Seorang ahli di Massachusetts menjelaskan, "Kita mencoba memahami output dari sistem yang tidak adil tanpa melihat kondisi awal yang menciptakan output tersebut. Kita hanya bereaksi, bukan mencegah orang sampai ke tahap bermasalah."
Etika dan Privasi: Pedang Bermata Dua
Penggunaan data warehouse menimbulkan dilema etika. Di satu sisi, data ini bisa menyelamatkan nyawa. Di sisi lain, ada kekhawatiran tentang privasi dan potensi penyalahgunaan.
Beberapa advokat pasien berharap data bisa diakses real-time oleh dokter untuk memberikan perawatan yang lebih baik. Bayangkan jika seorang pasien dengan riwayat kecanduan opioid datang ke rumah sakit berbeda---dokter di sana bisa segera mengetahui riwayat tersebut dan memberikan penanganan yang tepat.
Namun, ada kekhawatiran bahwa data real-time bisa disalahgunakan untuk menstigmatisasi atau bahkan menghukum pasien. Seorang veteran yang diwawancarai menegaskan, "Data ini seharusnya untuk menyelamatkan nyawa kita, bukan untuk hal lain."
Dampak Nyata: Mengubah Kebijakan Kesehatan
Data warehouse telah membuktikan dampaknya dalam mengubah kebijakan kesehatan. Di Massachusetts, penelitian menggunakan data warehouse menunjukkan bahwa sangat sedikit pasien overdosis opioid yang mendapat terapi metadon atau buprenorfin di ruang gawat darurat. Padahal, data juga menunjukkan bahwa pemberian obat ini bisa menyelamatkan nyawa.
Temuan ini mendorong pembuat kebijakan mengeluarkan undang-undang yang mewajibkan rumah sakit menawarkan obat tersebut kepada pasien overdosis non-fatal di IGD. Ini adalah perubahan praktik signifikan yang berpotensi meningkatkan akses terhadap pengobatan berbasis bukti.
Di Asia, data warehouse membantu negara-negara menentukan prioritas penelitian dan alokasi anggaran kesehatan. Vietnam, misalnya, menunjukkan pertumbuhan publikasi penelitian tertinggi (24,5% per tahun) berkat investasi dalam infrastruktur data kesehatan.
Masa Depan: Menuju Kedokteran yang Lebih Personal
Data warehouse membuka jalan menuju kedokteran presisi dan personal. Di Rouen, sistem dashboard tidak hanya mendeteksi interaksi obat berbahaya, tetapi juga mempertimbangkan data genetik pasien. Misalnya, enzim CYP3A5 memiliki variasi genetik yang memengaruhi metabolisme obat tacrolimus (obat anti-penolakan transplantasi). Dengan menggabungkan data genetik dan riwayat pengobatan, dokter bisa menyesuaikan dosis secara individual.
