Meningkatnya tekanan terhadap sistem kesehatan, rumah sakit di seluruh dunia berada pada titik kritis. Banyak negara masih mengandalkan model rumah sakit yang dirancang puluhan tahun lalu, padahal kompleksitas kebutuhan saat ini telah melampaui batas sistem tradisional. Pertanyaannya bukan lagi sekadar berapa banyak tempat tidur atau tenaga medis yang harus ditambah, tetapi bagaimana seluruh ekosistem rumah sakit dapat bergerak secara dinamis, responsif, dan berkelanjutan. Tantangan ini menjadi dasar pembentukan systems thinking dengan membentuk tim pemodelan lintas-profesi dan melakukan 20 sesi diskusi dalam penelitian yang dilakukan Kumar et al. (2025). Hasilnya adalah tujuh causal loop diagrams (CLD) komprehensif yang menggambarkan hubungan sebab-akibat di seluruh sistem rumah sakit, mulai dari sistem kesehatan nasional, layanan rawat jalan, IGD, rawat inap, bedah/prosedur, hingga perencanaan kluster rumah sakit. CLD ini berfungsi sebagai “bahasa bersama” yang memudahkan berbagai pemangku kepentingan memahami bagaimana variabel-variabel seperti permintaan, kapasitas, alur pasien, dan sumber daya saling memengaruhi.
Salah satu penemuan penting adalah adanya banyak positive feedback loops dalam berbagai layanan inti. Sebagai contoh, ketika permintaan meningkat, rumah sakit biasanya merespons dengan menambah tempat tidur atau tenaga kesehatan. Namun penambahan kapasitas ini justru dapat memicu peningkatan permintaan lebih lanjut, yakni fenomena yang dikenal sebagai supplier-induced demand. Dengan memahami pola umpan balik seperti ini, rumah sakit dapat menghindari solusi jangka pendek yang hanya memperbesar masalah dalam jangka panjang.
Analisis causal loop juga membantu mengidentifikasi 15 titik intervensi potensial yang dapat mengubah perilaku sistem secara signifikan. Beberapa di antaranya meliputi right-siting pasien ke layanan primer atau telehealth, pemanfaatan teknologi untuk mempercepat length of stay, peningkatan efisiensi operasional, serta penguatan layanan pencegahan dan berbasis komunitas untuk menurunkan angka kunjungan. Intervensi ini dirancang untuk memutus siklus tekanan permintaan yang berulang dan menciptakan sistem rumah sakit yang lebih berkelanjutan.
Selain itu, salah satu variabel terpenting yang ditemukan adalah “agilitas”, yaitu kemampuan rumah sakit untuk mengalihkan atau menambah sumber daya secara cepat dalam menghadapi krisis. Dalam analisis jaringan dari seluruh CLD, agilitas menempati posisi pusat, menunjukkan bahwa fleksibilitas dalam penempatan staf, alokasi tempat tidur, dan pengaturan alur layanan adalah komponen kunci bagi rumah sakit masa depan yang mampu beradaptasi dengan cepat.
CLD dan peta logika yang dihasilkan dalam penelitian ini dipublikasikan secara terbuka sehingga dapat digunakan oleh perencana rumah sakit di berbagai negara. Dengan pendekatan ini, keputusan strategis dapat diambil secara lebih holistik dan berbasis bukti, bukan reaktif atau parsial karena semua variabel dalam sistem dilihat sebagai satu kesatuan yang saling terkait. Secara keseluruhan, penggunaan causal loop dan systems thinking memberikan cara baru untuk memahami dinamika kompleks permintaan dan kapasitas rumah sakit. Pendekatan ini dapat mencegah perangkap ekspansi kapasitas tanpa arah, mengungkap intervensi strategis yang lebih efektif, memperkuat fleksibilitas rumah sakit, serta membantu merancang sistem layanan kesehatan yang tangguh dan berkelanjutan untuk kebutuhan masa depan.
Selengkapnya dapat diakses melalui:
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12107927/

Seiring perkembangan teknologi, praktik penggunaan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) sudah banyak mulai mengubah pendekatan peningkatan mutu di rumah sakit. Perubahan pendekatan khususnya terjadi dalam dua level utama, yakni diagnosis terapi dan operasi klinis. Berdasarkan review artikel Abu Khadijah dan Nashwan (2024), AI terbukti berperan penting dalam menekan kesalahan medis yang memiliki dampak merugikan pada level klinis. Misalnya seperti dalam deteksi dini sepsis yang mampu mengurangi lama rawat inap hingga 2,7 hari dan menurunkan angka kematian sebesar 12,4%. AI juga membantu tenaga kesehatan menginterpretasi citra medis, mengidentifikasi interaksi obat yang berbahaya, dan mengenali pola risiko dalam catatan medis elektronik yang terlewat. Contoh lain penggunaan AI terdapat dalam bidang kesehatan mental dan manajemen kondisi kritis.
Tuberkulosis (TB) diketahui sering berhubungan dengan gejala batuk, demam, atau penurunan berat badan. Namun, studi Emery et. al (2022) melalui analisis empat survei prevalensi di Asia dan Afrika menemukan bahwa penularan TB justru banyak terjadi pada individu yang tidak menunjukkan gejala apapun. Studi ini menggunakan pendekatan pemodelan berbasis Bayesian yang mengintegrasikan data household contacts, tingkat hasil uji lab smear-positivity, dan estimasi durasi penyakit untuk menghitung kontribusi relatif setiap fase TB terhadap penularan. Hasilnya ditemukan bahwa durasi TB subklinis cenderung lebih panjang daripada fase klinis sehingga akumulasi penularan tetap lebih besar meskipun infektivitas per hari sedikit lebih rendah.
Tantangan krisis kesehatan seperti pandemi, bencana alam, hingga serangan biologis yang dihadapi oleh pemerintah, fasilitas kesehatan, dan masyarakat diketahui semakin kompleks. Seiring perkembangan, tantangan krisis kesehatan memerlukan solusi yang efektif, optimal, dan tepat sasaran. Narrative review oleh Ongesa et al. (2025) membahas pentingnya pendekatan project management yang dapat diintegrasikan dengan sistem kesehatan masyarakat untuk mempercepat dan mengoptimalkan respon darurat di wilayah perkotaan. Pendekatan ini menekankan pentingnya perencanaan strategis, kolaborasi lintas sektor, penggunaan teknologi, dan pengambilan keputusan yang didasari dengan etik.