Menurut WHO, keadilan dalam kesehatan berarti semua orang memiliki hak yang sama untuk mendapatkan layanan kesehatan yang mereka butuhkan. Artinya, tidak boleh ada orang yang kesulitan mendapatkan layanan kesehatan karena alasan tertentu, seperti keterbatasan biaya atau tinggal di daerah terpencil.
Whitehead menjelaskan bahwa tujuan keadilan dalam kesehatan bukan untuk membuat semua orang sama sehatnya, tapi untuk menghilangkan hal-hal yang membuat orang tidak bisa sehat.
Prinsip Non-Maleficence dan Beneficence
Beneficence adalah prinsip dasar dalam etika yang menekankan pentingnya berbuat baik pada orang lain. Dalam konteks kesehatan, prinsip ini mewajibkan tenaga medis untuk selalu berusaha memberikan yang terbaik bagi pasien, baik dalam bentuk tindakan pengobatan, pencegahan penyakit, atau dukungan emosional. Prinsip ini menjadi landasan bagi pengambilan keputusan dalam dunia medis, namun penerapannya tidak
selalu mudah karena seringkali melibatkan pertimbangan yang mendalam.
Sedangkan prinsip non-maleficence, yaitu melarang tindakan yang membahayakan atau memperburuk keadaan pasien. Â Prinsip non-maleficence atau "tidak membahayakan" adalah konsep penting dalam dunia medis, terutama saat menghadapi situasi sulit seperti penyakit parah atau terminal. Prinsip ini menjadi dasar dalam pengambilan keputusan apakah harus melanjutkan atau menghentikan suatu perawatan. Intinya, setiap tenaga medis harus selalu menimbang baik buruknya suatu tindakan sebelum melakukannya.
Risiko dan Tantangan Teknologi dalam Kesehatan Digital dan AI
a. Keamanan dan Privasi Data Pasien
Salah satu tantangan terbesar dalam penerapan AI di bidang medis adalah keamanan dan privasi data pasien. Data medis yang digunakan dalam pengembangan model AI sering kali mencakup informasi yang sangat sensitif, seperti rekam medis, citra medis, dan data genetika.Â
Perlindungan data tersebut dari ancaman kebocoran atau penyalahgunaan menjadi sangat penting. Misalnya, data yang tidak terlindungi dapat diakses oleh pihak yang tidak berwenang, yang dapat merusak kepercayaan pasien terhadap sistem kesehatan.
b. Keakuratan dan Keandalan Model AI
Keakuratan dan keandalan sistem AI dalam medis sangat penting, karena kesalahan diagnosis atau rekomendasi pengobatan yang dihasilkan oleh algoritma dapat berakibat fatal. Untuk mencapai tingkat keandalan yang diperlukan, algoritma harus diuji secara rigor dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi sebelum diterapkan dalam praktik klinis.
