Strategi China menuju kesehatan Nasional 2030
China Bangun AI Kesehatan sebagai Infrastruktur Nasional, Bukan Sekadar Aplikasi
Beijing tidak sedang bereksperimen kecil-kecilan dalam pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) di sektor kesehatan. Pemerintah China baru-baru ini mengumumkan strategi nasional pengembangan AI kesehatan senilai 2–3 miliar dolar AS yang menargetkan 900 juta penduduk hingga tahun 2030. Skala dan pendekatannya menandai perbedaan mendasar dibandingkan banyak negara lain.
Alih-alih mengembangkan AI kesehatan sebagai alat terpisah—seperti aplikasi radiologi, sistem triase, atau chatbot medis—China memilih pendekatan infrastructure-first: membangun fondasi data dan sistem nasional terlebih dahulu, lalu menerapkan AI secara masif di seluruh layanan kesehatan.
Menekan Salah Diagnosis dan Kesenjangan Layanan
Salah satu tujuan utama strategi ini adalah menurunkan tingkat salah diagnosis di layanan primer yang saat ini diperkirakan masih berada di kisaran 40–50 persen. Dengan dukungan AI, angka tersebut ditargetkan turun menjadi 15–20 persen.
Dalam bidang pencitraan medis, China menargetkan akurasi diagnosis berbantuan AI hingga 95 persen, terutama untuk pemeriksaan rutin seperti CT scan, MRI, dan rontgen. AI juga diharapkan mampu membaca satu hasil pemindaian untuk mendeteksi berbagai kondisi sekaligus, sehingga mempercepat layanan dan mengurangi beban dokter.
Lebih dari itu, strategi ini diarahkan untuk menutup kesenjangan layanan kesehatan antara wilayah perkotaan dan pedesaan. Dengan AI sebagai “dokter pendamping digital”, fasilitas kesehatan tingkat kecamatan dan desa diharapkan mampu memberikan layanan diagnosis yang mendekati standar rumah sakit besar di kota.
Roadmap Jelas hingga 2030
Pemerintah China telah menyusun tahapan implementasi yang relatif konkret. Pada 2026, sekitar 50 rumah sakit besar dan 500 klinik tingkat kecamatan akan menjadi lokasi uji coba penggunaan AI diagnostik.
Setahun kemudian, pada 2027, China menargetkan terbentuknya basis data kesehatan nasional terintegrasi yang menghubungkan seluruh jenjang layanan kesehatan—dari klinik desa hingga rumah sakit rujukan nasional.
Puncaknya pada 2030, AI-assisted diagnosis direncanakan menjadi standar layanan di seluruh sistem kesehatan nasional.
Investasi Infrastruktur, Bukan Sekadar Software
Total investasi yang disiapkan berkisar 15–20 miliar yuan dalam lima tahun. Menariknya, dana ini bukan difokuskan untuk membeli atau mengembangkan aplikasi AI individual, melainkan untuk membangun infrastruktur nasional: platform data, integrasi sistem, standar interoperabilitas, dan tata kelola.
Pendekatan ini menunjukkan bahwa China memandang AI kesehatan sebagai bagian dari sistem publik, bukan sekadar inovasi teknologi pasar.
Fokus Klinis: Dari Imaging hingga Pengobatan Tradisional
Ada tiga area klinis utama yang menjadi prioritas.
Pertama, pencitraan medis, dengan AI digunakan secara rutin di rumah sakit besar untuk membantu diagnosis berbagai penyakit.
Kedua, AI layanan primer, yang berfungsi untuk triase pasien, pra-konsultasi, rujukan cerdas, hingga dukungan keputusan klinis di tingkat fasilitas kesehatan dasar.
Ketiga, yang cukup unik, adalah pengobatan tradisional China (Traditional Chinese Medicine/TCM). AI digunakan untuk menstandarkan diagnosis dan perencanaan terapi TCM, sekaligus mendigitalisasi pengetahuan medis kuno yang selama ini bersifat sangat subjektif.
Regulasi Ketat dan Uji Coba Terbatas
Dari sisi regulasi, sebagian besar perangkat lunak AI medis diklasifikasikan sebagai alat kesehatan kelas III, kategori risiko tertinggi. Namun, pemerintah menyediakan regulatory sandbox dan persetujuan bersyarat di wilayah tertentu seperti Shanghai, Beijing, dan zona perdagangan bebas Hainan.
Pengelolaan data juga sangat ketat di bawah Personal Information Protection Law (PIPL), dengan prinsip persetujuan eksplisit, lokalisasi data, dan pembatasan transfer data lintas negara.
Berbeda dari Barat
Di banyak negara, AI kesehatan berkembang secara terfragmentasi. Eropa masih memperdebatkan European Health Data Space (EHDS), sementara di Amerika Serikat, rumah sakit menggunakan puluhan sistem rekam medis elektronik (EHR) yang tidak saling terhubung.
China mengambil jalur berbeda: satu identitas nasional, satu platform data kesehatan, dan integrasi sistem secara menyeluruh untuk populasi 1,4 miliar jiwa.
Pelajaran Penting
Pendekatan China menegaskan satu hal: skala hanya bisa dicapai jika infrastruktur dikuasai terlebih dahulu. AI tidak berkembang optimal tanpa data yang terintegrasi, standar yang seragam, dan tata kelola nasional yang jelas.
Ketika “rel data” dikuasai, penerapan AI dapat berkembang secara eksponensial. Sebaliknya, pendekatan berbasis alat yang terpisah-pisah berisiko membuat inovasi berjalan lambat dan tidak merata.
Bagi banyak negara, termasuk Indonesia, pertanyaannya bukan lagi apakah AI akan digunakan di sektor kesehatan, melainkan apa hambatan terbesar untuk menerapkannya secara nasional—apakah regulasi, fragmentasi data, kesiapan infrastruktur, atau kepercayaan publik.
Bagaimana Indonesia?
