Selama pandemi COVID-19, rumah sakit di seluruh negeri beroperasi dalam kondisi yang sangat berat. Kelelahan dokter meningkat seiring dengan lonjakan volume pasien, dan ketidakefisienan yang telah lama ditoleransi tiba-tiba membawa konsekuensi langsung.
Meskipun alat dan teknologi sudah ada untuk mengatasi banyak tantangan operasional ini, terutama seputar dokumentasi klinis, sifat layanan kesehatan memperumit kapan dan bagaimana teknologi baru diperkenalkan. Bagi Nick F. Hernandez, Chief Technical Officer di ZyDoc Medical Transcription, krisis tersebut mengungkap kendala mendasar pada inovasi dalam layanan kesehatan. Bahkan ketika teknologi yang terbukti menjanjikan kemudahan, tindakan memperkenalkannya membawa risiko, yang sering kali pertama kali ditanggung oleh klinisi dan, pada akhirnya, oleh pasien.
"Waktu sering diperlakukan sebagai masalah teknis atau operasional padahal sebenarnya itu adalah masalah etika," kata Hernandez. "Dengan menunggu momen yang sempurna, kita secara tidak sengaja dapat mempertahankan sistem yang sudah gagal melayani orang-orang yang mengandalkannya."
Untuk mendukung profesional kesehatan selama pandemi, ZyDoc, sebuah perusahaan tahap awal yang berfokus pada dokumentasi klinis dan efisiensi alur kerja, menawarkan teknologinya tanpa biaya untuk membantu mengurangi beban dokumentasi yang menghabiskan waktu klinis yang langka. "Ini bukan tentang adopsi produk atau pendapatan," kata Hernandez. "Ini tentang apakah teknologi yang terbukti dapat membantu klinisi merawat lebih banyak pasien secara bermakna selama krisis."
Banyak rumah sakit memilih untuk melanjutkan dengan sistem yang ada daripada memperkenalkan alat baru di tengah krisis. Keputusan yang dapat dimengerti dan dapat dipertahankan secara operasional, ini terbukti instruktif bagi Hernandez. Ini memperjelas pandangannya bahwa kepemimpinan teknis yang efektif dalam layanan kesehatan memerlukan antisipasi bagaimana teknologi baru akan diterapkan, dan siapa yang akan merasakan dampaknya terlebih dahulu.
"Saya tidak hanya bertanya, apakah ini secara teknis baik atau apakah ini berisiko rendah?" katanya. "Saya bertanya, berapa biaya tidak melakukan apa-apa dan siapa yang menanggung biaya itu?"
Menarik Garis Antara Otomasi dan Penilaian
Pertanyaan itu menjadi semakin mendesak ketika organisasi kesehatan mempertimbangkan manfaat dan risiko otomasi. Di bawah tekanan untuk melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit, kecerdasan buatan sering dibingkai sebagai solusi itu sendiri. Hernandez melihat pembingkaian ini terlalu sederhana, dan berpotensi berisiko.
"Keputusan tersulit bukan tentang apa yang dapat diotomasi," katanya. "Tetapi tentang apa yang harus diotomasi." Sistem AI efektif dalam mengurangi beban kognitif dan menangani tugas-tugas berulang, tetapi mereka tidak memahami konteks, akuntabilitas, atau konsekuensi etis dengan cara yang dilakukan manusia. Dalam pengembangan perangkat lunak dan dukungan klinis, output AI yang mengesankan dapat menyembunyikan kesalahan kecil yang berkembang menjadi risiko sistemik jika dibiarkan tidak terkendali.
"AI harus mengurangi beban kognitif dan beban administratif," kata Hernandez, "tetapi tidak menggantikan penilaian manusia di mana akuntabilitas, etika, dan kepercayaan sangat penting."
Mempertahankan Jalur Talenta
Dorongan menuju otomasi juga telah menciptakan masalah yang kurang terlihat. Ketika organisasi lebih banyak mengandalkan profesional senior yang didukung oleh AI, peran junior dan tingkat pemula menghilang.
"Kami semakin mengandalkan talenta senior yang didukung oleh AI, sambil menghilangkan peran yang menciptakan talenta senior masa depan," kata Hernandez. "Itu bukan hanya masalah tenaga kerja. Itu masalah keamanan dan ketahanan." Inovasi yang bertanggung jawab berarti merancang sistem yang mempertahankan jalur pembelajaran.
Sistem kesehatan bergantung pada penilaian yang dikembangkan dari waktu ke waktu dan paparan terhadap kompleksitas dunia nyata. AI dapat mempercepat profesional berpengalaman, tetapi tidak dapat menggantikan proses pembelajaran atau memahami mengapa sistem berperilaku seperti yang mereka lakukan. Tanpa investasi yang disengaja dalam pengembangan manusia, organisasi berisiko menjadi produktif dalam jangka pendek sambil mengikis keahlian yang penting bagi profesi dan kesejahteraan masyarakat.
Inovasi yang Bertahan dalam Realitas
Memberikan inovasi di bawah tekanan regulasi dan klinis menuntut yang terbaik dari penyedia teknologi kesehatan. Hernandez mengandalkan tiga praktik untuk menyeimbangkan inovasi dengan keamanan, ketelitian, dan penghormatan terhadap lingkungan klinis di mana teknologi diterapkan.
Salah satunya adalah menolak rekayasa berlebihan. Dalam layanan kesehatan, merancang untuk setiap kasus tepi dapat menghambat kemajuan sebelum klinisi melihat nilai. Hernandez mendukung versi awal yang dibatasi yang dengan jelas memblokir perilaku tidak aman dan bergerak maju, dengan pemahaman bahwa sistem dapat berkembang seiring kebutuhan dunia nyata muncul.
"Jangan biarkan kesempurnaan menjadi musuh dari yang baik," katanya. "Klinisi membutuhkan nilai sekarang, bukan kelengkapan teoretis berbulan-bulan kemudian."
Praktik terbaik lainnya adalah memperhatikan dengan seksama siapa yang tidak berbicara. Insinyur dan klinisi sering melihat risiko lebih awal, tetapi tidak selalu merasa aman atau diundang untuk mengangkatnya. Menciptakan ruang bagi suara-suara tersebut membantu mengungkapkan titik buta yang mudah diabaikan dalam alur kerja sehari-hari.
Hernandez juga membangun tim dengan harapan bahwa masalah kompleks tidak memiliki satu jawaban yang benar. Dengan mendorong ketidaksepakatan lebih awal dan menguji ide dari berbagai sudut, tim mengungkapkan trade-off dengan cepat dan menghindari kepastian palsu sebelum berkomitmen pada jalur ke depan.
CTO sebagai Pengurus Sistem
Seiring siklus teknologi dipercepat, Hernandez melihat peran CTO bergeser dari kepala arsitek menjadi pengurus sistem. Alat berubah terus-menerus, tim dikompresi, dan harapan berkembang. Risikonya adalah mengoptimalkan produktivitas langsung sambil mengikis fondasi yang mempertahankan ketahanan jangka panjang.
"AI dapat mempercepat profesional berpengalaman, tetapi tidak menggantikan pembelajaran, pembangunan penilaian, atau memahami mengapa sistem berperilaku seperti yang mereka lakukan," kata Hernandez.
Pemimpin teknis yang efektif akan menyadari bahwa mempertahankan kemampuan manusia sekarang merupakan tanggung jawab inti. Organisasi yang berinvestasi dalam penilaian, konteks, dan penalaran etis akan tetap tangguh saat alat berkembang. Mereka yang tidak mungkin menemukan diri mereka dengan sistem yang sangat otomatis dan tidak ada yang tersisa yang benar-benar memahaminya.
Ikuti Nick Hernandez di LinkedIn untuk wawasan lebih lanjut.
