Cloudera merilis temuan khusus sektor layanan kesehatan dari laporan riset terbarunya,The Data Readiness Index 2026. Laporan tersebut mengungkapkan bahwa organisasi layanan kesehatan masih menghadapi berbagai kendala yang signifikan dalam memperluas implementasi AI akibat masih adanya kesenjangan dalam akses data, tata kelola, dan kinerja infrastruktur.
Seiring semakin gencarnya transformasi digital di sektor kesehatan, organisasi kini harus mengelola volume data klinis, operasional, dan data yang dihasilkan pasien dalam jumlah yang terus bertambah di lingkungan yang semakin terdistribusi. AI menjadi semakin penting untuk meningkatkan kualitas hasil perawatan pasien, menekan biaya layanan kesehatan, menyederhanakan alur kerja administrasi, serta menghadirkan layanan yang lebih berpusat pada pasien. Namun, banyak organisasi masih belum memiliki fondasi tata kelola data yang memadai untuk mengoperasionalkan AI dalam skala besar.
Ambisi transformasi digital ini juga tercermin di Indonesia, di mana sektor kesehatan telah ditetapkan sebagai salah satu prioritas utama dalam Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial 2020–2045. Kementerian Kesehatan menekankan bahwa AI memiliki potensi besar untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan secara menyeluruh.
Sejak 2023, pemanfaatan AI di sektor kesehatan Indonesia telah berjalan secara aktif, untuk membantu deteksi dini berbagai penyakit kritis, mulai dari tuberkulosis (TB), kanker paru, hingga stroke. Namun, agar potensi tersebut dapat dimanfaatkan secara maksimal, dibutuhkan tata kelola data yang kuat, kerangka regulasi yang adaptif, serta komitmen terhadap standar etika. Tantangan inilah yang hingga kini masih dihadapi organisasi layanan kesehatan di seluruh dunia.
Meskipun 87% responden dari sektor layanan kesehatan menyatakan memiliki visibilitas terhadap lokasi penyimpanan data mereka, banyak organisasi masih menghadapi kesulitan dalam mengintegrasikan, mengelola, dan mengoperasionalkan data tepercaya dalam skala besar. Bahkan, 28% organisasi layanan kesehatan menyatakan bahwa keterbatasan kinerja infrastruktur secara konsisten menghambat inisiatif operasional mereka. Riset ini juga mengungkap tantangan yang lebih luas terkait tata kelola data dan implementasi AI di lingkungan yang terdistribusi.
Terlepas dari berbagai tantangan tersebut, organisasi layanan kesehatan tetap berinvestasi secara agresif untuk meningkatkan kesiapan AI dan memodernisasi infrastruktur data mereka. Keberhasilan implementasi AI kini semakin bergantung pada kemampuan menghadirkan AI langsung ke lokasi data berada, sehingga organisasi dapat menghasilkan insight di berbagai lingkungan yang terdistribusi, tanpa mengorbankan keamanan, tata kelola, dan kepatuhan terhadap regulasi yang menjadi tuntutan utama sektor kesehatan.
“Organisasi layanan kesehatan di Indonesia mengelola volume data pasien dan data operasional yang sangat besar, bersifat sensitif, serta tersebar di berbagai lingkungan. Namun, banyak yang masih menghadapi tantangan dalam mengoperasionalkan AI secara konsisten di berbagai lingkungan tersebut,” ujar Sherlie Karnidta, Country Manager Indonesia, Cloudera.
“Memindahkan data layanan kesehatan dalam jumlah besar yang diatur oleh regulasi ke dalam satu lingkungan public cloud sering kali tidak praktis, mahal, dan kompleks untuk dikelola. Di lingkungan layanan medis yang bersifat mission-critical, kita tidak boleh membiarkan hambatan pada infrastruktur data menghambat inovasi yang dapat menyelamatkan nyawa. Untuk benar-benar mentransformasi layanan kesehatan di Indonesia, solusinya bukan memindahkan data pasien ke AI, melainkan menghadirkan AI langsung ke data yang telah dikelola dengan baik di mana pun data tersebut berada—baik di cloud, data center, maupun edge,” sambungnya.
