Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah masuk ke berbagai bidang, termasuk kesehatan dan farmasi. Bagi saya sebagai mahasiswa farmasi, AI bukan sesuatu yang perlu ditakuti, tetapi perlu dipahami dan dimanfaatkan secara bijak. Dunia farmasi memiliki banyak pekerjaan yang membutuhkan ketelitian, mulai dari penemuan obat, analisis data pasien, pemantauan efek samping, hingga pelayanan kepada pasien. AI dapat membantu pekerjaan tersebut menjadi lebih cepat dan efisien, tetapi tidak dapat menggantikan peran manusia sepenuhnya.
Salah satu pemanfaatan AI yang menarik adalah dalam praktik kefarmasian. AI dapat membantu tenaga kefarmasian menganalisis data pasien, seperti rekam medis, hasil laboratorium, dan profil penggunaan obat. Teknologi ini dapat membantu mengidentifikasi interaksi obat, menilai keamanan dan efektivitas terapi, mendeteksi kejadian obat yang tidak diinginkan, mendukung clinical decision support system, serta mengoptimalkan dosis. Kemampuan tersebut membantu apoteker mengolah informasi dalam jumlah besar sehingga dapat lebih fokus pada keputusan klinis dan komunikasi dengan pasien. Chalasani et al. (2023) menunjukkan bahwa AI berpotensi membantu analisis data pasien, identifikasi interaksi obat, dan pemberian rekomendasi yang sesuai dengan kondisi pasien.
AI juga memiliki peluang besar dalam penemuan dan pengembangan obat. Askr et al. (2023) menjelaskan bahwa deep learning dapat membantu mempercepat drug discovery dan mengurangi biaya dengan mendukung analisis drug-target interaction, drug-drug interaction, prediksi efek samping, respons obat, hingga optimasi dosis. Manfaat ini penting karena penemuan obat secara konvensional membutuhkan waktu, biaya, dan penelitian yang panjang. AI dapat mengolah data dalam jumlah besar untuk membantu menemukan kandidat obat dengan lebih cepat. Namun, hasil AI tetap harus melalui penelitian, validasi, dan pengujian lebih lanjut oleh para ahli.
Dalam industri farmasi, AI dapat digunakan untuk drug discovery, drug delivery, pengembangan formulasi, polypharmacology, dan hospital pharmacy. Artificial neural networks juga dapat membantu pemodelan molekuler, QSAR, optimasi formulasi, serta analisis farmakokinetik dan farmakodinamik (Swapna & Shalom, 2022). Hal ini menunjukkan bahwa AI tidak hanya berkaitan dengan chatbot atau robot, tetapi juga dapat menjadi alat pendukung penelitian farmasi dalam menganalisis hubungan berbagai variabel dan memprediksi karakteristik produk.
Narayan et al. (2024) menjelaskan bahwa AI dapat diterapkan mulai dari identifikasi target obat, desain senyawa, prediksi toksisitas dan ADME, optimasi uji klinis, pharmacovigilance, personalized medicine, drug repurposing, hingga proses manufaktur. Personalized medicine menjadi salah satu peluang yang menjanjikan karena setiap pasien memiliki karakteristik dan respons terapi yang berbeda. AI dapat membantu menganalisis data klinis, genetik, dan gaya hidup untuk mendukung penyesuaian terapi sehingga pengobatan lebih tepat dan risiko efek samping dapat diminimalkan.
Namun, pemanfaatan AI tidak hanya memiliki kelebihan. Kualitas dan keamanan data menjadi tantangan penting. Data yang tidak lengkap, tidak berkualitas, atau bias dapat menghasilkan keluaran AI yang kurang tepat. Selain itu, terdapat persoalan privasi dan keamanan data pasien, transparansi algoritma, serta etika. AI juga tidak boleh membuat tenaga kefarmasian terlalu bergantung pada teknologi.
AI seharusnya menjadi alat bantu, bukan pengambil keputusan utama. Keputusan terkait pasien tetap membutuhkan pertimbangan profesional, pengalaman, komunikasi, empati, dan tanggung jawab manusia. Raza dan Aziz (2023) juga menekankan pentingnya validasi dan pembaruan algoritma serta pendidikan dan pelatihan bagi apoteker agar memahami kekuatan dan keterbatasan AI.
Karena perkembangan AI semakin pesat, mahasiswa farmasi perlu memiliki literasi AI. Mahasiswa tidak harus menjadi programmer, tetapi perlu memahami cara kerja, manfaat, keterbatasan, dan cara mengevaluasi informasi yang dihasilkan AI. Kemampuan ini akan semakin penting ketika memasuki dunia kerja sebagai tenaga kefarmasian.
Menurut saya, masa depan farmasi bukanlah persaingan antara manusia dan AI, melainkan kolaborasi. AI dapat menangani analisis data besar dan pekerjaan berulang, sedangkan apoteker tetap berperan dalam mengambil keputusan profesional, memberikan edukasi, berkomunikasi dengan pasien, dan mempertimbangkan aspek kemanusiaan. Pada akhirnya, AI dapat membantu mempercepat penemuan obat, meningkatkan keamanan penggunaan obat, mendukung pelayanan yang lebih personal, dan meningkatkan efisiensi kerja. Namun, penerapannya harus tetap memperhatikan validitas data, privasi, etika, transparansi, dan tanggung jawab profesional.
Bagi saya, pertanyaannya bukan lagi “Apakah AI akan menggantikan apoteker?”, tetapi “Seberapa siap apoteker memanfaatkan AI untuk memberikan pelayanan yang lebih baik?” Jika digunakan sebagai alat bantu, bukan pengganti manusia, AI dapat menjadi peluang besar untuk membawa farmasi menjadi lebih modern, efektif, dan berorientasi pada keselamatan pasien.
DAFTAR PUSTAKA
- Chalasani, S. H., Syed, J., Ramesh, M., Patil, V., & Kumar, T. M. P. (2023). Artificial intelligence in the field of pharmacy practice: A literature review. Exploratory Research in Clinical and Social Pharmacy, 12, 100346. https://doi.org/10.1016/j.rcsop.2023.100346
- Askr, H., Elgeldawi, E., Aboul Ella, H., Elshaier, Y. A. M. M., Gomaa, M. M., & Hassanien, A. E. (2023). Deep learning in drug discovery: An integrative review and future challenges. Artificial Intelligence Review, 56, 5975–6037. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10306-1
- Swapna, G., & Shalom, J. (2022). Artificial Intelligence in Pharmaceutical Industry: A Review. Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences, 9(6), 348–353. https://doi.org/10.5281/zenodo.6657652
- Raza, M. A., & Aziz, S. (2023). Transformative potential of Artificial Intelligence in pharmacy practice. Saudi Pharmaceutical Journal, 31, 101706. https://doi.org/10.1016/j.jsps.2023.101706
- Narayan, A., Chanana, A., Shanker, O., Kulkarni, Y. R., Gupta, P., Patel, A., Havelikar, U., Singh, R. P., & Chawra, H. S. (2024). Role of Artificial Intelligence in Pharmaceutical Drug Development. Current Indian Science, 2. https://doi.org/10.2174/012210299X313252240521111358
Powered by Froala Editor
Update berita dan artikel RM.ID menarik lainnya di Google News
Dapatkan juga update berita pilihan dan breaking news setiap hari dari RM.id. Mari bergabung di Grup Telegram "Rakyat Merdeka News Update", caranya klik link https://t.me/officialrakyatmerdeka kemudian join. Anda harus install aplikasi Telegram terlebih dulu di ponsel.