Keterbatasan Tenaga Ahli Jadi Tantangan, AI Bantu Skrining TBC
- Indonesia menghadapi beban TBC tinggi dan tantangan menemukan kasus dini akibat keterbatasan kesadaran gejala, akses layanan kesehatan, serta tenaga ahli radiologi.
- AI CAD4TB membantu menganalisis rontgen dada untuk skrining; sejak 2020, teknologi Delft Imaging telah digunakan pada lebih dari dua juta orang di Indonesia.
- Hasil skrining AI tetap memerlukan pemeriksaan lanjutan, diagnosis tenaga kesehatan, dan pengobatan; perluasan layanan didukung infrastruktur, kapasitas medis, serta kolaborasi lintas sektor.
Bandung, IDN Times - Keterbatasan tenaga kesehatan, termasuk tenaga ahli radiologi, menjadi salah satu tantangan dalam memperluas deteksi dini tuberkulosis (TBC) di Indonesia. Padahal, penemuan kasus sejak awal sangat penting untuk mencegah penularan sekaligus memastikan penderita mendapatkan pengobatan tepat waktu.
Salah satu upaya yang mulai dimanfaatkan adalah teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Teknologi ini dapat membantu tenaga kesehatan menganalisis hasil rontgen dada untuk mengidentifikasi indikasi TBC, sehingga proses skrining bisa menjangkau lebih banyak orang.
Delft Imaging mencatat lebih dari dua juta orang di Indonesia telah menjalani skrining TBC menggunakan perangkat lunak Computer-Aided Detection for Tuberculosis (CAD4TB) sejak 2020. Teknologi tersebut dikembangkan untuk membantu tenaga kesehatan mendeteksi kelainan pada citra rontgen dada yang berpotensi mengindikasikan TBC.
1. Indonesia masih menghadapi tantangan penemuan kasus TBC
Keterbatasan Tenaga Ahli Jadi Tantangan, AI Bantu Skrining TBC. Dok Istimewa Guru Besar sekaligus Dokter Spesialis Pulmonologi dan Kedokteran Respirasi Konsultan Infeksi Paru, Prof. Dr. dr. Erlina Burhan, M.Sc., Sp.P(K), menjelaskan bahwa tuberkulosis masih menjadi salah satu persoalan kesehatan masyarakat terbesar di Indonesia. Berdasarkan laporan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) dalam Global Tuberculosis Report 2024, Indonesia termasuk dalam delapan negara yang secara kolektif menyumbang sekitar dua pertiga kasus TBC di dunia. Pada 2025, WHO memperkirakan lebih dari satu juta orang mengalami TBC di Indonesia, dengan sekitar 134 ribu kematian setiap tahunnya.
Sementara itu, dalam peringatan Hari Tuberkulosis Sedunia 2026, Kementerian Kesehatan RI menyampaikan bahwa setiap menit terdapat dua orang yang terinfeksi TBC dan setiap empat menit satu orang meninggal akibat penyakit tersebut.
Tingginya beban penyakit ini tidak hanya berkaitan dengan pengobatan, tetapi juga kemampuan menemukan penderita yang belum terdiagnosis. Sebagian orang belum menyadari gejala yang dialami, sementara lainnya menghadapi keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan. Menurutnya, skrining aktif diperlukan untuk menemukan kasus lebih dini, terutama pada kelompok berisiko.
"Sebagian orang mungkin belum menyadari gejalanya atau mengalami keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan. Padahal, keterlambatan diagnosis dapat meningkatkan risiko penularan. Karena itu, skrining aktif penting untuk menemukan kasus lebih dini, terutama pada kelompok berisiko," jelas Erlina melalui siaran pers diterima IDN Times, Jumat (6/11/2026).
2. AI membantu tenaga kesehatan menganalisis hasil rontgen dada
Keterbatasan Tenaga Ahli Jadi Tantangan, AI Bantu Skrining TBC. Dok Istimewa Pemanfaatan AI menjadi salah satu alternatif untuk mendukung perluasan skrining TBC. Melalui CAD4TB, citra rontgen dada dianalisis menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi kelainan yang berpotensi menunjukkan indikasi penyakit tersebut.
Teknologi ini dapat membantu tenaga kesehatan menentukan individu yang membutuhkan pemeriksaan lanjutan. Dengan demikian, AI berpotensi mendukung skrining di wilayah yang memiliki keterbatasan tenaga ahli radiologi.
Sejak 2020, Delft Imaging menyebut teknologi CAD4TB telah membantu proses skrining lebih dari dua juta orang di Indonesia. Penerapannya dilakukan melalui kolaborasi dengan penyedia layanan kesehatan, program pemerintah, perusahaan pertambangan, serta sejumlah mitra pelaksana.
Menurut Erlina, penggunaan teknologi AI berpotensi memperkuat penemuan kasus TBC secara lebih luas dan efisien. Namun, teknologi tersebut tetap memiliki batasan dan tidak dapat menggantikan peran tenaga kesehatan dalam menetapkan diagnosis.
"Namun, hasil analisis AI tetap perlu dikonfirmasi melalui pemeriksaan lanjutan dan penilaian tenaga kesehatan sebelum diagnosis dapat ditegakkan. Karena itu, penerapan teknologi ini perlu diimbangi dengan akurasi yang terjaga, infrastruktur yang memadai, serta kapasitas tenaga kesehatan dalam menggunakannya," ujarnya.
3. Skrining harus diikuti pemeriksaan lanjutan dan pengobatan
Sejumlah dokter spesialis keliling melayani pengobatan gratis dan deteksi TBC di CFD Jalan Menteri Supeno Semarang. (IDN Times/Fariz Fardianto) Selain memperluas jangkauan skrining, tantangan berikutnya adalah memastikan masyarakat yang terindikasi TBC mendapatkan pemeriksaan lanjutan. Sebab, banyaknya orang yang menjalani skrining belum tentu sejalan dengan keberhasilan penanganan penyakit apabila tidak diikuti tindak lanjut.
Erlina menyebut kelompok yang perlu mendapat perhatian dalam skrining aktif meliputi orang yang tinggal serumah atau melakukan kontak erat dengan pasien TBC, orang dengan HIV, bayi, anak-anak, lansia, serta orang dengan kondisi yang melemahkan sistem kekebalan tubuh.
Setiap orang yang terindikasi TBC perlu mendapatkan akses terhadap pemeriksaan diagnostik, penetapan diagnosis, hingga pengobatan sesuai anjuran tenaga kesehatan.
"Setiap orang yang terindikasi TBC perlu mendapatkan akses terhadap pemeriksaan lanjutan, diagnosis yang tepat, dan pengobatan sesuai anjuran. Karena itu, perluasan skrining harus berjalan beriringan dengan penguatan layanan diagnostik, akses pengobatan, pendampingan pasien, serta kolaborasi antara pemerintah, fasilitas kesehatan, dan masyarakat," jelasnya.
Sementara itu, CEO sekaligus Founder Delft Imaging, Guido Geerts, mengatakan penanganan TBC membutuhkan inovasi berkelanjutan dan kolaborasi lintas sektor. Menurutnya, perluasan akses layanan kesehatan hingga komunitas di wilayah terpencil juga menjadi bagian penting dalam upaya eliminasi penyakit tersebut.
"Komitmen kami tidak terbatas pada penyediaan teknologi, tetapi juga mencakup dukungan terhadap transfer pengetahuan, penguatan kapasitas lokal, serta pengembangan solusi kesehatan yang berkelanjutan dan memberikan dampak jangka panjang," kata Guido.
Upaya eliminasi TBC di Indonesia ditargetkan tercapai pada 2030. Untuk mewujudkannya, pemanfaatan teknologi seperti AI perlu berjalan beriringan dengan penguatan infrastruktur kesehatan, ketersediaan tenaga medis, serta akses pemeriksaan dan pengobatan bagi masyarakat.
