See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/376580520
PENERAPAN TEKNOLOGI BIG DATA DALAM BIDANG KESEHATAN
Presentation · December 2023
CITATIONS
0
READS
296
1 author:
Fadil putra Ramadhan Universitas Komputer Indonesia 2PUBLICATIONS 0CITATIONS
SEE PROFILE
All content following this page was uploaded by Fadil putra Ramadhan on 16 December 2023.
The user has requested enhancement of the downloaded file.
1
PENERAPAN TEKNOLOGI BIG DATA DALAM BIDANG KESEHATAN
Diajukan Untuk Memenuhi Tugas Pengganti Ujian Tengah Semester Mata Kuliah Infrastruktur dan Teknologi Big Data yang diampu oleh :
Irawan Afrianto, S.T, M.T
Disusun oleh:
Fadil Putra Ramadhan - 10121300
MK INFRASTRUKTUR & TEKNOLOGI BIG DATA
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA
2023
2
Daftar Isi
I. PENDAHULUAN ... 4
II. BIDANG PENERAPAN DALAM KESEHATAN ... 4
A. Prediksi dan Pencegahan Penyakit ... 5
B. Pengembangan Obat dan Terapi Baru ... 5
C. Manajemen Sistem Kesehatan... 5
D. Kesehatan Masyarakat dan Prediksi Epidemiologi ... 5
E. Penelitian Kesehatan dan Pengembangan Ilmu Kedokteran ... 5
F. Pengelolaan Data dan Kualitas Layanan Kesehatan ... 5
III. DATA YANG DIGUNAKAN... 5
1. Data Kesehatan Pasien ... 5
2. Data Klinis dan Geografis ... 6
3. Data dari Perangkat Kesehatan dan Sensor ... 6
4. Data Sosial dan Gaya Hidup ... 6
5. Data Penelitian dan Klinis ... 6
6. Data Epidemiologi ... 6
7. Data Penggunaan Layanan Kesehatan ... 6
III. Teknologi yang Digunakan ... 6
1. Sistem Penyimpanan Data Skala Besar ... 6
2. Teknologi Cloud Computing ... 6
3. Infrastruktur dan Komputasi Terdistribusi ... 6
5. Sensor dan Perangkat Wearable ... 7
6. Teknologi Integrasi Data ... 7
7. Keamanan dan Privasi Data ... 7
IV. Ruang Lingkup Penerapan ... 7
1. Pengumpulan Data Multisumber ... 7
2. Metode Analisis Big Data ... 7
3. Manfaat dan Penerapan Hasil Prediksi ... 7
4. Tantangan dan Pengembangan Lanjutan ... 8
5. Aspek Etika dan Privasi Data... 8
V. Manfaat penerapan big data dalam bidang kesehatan ... 8
1. Deteksi Dini Penyebaran Penyakit ... 8
3
2. Perencanaan Strategis Kesehatan Masyarakat ... 8
3. Penyediaan Informasi yang Akurat kepada Masyarakat ... 8
4. Pengembangan Kebijakan Kesehatan yang Tepat Sasaran ... 8
5. Prediksi Tren dan Pemodelan Epidemiologi ... 8
6. Personalisasi Perawatan Kesehatan ... 8
7. Evaluasi dan Pengembangan Sistem Kesehatan ... 9
VI. Kesimpulan ... 9
1. Prediksi Penyebaran Penyakit dan Wabah ... Error! Bookmark not defined. 2. Perawatan Kesehatan yang Dipersonalisasi ... 9
3. Pengambilan Keputusan yang Ditingkatkan ... 9
4. Pemantauan Kesehatan Populasi ... 9
5. Inovasi dan Pengembangan Obat ... 9
4
I. Latar Belakang
Perkembangan berbagai teknologi basis data membuat beragam data dan informasi medis disimpan dalam bentuk digital. Data medis ini tersedia dan dapat diakses dengan mudah.
Sebagai contoh, database kesehatan dari Kementerian Kesehatan RI1 menyediakan data puskesmas, data kanker, data kesehatan per provinsi dan kabupaten di Indonesia. Data tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan pengetahuan dalam rangka menyediakan pelayanan kesehatan yang lebih tepat sasaran..[1]
Kesehatan adalah salah satu sektor yang sangat bergantung pada data. Penggunaan teknologi Big Data dalam konteks kesehatan telah membuka potensi yang besar untuk meningkatkan pemahaman tentang kondisi kesehatan individu dan populasi secara luas, meramalkan penyakit, menyesuaikan perawatan, dan mempercepat pengembangan obat serta terapi yang lebih efektif.
Dengan analisis data yang lebih mendalam dan canggih, Big Data memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk mengidentifikasi pola dan tren yang tidak terlihat secara langsung, memprediksi risiko penyakit, dan merencanakan intervensi yang lebih efektif serta personal. Kemampuan ini telah memungkinkan penerapan model prediktif untuk meningkatkan prognosis dan merespon kebutuhan medis secara lebih tepat waktu.
Selain itu, Big Data juga berpotensi besar dalam mendukung manajemen sistem kesehatan secara keseluruhan. Dengan menggunakan data yang ada, rumah sakit dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan alokasi
sumber daya, memperbaiki manajemen inventaris, dan meningkatkan pengalaman pasien.
Meskipun potensi Big Data dalam kesehatan sangat besar, penerapannya tidak terlepas dari sejumlah tantangan yang perlu diatasi. Privasi dan keamanan data menjadi perhatian utama karena sifat sensitif informasi kesehatan. Selain itu, standardisasi data, interoperabilitas sistem, dan aspek etis penggunaan data menjadi elemen penting dalam pemanfaatan Big Data di dalam ranah kesehatan.
Jurnal ini bertujuan untuk memberikan wawasan mendalam terkait penerapan teknologi Big Data dalam bidang kesehatan.
Melalui analisis yang komprehensif, tinjauan literatur, dan studi kasus, jurnal ini akan membahas dampak, manfaat, tantangan, serta solusi yang dapat diterapkan dalam memanfaatkan potensi besar Big Data untuk perawatan kesehatan, penelitian medis, dan manajemen sistem kesehatan secara keseluruhan. Diharapkan bahwa hasil dari jurnal ini dapat memberikan kontribusi signifikan dalam memahami peran yang semakin penting dari teknologi Big Data dalam meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan masyarakat secara global.
Selain itu, Big Data juga berpotensi besar dalam mendukung manajemen sistem kesehatan secara keseluruhan. Dengan menggunakan data yang ada, rumah sakit dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan alokasi sumber daya, memperbaiki manajemen inventaris, dan meningkatkan pengalaman pasien.
II. Bidang Penerapan Dalam Kesehatan
Penelitian Big Data berpeluang dalam penelitian kesehatan masyarakat. Jika digunakan dengan tepat maka akan menghasilkan dampak yang menguntungkan, misalnya dalam mengambil keputusan langkah- langkah yang tepat dalam pengobatan. Tetapi penggunaan Big Data membutuhkan kerangka kerja yang jelas dan transparan di berbagai
tingkatan(Gutierrez et al., 2023). Peran Big Data dalam presisi kesehatan masyarakat dapat digunakan sebagai pengawasan penyakit dan deteksi sinyal, Memprediksi risiko kesehatan masyarakat mengarah pada peluang untuk menerapkan intervensi pencegahan, serta melakukan identifikasi maupun pemahaman lebih mengenai penyakit. Kesehatan masyarakat presisi masa depan akan transformatif. Ini akan mencakup aplikasi baru,
5 modifikasi, dan penggunaan aset saat ini,
termasuk media sosial dan platform komunikasi, kendaraan udara tak berawak, aplikasi seluler, pengurutan seluler, penyaringan mandiri, sensor, penemuan internet-of-things vaksin atau obat, dan banyak lagi.(Dolley, 2018b). Analisis multivariatif menunjukkan bahwa risiko lingkungan tertentu, faktor pengobatan, dan rehabilitasi sangat mempengaruhi transisi dari penyakit kronis.
Akhirnya, model yang diusulkan juga memfasilitasi prognosis yang akurat terhadap risiko lingkungan dan faktor rehabilitasi.(Chan
& Chang, 2020)[2]
A. Prediksi dan Pencegahan Penyakit
Dengan menggunakan Big Data, penyakit dapat diprediksi lebih awal berdasarkan pola-pola yang teridentifikasi dalam data. Hal ini memungkinkan sistem kesehatan untuk melakukan intervensi lebih dini, memperbaiki program pencegahan, dan mengurangi dampak dari penyakit kronis.
B. Pengembangan Obat dan Terapi Baru Big Data mendukung penelitian dan pengembangan obat-obatan baru dengan memungkinkan analisis data genomik, data uji klinis, dan efek suatu obat pada populasi yang lebih luas. Informasi ini mempercepat proses penemuan dan pengembangan obat yang lebih efektif dan aman.
C. Manajemen Sistem Kesehatan
Penerapan Big Data dalam manajemen sistem kesehatan membantu meningkatkan efisiensi rumah sakit, manajemen inventaris obat, pengelolaan sumber daya, dan perencanaan strategis. Analisis data dapat memberikan wawasan yang diperlukan untuk meningkatkan
layanan, mengurangi biaya operasional, serta mengoptimalkan pengalaman pasien.
D. Kesehatan Masyarakat dan Prediksi Epidemiologi
Big Data digunakan untuk memantau kesehatan masyarakat secara real-time, mendeteksi pola penyebaran penyakit, dan merespons kejadian epidemiologis. Ini membantu otoritas kesehatan dalam merencanakan tanggapan yang cepat dan efektif terhadap situasi kesehatan yang darurat.
E. Penelitian Kesehatan dan Pengembangan Ilmu Kedokteran
Dalam penelitian medis, Big Data memungkinkan analisis besar-besaran dari data klinis, genomik, dan lainnya, yang memperluas pemahaman kita tentang penyakit, faktor risiko, serta memberikan wawasan baru bagi pengembangan penelitian ilmiah.
F. Pengelolaan Data dan Kualitas Layanan Kesehatan
Teknologi Big Data juga digunakan untuk mengelola data kesehatan secara efisien, memastikan keamanan dan privasi data pasien, serta meningkatkan kualitas layanan kesehatan secara keseluruhan.
Penerapan Big Data dalam kesehatan menawarkan potensi besar dalam meningkatkan perawatan pasien, memperbaiki sistem kesehatan, dan meningkatkan pemahaman kita tentang penyakit serta solusi pengobatan. Namun, sambil memanfaatkan potensi tersebut, penting juga untuk memperhatikan aspek privasi dan keamanan data serta memastikan bahwa implementasi Big Data berada dalam kerangka regulasi yang tepat.
III. Data yang Digunakan
Untuk prediksi dan pencegahan penyakit, data yang digunakan dalam konteks Big Data sangat bervariasi dan mencakup berbagai sumber informasi. Beberapa jenis data yang penting untuk melakukan prediksi dan pencegahan penyakit meliputi:
1. Data Kesehatan Pasien
Rekam Medis Elektronik (RME): Informasi medis lengkap dari sejarah kesehatan pasien, diagnosis sebelumnya, pengobatan yang telah diberikan, hasil tes laboratorium, dan riwayat medis lainnya.
Data Genomik: Data genomik individu yang memberikan informasi tentang gen, mutasi,
6 dan faktor genetik yang terkait dengan
penyakit atau respon terhadap pengobatan.
2. Data Klinis dan Geografis
Geolokasi dan Data Lingkungan: Informasi tentang lokasi geografis pasien, lingkungan tempat tinggal, dan faktor lingkungan seperti polusi udara atau kualitas air yang dapat berpengaruh pada kesehatan.
Data Klinis Populasi: Data dari kelompok populasi yang lebih luas yang dapat memberikan wawasan tentang prevalensi penyakit di suatu daerah atau komunitas tertentu.
3. Data dari Perangkat Kesehatan dan Sensor Perangkat Wearable: Data yang dihasilkan oleh perangkat wearable seperti smartwatch, pedometer, atau sensor kesehatan yang mengukur detak jantung, tingkat aktivitas fisik, pola tidur, dan parameter kesehatan lainnya.
Sensor Medis: Data yang dihasilkan oleh sensor medis seperti monitor tekanan darah, monitor glukosa, atau peralatan medis lainnya yang memberikan pemantauan kesehatan secara langsung.
4. Data Sosial dan Gaya Hidup
Data Sosial Media: Informasi dari platform media sosial yang memberikan wawasan tentang perilaku, kebiasaan, dan interaksi sosial yang dapat berkaitan dengan kesehatan.
Data Gaya Hidup: Informasi tentang pola makan, aktivitas fisik, kebiasaan merokok, dan gaya hidup lainnya yang dapat mempengaruhi risiko penyakit.
5. Data Penelitian dan Klinis
Data Penelitian dan Klinis: Hasil dari penelitian klinis, uji coba klinis, dan literatur medis yang digunakan untuk memvalidasi model prediktif dan informasi terkait pengobatan atau pencegahan penyakit.
6. Data Epidemiologi
Data Penyebaran Penyakit: Informasi tentang pola penyebaran penyakit, jumlah kasus, dan tren epidemiologi dari otoritas kesehatan dan organisasi terkait.
7. Data Penggunaan Layanan Kesehatan Data Penggunaan Layanan Kesehatan:
Informasi tentang penggunaan layanan kesehatan seperti riwayat kunjungan ke rumah sakit, klinik, atau dokter.
Menggabungkan dan menganalisis data dari berbagai sumber ini memungkinkan pengembangan model prediktif yang canggih untuk mendeteksi risiko penyakit, merencanakan intervensi pencegahan yang lebih efektif, dan memberikan solusi yang lebih personal bagi pasien dalam konteks kesehatan masyarak
III. Teknologi yang Digunakan
Pemanfaatan teknologi Big Data dalam dunia kesehatan melibatkan berbagai teknologi yang mendukung pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan pengelolaan data yang besar dan kompleks. Beberapa teknologi kunci yang digunakan dalam konteks ini meliputi:
1. Sistem Penyimpanan Data Skala Besar Sistem Penyimpanan Terdistribusi: Sistem penyimpanan yang dapat menampung volume data yang besar dan memungkinkan akses cepat dan efisien terhadap informasi dari berbagai sumber.
Penggunaan Database NoSQL: Untuk mengelola data yang tidak terstruktur dan semi- terstruktur dengan lebih efektif.
2. Teknologi Cloud Computing
Platform Cloud: Memfasilitasi penyimpanan, pemrosesan, dan akses data secara elastis dan terukur.
Layanan Data dan Analitik di Cloud: Layanan yang mendukung analisis data yang besar dan kompleks di lingkungan cloud computing.
3. Infrastruktur dan Komputasi Terdistribusi Komputasi Terdistribusi dan Paralel:
Memungkinkan pemrosesan data dalam skala besar dengan memanfaatkan sumber daya komputasi yang tersebar.
7 Hadoop dan Framework Serupa: Framework
untuk pemrosesan data terdistribusi yang digunakan untuk analisis Big Data.
4. Teknologi Analisis Data
Pemodelan Prediktif dan Machine Learning:
Algoritma dan teknik untuk membangun model prediktif dari data kesehatan.
Data Mining dan Analisis Statistik: Untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data yang besar dan bervariasi.
Analisis Sentimen: Menganalisis data dari platform media sosial atau ulasan pasien untuk memahami sentimen dan umpan balik terkait layanan kesehatan.
5. Sensor dan Perangkat Wearable
Sensor Kesehatan: Digunakan untuk mengumpulkan data kesehatan secara real-time dari pasien, termasuk detak jantung, tingkat aktivitas, pola tidur, dan parameter kesehatan lainnya.
Perangkat Wearable: Seperti smartwatch, yang terhubung dengan aplikasi kesehatan untuk mengumpulkan dan mentransmisikan data kesehatan.
6. Teknologi Integrasi Data
Integrasi Data dan Interoperabilitas: Teknologi untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber yang berbeda format, serta memastikan interoperabilitas data yang diperlukan antarplatform kesehatan.
7. Keamanan dan Privasi Data
Teknologi Keamanan Data: Solusi enkripsi, autentikasi, dan kontrol akses untuk menjaga privasi data kesehatan pasien.
Pematuhan Terhadap Regulasi Kesehatan:
Solusi teknologi untuk memastikan pematuhan terhadap regulasi seperti HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) di AS atau regulasi privasi data kesehatan lainnya di berbagai negara.
Penerapan teknologi Big Data dalam kesehatan melibatkan penggunaan gabungan dari teknologi-teknologi ini untuk mengelola, menganalisis, dan memahami data kesehatan yang besar, beragam, dan kompleks. Kombinasi teknologi-teknologi ini memberikan kemampuan untuk memperoleh wawasan mendalam yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di bidang kesehatan.
IV. Ruang Lingkup Penerapan
Ruang lingkup penggunaan Big Data dalam prediksi penyebaran penyakit, khususnya flu, meliputi berbagai tahapan dan aspek yang saling terkait. Di bawah ini adalah penjabaran yang lebih lengkap:
1. Pengumpulan Data Multisumber Sumber Data yang Beragam: Termasuk laporan penyakit dari pusat kesehatan, data medis dari rumah sakit, penjualan obat terkait flu di apotek, data sosial media yang
mengandung informasi tentang gejala penyakit, serta informasi kesehatan lainnya.
Integrasi dan Pembersihan Data: Proses penggabungan data dari sumber yang berbeda, transformasi data ke dalam format yang konsisten, serta pembersihan data untuk membuang noise atau ketidaksesuaian.
2. Metode Analisis Big Data
Analisis Statistik: Penggunaan teknik analisis statistik seperti regresi, analisis spasial, dan analisis deret waktu untuk memahami pola, tren, dan fluktuasi dalam data.
Pemodelan Prediktif: Pengembangan model prediktif yang menggunakan machine learning, algoritma statistik, atau kecerdasan buatan untuk memprediksi penyebaran flu berdasarkan data historis dan variabel prediktif lainnya.
Analisis Sentimen dan Teks: Penggunaan analisis sentimen pada data dari media sosial untuk mendeteksi gejala dan persepsi masyarakat terkait flu.
3. Manfaat dan Penerapan Hasil Prediksi Prediksi Penyebaran Penyakit: Mampu memprediksi kecenderungan penyebaran flu,
8 termasuk perkiraan geografis, musiman, dan
intensitas infeksi.
Perencanaan Respons Kesehatan: Memberikan kesempatan untuk lembaga kesehatan dan pemerintah untuk merencanakan respons yang cepat, termasuk distribusi vaksin, penyediaan fasilitas medis, atau peringatan dini kepada masyarakat.
4. Tantangan dan Pengembangan Lanjutan Integrasi dan Interoperabilitas Data:
Menyatukan data dari berbagai sumber yang memiliki format dan struktur yang berbeda.
Pengelolaan Volume dan Kecepatan Data:
Penanganan data secara real-time dan pemrosesan volume data yang besar dalam waktu singkat.
Validasi dan Evaluasi Model: Upaya untuk memvalidasi keakuratan model prediktif dan mengevaluasi kinerjanya secara berkala.
5. Aspek Etika dan Privasi Data
Keamanan Data: Menjaga keamanan informasi medis sensitif dan mengamankan data dari ancaman keamanan cyber.
Privasi dan Kepatuhan Regulasi: Memastikan bahwa penggunaan data kesehatan mematuhi regulasi privasi, seperti HIPAA di AS, dan standar etika dalam penelitian dan penggunaan data.
Ruang lingkup ini menyoroti aspek yang kompleks dan penting dalam penggunaan Big Data untuk prediksi penyebaran penyakit.
Dengan memahami ruang lingkup ini, pengembang dan praktisi dapat memperhatikan setiap tahapan dan aspek yang terlibat untuk memaksimalkan manfaat dari prediksi penyakit menggunakan teknologi Big Data.
V. Manfaat penerapan big data dalam bidang kesehatan
Penerapan Big Data dalam prediksi penyebaran penyakit memiliki manfaat yang signifikan dalam berbagai aspek kesehatan masyarakat dan penanganan penyakit. Berikut adalah beberapa manfaat utama dari penerapan Big Data dalam prediksi penyebaran penyakit:
1. Deteksi Dini Penyebaran Penyakit
Respons Cepat: Big Data memungkinkan deteksi awal penyebaran penyakit dengan menganalisis pola geografis, sosial, dan medis yang dapat mengindikasikan kemungkinan kejadian wabah. Hal ini memungkinkan untuk respons yang cepat dan efisien dari lembaga kesehatan dan pemerintah.
2. Perencanaan Strategis Kesehatan Masyarakat Perencanaan Pengobatan: Prediksi penyebaran penyakit memungkinkan perencanaan yang lebih baik untuk distribusi vaksin, obat-obatan, dan peralatan medis yang diperlukan.
Pengelolaan Sumber Daya: Mampu mengalokasikan sumber daya kesehatan seperti personil medis, tempat tidur rumah sakit, dan peralatan dengan lebih efisien berdasarkan prediksi penyebaran penyakit.
3. Penyediaan Informasi yang Akurat kepada Masyarakat
Peringatan Dini: Memungkinkan penyediaan informasi yang akurat kepada masyarakat mengenai risiko dan langkah-langkah pencegahan yang harus diambil, sehingga meningkatkan kesadaran dan mengurangi kepanikan yang tidak perlu.
4. Pengembangan Kebijakan Kesehatan yang Tepat Sasaran
Optimasi Kebijakan: Analisis Big Data memberikan wawasan yang lebih baik tentang keefektifan kebijakan kesehatan yang ada, serta membantu pengembangan kebijakan baru yang lebih adaptif terhadap kondisi kesehatan masyarakat.
5. Prediksi Tren dan Pemodelan Epidemiologi Pemantauan Tren Penyebaran: Memungkinkan pemantauan dan prediksi tren penyebaran penyakit di masa depan, membantu perencanaan dan pengembangan strategi pencegahan.
6. Personalisasi Perawatan Kesehatan
Pengobatan yang Dipersonalisasi: Dengan pemahaman yang lebih baik tentang penyebaran penyakit, Big Data mendukung perawatan kesehatan yang lebih dipersonalisasi bagi individu, termasuk pemilihan terapi yang tepat.
9 7. Evaluasi dan Pengembangan Sistem
Kesehatan
Evaluasi Efektivitas Sistem Kesehatan:
Memungkinkan evaluasi kinerja sistem kesehatan dalam menangani krisis kesehatan, sehingga dapat ditingkatkan dan disesuaikan berdasarkan temuan dari analisis Big Data.
Penerapan Big Data dalam prediksi penyebaran penyakit memiliki potensi untuk meningkatkan respons terhadap krisis kesehatan, membantu pengambilan keputusan yang lebih baik, dan mengoptimalkan pengelolaan sumber daya kesehatan. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pola dan tren penyebaran penyakit, upaya pencegahan dan penanganan dapat dilakukan secara lebih efektif.
VI. Kesimpulan
Manfaat Big Data dalam Transformasi Kesehatan Big Data telah menjadi fondasi yang vital dalam revolusi kesehatan, memungkinkan praktisi kesehatan untuk menggali wawasan yang mendalam dari volume data yang besar, bervariasi, dan terstruktur serta tidak terstruktur. Di bidang kesehatan, penerapan Big Data menjanjikan sejumlah manfaat krusial:
1. Kedudukan Big Data
dalam Proses Perumusan Kebijakan Publik pada Sektor KesehatanDalam perumusan suatu kebijakan publik tentu terdapat suatu proses atau tahapan-tahapan di dalamnya hingga tercipta kebijakan sesuai kebutuhan dan mampu menjawab persoalan yang dihadapi. Terdapat tiga fase atau tahap dalam siklus kebijakan yang terdiri atas prediksi dan pendefinisian masalah, perancangan dan percobaan, serta evaluasi dan implementasi (Veenstra &Kotterink, 2017). Pada bagian ini akan dibahas mengenai pemanfaatan big data dalam tahap perumusan kebijakan kesehatan.
Sehingga diharapkan mampu memberikan gambaran kapan saja big data digunakan ketika penyusunan suatu kebijakan di sektor kesehatan sedang berlangsung.[5]
2. Perawatan Kesehatan yang Dipersonalisasi Analisis Big Data memungkinkan pengembangan perawatan yang lebih dipersonalisasi bagi pasien. Dengan menganalisis data genetik, riwayat kesehatan, respons terhadap perawatan sebelumnya, dan faktor-faktor lain, perawatan kesehatan dapat disesuaikan secara spesifik untuk setiap individu, menghasilkan hasil yang lebih baik.
3. Pengambilan Keputusan yang Ditingkatkan Big Data memberikan pemahaman mendalam tentang tren kesehatan masyarakat, efektivitas pengobatan, dan dampak dari kebijakan kesehatan. Hal ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas bagi praktisi kesehatan, penyedia layanan medis, serta pembuat kebijakan dalam pengelolaan sumber daya dan pengembangan strategi kesehatan yang lebih efektif.
4. Pemantauan Kesehatan Populasi
Dengan Big Data, pemantauan kesehatan populasi dapat dilakukan secara lebih akurat.
Data dari berbagai sumber, termasuk catatan medis elektronik, sensor kesehatan, dan informasi dari perangkat wearable, memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang status kesehatan masyarakat. Hal ini memungkinkan pengidentifikasian ketimpangan kesehatan dan penyusunan intervensi yang lebih terarah.
5. Inovasi dan Pengembangan Obat
Big Data menjadi kunci dalam pengembangan obat baru. Analisis yang mendalam terhadap data klinis, uji coba obat, serta informasi genomik membantu dalam identifikasi target terapeutik baru, mempercepat proses penemuan obat, dan pengembangan terapi yang lebih efektif.
6.Penggunaan data kesehatan pribadi dalam era big data menawarkan peluang signifikan untuk peningkatan di bidang kesehatan, tetapi juga membawa tantangan terkait privasi dan etika.
Diperlukan pengaturan hukum
yang kuat dan mekanisme
10
perlindungan data yang efektif
untuk mengatasi tantangan ini. Di
Indonesia, pengembangan regulasi
yang kuat dalam hal ini masih
perlu diperkuat untuk memastikan
perlindungan yang memadai
terhadap data kesehatan pribadi[4]
11
Daftar Pustaka
[1] William Aprilus, “Big Data dan Perawatan Kesehatan Studi Awal Menuju Perawatan Kesehatan Masa Depan, 2015 IEEE International Congress on, Anchorage, AK, 2015
[2]Thirsya Widya Sulaiman, Raka Bagas Fitriansyah, Ahmad Rafif Alaudin, M. Hasyim Ratsanjani,
“LITERATURE REVIEW: PENERAPAN BIG DATA DALAM KESEHATAN MASYARAKAT”,2023
[3]Meher, Redyanto Sidi, Irsyam Risdawati, “PENGGUNAAN DATA KESEHATAN PRIBADI DALAM ERA BIG DATA: TANTANGAN HUKUM DAN KEBIJAKAN DI INDONESIA”, 2023
[4] Sinaga, E. M. C., & Putri, M. C. Formulasi Legislasi Perlindungan Data Pribadi dalam Revolusi Industri 4.0. Jurnal Rechts Vinding: Media Pembinaan Hukum Nasional, 9(2), 2020
[5]Nurfadzilah, H. Penguatan Perlindungan Data Pribadi dalam Layanan Kesehatan di Era Digital.
Jurnal Hukum & Keadilan.2021
[6] Irawan, D., & Sari, P. Aplikasi Big Data dalam Penelitian Klinis. Buku Kompas(2018)
[7]Permadi, B. A. Penerapan Sistem E-ID (Elektronik Identitas) di Badan Penyelenggara Jaminan Kesehatan Pemerintah Provinsi Jatim Regional VII (Studi pada Pelayanan Pembuatan Identitas Peserta BPJS Kesehatan).2015
[8]Zurrahmi, Z. R., Sudiarti, P. E., & Hardianti, S. Hubungan pengetahuan dan sikap pengunjung cafe terhadap penerapan protokol kesehatan pada masa pandemi Covid-19 di Kota Bangkinang. 2021
[9] Yanto, N., Verawati, B., & Muchtar, D. Hubungan Konsumsi Buah Dan Sayur Dengan Kejadian Gizi Lebih Pada Tenaga Kesehatan Dan Tenaga Non Kesehatan.2020
[10] Raghupathi, W., & Raghupathi, V. Big data analytics in healthcare: promise and potential. Health Information Science and Systems,2014
[11] Wilson, D., Sheikh, A., Görgens, M., Ward, K., & Bank, W. Technology and Universal Health Coverage: Examining the role of digital health. Journal of Global Health
,
(2021)[12] J. Hurwitz, A. Nugent, F. Halper, dan M. Kaufman, “Digging into Big Data Technology Components,” di dalam Big Data For Dummies. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc., 2013
[13] M. Eichelberg, T. Aden, J. Riesmeier, A. Dogac, dan G. B. Laleci, “A Survey and Analysis of Electronic Healthcare Record Standards,” ACM Computing Surveys (CSUR, Desember 2005.
[14] C. Schmitt, dkk., “Security and Privacy in The Era of Big Data: The SMW, a Technological Solution to the Challenge of Data Leakage, November 2013.
[15] Zhang, H. Y., & Pan, T. (2022). Public Health Risk Assessment and Prevention Based on Big Data.
Journal of Environmental and Public Health, 2022.
Click or tap here to enter text.
12
View publication stats
