Dalam dua dekade terakhir, pemanfaatan AI di bidang medis telah mengalami kemajuan signifikan—berawal dari alat bantu untuk analisis gambar radiologi, hingga menjadi sistem cerdas yang mampu mengolah beragam jenis data. Jika sebelumnya AI medis hanya berfokus pada satu modalitas, seperti citra X-ray atau data Rekam Medis Elektronik (EHR), kini pendekatan multimodal AI memungkinkan integrasi teks, suara, dan sensor untuk menangkap kompleksitas kondisi pasien secara lebih holistik.

Interaksi multimodal menjadi krusial karena dunia medis menuntut akurasi tinggi dan konteks yang kaya. Dengan menggabungkan berbagai jenis data seperti teks, suara, dan sinyal dari wearable, AI dapat memahami kondisi klinis secara lebih menyeluruh. Pendekatan ini terbukti meningkatkan akurasi diagnosis secara signifikan dibanding sistem berbasis satu modalitas.

Selain itu, kebutuhan di lapangan sangat beragam. Dokter memerlukan input suara yang cepat, staf administrasi mengandalkan teks, sementara sistem pasif perlu memantau kondisi pasien secara real-time. Multimodal AI memungkinkan fleksibilitas ini, sekaligus menghadirkan pengalaman interaksi yang lebih alami—melalui chatbot, voice assistant, atau pemantauan pasif—yang pada akhirnya meningkatkan kenyamanan, efisiensi, dan kepercayaan pengguna.

Apa Itu Multimodal AI?

Multimodal AI adalah sistem kecerdasan buatan yang mampu memproses dan mengintegrasikan berbagai jenis data, seperti teks, gambar, audio, video, dan sinyal sensor sekaligus. Dengan kemampuan ini, AI jadi lebih fleksibel dan kontekstual dalam memahami situasi dibanding sistem tradisional yang hanya menggunakan satu jenis data.

Sistem AI konvensional—sering disebut AI unimodal—hanya berfokus pada satu modalitas, misalnya hanya teks (LLM), gambar (Convolutional Neural Network), atau suara (speech recognition). Artinya, jika jenis data input berubah, performanya bisa menurun drastis. Sebaliknya, multimodal AI memanfaatkan kekuatan beberapa modalitas sekaligus, sehingga lebih tahan terhadap data yang tidak lengkap, lebih kaya konteks, dan mampu menangkap nuansa yang mungkin hilang jika hanya menggunakan satu jenis input.

Mengapa Multimodal AI Penting di Dunia Medis?

Bidang kesehatan membutuhkan keputusan berbasis data yang kompleks. Pasien datang tidak hanya dengan gejala, tetapi juga cerita, ekspresi, dan data sensor dari alat kesehatan. Multimodal AI hadir untuk menjembatani kebutuhan ini.Beberapa alasan mengapa pendekatan multimodal penting:

• Meningkatkan akurasi diagnosis dengan menggabungkan berbagai sumber informasi.
• Mendukung interaksi yang lebih alami melalui suara, teks, dan pemantauan pasif.
• Menyesuaikan dengan kebutuhan tenaga medis—dokter bisa menggunakan suara, staf bisa input lewat teks, sementara sistem bisa memantau otomatis.

Modalitas Utama dalam Multimodal AI di Dunia Medis

Dalam penerapan multimodal AI di sektor kesehatan, terdapat tiga jenis input utama yang sering digunakan: teks, suara, dan passive listening. Masing-masing modalitas memiliki fungsi, keunggulan, dan tantangan tersendiri dalam mendukung interaksi yang lebih manusiawi dan kontekstual antara manusia dan mesin. Berikut penjelasannya:

• Teks: Di dunia medis, teks digunakan dalam chatbot kesehatan dan pencatatan otomatis di Electronic Health Record (EHR). Chatbot dapat memberikan akses informasi kesehatan secara cepat, membantu skrining awal, mengurangi beban dokter, dan meningkatkan efisiensi layanan. 
• Suara: Voice assistant dalam konteks medis—misalnya untuk pencatatan verbal dokter atau asisten klinis berbasis suara—menawarkan kemudahan hands-free dan mempercepat proses interaksi, terutama saat dokter sedang memeriksa pasien. Suara membantu aksesibilitas dan dapat menjadi alternatif konsultasi yang biaya rendah serta efisien.
• Passive Listening: Modalitas ini memanfaatkan sistem yang mendengarkan secara pasif, misalnya untuk mendeteksi perubahan nada suara pasien atau memantau lingkungan klinis. Fungsinya termasuk mendeteksi tanda distres, stres, atau perubahan kondisi pasien secara real-time tanpa harus aktif interaksi.

Manfaat Multimodal AI untuk Industri Kesehatan

Pendekatan multimodal AI membawa dampak nyata dalam transformasi layanan kesehatan, baik dari sisi pengguna, efisiensi operasional, hingga kemampuan klinis. Beberapa manfaat utamanya antara lain:

1. Pengalaman Pengguna yang Lebih Manusiawi

Dengan menggabungkan teks, suara, dan sinyal sensor, multimodal AI menciptakan interaksi yang lebih alami dan kontekstual. Pasien merasa lebih nyaman karena sistem dapat menangkap emosi, nada bicara, dan kebutuhan secara lebih akurat—membantu meningkatkan kepercayaan dan kepuasan mereka dalam layanan digital.

1. Efisiensi Kerja Dokter dan Staf Medis

Teknologi seperti voice assistant dan dokumentasi otomatis memungkinkan dokter mengurangi waktu administratif dan fokus pada pelayanan pasien. Chatbot kesehatan juga membantu menyaring pertanyaan umum, mempercepat proses triase, dan mengurangi beban kerja staf medis.

1. Deteksi Dini dan Pengambilan Keputusan Lebih Cepat 

Multimodal AI dapat menganalisis data dari berbagai sumber—seperti EHR, wearable, dan suara pasien—untuk mengidentifikasi gejala atau perubahan kondisi lebih awal. Ini mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih cepat, akurat, dan berbasis data real-time.

Tantangan dan Pertimbangan Etis dalam Multimodal AI

Di balik potensi besar multimodal AI di bidang kesehatan, terdapat tantangan penting seperti privasi data, akurasi sistem, dan kebutuhan regulasi agar teknologi ini aman dan etis digunakan.

1. Privasi dan Keamanan Data: AI memerlukan banyak data pribadi dan sensitif, mulai dari rekam medis hingga rekaman suara. Tanpa perlindungan kuat, data ini berisiko bocor atau disalahgunakan.

2. Bias dan Akurasi Sistem: Jika sistem dilatih dengan data yang tidak mewakili semua kelompok, hasilnya bisa bias—misalnya diagnosis yang kurang tepat untuk minoritas.

3. Kebutuhan Regulasi dan Transparansi: Sistem AI masih sering berfungsi sebagai “kotak hitam” yang sulit dijelaskan. Perlu regulasi jelas dan pelaporan standar agar pengguna dan tenaga medis bisa memahami cara kerja dan dasar keputusan AI.

Multimodal AI menjadi terobosan penting dalam transformasi layanan kesehatan. Dengan menggabungkan teks, suara, gambar, dan data sensor, teknologi ini memungkinkan pemahaman kondisi pasien yang lebih menyeluruh dan responsif.

Meski potensinya besar, keberhasilan multimodal AI tetap bergantung pada kolaborasi semua pihak—tenaga medis, ilmuwan, pembuat kebijakan, hingga masyarakat—untuk memastikan penggunaannya berlangsung secara aman, etis, dan bermanfaat bagi banyak orang.Salah satu implementasi nyata dari multimodal AI dapat Anda temukan pada Katherine AI Care—sebuah chatbot medis cerdas yang dapat merespons lewat teks maupun suara, dan memahami konteks gejala secara lebih mendalam. Cobalah berinteraksi dengan Katherine dan rasakan sendiri kemudahan layanan kesehatan digital yang lebih empatik dan adaptif.

Editor: Winda Trilatifah