Pertumbuhan dunia kesehatan berbasis informatika merupakan pertumbuhan yang paling pesat di dalam bidang kesehatan. Dalam 5 tahun terakhir, pertumbuhan pada sektor ini meningkat sebesar 8.4%, dampak dari wabah pandemi COVID-19 yang terjadi selama kurun waktu 2019-2022. Oleh karena itu, pengetahuan dalam memaksimalkan teknologi informatika menjadi salah satu aspek penting yang perlu dikuasai oleh tenaga praktis yang bergerak di bidang kesehatan. Teknologi informatika dalam dunia kesehatan menyajikan data – data seperti electroninc medical record, medical imaging, histopatologi, multiemicsdata, data epidemiologi, data times series, handwritten clinical notes dan social network data. Data – data ini yang nantinya dimanfaatkan untuk penyelidikan ilmiah, pemecahan masalah, pengambilan keputusan dalam upaya peningkatan kesehatan manusia (Moh Javaid, et al, 2024).
Dalam konteks penemuan obat baru, sebelum peneliti melakukan uji preklinik dan uji klinik, peneliti melakukan uji in silico untuk mengumpulkan data-data protein dan reseptor target dan kemudian data tersebut diolah secara komputasi. Data yang dihasilkan menjadi acuan, apakah penelitian yang telah dirancang layak untuk dilanjutkan ke penelitian preklinik dan klinik. Uji in silico dimulai dengan tahapan bioinformatika, molecular docking dan molecular dynamics, Bioinformatika merupakan suatu teknik komputasi dan analitik untuk mengumpulkan dan menganalisis data biologis dengan tujuan untuk mempelajari peran gen dan protein, memprediksi struktur protein serta untuk mencari target protein potensial. Setelah menemukan target protein potensial, protein tersebut ditambatkan dengan reseptor melalui analisis molecular docking untuk mengetahui data energi ikatan yang diperoleh dari protein target dan reseptor. Kemudian, permodelan molecular dynamics dilakukan untuk mengetahui bagaimana protein target dan reseptor bekerja di dalam keadaan tubuh manusia yang dibuat dengan pemodelan yang mirip dengan keadaan tubuh asli manusia (Moh Javaid, et al, 2024).
Selain dalam konteks penemuan obat baru, penggunaan informatika di bidang kesehatan, saat ini sering digunakan para peneliti dalam penelitian kohort. Data penelitian ini diambil dari sitem rekam medik elektronik (EHR). Dalam pengambilan data ini diperlukan suatu model agar dapat memudahkan pengambilan data di beberapa tempat. Model yang digunakan yaitu pemodelan CDM (Common Data Models). CDM terdiri dari dua jenis yaitu i2b2 yang digunakan untuk riset klinis dan OMOP untuk studi yang memelajai efek obat atau tindakan medis. Salah satu contoh studi klinis yang menggunakan metode ini adalah pengaruh konsumsi antibiotik jangka panjang pada pertumbuhan anak. Subjek pada penelitian ini dibagi menjadi tiga kelompok yaitu 0-12 bulan, 12-30 bulan dan 30-72 bulan. Subjek yang diambil memiliki tinggi dan berat yang sama pada tiap kelompok. Data yang diperoleh dalam studi ini sebanyak 362.550 subjek dan berasal dari 35 tempat. Hasil penelitian menunjukkan, 58% anak setidaknya menerima satu antibiotik, dan 33% diantaranya menerima antibiotik spektrum luas. Anak dengan usia kurang dari 24 bulan yang mengonsumsi setidaknya satu macam antibiotik memiliki kemungkinan kecil mengalami obesitas dengan odd ratio sebesar 1.05 (Cl 1.03-1.09). Kemudian penelitian ini juga meneliti efek dari konsumsi antibiotik pada ibu hamil dengan pertumbuhan anak. Data yang diperolah dalam studi ini sebanyak 53.320 pasangan ibu dan anak yang telah menginjak usia 5 tahun. Hasil dari penelitian ini yaitu tidak ada pengaruh konsumsi antibiotik pada kehamilan dengan berat badan anak (Anthony, 2020).
Penggunaan teknologi informatika untuk kesehatan ini akan menciptakan kesinambungan dalam tiga tahapan informatika kesehatan. Berdasarkan gambar dibawah, data hasil penelitian klinis yang diperoleh dapat dijadikan dasar untuk memberikan intervensi kepada pasien. Hasil data intervensi pasien tersebut dapat dijadikan sumber data penelitian baru atau dapat dijadikan dasar untuk penyusunan tatalaksana penyakit. Kemudian, hasil data yang diperoleh atas pelayanan medis berdasarkan panduan tatalaksana penyakit bisa dapat dijadikan dasar untuk sumber penelitian baru atau dibandingkan dengan intervensi baru dari rancangan penelitian yang baru (Bellgard, et al, 2017).
Sumber : https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5603612/pdf/fpubh-05-00224.pdf
Meskipun teknologi informatika dapat menyediakan big data sehingga mempermudah dalam proses pengambilan data subjek penelitian, tidak dapat dipungkiri masih memiliki hambatan-hambatan dalam pelaksanaannya. Hambatan ini disebabkan oleh faktor budaya, teknis, administratif, peraturan, infrastruktur, dan keuangan. Oleh karena itu diperlukan strategi bersama antar pihak-pihak yang berwenang antara lain :
- Pihak-pihak pemangku kebijakan harus memiliki tujuan yang sama dalam menciptakan suatu sistem yang saling mendukung dan bertahan lama.
- Peningkatan keterlibatan pada semua kalangan terutama tenaga kesehatan untuk memahami masalah dan hambatan serta penyampaian ide atau solusi ketika terjadi suatu permasalahan.
- Peningkatan jaringan investasi sebagai modal untuk membangun sistem.
Langkah-langkah ini harus direncanakan, dikelola, dan dijalankan oleh pihak-pihak yang menguasai sistem informatika kesehatan dan pihak tenaga kesehatan. Dalam pembangunan sistem informatika kesehatan juga harus memerhatikan keterbukaan dan keterhubungan data sehingga data dapat digunakan secara fleksibel serta juga harus memerhatikan risiko penyalahgunaan data pasien. Oleh karena itu, sistem ini harus dievaluasi dan dipantau secara berkala (Bellgard, et al, 2017).
Referensi
- Anthony, Solomonides. 2020. Review of Clinical Research Informatics. IMIA Yearbook of Medical Informatics. Hal. 193-199
- Bellgard, Nigel Chartres, Gerald F. Watts , Steve Wilton, Sue Fletcher, Adam Hunter dan Tom Snelling. 2017. Comprehending the Health Informatics Spectrum. Frontiers in Public Health. vol.5, no. 224
- Mohd Javaid , Abid Haleem a, Ravi Pratap Singh. 2024. Health informatics to enhance the healthcare industry’s culture: An extensive analysis of its features, contributions, applications and limitations. Informatic and Health. vol.1, hal. 123-148.
- https://online.une.edu/blog/jobs-in-health-informatics/
Penulis dan Afiliasi
Lisna Wati_22416248201006_FM22D_Fakultas Farmasi Universitas Buana Perjuangan Karawang
