Courtesy of NatureMagazine

LLM Bantu Tingkatkan Akurasi Diagnosis Medis di Negara Berkembang

Menunjukkan bahwa Large Language Models (LLMs) dapat secara signifikan meningkatkan akurasi diagnostik dan kualitas layanan kesehatan di negara berpenghasilan rendah dan menengah, membantu tenaga kesehatan dalam kondisi sumber daya terbatas.

06 Feb 2026, 07.00 WIB

113 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Model bahasa besar dapat meningkatkan akurasi diagnosis di sistem kesehatan dengan sumber daya terbatas.
Penggunaan LLM dapat mengurangi beban kerja dokter dan meningkatkan aksesibilitas perawatan kesehatan.
Penelitian ini menunjukkan potensi LLM untuk mendukung klinisi di negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah.

Rwanda, Rwanda; Lahore, Pakistan - Kekurangan dokter dan tenaga medis terlatih sangat dirasakan di negara-negara seperti Rwanda dan Pakistan, sehingga banyak pasien yang tidak mendapatkan diagnosis yang akurat. Karena itulah para peneliti menguji apakah teknologi Large Language Models (LLM) dapat membantu para tenaga kesehatan, khususnya di lingkungan dengan sumber daya yang terbatas.

Di Rwanda, sebuah studi menunjukkan bahwa LLM mampu menjawab pertanyaan medis dalam bahasa lokal Kinyarwanda dan memberikan jawaban dengan kualitas lebih baik dibandingkan tenaga kesehatan lokal. Selain itu, penggunaan LLM juga jauh lebih murah dan tersedia kapan saja, yang membantu komunitas dengan sedikit dokter.

Sementara di Pakistan, hasil uji coba dari 58 dokter yang dilatih menggunakan LLM menunjukkan peningkatan signifikan dalam kemampuan diagnosis mereka, dengan skor diagnostik naik dari 43% menjadi 71% dibandingkan saat menggunakan sumber informasi tradisional seperti internet dan database medis.

Meskipun AI sendiri kadang-kadang mampu memberikan diagnosis yang lebih baik dari dokter, ada kasus di mana dokter lebih unggul, terutama ketika harus mempertimbangkan tanda bahaya dan konteks klinis yang kompleks. Jadi, integrasi antara AI dan tenaga medis dianggap sebagai pendekatan terbaik.

Penelitian ini membuka peluang baru bagi negara berkembang untuk memanfaatkan teknologi AI agar dapat meningkatkan kualitas layanan kesehatan masyarakat secara efisien dan aman, asalkan juga dilakukan dengan pengawasan dan pelatihan yang memadai.

Referensi:
[1] https://nature.com/articles/d41586-026-00345-x

Analisis Ahli

Caroline Green

"LLMs bisa mendukung peningkatan kualitas layanan di negara berpendapatan rendah hingga menengah secara signifikan."

Adam Rodman

"Evaluasi LLM dari segi respons tertulis baik, tapi membandingkan performa manusia dan AI langsung kurang fair karena kompleksitas penilaian medis nyata."

Ihsan Qazi

"Penggunaan LLM meningkatkan akurasi diagnostik dan hasil ini dapat diterapkan di negara lain dengan kondisi serupa."

Analisis Kami

"Kemampuan LLM yang dapat menjawab pertanyaan medis dengan akurasi tinggi dan efisien secara biaya di lingkungan sumber daya rendah adalah terobosan besar yang bisa merevolusi kesehatan global. Namun, ketergantungan pada AI harus disertai pengawasan ketat karena masih ada risiko kesalahan terutama terkait konteks yang rumit yang hanya bisa dipahami manusia."

Prediksi Kami

Pengintegrasian LLM secara luas dalam sistem layanan kesehatan di negara berkembang akan membantu mengurangi kesalahan diagnosis dan meningkatkan akses pelayanan medis meskipun tenaga medis terbatas, sekaligus memicu penelitian lebih lanjut untuk membuat LLM lebih sensitif terhadap konteks klinis.

Pertanyaan Terkait

Apa yang ditemukan dalam penelitian di Rwanda terkait model bahasa besar?

Penelitian di Rwanda menunjukkan bahwa jawaban model bahasa besar melebihi jawaban klinisi lokal dalam semua metrik yang dinilai.

Bagaimana model bahasa besar meningkatkan akurasi diagnosis di Pakistan?

Di Pakistan, dokter yang menggunakan LLM mencapai skor akurasi diagnosis rata-rata 71%, jauh lebih tinggi dibandingkan 43% untuk yang menggunakan sumber daya konvensional.

Apa keuntungan menggunakan LLM bagi pekerja kesehatan komunitas di Rwanda?

LLM memberikan informasi klinis yang akurat dan dapat diakses 24/7, yang sangat membantu dalam sistem kesehatan dengan sumber daya terbatas.

Siapa yang memimpin penelitian di Pakistan dan apa hasilnya?

Penelitian di Pakistan dipimpin oleh Ihsan Qazi, yang menemukan bahwa LLM secara signifikan meningkatkan akurasi diagnosis di kalangan dokter.

Mengapa ada skeptisisme dalam membandingkan LLM dengan kinerja manusia?

Ada skeptisisme karena penilaian kinerja LLM bisa tidak sebanding dengan penilaian manusia, terutama dalam kasus faktor konteks yang kompleks.