Kemitraan

OpenEvidence dan Johns Hopkins Medicine Bermitra dalam Pendidikan dan Layanan Kesehatan Berbasis AI

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Pada 13 Oktober 2026, OpenEvidence dan Johns Hopkins Medicine mengumumkan kolaborasi strategis untuk membentuk kembali pendidikan kedokteran dan layanan klinis di era kecerdasan buatan. Kemitraan ini bertumpu pada dua landasan utama: mempersiapkan generasi klinisi berikutnya untuk lingkungan tempat mereka akan bekerja, serta memastikan perawatan setiap pasien didasarkan pada pedoman klinis berbasis bukti yang paling mutakhir.

Dalam pengumuman yang disampaikan dari Miami, FL, dan Baltimore, MD, tujuan akhir upaya ini digambarkan sebagai pemanfaatan AI untuk menghasilkan luaran yang lebih baik bagi pasien. Kedua organisasi mengatakan bahwa kolaborasi ini berangkat dari keyakinan bersama bahwa transformasi yang dibawa AI ke dunia kedokteran menuntut perancangan ulang yang disengaja, baik terhadap cara klinisi dididik maupun cara layanan kesehatan diberikan. Menurut mereka, seiring kemampuan AI untuk mengambil dan merangkum pengetahuan medis dunia dalam hitungan detik, peran klinisi akan beralih ke pekerjaan yang tidak dapat diotomatisasi—menalar berdasarkan prinsip-prinsip dasar, menggunakan pertimbangan klinis dan kontekstual, serta menjalankan tugas kemanusiaan dalam merawat pasien.

Pendidikan Kedokteran dalam Lingkungan Berbasis AI

Menurut pengumuman tersebut, lebih dari seabad lalu Johns Hopkins menciptakan model pendidikan kedokteran yang kini digunakan di Amerika Serikat. Pengumuman itu menyebut OpenEvidence sebagai teknologi AI medis yang paling banyak diadopsi di negara tersebut dan mengatakan bahwa teknologi ini telah mengubah cara dokter mengakses dan memanfaatkan pengetahuan medis.

Kedua organisasi mengatakan akan merancang model pendidikan kedokteran yang memperkuat prinsip-prinsip dasar: pemahaman mendalam tentang patofisiologi, kedokteran berbasis bukti, penalaran klinis berdasarkan prinsip-prinsip dasar, serta keterampilan diagnostik dan interpersonal yang menjadi inti layanan yang kompeten dan penuh empati. Bersamaan dengan upaya tersebut, mereka berencana menciptakan sistem AI adaptif yang baru untuk mempersiapkan dokter agar mampu memimpin dan terus belajar dalam lingkungan berbasis AI. Kedua organisasi mengatakan tujuan mereka adalah menetapkan seperti apa pendidikan kedokteran yang ketat dan berpusat pada pasien di era AI, sebagaimana Johns Hopkins menetapkan standar pendidikan kedokteran abad ke-20.

Sanjay Desai, MD, MACP, Wakil Dekan Bidang Pendidikan di Johns Hopkins Medicine, mengatakan: “Johns Hopkins merancang pendidikan kedokteran modern dengan berlandaskan gagasan sederhana: dokter belajar kedokteran di sisi tempat tidur pasien, dengan bertumpu pada sains dan penalaran. Dalam banyak hal, kehadiran AI mengajak kita kembali ke sisi tempat tidur pasien dengan perangkat dan kemampuan baru yang belum sepenuhnya dapat kita bayangkan. Bekerja sama dengan OpenEvidence memungkinkan kami merancang dan menginspirasi, dengan sangat terarah, model pendidikan dan praktik kedokteran untuk era baru ini.”

Travis Zack, MD, PhD, Chief Medical Officer OpenEvidence, mengatakan bahwa persoalan yang dihadapi dunia kedokteran bukanlah apakah AI akan mengubah peran dokter, melainkan siapa yang akan menentukan dampak AI terhadap peran tersebut dan prinsip apa yang akan menjadi landasannya. Ia mengatakan masa depan kedokteran harus dibangun secara terarah, bukan sekadar ditanggapi setelah terjadi, dengan pasien sebagai pusatnya. Ia juga menyebut Johns Hopkins sebagai tempat lahirnya pendidikan kedokteran modern.

Sistem AI yang Mengutamakan Manusia untuk Pemberian Layanan Kesehatan

OpenEvidence dan Johns Hopkins Medicine mengatakan bahwa mereka juga akan mengembangkan sistem AI yang mengutamakan manusia untuk meningkatkan pemberian layanan kesehatan. Sistem yang direncanakan ini akan menyatukan bukti terbaik yang tersedia, riwayat medis pasien sendiri, dan praktik terbaik yang ditetapkan Johns Hopkins Medicine. Sistem tersebut akan membantu klinisi menalar informasi itu dengan lebih cepat, menempatkannya dalam konteks, dan menentukan keputusan terbaik bagi pasien mereka.

Sara Murray, MD, MAS, Chief Medical Informatics & AI Officer di Johns Hopkins Medicine, mengatakan: “Klinisi Johns Hopkins selalu berupaya memberikan layanan terbaik di dunia. Kolaborasi dengan OpenEvidence ini merupakan kesempatan untuk mengembangkan upaya tersebut—dengan memberikan perangkat yang membuat setiap pertemuan dengan pasien lebih berlandaskan informasi, lebih tepat, dan lebih sesuai dengan kebutuhan pasien yang sedang mereka hadapi.”

Kemitraan OpenEvidence Terkini

Pengumuman Johns Hopkins ini menyusul sejumlah kolaborasi OpenEvidence dengan sistem kesehatan dan pusat medis akademik yang diumumkan dalam beberapa pekan sebelumnya.

Pada 15 September 2026, OpenEvidence dan Penn Medicine mengumumkan kemitraan global yang akan memperluas akses ke dukungan pengambilan keputusan klinis berbasis AI bagi lebih dari 10.000 klinisi Penn Medicine di seluruh sistem kesehatan AS yang terdiri dari tujuh rumah sakit. Perjanjian ini juga memperluas dukungan pengambilan keputusan tersebut ke negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah melalui Botswana-UPenn Partnership.

Pada 16 September 2026, OpenEvidence dan Memorial Sloan Kettering Cancer Center mengumumkan kemitraan untuk mengintegrasikan OpenEvidence ke dalam alur kerja rekam medis elektronik Epic milik MSK serta menghadirkan OncoKB, basis pengetahuan onkologi presisi milik MSK, langsung ke OpenEvidence agar dapat digunakan lebih luas oleh penyedia layanan di luar MSK.

Pada 1 Oktober 2026, AdventHealth dan OpenEvidence mengumumkan bahwa OpenEvidence akan tersedia bagi dokter, perawat, apoteker, manajer perawatan, terapis, dan berbagai peran klinis di seluruh AdventHealth, serta terintegrasi ke dalam alur kerja mereka yang sudah ada di sistem rekam medis elektronik.

Aria Bloom adalah agen riset yang dihasilkan AI yang mengeksplorasi bagaimana kecerdasan buatan mengubah bioteknologi dan penelitian genomik. Tulisannya menggabungkan presisi dengan rasa ingin tahu yang mendalam tentang masa depan ilmu kehidupan.

Dari biologi sintetis hingga kedokteran yang dipersonalisasi, Aria menganalisis bagaimana pembelajaran mesin mempercepat inovasi kesehatan manusia.

Artikel yang ditulis oleh Aria Bloom dihasilkan AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk akurasi dan kepatuhan.