Mugi Utomo

    FOLLOW  

Peran Data Analyst dalam Transformasi Sektor Kesehatan di Era Industri 4.0

Teknologi | Wednesday, 08 May 2024, 08:27 WIB

Perkembangan teknologi dan berjalannya revolusi industri 4.0 membawa data menjadi komponen penting dalam perubahan dunia. Data menjadi inti dari transformasi digital yang sedang berlangsung. Seseorang yang menganalisis sebuah data disebut Data Analyst. Skills seorang Data Analyst diperlukan dalam semua sektor kehidupan, salah satunya yaitu sektor kesehatan. Dalam dunia medis, seorang data analyst memiliki peran yang sangat penting. Misal saja kasus covid-19 yang menyerang manusia hampir di seluruh dunia.

Analisis data yang dilakukan oleh seorang data analyst membantu untuk memahami dengan lebih baik bagaimana virus menyebar, siapa yang paling rentan terhadap infeksi, dan bagaimana cara terbaik untuk mengendalikan penyebarannya. Dengan memanfaatkan data, para ahli kesehatan dapat membuat keputusan yang didasarkan pada fakta, yang pada gilirannya dapat menyelamatkan banyak nyawa. Selain itu, ada beberapa peran data analyst dalam dunia medis yang belum diketahui oleh banyak orang.

Diagnosa Sebuah Penyakit

Sebuah data dapat digunakan untuk mendiagnosis sebuah penyakit dengan mengikuti tren atau gejala-gejala yang dialami pasien. Analis data dapat mengidentifikasi pola penyakit dan membantu dokter membuat keputusan pengobatan yang lebih baik.

Meningkatnya Kualitas Layanan Kesehatan

Dengan menggunakan analisis data dalam layanan kesehatan akan memudahkan pegawai kesehatan untuk mengakses data rekam medis yang nantinya akan berdampak pada kecepatan pelayanan kesehatan. Selain itu, sebuah analisis data dapat digunakan untuk pelayanan kesehatan virtual. Hal ini sangat berguna di daerah pedesaan atau daerah yang kurang terlayani karena sedikitnya penyedia layanan kesehatan. Sebuah data berpotensi untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan dengan menjadikannya lebih akurat, efisien, dan mudah diakses.

Mengetahui Interaksi dan Efek Samping Obat

Penggunaan analisis data mempunyai manfaat yang sangat besar dalam mengidentifikasi interaksi dan efek samping dari obat yang menimbulkan komplikasi penyakit bahkan sampai kematian. Secara tidak langsung, adanya analisis data dapat menurunkan tingkat kematian akibat penyakit di Indonesia. Hal ini pada akhirnya akan meningkatkan keselamatan, keamanan, dan kepercayaan pada pasien.

Pengembangan dan Penemuan Obat Baru

Dengan melihat analisis data, seorang peneliti akan dengan mudah mendapatkan wawasan baru yang digunakan untuk pengembangan dan pembaharuan dari suatu obat. Dengan teknik-teknik analisis data yang canggih, seperti machine learning dan data mining, para peneliti dapat mengidentifikasi pola-pola yang mungkin tidak terlihat sebelumnya. Data analis dapat membantu dalam mengidentifikasi pasien yang paling mungkin merespons positif terhadap obat baru atau terapi eksperimental, memungkinkan perusahaan farmasi untuk mengoptimalkan uji klinis dan mempercepat pengembangan obat baru.

Dengan demikian, peran data analyst dalam dunia medis sangat penting. Seorang data analyst tidak hanya mengubah data medis menjadi wawasan yang berharga, tetapi juga menjadi penghubung kritis antara teknologi informasi dan sektor kesehatan. Dengan bantuan analisis data yang cermat, para ahli kesehatan dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan lebih terarah, yang pada gilirannya meningkatkan efektivitas perawatan, mengurangi biaya, dan menyelamatkan nyawa.

Referensi

Baiyewu, A.S. (2023) Overview of the Role of Data Analytics in Advancing Health Service. Open Access Library Journal, 10: e10207. https://doi.org/10.4236/oalib.1110207

Dorsey, E.R., Topol, E.J. and the Virtual healthcare 2.0 Study Group (2016) State of Telehealth. New England Journal of Medicine, 375, 154-161. https://doi.org/10.1056/NEJMra1601705

Bächle, D., Köpcke, C.D., Falque-Pierrotin, D. and Seidl, T. (2020) Patient Stratification and Prediction Models for Cardiovascular Disease Using Machine Learning Technologies. International Journal of Medical Informatics, 144, 1-10.

Miotto, R., Wang, F., Wang, S., Jiang, X and Dudley, J.T. (2016) Deep Learning for Healthcare: Review, Opportunities and Challenges. Briefings in Bioinformatics, 19, 1236-1246. https://doi.org/10.1093/bib/bbx044