Oleh : Erwan Setiyono, Mahasiswa Program Doktoral Keperawatan Universitas Padjajaran Bandung, Dosen Departemen Keperawatan Medikal Bedah Fakultas Ilmu Keperawatan Universitas Muhammadiyah Jakarta.
Triage di instalasi gawat darurat (IGD) adalah langkah pertama yang krusial dalam menyelamatkan nyawa pasien trauma. Namun, banyak tantangan masih menghambat efektivitasnya.
Penelitian menunjukkan variasi akurasi triase perawat yang signifikan antar rumah sakit, bahkan dalam satu negara.
Baca Juga:Buka Amplop untuk Dapat Saldo DANA Gratis Rp250.000 Langsung CairKlik Amplop Digital ini untuk Dapat Saldo DANA Gratis Rp200.000
Kesalahan klasifikasi, baik under-triage yang menunda penanganan pasien kritis, maupun over-triage yang membebani sumber daya, dapat berdampak fatal.
Di Indonesia, tingkat akurasi triase dilaporkan berkisar dari 52% hingga lebih dari 80%, dengan faktor seperti pengalaman klinis, beban kerja tinggi, dan ketidakseragaman protokol menjadi penyebab utamanya.
Upaya peningkatan mutu layanan gawat darurat memerlukan inovasi nyata.
Salah satu temuan penting dari tinjauan studi terbaru adalah peran pelatihan terstruktur dan alat bantu keputusan klinis berbasis teknologi dalam memperbaiki akurasi triase.
Penggunaan sistem triase terstandar seperti Emergency Severity Index (ESI) terbukti mampu meningkatkan ketepatan pengklasifikasian pasien.
Namun, di lapangan, implementasinya sering terkendala oleh keterbatasan pelatihan dan kurangnya integrasi ke dalam praktik sehari-hari.
Inovasi berbasis teknologi seperti decision-support systems (DSS) atau bahkan algoritma berbasis kecerdasan buatan (AI) dapat menjadi solusi untuk mendukung keputusan klinis perawat di IGD.
Dengan memanfaatkan data pasien secara real-time, sistem ini dapat memberikan rekomendasi prioritas kegawatan yang lebih objektif, mengurangi beban kognitif tenaga medis, dan meningkatkan konsistensi antar-petugas.
Baca Juga:Ini 20 Titik Lokasi Operasi Patuh 2025 di BandungOperasi Patuh 2025 Dimulai 14 Juli, ini Pelanggaran yang Diincar
Penelitian menyebutkan bahwa program berbasis AI mampu mengurangi kesalahan klasifikasi hingga puluhan persen, mendukung proses triase menjadi lebih cepat dan akurat.
Penerapan teknologi ini juga mendukung prinsip efisiensi dalam layanan kesehatan.
Dengan klasifikasi pasien yang lebih tepat, IGD dapat mengalokasikan sumber daya terbatas, seperti ruang resusitasi, peralatan, dan tenaga medis untuk pasien yang benar-benar membutuhkan.
Hal ini sangat relevan di rumah sakit rujukan regional yang sering menghadapi lonjakan pasien trauma akibat kecelakaan lalu lintas atau bencana.
Pengurangan beban kerja yang tidak perlu juga dapat membantu mencegah kelelahan petugas dan meningkatkan kepuasan kerja.