Facebook 
Masuk dengan Email
Pengambilan keputusan akhir hayat pada pasien yang tidak lagi memiliki kapasitas pengambilan keputusan, misalnya akibat dementia lanjut atau gangguan neurologis berat merupakan tantangan etis yang kompleks dalam praktik klinis. Prinsip etika kedokteran menekankan penghormatan terhadap otonomi pasien, yaitu hak pasien untuk menentukan pilihan perawatan sesuai nilai dan preferensinya sendiri.
Dalam kondisi ideal, keputusan akhir hayat didasarkan pada preferensi yang telah dinyatakan sebelumnya, seperti melalui advance directives. Namun, dalam praktiknya, preferensi tersebut sering kali tidak tersedia atau tidak terdokumentasi dengan baik. Akibatnya, pengambilan keputusan dialihkan kepada keluarga atau pasangan melalui mekanisme substituted judgment. Berbagai penelitian menunjukkan bahwa akurasi pengambil keputusan pengganti dalam merepresentasikan keinginan pasien relatif rendah, bahkan ketika dilakukan oleh pasangan atau anggota keluarga terdekat.[1]
Perkembangan kecerdasan buatan, khususnya machine learning, memunculkan kemungkinan penggunaan patient preference predictor (PPP) dan AI berbasis nudge untuk membantu memperkirakan preferensi pasien ketika informasi eksplisit tidak tersedia akibat pasien dementia atau gangguan neurologis lain. Hal ini menimbulkan pertanyaan klinis dan etis mengenai kelayakan penggunaan AI dalam konteks keputusan akhir hayat.[2]
AI Mampu Memprediksi Preferensi Pasien
Studi yang dilakukan oleh Starke et al mengembangkan model PPP berbasis machine learning untuk memprediksi preferensi pasien terkait keputusan resusitasi jantung paru. Penelitian ini memakai data populasi representatif pada 1.811 partisipan di Swiss. Untuk mencerminkan skenario yang berbeda, dilatih 3 model yaitu: model simpel berdasarkan data demografi, model klinis berdasarkan rekam medis elektronik dan model personalisasi yang lebih kaya informasi personal.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model AI mampu memprediksi preferensi pasien dengan tingkat akurasi sekitar 70%, yang sebanding atau bahkan lebih tinggi dibandingkan akurasi pasangan pasien sebagai surrogate decision maker. Model yang digunakan bersifat explainable, sehingga proses pengambilan keputusan algoritma dapat ditelusuri. Temuan ini menunjukkan bahwa secara teknis AI berpotensi meningkatkan kualitas substituted judgment dan membantu tercapainya perawatan yang selaras dengan nilai pasien (goal-concordant care).[2]
AI Berbasis Intervensi Perilaku
AI yang berbasis intervensi perilaku disebut sebagai “nudge” menggunakan alarm dan atau pengingat untuk meminta klinisi untuk memulai diskusi akhir hayat dengan pasien yang memiliki risiko tinggi kematian jangka pendek (seperti 30 hari atau 180 hari). Pasien ini diidentifikasi oleh machine learning prediksi mortalitas yang tergabung dalam sistem rekam medis elektronik. Dalam diskusi akhir hayat, pasien akan dengan mudah mengerti tentang prognosis penyakit dan harapan hidup sehingga memungkinkan pasien untuk menentukan pilihan terapi di masa depan.
Salah satu machine learning dikembangkan untuk membantu onkologis untuk menentukan apakah dan kapan untuk melakukan diskusi perawatan paliatif dan rencana akhir hayat pada pasien. Mesin ini melatih algoritma komputer untuk menyediakan prediksi yang akurat berdasarkan data historis. Mesin ini menggunakan data dari rekam medis elektronik untuk menyediakan estimasi yang tepat dari mortalitas jangka pendek. Lebih lagi, mesin AI nudge ini mampu membuat daftar pasien risiko tinggi mortalitas 30 hari dan 180 hari.
Secara umum, AI berbasis nudge menawarkan notifikasi setiap minggu dengan platform yang aman untuk identifikasi pasien risiko tinggi kematian jangka pendek. Selain itu, AI berbasis nudge mendukung identifikasi rencana perawatan advance bagi mereka yang membutuhkan.[3]
AI Tingkatkan Perawatan Paliatif dan Rencana Perawatan Akhir Hayat
Penelitian yang dilakukan dengan metode cluster randomized oleh Manz et al membandingkan AI nudge yang mereka kembangkan dengan perawatan biasa pasien kanker. Studi ini melibatkan 20.506 pasien dan 41.021 pertemuan pasien, termasuk diantaranya 5.520 pertemuan pasien dengan risiko tinggi.
Pada semua pertemuan pasien, studi menemukan:
- peningkatan signifikan sickness illness conversation dibandingkan dengan periode kontrol
- penurunan signifikan terapi sistemik akhir hayat dibandingkan dengan periode kontrol
- tidak ada dampak terhadap registrasi rumah sakit atau durasi rawat inap, kematian rawat inap, atau unit intensif perawatan akhir hayat
Diantara pertemuan pasien risiko tinggi ditemukan peningkatan signifikan sickness illness conversation dibandingkan dengan periode kontrol.[4]
Hal yang Perlu dipertimbangkan dari Penggunaan AI Nudge
AI nudge memiliki sensitivitas yang lemah untuk mengidentifikasi secara benar pasien dengan risiko mortalitas tinggi. Sensitivitas umumnya diprioritaskan untuk prediksi kejadian langka, seperti prediksi mortalitas. Pada penelitian sistematik, diketahui bahwa sensitivitas yang rendah dari nudge yang di desain oleh Manz et al dapat mengarah kepada performa yang buruk untuk identifikasi pasien risiko mortalitas tinggi.
Selain itu adanya potensi bias akibat kurangnya validasi eksternal. Hal ini akan berakibat pada performa model AI dan dapat menyebabkan kesenjangan kesehatan. Model AI juga menunjukkan kinerja yang buruk pada kelompok-kelompok yang kurang terwakili.
Selain itu, klinisi memiliki kekhawatiran akan akurasi algoritma, ketergantungan akan algoritma prediksi dan masalah etis. Studi perilaku juga menunjukkan bahwa seiring berjalannya waktu, dampak peringatan dari rekam medis elektronik akan menurun karena kelelahan akan peringatan.[3,5]
Kesimpulan
Kecerdasan buatan berbasis machine learning memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi pengambilan keputusan pengganti pada pasien yang kehilangan kapasitas pengambilan keputusan dan identifikasi pasien risiko kematian yang tinggi. Namun, penggunaan AI juga memiliki kekurangan yang harus dipertimbangkan dalam penggunaannya untuk pasien dengan risiko mortalitas tinggi.
Oleh karena itu, AI tidak dapat dan tidak boleh menggantikan peran manusia dalam keputusan akhir hayat. AI sebaiknya digunakan sebagai alat yang melengkapi pertimbangan klinis dan etis, dengan keputusan akhir tetap berada pada ranah interaksi manusia yang menghormati nilai, martabat, dan otonomi pasien.
