SATUSEHAT menghubungkan rekam medis dari fasilitas pelayanan kesehatan melalui satu standar pertukaran data. Keterhubungan itu membuka jalan bagi layanan yang lebih berkesinambungan dan analisis kesehatan pada tingkat populasi. Namun, tiga kegiatan sering tercampur dalam pembicaraan publik: pasien melihat rekam medis, tenaga medis bertukar data untuk pelayanan, dan lembaga memakai data untuk riset atau AI. Masing-masing memiliki tujuan, dasar pemrosesan, serta batas akses yang berbeda.
Satu ekosistem dengan fungsi yang berbeda
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia (Kemenkes) mendefinisikan SATUSEHAT sebagai ekosistem pertukaran data kesehatan yang menghubungkan fasilitas kesehatan, regulator, penjamin, dan penyedia layanan digital. Pertukaran tersebut memakai Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), standar untuk menyusun dan mengirim data kesehatan secara konsisten. Tujuannya adalah kesinambungan informasi, bukan pembentukan satu produk AI tertentu. Standar pertukaran hanya menjawab cara sistem saling membaca data.
Panduan rawat jalan memperlihatkan luasnya informasi yang bisa dikirim melalui integrasi. Alurnya mencakup pendaftaran, anamnesis, alergi, hasil pemeriksaan, rencana perawatan, resep, hasil laboratorium, dan radiologi. Kelengkapan kiriman tetap bergantung pada pencatatan serta integrasi fasilitas asal. Data yang memakai format sama belum tentu lengkap, mutakhir, atau cukup untuk setiap keputusan klinis.
Akses rekam medis tidak menjamin pemeriksaan tak berulang
SATUSEHAT menyediakan kanal bagi pasien dan tenaga medis dengan cara akses yang berlainan. Pasien melihat data melalui aplikasi, sedangkan tenaga medis memakai kode enam digit dari akun SATUSEHAT Mobile pasien; kode itu berlaku hingga 24 jam dan pasien mengetahui saat datanya dilihat. Mekanisme tersebut membatasi siapa yang membuka catatan dan berapa lama akses awal berlaku. Fitur akses bukan janji bahwa seluruh pemeriksaan lama selalu diterima tanpa verifikasi.
Keputusan memakai hasil lama dipengaruhi mutu data, waktu pemeriksaan, kebutuhan klinis, dan tanggung jawab tenaga medis. Berkas radiologi juga melibatkan gambar asli, laporan, serta konteks pemeriksaan, bukan satu kolom ringkasan. Karena itu, interoperabilitas mengurangi hambatan memperoleh informasi, tetapi tidak menghapus penilaian klinis. Klaim bahwa integrasi pasti menghilangkan pemeriksaan berulang melampaui bukti dalam dokumentasi resmi.
Pengguna aplikasi bukan sekadar pemasok data sukarela
Ketentuan SATUSEHAT membedakan sumber data dan alasan pemrosesannya. Rekam medis dari fasilitas dikirim berdasarkan kewajiban hukum, sedangkan data yang dimasukkan sendiri dan integrasi perangkat sandang berada dalam kendali pasien. Pengungkapan data untuk tindakan dan pelayanan kesehatan juga memerlukan persetujuan umum (general consent). Perbedaan ini membuat satu pilihan “ikut” atau “tidak ikut” tidak cukup untuk menggambarkan seluruh alur.
Ketentuan yang sama menyatakan isi rekam medis milik pasien, sementara dokumennya milik fasilitas pelayanan kesehatan. Permintaan penghentian pemrosesan atau penghapusan di SATUSEHAT tidak otomatis berlaku pada dokumen yang disimpan fasilitas. Data SATUSEHAT juga disebut disimpan sekurang-kurangnya 25 tahun sejak pemrosesan terakhir. Batas tersebut perlu terlihat sebelum hak untuk mengakses, mengoreksi, menghentikan, atau menghapus data dibahas sebagai satu paket.
Pertukaran klinis berbeda dari pemanfaatan untuk AI
Dokumen privasi SATUSEHAT memuat pelayanan, rujukan, tampilan riwayat pengobatan, pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, kebijakan, serta model statistik sebagai tujuan penggunaan data. Sementara itu, SATUSEHAT Data memisahkan informasi agregat untuk publik dari data terbatas yang hanya tersedia bagi pengguna berwenang. Daftar tujuan tersebut menunjukkan adanya pemanfaatan di luar tampilan rekam medis pribadi. Daftar itu belum menjelaskan kumpulan data, teknik deidentifikasi, atau tata cara persetujuan untuk setiap proyek AI.
Pelatihan AI medis adalah pemanfaatan sekunder ketika data yang tercipta dalam pelayanan dipakai untuk membangun atau menguji model. Proses tersebut membutuhkan tujuan penggunaan yang ditetapkan, daftar pihak yang memperoleh akses, pencatatan asal data, dan rencana setelah proyek berakhir. Deidentifikasi mengurangi pengenal langsung, tetapi tidak menggantikan pembatasan tujuan maupun pengawasan. Label “untuk inovasi” juga belum memberi informasi tentang penerima manfaat komersial dan hak atas model yang dihasilkan.
Jumlah data bukan ukuran tunggal mutu model
AI mempelajari pola dari kumpulan data pelatihan, sehingga skala memang penting. Namun, data yang besar bisa tetap timpang menurut usia, jenis kelamin, wilayah, jenis fasilitas, atau kondisi kesehatan. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) meminta keterwakilan kumpulan data, mutu data, tujuan penggunaan, validasi eksternal, dan dokumentasi siklus produk diperiksa dalam regulasi AI kesehatan. Tanpa pemeriksaan itu, model berisiko memperbesar kesalahan yang sudah ada pada data.
Kumpulan data dari Indonesia bisa membantu menilai kinerja model pada populasi dan layanan di dalam negeri. Manfaat tersebut tidak muncul otomatis hanya karena data berasal dari penduduk Indonesia. Peneliti masih perlu mengukur kelompok yang kurang terwakili dan menguji model di fasilitas yang berbeda dari lokasi pengembangan. Kinerja rata-rata yang baik tidak menutup kegagalan pada kelompok dengan jumlah sampel kecil.
Empat batas yang harus terlihat dalam tata kelola
Batas pertama adalah tujuan: pelayanan, kebijakan, riset, dan pelatihan AI perlu dibedakan dalam catatan pemrosesan. Batas kedua adalah akses: identitas lembaga, peran petugas, masa akses, dan jejak audit harus bisa diperiksa. Batas ketiga menyangkut pemanfaatan lanjutan, termasuk pengiriman kepada mitra dan penggunaan untuk model baru. Batas keempat menjelaskan akibat penghentian atau penghapusan terhadap salinan data, model yang sudah dilatih, serta dokumen di fasilitas asal.
Ketentuan SATUSEHAT telah menyebut autentikasi, otorisasi, pembagian hak akses, dan jejak audit. Namun, kontrol keamanan operasional tidak menjawab seluruh pertanyaan tentang legitimasi tujuan. Sistem bisa mencatat akses dengan baik meski ruang penggunaan datanya terlalu luas. Tata kelola membutuhkan pengawasan yang bisa menguji tujuan, penerima data, keamanan, mutu model, dan tindak lanjut ketika terjadi pelanggaran.
Kerangka AI kesehatan Indonesia masih dalam kajian
Badan Kebijakan Pembangunan Kesehatan (BKPK) mencatat kajian tata kelola AI sektor kesehatan dengan tenggat akhir 31 Desember 2026. Pertanyaan kebijakannya mencakup keselamatan pasien, pelindungan data pribadi, keandalan hasil, dan standar operasional bagi fasilitas kesehatan. Status kajian menunjukkan kebutuhan aturan yang lebih rinci telah diakui secara resmi. Hasil akhirnya belum tersedia ketika artikel ini disusun.
Sampai artikel ini disusun, kami belum menemukan dokumen resmi dari lembaga di Indonesia yang menjelaskan mekanisme nasional untuk memilih ikut atau keluar dari pelatihan AI medis berbasis data SATUSEHAT. Ketiadaan dokumen yang ditemukan bukan bukti bahwa tidak ada proyek AI di fasilitas atau lembaga tertentu. Artinya, akses rekam medis melalui aplikasi tidak boleh ditafsirkan sebagai persetujuan serbaguna untuk AI. Klaim mengenai manfaat kolektif baru bisa dinilai setelah tujuan, cakupan data, representasi, pengawasan, dan batas pemanfaatan diumumkan secara spesifik.
Sumber dan rujukan
- Apa itu SATUSEHAT?(Kementerian Kesehatan Republik Indonesia)Definisi SATUSEHAT, tujuan interoperabilitas, dan penggunaan HL7 FHIR.
- Resume Medis - Rawat Jalan(Kementerian Kesehatan Republik Indonesia)Cakupan data klinis dalam panduan integrasi pelayanan rawat jalan.
- SATUSEHAT Rekam Medis(Kementerian Kesehatan Republik Indonesia)Mekanisme kode akses pasien bagi tenaga medis dan masa berlakunya.
- Ketentuan Umum dan Kebijakan Privasi SATUSEHAT Platform(Kementerian Kesehatan Republik Indonesia)Dasar pemrosesan, tujuan penggunaan, retensi, hak akses, dan jejak audit.
- Ketentuan Umum dan Kebijakan Privasi SATUSEHAT Data(Kementerian Kesehatan Republik Indonesia)Pemisahan akses publik dan privat serta tujuan analisis data kesehatan.
- WHO outlines considerations for regulation of artificial intelligence for health(World Health Organization)Pertimbangan regulasi mengenai keterwakilan data, validasi, transparansi, dan pengawasan AI kesehatan.
- Tata Kelola Kecerdasan Artifisial di Sektor Kesehatan(Badan Kebijakan Pembangunan Kesehatan)Status kajian Indonesia mengenai kerangka tata kelola AI di fasilitas pelayanan kesehatan.