Credit Picture: SMBC and 80000hours

Credit Picture: SMBC and 80000hours

Dokter, guru, superman dan pekerjaan-pekerjaan lainnya yang berhubungan langsung dengan masyarakat sangatlah mulia. Mereka, tentunya atas izin Allah, dapat menyelamatkan nyawa, mencerdaskan wawasan dan sebagainya. Di sisi lain, ilmuan (scientists) dan peneliti (researchers) sering dianggap sebagai menara gading. Mereka dianggap terlalu teoritis dan kontribusinya seakan abstrak. Padahal, mereka justru banyak berkontribusi memajukan hidup manusia. 

Mari lihat Alan Turing. Risetnya tentang model matematika dan komputasi sangat abstrak dan teoritis. Namun, model inilah yang menjadi dasar dibuatnya komputer modern saat ini. Semasa hidupnya, Alan Turing juga mengembangkan kriptografi yang salah satunya digunakan untuk membantu pasukan sekutu memenangkan perang dunia kedua (PD II). Sebagian sejarawan memperkirakan tanpa kontribusinya tersebut, PD II akan berlangsung setahun lebih lama atau bahkan lebih. Karena setahun perang bisa merenggut 10 juta jiwa, jadi secara tidak langsung melalui Alan Turing sedikitnya 10 juta jiwa telah terselamatkan.

Di bidang medis, banyak sekali terobosan para researchers yang telah sukses menanggulangi wabah penyakit-penyakit yang membunuh jutaan orang. Selain para penemu vaksin, temuan yang sederhana namun efeknya sangat masif adalah larutan oralit (Oral Rehydration Therapy) oleh Dr. David Nalin. Karena murah dan mudah untuk dibuat sendiri di dapur, dalam setahun angka kematian akibat diare di seluruh dunia turun dari 5 juta ke 1,3 juta jiwa. Selama 40 tahun diperkirakan lebih dari 50 juta jiwa telah terselamatkan dengan bantuan implementasi pengobatan ini.

Melalui dua contoh di atas, kita bisa melihat bahwa scientists dan researchers dapat memberikan kontribusi yang sangat massif. Pada era teknologi informasi dan big data saat ini, kolaborasi antara technical people (computer scientist, mathematician, statistician, dsb.) dengan health domain experts (medical staffs, biologist, public health, dsb.) menjadi sangatlah penting untuk mengembangkan terobosan baru untuk layanan kesehatan yang lebih baik. Salah satu implementasi hasil kolaborasi riset healthcare data science adalah Hospital Patient Admssion Prediction Tool (PAPT) yang dikembangkan oleh Australian eHealth Research Center (AeHRC) bekerja sama dengan beberapa universitas dan penyedia layanan kesehatan di Queensland, Australia.

Tidak jarang, rumah sakit tidak siap menerima pasien. Akibatnya, pasien yang datang lambat dilayani atau bahkan jika di Indonesia harus mencari rumah sakit lain karena sudah penuh. Pada kasus darurat (emergency), ini sangatlah berbahaya. PAPT memberikan prediksi berapa jumlah pasien dan kapan datangnya dengan akurasi 95%. Ini memberikan kesempatan rumah sakit untuk lebih bersiap dalam mengantipasi dan menyiapkan sumber daya (ambulance, tenaga medis, ruangan, dsb.).

Ikut serta dalam melakukan riset yang hasilnya bermanfaat untuk orang banyak tentunya akan membuat hidup jauh lebih bermakna. Kita akan merasa memiliki fulfilment career – sebuah karir yang membuat kita merasa puas dan bahagia. Saya melihat dalam lima tahun kedepan, salah satunya dapat diwujudkan melalui healthcare data scientist. Namun, kolaborasi antar berbagai disiplin ilmu, seperti computer science dan health pada kasus ini, memiliki tantangan tersendiri.

If you’ve been studying in a field all your life, having someone from a completely different field come and tell you something important could be rather irritating. It’s just human nature. – Susan Linquist (MIT genetics and biochemist)

Menurut saya tantangan utamanya adalah apakah masing-masing domain expert bisa saling merendahkan ego, membuka pikiran, menerima masukan, dan bersama memformulasikan solusi terhadap masalah-masalah medis dan pelayanan kesehatan. Bayangkan seorang dokter spesialis yang sudah puluhan tahun bekerja di bidangnya. Pastinya tidak mudah bagi orang di luar kesehatan untuk memberikan masukan terkait pelayanan kesehatan. Demikian pula sebaliknya.

Di negera-negara maju, penerapan IT untuk kesehatan (E-Health) sudah sangat signifikan. Di Indonesia, potensinya masih sangat besar. Kita bisa lihat contoh Admedika – sebuah start up yang didirikan pada 2002 ini memberikan layanan third party administrator (TPA) untuk proses klaim asuransi. Pada 2010, sebagain besar saham Admedika dibeli Telkom senilai lebih dari Rp 120 miliar – sebuah angka yang lumayan besar untuk ukuran start up lokal pada waktu itu. Ini menunjukkan Telkom melihat prospek bisnis E-Health dan serius ingin bermain di pasar Indonesia.

Dengan semakin berkembangnya E-Health di Indonesia, berbagai data kesehatan akan banyak yang beralih ke format digital. Mulai dari rekam medis pasien (electronic medical records) sampai pada data-data yang sifatnya massif seperti penyebaran penyakit menular di seluruh daerah di Indonesia seperti Data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) oleh Kementrian Kesehatan. Data yang besar takkan memberikan manfaat optimal jika tidak ditunjang dengan analisis kesehatan tingkat tinggi dengan menggunakan teknologi terkini. Nah, inilah yang akan menjadi peluang besar untuk para data scientist. Semoga komunikasi, sinergi, dan kolaborasi dapat dibangun, paling tidak antar sesama scientist dan researchers di Indonesia. Jika terbangun, saya optimis medical breakthrough akan ditemukan dan membuat orang-orang yang terlibat didalamnya merasa puas dan bahagia dengan karyanya – a fulfilment career.

Brisbane, 16 Juli 2016

References and nice further reading:

  1. Alan Turing: The codebraker who saved ‘millions of lives’
  2. David Nalin. UNICEF Proclaims His Discovery As Greatest Medical Breaktrough of 20th Century
  3. Hospital Patient Admission Prediction Tool
  4. Why healthcare play nice with data science?
  5. Memasuki Bisnis Layanan E-Health Nasional Telkom Akuisis 75% Saham Admedika