Mahadata dan Kesehatan Masyarakat

DATA

Mahadata dan Kesehatan Masyarakat

Oleh : Adhitya Ramadhan

Harian Kompas, 30 November 2018

KOMPAS/ADI SUCIPTO K

Kini Lamongan punya aplikasi eSIKLA yang berisi big data terkait pasien mulai data pribadi hingga riwayat kesehatan. Data itu terintegrasi dengan seluruh Puskesmas sehingga memudahkan layanan ke pasien dengan tindakan tepat dan akurat.

Pemanfaatan mahadata meningkatkan derajat kesehatan warga. Selain identifikasi risiko medis, data juga untuk pengendalian biaya kesehatan.

Data merupakan sumber informasi kuat yang bisa ditemukan dalam banyak hal. Arus data bertambah secara eksponensial sehingga perlu teknik lebih lanjut dalam mengolahnya yang kerap disebut mahadata (big data). Analisis mahadata bermanfaat bagi kehidupan manusia, bahkan menyelamatkan nyawa.

Dalam webinar (konferensi video berbasis web) mahadata dan kesehatan masyarakat, beberapa waktu lalu, Profesor Biostatistik dari Harvard TH Chan School of Public Health, Miguel Hernan, mengatakan, mahadata punya arti berbeda bagi setiap orang. Pada konteks kesehatan, mahadata mengacu data interaksi kita dengan fasilitas kesehatan.

Saat seseorang sakit dan berobat ke fasilitas kesehatan, mendapat diagnosis penyakit, lalu menjalani terapi, itu memunculkan serial data lengkap. Jika data individu itu dikumpulkan dengan data individu lain, amat banyak data yang bisa dipakai untuk berbagai kepentingan. Contohnya, menganalisis risiko kesehatan seseorang menurut pola perilaku atau memprediksi wabah penyakit di suatu wilayah.

Menurut Ketua Joint Learning Network (JLN) Prof Ali Ghufron Mukti, mahadata bisa untuk mengevaluasi penerapan program Jaminan Kesehatan Nasional-Kartu Indonesia Sehat (JKN-KIS). Adapun JLN ialah wadah berbagi pengalaman penyelenggara jaminan kesehatan dari sejumlah negara.

Di Indonesia, Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan memakai mahadata JKN-KIS untuk mengendalikan biaya kesehatan. BPJS
Kesehatan mengembangkan Deteksi Potensi Fraud dengan Analisa Data Klaim (Defrada).

Klaim bermasalah

Direktur Jaminan Pelayanan Kesehatan BPJS Kesehatan Maya Amiarny Rusady memaparkan, hasil analisis Defrada mengidentifikasi sekitar 79.000 klaim rumah sakit bermasalah. Jadi, ada beda jumlah diklaimkan dengan yang seharusnya dibayar. Dengan analisis data klaim, pembayaran klaim janggal Rp 48 miliar dicegah.

Analisis mahadata memudahkan peserta JKN mengakses fasilitas kesehatan. Pasien dengan riwayat penyakit tertentu lebih mudah dirujuk jika data RS beserta kompetensi, sumber daya manusia, dan fasilitasnya bisa diakses.

Health Facilities Information System (HFIS) yang dikembangkan BPJS Kesehatan seharusnya menjamin peserta mendapat layanan kesehatan dibutuhkan. Sistem rujukan pun berjalan lebih baik. BPJS Kesehatan bisa membuat kontrak kerja sama lebih terukur dan akuntabel.

Di Korea Selatan, pemerintah setempat mengamanatkan 39 lembaga pemerintah untuk memberikan data kepada penyelenggara jaminan kesehatan, yakni National Health Insurance Service (NHIS). Direktur Hubungan Internasional dan Kerja Sama NHIS Korea Selatan Inseok Yong mengatakan, sejak 2000 NHIS mendapat 343 jenis data mencakup 3,4 triliun set data berisi, antara lain, nama dan rekam medis. Sejak 2010 NHIS memanfaatkan itu untuk mendorong kesehatan warga dan kendali biaya medis.

Selain itu, NHIS menjadikan data ini sebagai dasar aplikasi kesehatan warga, yakni My Health Bank Service berbasis koneksi data. Jadi, orang tahu risiko kesehatan dengan analisis data rekam medisnya, penggunaan obat, diagnosis medis, dan perilaku.

Ada juga aplikasi Health Risk Assesment (HRA) untuk menilai risiko kesehatan seseorang lewat analisis perilakunya, seperti kebiasaan merokok dan aktivitas fisik. Sejak 2014, mahadata untuk memprediksi risiko penyakit menular di satu wilayah. Data juga untuk bahan pengambilan kebijakan.

Sementara di Ghana, analisis data besar dilakukan untuk mengukur efektivitas intervensi kesehatan (khususnya dalam program pengendalian tuberkulosisi), manajemen obat dan logistik, mengukur beban penyakit, audit klinis, hingga pengendalian klaim biaya kesehatan.

Pengembangan analisis data besar sebagai bahan pengambilan kebijakan tetap memiliki prasyarat mulai dari tersedianya sistem informasi dan teknologi yang andal dan terkoneksi satu sama lain, sumber daya manusia yang kompeten, biaya pemeliharaan sistem yang ajeg, hingga regulasi yang mengatur soal arus data yang jelas.

Untuk memenuhi semua syarat itu, memerlukan komitmen pemerintah yang besar. Tapi jika itu dilakukan dan memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk lebih sehat dan menjadi basis bukti bagi pengambilan kebijakan maka semua investasi yang dikeluarkan terbayar sudah.