Stefanus Nofa

25/04/2026

Data is the New Molecule: Mengapa Peneliti Farmasi Harus Menguasai Ekosistem SATUSEHAT?
Akselerasi Inovasi Farmasi Melalui Ekosistem Big Data SATUSEHAT
Transformasi digital kesehatan di Indonesia melalui Digital Health Transformation Strategy (DHTS) 2.0 bukan sekadar pembaruan sistem, melainkan pembentukan infrastruktur vital bagi kemajuan riset kefarmasian. Bagi peneliti dan akademisi, Peta Jalan SATUSEHAT SDMK 2025-2029 telah membuka mekanisme formal untuk pemanfaatan dan pertukaran data guna keperluan riset dan publikasi ilmiah
Sebagai pilar utama dalam kolaborasi A-B-C-G-M (Academia-Business-Community-Government-Media), peran akademisi kini sangat krusial untuk:
Menghasilkan Kebijakan Berbasis Bukti (Evidence-Based Policy): Memanfaatkan Big Data SATUSEHAT untuk riset yang memberikan masukan strategis bagi kebijakan kesehatan nasional
Mendorong Inovasi Disruptif: Mengakses National Open Health Repository sebagai sumber dataset utama dalam pengembangan AI dan teknologi kesehatan farmasi yang aman dan teruji
Standardisasi Global: Mendukung pelaporan indikator kesehatan nasional yang selaras dengan standar internasional seperti NHWA WHO
Saatnya akademisi farmasi bergerak melampaui sekat silo data. Mari manfaatkan ekosistem digital yang terintegrasi untuk mempercepat penemuan solusi kesehatan dan memperkuat ketahanan farmasi nasional

19/04/2026

🚨 PROFESI PENELITI TERANCAM? OpenAI Luncurkan GPT-Rosalind Khusus Riset Obat! 🧬🤖

Dunia medis dan farmasi sedang menghadapi disrupsi masif. OpenAI baru saja meluncurkan GPT-Rosalind, sebuah model AI yang dirancang spesifik untuk mempercepat penemuan obat-obatan baru di bidang riset ilmu kehidupan. 🧵👇

SELAMAT TINGGAL RISET 15 TAHUN
Selama ini, proses penemuan satu jenis obat baru—mulai dari identifikasi target hingga persetujuan regulasi—bisa memakan waktu 10 hingga 15 tahun.

06/04/2026

Raksasa e-commerce Tiongkok baru saja menerapkan AI di lebih dari 400 rumah sakit.
Lebih dari 4.300 dokter menggunakannya. Lebih dari 10 juta pasien dikelola.

Pola:
Pemenang AI di bidang kesehatan bukanlah perusahaan dengan "algoritma terbaik".

Mereka adalah perusahaan dengan "infrastruktur terbaik + algoritma yang bagus".

P.S. Platform internet vs. startup AI murni di bidang kesehatan —

menurut Anda siapa yang akan menang dalam 5 tahun ke depan?

Reference: https://jdcorporateblog.com/jd-health-introduces-groundbreaking-llm-powered-suite-for-comprehensive-online-and-in-hospital-healthcare-scenarios/

05/04/2026

NABDH mulai beroperasi secara langsung dalam uji coba klinis institusional pertamanya
6 bulan pembangunan. Seorang pendiri UEA berusia 18 tahun. Satu keyakinan yang tidak pernah goyah:

AI dalam perawatan kesehatan harus mendukung dokter. Tidak pernah menggantikan mereka.

Setiap catatan yang dihasilkan NABDH ditinjau dan disetujui oleh dokter sebelum digunakan. Tidak ada keputusan otonom. Tidak ada inferensi klinis. Tidak ada risiko.

Hanya 30–40 menit yang dikembalikan kepada setiap dokter, setiap konsultasi, setiap hari.
Data akan segera berbicara. 🇦🇪🩺

05/04/2026

Akhirnya bisa menyelesaikan 2 Agent AI dengan CLAUDE dalam waktu 1 minggu :
1. Pharmacist AI / Apoteker AI : https://www.instagram.com/p/DWu7frsj4fA/?img_index=1
2. Pharmacy Consultant AI / Konsultan Apotek AI

05/04/2026

Adakah Sejawat apoteker di RS vertikal atau RSUD yang sudah berhasil mapping dan matching 100℅ formularium nya dengan master data Kamus Farmasi dan Alkes ?
Tanya Apoteker Nofa Perkumpulan Pengusaha Apotek Indonesia Pharmamed SahabatSehat Asapin ID

04/04/2026

💊 Bagaimana jika Anda dapat memprediksi risiko obat sebelum terjadi?
🔍 Keyakinan seperti apa yang akan diberikan kepada Anda dalam praktik farmasi Anda?
🛑 Apoteker yang hebat tidak hanya mengeluarkan—mereka menemukan masalah sebelum berubah menjadi bahaya.
📚 Anda tidak perlu menghafal setiap interaksi obat.

Anda hanya membutuhkan sistem untuk menganalisis kasus pasien.

03/04/2026

AI yang menyebabkan penurunan keterampilan (deskilling) dalam praktik klinis bukan lagi teori: penurunan kinerja terukur muncul di gastroenterologi, radiologi, patologi, dan bedah ketika dokter bekerja tanpa AI setelah rutin terpapar padanya.

1️⃣ Pada kolonoskopi, deteksi adenoma turun dari 28,4% menjadi 22,4% ketika endoskopis beralih kembali ke kerja tanpa AI setelah penggunaan rutin AI. Angka tetap 25,3% dengan AI. Ketergantungan perilaku klasik.

2️⃣ Prompt AI yang keliru meningkatkan laju recall positif palsu sebesar 12%–15% di antara 27 radiolog pencitraan payudara, termasuk yang berpengalaman. Output AI yang salah, keputusan manusia yang salah.

3️⃣ Dalam patologi, 7% dari diagnosis awal yang benar ditinggalkan ketika 28 patolog melihat saran AI yang keliru di bawah tekanan waktu, dan keparahan kesalahan meningkat.

4️⃣ Sitologi Inggris setelah beralih ke skrining primer human papillomavirus: beban kerja turun 80%–85%, jumlah laboratorium berkurang dari 45 menjadi 8. Kapasitas pelatihan untuk patolog junior hampir lenyap.

5️⃣ AI meningkatkan diagnosis robekan ligamen lutut dari 87% menjadi 96% pada 40 clinician, tetapi 45,5% dari semua kesalahan yang terjadi dengan AI adalah bias otomatisasi, bukan kegagalan klinis.

6️⃣ Menahan secara selektif output AI yang tidak pasti mengurangi bias otomatisasi sebesar 41,7%. Desain antarmuka adalah tuas keselamatan klinis.

7️⃣ Residen radiologi mendapat peningkatan sensitivitas 12% dan memotong waktu baca sebesar 18% dengan AI, tetapi keputusan yang lebih cepat tidak sama dengan penalaran yang lebih baik.

8️⃣ Deskilling bersifat multi-dimensi: teknis, kognitif, moral, sosial, dan perseptual. Ini bukan hanya soal skor akurasi.

9️⃣ Onkologi sangat rentan, dengan AI kini terbenam di seluruh pencitraan, patologi, perencanaan radioterapi, dan keputusan pengobatan.

🔟 Memperbaiki ini membutuhkan pelatihan hibrid, pemantauan kompetensi di luar metrik akurasi, dan tata kelola yang aktif melindungi independensi diagnostik.

✍🏻 Pierre Heudel, H. Crochet, Q. Filori, T. Bachelot, J. Y. Blay. Artificial intelligence in medicine: a scoping review of the risk of deskilling and loss of expertise among physicians. ESMO Real World Data and Digital Oncology. 2026. DOI: 10.1016/j.esmorw.2026.100693

02/04/2026

Beberapa minggu yang lalu di JPM 2026, Anthropic mengumumkan Claude for Healthcare, kopilot AI perusahaan yang dirancang untuk lingkungan layanan kesehatan yang teregulasi.

Yang menarik bagi saya bukan hanya teknologinya, tetapi juga arahnya. AI langsung beralih ke verifikasi cakupan, autentikasi sebelumnya, dan alur kerja klaim. Area-area inilah yang paling banyak dirasakan oleh tim apotek.

Ketika pembayar dan sistem kesehatan menerapkan hal ini, ekspektasi terhadap apotek seputar kecepatan, keakuratan, dan dokumentasi tentu dapat berubah.

31/03/2026

Banyak situs web medis dan terkait kesehatan mengalami penurunan tingkat pengunjung sejak Google memperkenalkan Ikhtisar AI yang muncul di bagian atas hasil pencarian.

Sederhananya, ini mencoba menjawab pertanyaan yang dimiliki pengguna saat melakukan pencarian untuk masalah tertentu.

Sekarang, WebFX menganalisis lebih dari 130.000 kueri pencarian terkait kesehatan dan menemukan bahwa Ikhtisar AI sekarang muncul dalam 51% pencarian layanan kesehatan (dua kali lipat rata-rata di semua industri).

"𝐷𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑎𝑛𝑎𝑙𝑖𝑠𝑖𝑠 𝑊𝑒𝑏𝐹𝑋 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑒𝑏𝑖ℎ 𝑙𝑢𝑎𝑠 𝑡𝑒𝑟ℎ𝑎𝑑𝑎𝑝 𝟤.𝟥𝟩 𝑗𝑢𝑡𝑎 𝑘𝑢𝑒𝑟𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑐𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝐴.𝑆., 𝑝𝑒𝑛𝑐𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑎𝑖𝑡 𝑘𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑚𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖𝑘𝑖 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐼𝑘ℎ𝑡𝑖𝑠𝑎𝑟 𝐴𝐼 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖 𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑝𝑢𝑛 (𝟧𝟧,𝟨%).

𝐼𝑡𝑢 𝑚𝑒𝑛𝑒𝑚𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑔𝑎𝑠 𝑑𝑖 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐴𝐼 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐺𝑜𝑜𝑔𝑙𝑒, 𝑑𝑖 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑘𝑎𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑚𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑦𝑎𝑖 𝑠𝑒𝑝𝑒𝑟𝑡𝑖 𝑘𝑒𝑢𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛, 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛, 𝑑𝑎𝑛 𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑔𝑎."

Jadi, jika situs web Anda melihat tren serupa, jangan kaget. Inilah alasannya.

Sumber :

WebFX reports that Google's AI Overviews dominate healthcare searches at 51%, reshaping how users find critical health information.

27/03/2026

Seri Retail Farmasi : Memahami Sektor FMCG
Topik: Taktik Visibilitas di Dalam Toko

Display di dalam toko secara signifikan memengaruhi keputusan pembelian pelanggan di lingkungan ritel FMCG. Display yang diposisikan secara strategis di dekat kategori produk masing-masing menunjukkan dampak paling besar pada penjualan.

Berbagai lokasi display memberikan pengaruh yang berbeda pada perilaku pembelian konsumen:

Setiap lokasi display memiliki tujuan unik:

Jenis & Dampak Display
* Etalase Toko: Menarik perhatian dan mendorong pembelian impulsif.
* Ujung Rak: Meningkatkan kinerja penjualan kategori.
* Ruang Rak: Memfasilitasi pemilihan merek.
* Display Sekunder: Berfungsi sebagai pengingat pelanggan.
* Bagian Belakang Toko: Menunjukkan dampak yang relatif lebih rendah.

Efektivitas display semakin ditingkatkan ketika diintegrasikan dengan:
* Diskon
* Harga promosi

Kombinasi display dan diskon menghasilkan peningkatan penjualan yang lebih besar dibandingkan hanya dengan diskon.

Analisis Kunci:
Sinyal Taktik Visibilitas:
* Penempatan rak premium: Menunjukkan kekuatan merek yang kuat.
* Display diskon besar-besaran: Dapat mengindikasikan penurunan permintaan atau tekanan kompetitif.
* Display baru yang sering: Menandakan program inovasi yang aktif.
* Ruang rak yang berkurang: Menyiratkan hilangnya pangsa pasar.
CC : Tanya Apoteker Nofa Dunia Farmasi Perkumpulan Pengusaha Apotek Indonesia SahabatSehat

26/03/2026

Menurut saya, apa yang benar dalam bagan ini tentang memudarnya keterampilan di era AI…

Bulan lalu McKinsey menerbitkan bagan ini yang menunjukkan keterampilan yang diperkirakan akan memudar seiring dengan semakin cepatnya adopsi AI.

Orientasi detail, pembuatan faktur, dan manajemen inventaris menempati urutan teratas dalam daftar keterampilan yang kemungkinan besar akan digantikan oleh AI.

Di apotek, kita sudah melihatnya setiap hari! Banyak apoteker telah menghabiskan waktu bertahun-tahun terkubur dalam tugas-tugas administratif seperti dokumentasi, alur kerja penagihan, dan proses inventaris. Ini adalah fungsi-fungsi yang diperlukan, tetapi tidak memerlukan pelatihan klinis penuh dari seorang apoteker.

Otomatisasi telah menangani sebagian besar tanggung jawab ini dan melakukannya dalam skala besar. Seiring dengan berlanjutnya peralihan ini, tim farmasi akan semakin beralih dari tugas-tugas di kantor ke arah perawatan yang berhubungan dengan pasien. Transisi ini adalah sesuatu yang sudah lama diharapkan oleh banyak apoteker, dan sesuatu yang merupakan impian saya ketika saya bekerja di belakang konter.

Apakah salah satu keterampilan yang disorot dalam bagan ini menonjol bagi Anda?