Informasi kesehatan di media sosial beredar berdampingan dengan klaim yang tidak melewati pemeriksaan ilmiah. Tenaga kesehatan memiliki pengetahuan untuk menjelaskan bukti, tetapi waktu klinis membatasi kerja riset dan produksi konten. AI generatif (sistem yang membuat teks atau gambar dari perintah pengguna) memangkas sebagian pekerjaan awal tersebut. Kecepatan itu tidak memindahkan tanggung jawab atas isi publikasi kepada mesin.
Ruang publik dipenuhi informasi dengan mutu yang tidak seragam
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mendefinisikan infodemi sebagai limpahan informasi, termasuk informasi palsu atau menyesatkan, di lingkungan digital dan fisik saat wabah. Keadaan ini mempersulit orang menemukan panduan yang bisa dipercaya. WHO juga mengaitkannya dengan kebingungan, perilaku berisiko, dan turunnya kepercayaan kepada otoritas kesehatan. Media sosial mempercepat pengisian kekosongan informasi sekaligus memperbesar jangkauan pesan yang merugikan.
Masalah tersebut tidak selesai hanya dengan menambah jumlah unggahan dari tenaga kesehatan. Sumber, konteks, dan batas bukti perlu terlihat agar pembaca bisa memeriksa klaim. Bahasa yang mudah dipahami juga tidak boleh mengubah hubungan sebab-akibat atau menghapus kelompok yang dikecualikan dari penelitian. Akun profesional karena itu dinilai dari mutu proses editorial, bukan gelar pemiliknya saja.
Tinjauan cakupan di Journal of Medical Internet Research pada 2024 menyintesis 70 sumber yang terbit sejak Januari 2012 hingga Maret 2024. Para penulis menemukan konsensus bahwa misinformasi kesehatan di jejaring sosial adalah masalah penting. Mereka juga mencatat keterbatasan literasi kesehatan dan digital serta pengaruh ketimpangan sosial-ekonomi. Tenaga kesehatan berada pada posisi kuat untuk mengoreksi klaim, tetapi beban kerja dan tekanan lain membatasi peran tersebut.
AI berguna pada meja persiapan, bukan sebagai penentu akhir
AI dapat membantu memetakan pertanyaan yang sering muncul, mengelompokkan bahan bacaan, dan membuat kerangka naskah. Sistem yang sama juga bisa menyusun variasi judul, ringkasan, atau rancangan visual. Pekerjaan ini mengurangi waktu dari halaman kosong menuju draf pertama. Nilainya terletak pada efisiensi persiapan, bukan pada kewenangan untuk menetapkan kebenaran klinis.
Pedoman WHO pada 2024 menyebut model AI generatif bisa menghasilkan pernyataan yang salah, tidak akurat, bias, atau tidak lengkap. Risiko lain adalah bias otomatisasi, ketika pengguna melewatkan kesalahan karena terlalu percaya pada keluaran mesin. WHO merekomendasikan tugas yang terdefinisi dengan jelas, akurasi yang memadai, serta keterlibatan tenaga kesehatan dan pasien dalam pengembangan. Prinsip tersebut menempatkan pemeriksaan manusia sebagai bagian proses, bukan tambahan setelah publikasi.
Pemeriksaan dimulai dari sumber primer atau pedoman resmi yang mendukung setiap klaim utama. Angka, populasi penelitian, tahun, dan keterbatasan hasil perlu dibandingkan dengan dokumen asal. Kutipan yang dibuat AI harus dicari ulang karena judul, penulis, atau tautannya bisa keliru. Naskah juga perlu diperiksa kembali setelah dipadatkan menjadi video pendek atau kartu visual.
| Tahap | Peran AI | Tanggung jawab tenaga kesehatan |
|---|---|---|
| Pemilihan topik | Mengelompokkan pertanyaan dan istilah pencarian | Menentukan relevansi publik dan batas pembahasan |
| Riset awal | Merangkum bahan dan menyusun daftar klaim | Membuka sumber asli serta menilai mutu bukti |
| Penyusunan | Membuat kerangka teks atau visual | Menjaga makna klinis, konteks, dan bahasa |
| Publikasi | Membantu format dan konsistensi | Menyetujui isi, konflik kepentingan, dan koreksi |
Aturan AI Indonesia menuntut keluaran yang bisa dipertanggungjawabkan
Surat Edaran Menteri Komunikasi dan Informatika No. 9 Tahun 2023 memuat transparansi, kredibilitas, akuntabilitas, keamanan, dan pelindungan data sebagai prinsip etika AI. Dokumen itu menyatakan informasi hasil AI yang disebarkan kepada publik harus bisa dipercaya dan dipertanggungjawabkan. AI juga ditempatkan sebagai pendukung aktivitas manusia. Edaran tersebut memberi kerangka umum dan tidak mengesahkan setiap keluaran untuk konteks kesehatan.
Penggunaan layanan AI menambah persoalan data di luar akurasi naskah. Catatan kasus, foto pasien, hasil pemeriksaan, atau percakapan klinis tidak semestinya dimasukkan ke alat publik tanpa dasar dan pengamanan yang sesuai. Penghapusan nama belum tentu menghilangkan seluruh petunjuk identitas. Pemilihan alat perlu mencakup kebijakan penyimpanan, tujuan pemrosesan, dan pihak yang memperoleh akses.
Edukasi dan promosi pelayanan berada pada jalur berbeda
Permenkes No. 1787/MENKES/PER/XII/2010 mensyaratkan publikasi pelayanan kesehatan memuat fakta akurat, berbasis bukti, informatif, edukatif, dan bertanggung jawab. Aturan yang masih berlaku itu juga melarang informasi palsu atau menyesatkan, klaim superlatif, perbandingan mutu, dan testimoni dalam iklan. Publikasi melalui berita, artikel, serta fitur media termasuk dalam cakupannya. Dengan demikian, format edukasi tidak otomatis menghapus risiko promosi.
Hubungan komersial perlu dipisahkan secara jelas dari penilaian bukti. Konten tentang layanan sendiri, potongan harga, perangkat, obat, atau suplemen membawa risiko yang berbeda dari penjelasan kesehatan umum. Keputusan editorial harus mempertimbangkan isi dan cara penyajian, bukan label “edukasi” yang ditempelkan pembuat konten. AI tidak mampu menentukan kepatuhan hanya dari permintaan singkat tanpa konteks organisasi dan profesi.
Koreksi terbuka lebih berarti daripada frekuensi unggahan
Konten kesehatan yang andal memerlukan catatan sumber, tanggal pemeriksaan, dan jalur koreksi. Bukti medis berubah, sehingga unggahan lama bisa memerlukan pembaruan meski awalnya akurat. Versi yang sudah diperbaiki sebaiknya menjelaskan bagian yang berubah dan alasannya. Praktik ini membantu pembaca membedakan pembaruan bukti dari penghapusan kesalahan secara diam-diam.
Ukuran keberhasilan juga tidak berhenti pada jumlah pengikut atau tayangan. Pertanyaan pembaca dapat menunjukkan bagian yang masih kabur, sedangkan koreksi berulang menandai kelemahan proses pemeriksaan. Kecepatan produksi baru berguna bila sumber tetap terlacak dan kesalahan bisa dipulihkan. Tanpa dua unsur itu, AI hanya mempercepat peredaran naskah yang belum siap.
Sampai artikel ini disusun, kami belum menemukan data resmi Indonesia yang mengukur penggunaan AI oleh tenaga kesehatan untuk membuat konten publik. Belum ada dasar untuk menyimpulkan seberapa luas praktik tersebut atau seberapa besar penghematan waktunya di Indonesia. Bukti yang tersedia lebih kuat untuk menjelaskan risiko misinformasi, prinsip tata kelola AI, dan batas publikasi pelayanan kesehatan. Kesenjangan data ini perlu dipisahkan dari klaim bahwa alat tersebut otomatis meningkatkan mutu komunikasi.
Sumber dan rujukan
- Infodemic（World Health Organization）Definisi infodemi, dampaknya terhadap perilaku dan kepercayaan, serta unsur pengelolaannya.
- Prevalence of Health Misinformation on Social Media—Challenges and Mitigation Before, During, and Beyond the COVID-19 Pandemic（Journal of Medical Internet Research）Tinjauan cakupan 2024 atas 70 sumber mengenai misinformasi kesehatan di media sosial.
- WHO releases AI ethics and governance guidance for large multi-modal models（World Health Organization）Risiko keluaran AI generatif untuk kesehatan dan rekomendasi mengenai pengawasan manusia.
- Surat Edaran Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 9 Tahun 2023 tentang Etika Kecerdasan Artifisial（JDIH Kementerian Komunikasi dan Digital）Prinsip etika AI Indonesia, termasuk transparansi, kredibilitas, akuntabilitas, keamanan, dan pelindungan data pribadi.
- Permenkes No. 1787/MENKES/PER/XII/2010 tentang Iklan dan Publikasi Pelayanan Kesehatan（Direktorat Jenderal Peraturan Perundang-undangan）Persyaratan dan larangan bagi iklan serta publikasi pelayanan kesehatan.
