksi  broadband  berkecepatan tinggi di seluruh wilayah perkotaan dan pedesaan sebagai fondasi fisik. Setelah analisis profesional dokter  dengan  bantuan  analisis  data  ekstensif, informasi  diagnosis  dan  pengobatan  baru dikirimkan ke pasien melalui Internet secara real- time  sebagai  umpan  balik.  Setelah  ini,  pasien dapat  mendiskusikan  perawatan  selanjutnya dengan dokter berdasarkan situasi mereka. Tanpa transmisi informasi perawatan kesehatan melalui Internet,  diagnosis  jarak  jauh  dan  integrasi  data cloud tidak mungkin dilakukan.
Ada  bukti  kuat  bahwa  TI  terkait  dengan realisasi  kesetaraan  pelayanan  kesehatan  dalam layanan  kesehatan  inklusif 21 .  Pertama,  layanan online menghilangkan  perbedaan  identitas. Diinternet, perbedaan status orang-orang dalam masyarakat  multikultural  dapat  diminimalkan atau  bahkan  dihilangkan.  Kedua,  Internet menghilangkan  hambatan  geografis.  Menurut penelitian  mereka,  penerapan  pemerataan pelayanan kesehatan ini secara positif mempengaruhi implementasi layanan kesehatan inklusif. Pada bagian ini dibahas tentang perkembangan  pesat  teknologi  (kecerdasan buatan)  di  bidang  lain  dan  penerapannya  di bidang medis yang secara positif mempengaruhi pelaksanaan layanan kesehatan inklusif. Terdapat bukti  kuat  bahwa  pesatnya  perkembangan teknologi (kecerdasan buatan) di bidang lain dan penerapannya di bidang medis berdampak positif terhadap penyelenggaraan pelayanan kesehatan inklusif 12 . Menurut temuan mereka, penerimaan
otoritas pemerintah terhadap berbagai teknologi dan  partisipasi  mereka  merupakan  faktor keberhasilan  penting  untuk  layanan  kesehatan inklusif.  Menurut  penelitian  mereka,  dua  dokter menyoroti  hal  ini.  Namun,  seorang  dokter  juga percaya  bahwa  sikap  pemerintah  terhadap teknologi  tidak  mempengaruhi  pelaksanaan layanan  kesehatan  inklusif  karena  pemerintah tidak  berpartisipasi  secara  langsung  dalam inisiatif tersebut. Ada bukti kuat bahwa perangkat keras  sangat  penting  dalam  mengembangkan sistem  perawatan  kesehatan  primer  untuk perawatan  kesehatan  inklusif  dan  menegaskan pentingnya  sistem  perangkat  lunak.  Menurut temuan mereka, pengembangan dan mempopulerkan  perawatan medis  tingkat  lanjut sangat diperlukan dalam menerapkan perawatan kesehatan  inklusif.  Pada  saat  yang  sama,  ada bukti kuat dari sikap positif  terhadap penerapan kecerdasan buatan, dan teknologi lainnya dalam aplikasi  medis.  Terdapat  bukti  kuat  bahwa penerimaan  berbagai  teknologi  oleh  pasien  dan petugas medis serta partisipasi mereka merupakan  faktor  penentu  keberhasilan  untuk layanan  kesehatan  inklusif.  Ketika  dokter  dan pasien  menerima  dan  secara  aktif  menerapkan teknologi  baru  ini,  mereka  mencapai  hasil  yang optimal.  Kondisi  spesifik  Indonesia  menentukan bahwa  sebagian  besar  sumber  daya  publik dikelola oleh pemerintah, yang juga bertanggung jawab  atas  alokasinya.  Dengan  kata  lain,  setiap pelayanan kesehatan masyarakat harus didukung oleh  pemerintah  agar  dapat  berjalan  dengan lancar. Menurut temuan mereka, sebagian besar pemimpin rumah sakit dan dokter percaya bahwa sikap pemerintah terhadap penerapan kecerdasan  buatan,  dan  teknologi  lainnya  di bidang  medis  merupakan  faktor  keberhasilan
penting  untuk  menerapkan  layanan  kesehatan inklusif.
Dalam beberapa literatur tentang implementasi  public  private  partnership  (PPP), persepsi dan penerimaan publik terhadap proyek, indikator  ekonomi  makro  yang  stabil,  dan lingkungan pasar (untuk proyek profit) merupakan faktor penentu keberhasilan. Menurut 22 , kesadaran dan penerimaan masyarakat  terhadap  pelayanan  kesehatan inklusif merupakan faktor penentu keberhasilan. Studi mereka mencatat penolakan inisiatif serupa oleh  orang-orang  di  daerah  pegunungan  yang miskin  karena  kurangnya  pemahaman  tentang teknologi telemedicine dan teknologi kecerdasan buatan. Menurut temuan mereka, banyak pasien masih mempercayai dokter yang lebih berpengalaman dan lebih memilih konsultasi dan pengobatan  tatap  muka.  Mereka  meragukan tentang  telemedicine  dan  kecerdasan  buatan, terutama untuk orang tua. Orang-orang di daerah ini  relatif  konservatif,  sehingga  proyek  serupa dengan  layanan  kesehatan  inklusif  tidak  dapat dilaksanakan  karena  orang  tidak  menerimanya. Terdapat  bukti  kuat  bahwa  kesadaran  dan penerimaan  masyarakat  terhadap  pelayanan kesehatan  inklusif  merupakan  faktor  yang  harus dipertimbangkan oleh semua pelaku.
Ada bukti kuat bahwa indikator makroekonomi yang stabil juga merupakan faktor penentu  keberhasilan  yang  diidentifikasi  oleh semua orang yang diwawancarai, meskipun tidak satupun  dari  mereka  yang  menyoroti  hal  ini. Menurut 21 , indikator ekonomi makro yang stabil setidaknya kondusif untuk beroperasinya komponen  profit,  yang  secara  tidak  langsung menjamin  sumber  pendanaan  komponen  amal layanan  kesehatan  inklusif.  Menurut  temuan
mereka,  pejabat  pemerintah  dan  kepala perusahaan  investasi  semuanya  percaya  bahwa lingkungan  pasar  (untuk  proyek  nirlaba)  adalah faktor  penentu  keberhasilan  untuk  perawatan kesehatan  inklusif.  Ada  bukti  kuat  bahwa lingkungan  eksternal  yang  menguntungkan  juga diperlukan untuk mengimplementasikan layanan kesehatan inklusif dengan sukses. Secara khusus, kebutuhan  pendidikan  kedokteran  lokal  serta kesadaran dan penerimaan masyarakat terhadap pelayanan  kesehatan  inklusif  merupakan  faktor yang harus mendapat perhatian khusus.
Adaptasi  strategis  pemangku  kepentingan pelayanan  kesehatan  inklusif  dalam  inisiatif  ini diperlukan untuk tetap gesit dan tangguh setiap saat,  menerima  informasi  baru,  mengevaluasi keputusan  masa  lalu,  mengubah  arah,  dan membuat penyesuaian tepat waktu berdasarkan perkembangan  terbaru.  Saat  ini,  kecerdasan buatan  semakin  banyak  digunakan  di  sektor medis,  secara  signifikan  mengubah  lanskap industri 20 ,  yang  masih  mengalami  perubahan cepat.  Dalam  lingkungan  ini,  manajer  pelayanan kesehatan  inklusif  memerlukan  fleksibilitas strategis untuk  mengikuti  perubahan dari waktu ke waktu. Pengembangan indikator keberhasilan, tujuan  pengelolaan  yang  dapat  dicapai,  dan kriteria  merupakan  hubungan  penting  antara aspek strategis dan operasional inisiatif.

## Dasar Teoritis dari Teori ER
Salah  satu  aturan  kecerdasan  buatan  (AI) yang  paling  sering  digunakan  adalah  aturan Evidential  Reasoning  (ER).  Ini  rinci  dan berdasarkan  teori  bukti Dempster-Shafer (DS).
Untuk  menerapkan  aturan  ER,  kumpulan hipotesis  harus  saling  eksklusif  dan  lengkap. Berikut  ini  adalah  satu  bukti  yang  mendukung klaim  tersebut.  Berdasarkan  sistem cloud untuk
perawatan kesehatan inklusif, kecerdasan buatan modern  diperlukan  untuk  melakukan  diagnosis jarak  jauh  menggunakan  data  medis  primer.
Misalnya, Watson International Business Machines  Corporation (IBM  sudah  dapat  belajar dari dan membuat penilaian pada banyak catatan medis 23 .  Tugas  yang  paling  menantang  dalam diagnosis  jarak  jauh  adalah  pemrosesan  dan diagnosis  gambar  medis.  Tugas  ini  menantang karena  gambar  medis  adalah  data  tidak terstruktur  dan  berbeda  dari  hasil  diagnostik terstruktur.  Hasil  diagnosis  terstruktur  dapat langsung  dimasukkan  ke  dalam  model  patologis untuk  analisis.  Namun,  untuk  data  yang  tidak terstruktur  seperti  citra  medis,  pendekatan tradisional  menantang  untuk  digunakan  secara langsung  untuk  memeriksa  dan  membuat kesimpulan.  Oleh  karena  itu,  mereka  biasanya ditafsirkan  dan  dianalisis  oleh  ahli  radiologi. Namun,  karena  sumber  daya  medis  perawatan medis primer relatif terbatas, intervensi manusia jarak jauh membutuhkan sejumlah besar tenaga kerja  dan  input  modal,  belum  lagi  kesulitan merekrut  sejumlah  besar  tenaga  medis  secara terburu-buru.
Program  perawatan  kesehatan  universal perlu untuk mengembangkan metode diagnostik pencitraan  telemedicine  berbasis  AI  yang  cocok untuk  skenario  ini.  Di  satu sisi,  menggunakan  AI untuk  memproses  gambar  dapat  mengurangi biaya  unit  pengenalan  gambar  medis.  Karena layanan kesehatan inklusif memiliki cakupan yang komprehensif,  banyak  data  citra  medis  perlu diproses  dan  dikenali  di  cloud.  Dibandingkan dengan  algoritma  AI  yang  unik,  kecepatan  dan biaya  identifikasi  manusia  konvensional  akan berada pada posisi yang kurang menguntungkan. Oleh karena itu, metode pengenalan citra medis
yang patut dicontoh akan mencapai kinerja yang sama  dengan  kecepatan  lebih  cepat  dan  biaya lebih rendah,
sehingga mendorong pengembangan layanan kesehatan inklusif.
Di  sisi  lain,  metode  berbasis  AI  dapat meningkatkan  akurasi  pengenalan  citra  medis. Identifikasi manual nodul paru dan glioma dalam gambar  medis  tetap  menjadi  tantangan.  Selain itu, mengerjakan sejumlah besar data citra medis untuk  waktu  yang  lama  rentan  terhadap kelelahan  dan  penurunan  ketelitian.  Penemuan yang  tertunda  selama  beberapa  bulan  akan berarti  dua  kali  lipat  kesulitan  pengobatan  dan penurunan  yang  signifikan  dalam  kualitas prognosis untuk banyak tumor. Pembacaan citra medis  oleh  jaringan  saraf  dalam,  jaringan  saraf konvolusional  dalam  beberapa  hal  telah melampaui  ketepatan  manusia.  Singkatnya,  kita perlu  mengembangkan  interpretasi  citra  medis primer  yang  cepat,  berkelanjutan,  dan  presisi tinggi dengan mengembangkan metode berbasis AI  untuk  pengenalan  citra  medis,  sehingga meningkatkan  standar  perawatan  kesehatan primer 25,26 .
Ada  bukti  kuat  bahwa  kemajuan  dalam jaringan  saraf  tiruan  (JST)  telah  menjadikannya bidang  studi  yang  signifikan  dalam  kecerdasan buatan.  JST  dimotivasi  oleh  penelitian  otak manusia. Pendekatan ini bertujuan untuk meniru sistem  saraf  otak  manusia  (neuron  buatan, komponen elektronik). Interaksi neuron digunakan  untuk  memproses  informasi  dalam jaringan saraf tiruan. Meskipun pembelajaran dan pengenalan jaringan didasarkan pada pertumbuhan bobot koneksi neuron, pengetahuan dan penyimpanan informasi direpresentasikan sebagai koneksi yang tersebar antara komponen jaringan. Sebagai model bionik
cerdas  berbasis  fisiologi,  jaringan  syaraf  tiruan merupakan  sistem  dinamik  adaptif  skala  besar nonlinier  yang  bersifat  nonlinier,  nonlokal,  tidak stasioner,  dan  tidak  cembung.  Jaringan  saraf backpropagation 24 adalah  JST  yang  populer. Sebuah  backpropagation  dari  ANNs  adalah pembelajaran  yang  kuat  dan  alat  representasi pengetahuan.  Selain  lapisan  output,  jaringan memiliki  lapisan  tersembunyi.  Node  di  satu lapisan terhubung ke node di lapisan lain, tetapi tidak sebaliknya. Data masukan mengalir melalui lapisan  tersembunyi  hingga  mencapai  simpul keluaran sebagai data keluaran. Karena node peer tidak  terhubung,  output  setiap  layer  hanya mempengaruhi  output  layer  berikutnya.  Yang dianalisis  adalah  catatan  pasien  tumor  otak  di sebuah  rumah  sakit  di  Indonesia.  Tumor  dalam data pencitraan dideteksi menggunakan pendekatan pembelajaran mesin. Adapun kinerja dalam  jaringan  saraf  tiruan  ini,  entropi  silang membantu  menentukan  seberapa  baik  kinerja prediksi  jaringan syaraf  tiruan  dalam  kenyataan. Ini juga dapat digunakan untuk membantu dalam pelatihan  jaringan  saraf.  Kecepatan  parameter dapat  diubah  dengan  melihat  perbedaan  antara nilai  yang  diharapkan  dan  yang  sebenarnya. Pengenalan  gambar  tumor  otak  ini  adalah  salah satu  alasan  berbasis  bukti  dari  perawatan kesehatan  inklusif  menggunakan  kecerdasan buatan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  tersebut  diatas didapatkan  simpulan  sebagai  berikut:  sistem kecerdasan  buatan  (AI)  bermanfaat  untuk perawatan  kesehatan  inklusif.  Makalah  ini  telah menyajikan  teknik  fusi  bukti  mendasar  yang berhasil  dalam kerangka teknologi  yang
disarankan.  Ada  beberapa  keterbatasan  dalam studi  pustaka  ini.  Pertama,  karena  keterbatasan sumber  daya  dan  waktu,  rincian  penggunaan teori  penalaran  pembuktian  dalam  kedokteran berbasis bukti, seperti pedoman dan aturan untuk diagnosis  dan  perawatan,  tidak  disediakan. Keterbatasan ini dapat menjadi arah penelitian di masa  depan,  memperluas  penelitian  yang  akan berkontribusi  untuk  meningkatkan  layanan kesehatan inklusif melalui pemanfaatan kecerdasan buatan (AI).

## DAFTAR PUSTAKA
1. Kamal  SA,  Shafiq  M,  Kakria  P.  Investigating acceptance of telemedicine services through an  extended  technology  acceptance  model (TAM).  Technology  in  Society.  2020  Feb 1;60:101212.
2. Shiferaw F, Zolfo M. The role of information communication  technology  (ICT)  towards universal health coverage: the first steps of a  telemedicine  project  in  Ethiopia.  Global health action. 2012 Dec 1;5(1):15638
3. Kidholm  K,  Ekeland  AG,  Jensen  LK, Rasmussen  J,  Pedersen  CD,  Bowes  A,
Flottorp SA, Bech M. A model for assessment of telemedicine applications: mast. International journal of technology assessment in health care. 2012 Jan;28(1):44-51 4. Oh JY, Park YT, Jo EC, Kim SM. Current status and  progress  of  telemedicine  in  Korea  and other  countries.  Healthcare  Informatics
Research. 2015 Oct 31;21(4):239-43
5. Dodoo  JE,  Al-Samarraie  H,  Alzahrani  AI. Telemedicine  use  in  Sub-Saharan  Africa: Barriers  and  policy  recommendations  for Covid-19 and beyond. International Journal of Medical Informatics. 2021 Jul 1;151:104467.
6. Al-Samarraie  H,  Ghazal  S,  Alzahrani  AI,
Moody  L.  Telemedicine  in  Middle  Eastern countries:  Progress,  barriers,  and  policy recommendations.  International  journal  of medical informatics. 2020 Sep 1;141:104232. 7. Moreira  MW.  Performance  Evaluation  of Smart  Decision  Support  Systems  on Healthcare. 8. Rundo  L,  Pirrone  R,  Vitabile  S,  Sala  E, Gambino  O.  Recent  advances  of  HCI  in decision-making tasks for optimized clinical workflows  and  precision  medicine.  Journal of  biomedical  informatics.  2020  Aug 1;108:103479.
9. Rahardja U, Hidayanto AN, Hariguna T, Aini Q.  Design  framework on tertiary education system  in  Indonesia  using  blockchain technology. In2019 7th International
Conference  on  Cyber  and  IT  Service
Management  (CITSM)  2019  Nov  6  (Vol.  7, pp. 1-4). IEEE 10. Chitturu  S,  Lin  DY,  Sneader  K,  Tonby  O,
Woetzel  J.  Artificial  intelligence  and Southeast Asia’s future. Singapore Summit.
2017 Sep.
11. Bhattacharya  S,  Maddikunta  PK,  Pham  QV, Gadekallu  TR,  Chowdhary  CL,  Alazab  M, Piran MJ. Deep learning and medical image processing  for  coronavirus  (COVID-19) pandemic:  A  survey.  Sustainable  cities  and society. 2021 Feb 1;65:102589.
12. Gashi  M,  Vuković  M,  Jekic  N,  Thalmann  S, Holzinger A, Jean-Quartier C, Jeanquartier F. State-of-the-Art Explainability Methods with Focus  on  Visual  Analytics  Showcased  by Glioma  Classification.  BioMedInformatics. 2022 Jan 19;2(1):139-58.
13. Salahuddin  T,  Qidwai  U.  Computational methods for automated analysis of corneal nerve images: Lessons learned from retinal fundus image analysis. Computers in Biology and Medicine. 2020 Apr 1;119:103666.
14. Auner GW, Koya SK, Huang C, Broadbent B,
Trexler  M,  Auner  Z,  Elias  A,  Mehne  KC, Brusatori  MA.  Applications  of  Raman spectroscopy  in  cancer  diagnosis.  Cancer and Metastasis Reviews. 2018 Dec;37(4):691-717 15. Meera  R,  Anandhan  P.  A  Review  On Automatic  Detection  of  Brain  Tumor  Using Computer Aided Diagnosis System Through MRI.  EAI  Endorsed  Transactions  on  Energy Web. 2018;5(20).
16. Shanthakumar  P,  Ganesh  Kumar  P.
Computer  aided  brain  tumor  detection system  using  watershed  segmentation techniques. International Journal of Imaging Systems and Technology. 2015 Dec;25(4):297-301. 17. Arunkumar N, Mohammed MA, Mostafa SA, Ibrahim  DA,  Rodrigues  JJ,  de  Albuquerque
VH.  Fully  automatic  model ‐ based segmentation  and  classification  approach for  MRI  brain  tumor  using  artificial  neural
networks.  Concurrency  and  Computation: Practice and Experience. 2020 Jan 10;32(1):e4962 18. Toğaçar M, Ergen B, Cömert Z. BrainMRNet: Brain  tumor  detection  using  magnetic resonance images with a novel convolutional  neural  network  model. Medical hypotheses. 2020 Jan 1;134:109531. 19. Wu W, Li D, Du J, Gao X, Gu W, Zhao F, Feng
X, Yan H. An intelligent diagnosis method of brain  MRI  tumor  segmentation  using  deep convolutional  neural  network  and  SVM algorithm. Computational and Mathematical  Methods  in  Medicine.  2020 Jul 14;2020. 20. Deng  W,  Shi  Q,  Wang  M,  Zheng  B,  Ning  N. Deep  learning-based  HCNN  and  CRF-RRNN model  for  brain  tumor  segmentation.  IEEE Access. 2020 Jan 15;8:26665-75.
21. Yuda TK. The limits of healthcare reforms in Indonesia:  Interrogating  the  Dutch  colonial legacies’  influe nce  within  the  logic  and principles  of  welfare.  International  Journal of  Social  Welfare.  2022  Apr;31(2):236-47. Chen  M,  Decary  M.  Artificial  intelligence  in healthcare:  An  essential  guide  for  health
leaders.  InHealthcare  management  forum 2020 Jan (Vol. 33, No. 1, pp. 10-18). Sage CA: Los Angeles, CA: SAGE Publications. 22. Ahmed MN, Toor AS, O'Neil K, Friedland D. Cognitive  computing  and  the  future  of health  care  cognitive  computing  and  the future of healthcare: the cognitive power of IBM Watson has the potential to transform global  personalized  medicine.  IEEE  pulse. 2017 May 16;8(3):4-9.
23. Liu  M,  Guan  W,  Yan  J,  Hu  H.  Correlation identification in multimodal weibo via back propagation  neural  network  with  genetic algorithm. Journal of Visual Communication and  Image  Representation.  2019  Apr 1;60:312-8.
24. Shi  Y,  Zhu  J,  Charles  V.  Data  science  and productivity:  A  bibliometric  review  of  data science  applications  and  approaches  in productivity  evaluations.  Journal  of  the Operational  Research  Society.  2020  Dec 11;72(5):975-88.
25. Salahuddin  T,  Qidwai  U.  Computational methods for automated analysis of corneal nerve images: Lessons learned from retinal fundus image analysis. Computers in Biology and Medicine. 2020 Apr 1;119:103666.