Sekelompok insinyur, peneliti dan dokter yang bekerja sama dengan Microsoft dan OpenAI telah menghasilkan terobosan terbaru yang luar biasa di bidang kedokteran diagnostik, bukan di rumah sakit.
Mereka memperkenalkan sebuah perangkat yang diyakini mampu melakukan sesuatu yang tidak pernah bisa dilakukan oleh dokter manusia yang menjadi ahli di setiap aspek kedokteran.
Microsoft memperkenalkan Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), yang dijuluki “jalan menuju kecerdasan buatan medis,” pada 30 Juni 2025 (King dkk., 2025).
Dalam 304 kasus klinis dari New England Journal of Medicine, alat ini mencapai akurasi diagnosis 85-85,5% saat digabungkan dengan model kecerdasan buatan generatif (genAI), terutama OpenAI, dibandingkan dengan akurasi sekitar 20% dari 21 dokter berpengalaman yang bekerja secara mandiri (Limb, 2025; Nori dkk., 2025).
Selain akurat, MAI-DxO juga mengurangi biaya diagnosis hingga 70% dibandingkan dengan model AI generik dan 20% lebih ekonomis daripada dokter manusia dengan memesan lebih sedikit tes yang tidak perlu (Nori dkk., 2025).
Meskipun angka-angka tersebut tampak seperti khayalan, tetapi daya tariknya didasarkan pada kenyataan.
Praktik-praktik pemborosan, seperti tes yang tidak perlu, rawat inap di rumah sakit yang dapat dihindari dan ketidakefisienan administratif, menyumbang hampir 30% dari total pengeluaran kesehatan, yang merupakan bagian dari sistem yang mengonsumsi sekitar 20% dari PDB (Berwick & Hackbarth, 2012; Shrank et al., 2019).
Baca Juga: Medis ke Sosial: Memahami Disabilitas sebagai Isu Keadilan
Oleh karena itu, baik pasien maupun pembuat kebijakan menemukan potensi kecerdasan buatan (AI) untuk mengurangi pemborosan yang sangat menarik (Khanna et al., 2022; Singh & Kaunert, 2025).
Selain itu, potensi diagnosis AI tingkat ahli yang dapat diakses secara luas merupakan revolusi signifikan di negara-negara berpendapatan rendah dan menengah, di mana kekurangan tenaga medis dan diagnosis yang tertunda dapat berakibat fatal (Ciecierski-Holmes et al., 2022; Khan et al., 2024; Dangi et al., 2025).
Namun, penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam bidang kesehatan memiliki aspek negatif yang jarang dibahas (Sallam dkk., 2025b).
Sejarah menunjukkan bahwa setiap kemajuan teknologi memiliki potensi untuk menggantikan yang sudah ada.
Pertimbangkan bagaimana para juru tulis digantikan oleh mesin cetak dan kurir kuda digantikan oleh telegraf.
MAI-DxO dan penerusnya yang lebih cerdas mungkin tidak akan selamanya menjadi pendamping.
Sebuah mesin menjadi pengganti atau pelengkap ketika ia dapat bekerja sebaik atau lebih baik daripada manusia dengan biaya yang lebih murah.
“Peran klinis jauh lebih luas daripada sekadar diagnosis,” kata Microsoft, menyoroti bagaimana MAI-DxO akan memperluas peran klinis manusia.
Peran ini membutuhkan empati, kepercayaan dan penilaian manusia tentang sifat-sifat yang saat ini belum dimiliki oleh AI (King dkk., 2025).
Baca Juga: Anti Termakan Hoaks, Berikut Mitos dan Fakta Mengenai Kesehatan Gigi dan Mulut!
Saat membahas masa depan tentang kecerdasan buatan medis, CEO Divisi AI Microsoft menekankan bahwa teknologi ini belum siap untuk penggunaan klinis (Milmo, 2025).
Para peneliti mengakui potensi dan batasan kecerdasan buatan (AI) dalam bidang kesehatan, dengan mencatat bahwa meskipun mesin dapat mengidentifikasi kondisi medis, mereka tidak dapat mengobatinya (Sallam, 2023; Booven dkk., 2025; Rawat dkk., 2025; Takita dkk., 2025).
Diagnosis klinis tidak hanya melibatkan identifikasi pola, tetapi juga melibatkan pengamatan penderitaan, menafsirkan ambiguitas dan secara bersamaan merasakan harapan dan rasa bersalah (Elstein & Schwartz, 2002; Pelaccia dkk., 2015; Croskerry dkk., 2023).
Meskipun AI mampu menghitung probabilitas, ia tidak mampu memahami konteks, menimbang nilai, bernegosiasi dengan ketidakpastian atau menemani pasien yang kritis (Gondocs & Dorfler, 2024; Rubin dkk., 2025).
Fakta bahwa pengembang MAI-DxO tampaknya tidak melambat justru lebih mengkhawatirkan. Semua produk Microsoft, termasuk perawatan global dan pencarian kesehatan akan mengintegrasikan teknologi ini (King dkk., 2025).
Tekanan ekonomi yang mendorong otomatisasi akan semakin cepat seiring dengan peningkatan kinerja AI, penurunan biaya kesehatan dan ketertinggalan regulasi (Bajwa dkk., 2021).
Topik pembicaraan akan segera berubah dari “Apakah AI dapat mendiagnosis lebih akurat daripada dokter?” menjadi “Apakah dokter masih perlu mendiagnosis sama sekali?” (Fransen dkk., 2025; Guo & Chen, 2025; Lenharo, 2025; Rodler dkk., 2024).
Sistem kesehatan sedang ditarik ke arah yang berlawanan oleh dua kekuatan, jika kita mengambil waktu sejenak untuk menganalisisnya.
Di satu sisi, perawatan yang lebih cepat dan akurat dijanjikan oleh efisiensi tinggi dalam kinerja dan pengendalian biaya (Krishnan dkk., 2023; Jeanty dkk., 2024; Taherdoost & Ghofrani, 2024; McDuff dkk., 2025).
Namun, terdapat kekhawatiran di kalangan tenaga medis bahwa dasar-dasar bidang ini terancam (Rony dkk., 2024; Malik Sallam dkk., 2024; Elfaham dkk., 2025; Sallam dkk., 2025).
Baca Juga: Saat AI Berkolaborasi dengan Dunia Kesehatan: Sahabat Baru atau Ancaman Baru?
Selama ribuan tahun, praktik kedokteran telah didefinisikan oleh tradisi pengetahuan, empati, penilaian dan etika profesional, bukan hanya upaya teknis (Hannawa dkk., 2022).
Efisiensi AI harus dipadukan dengan pemeliharaan nilai-nilai profesional agar sistem kesehatan dapat bertahan dengan integritas dan kemanusiaan yang utuh (Mennella dkk., 2024).
Oleh karena itu, untuk menyelidiki efek yang tidak terduga dari penggunaan alat diagnostik genAI dalam kedokteran klinis, terutama terkait dengan fungsi, identitas dan prospek bidang kedokteran.
Kekhawatiran yang lebih dalam tentang penurunan penilaian klinis, penggantian kompetensi profesional dan konsekuensi sosial dari memberikan otoritas diagnostik.
Kepunahan profesional dapat terjadi akibat apa yang awalnya dimaksudkan sebagai peningkatan teknologi. Dokter, yang sebelumnya menjadi sosok sentral dalam proses diagnosis, berisiko menjadi sekadar validator hasil kecerdasan buatan (AI).
Fokus pendidikan kedokteran mungkin berubah dari mendorong rasa ingin tahu klinis dan penilaian menjadi sekadar mengajarkan dokter cara menavigasi dan memvalidasi keputusan algoritma kecerdasan buatan (AI).
Pengetahuan diagnostik yang telah membentuk kedokteran selama berabad-abad mungkin akan menurun seiring waktu, bukan karena tidak lagi relevan, tetapi karena tidak lagi diterapkan.
Penulis: Dyah Prameswari Pramudya Wardani Sukarno Putri
Mahasiswa Prodi Keperawatan, Universitas Airlangga
Dosen Pengampu: Andini Dyah Sitawari, dr., Sp.KJ.
Editor: Siti Sajidah El-Zahra
Bahasa: Rahmat Al Kafi
Ikuti berita terbaru Media Mahasiswa Indonesia di Google News
⚡ Baca Lebih Cepat Artikel MMI di Ponsel Anda!
Ikuti Channel WhatsApp
Media Mahasiswa Indonesia (MMI):
KLIK DI SINI
