Dari PubMed ke Presentasi dalam Satu Sesi: Bagaimana AI Mempercepat Pembuatan Materi Edukasi Kesehatan

Pendahuluan: Tantangan Tenaga Kesehatan di Era Informasi

Sebagai praktisi kesehatan di layanan kesehatan primer dan sekunder, saya menghadapi dilema yang mungkin familiar bagi banyak rekan sejawat: kebutuhan untuk menghasilkan materi edukasi kesehatan yang berkualitas tinggi, berbasis bukti terkini, dan mudah dipahami oleh masyarakat awam—namun dengan waktu yang sangat terbatas.

Menyusun artikel blog edukasi yang komprehensif biasanya memakan waktu beberapa hari kerja: mulai dari mencari literatur di PubMed, membaca dan menganalisis jurnal, membuat outline, menulis draft, merevisi berkali-kali, hingga memformat untuk publikasi. Jika ditambah kebutuhan presentasi visual untuk penyuluhan kesehatan, perlu lagi beberapa hari ekstra untuk merancang slide di PowerPoint atau Canva.

Artikel ini merupakan refleksi dari pengalaman saya menggunakan Claude AI untuk mempercepat proses tersebut—bukan untuk menggantikan clinical judgment saya, melainkan untuk mengakselerasi tahapan-tahapan teknis yang memakan banyak waktu.

Studi Kasus: Membuat Konten tentang Diet Balita Sakit

Belakangan ini, saya membutuhkan materi edukasi untuk orang tua mengenai cara menyiapkan makanan bagi balita yang sedang sakit dengan penyakit self-limiting seperti ISPA dan diare akibat virus. Topik ini penting karena kepanikan orang tua sering memicu overtreatment atau kecemasan yang tidak perlu.

Berikut adalah dokumentasi workflow yang saya gunakan, yang mengubah proses berhari-hari menjadi satu sesi kerja produktif.

Fase 1: Brief yang Jelas dan Spesifik (5 menit)

Saya memulai dengan memberikan brief yang sangat spesifik kepada Claude dalam bahasa Indonesia:

“Buat tulisan blog edukasi dengan bahasa Indonesia yang mudah dipahami menggunakan sumber penelitian terpercaya dan sitasi model AMA. Fokus kali ini adalah edukasi bagi orang tua dalam menyiapkan diet bagi balita yang sakit, terutama penyakit yang swasembuh (self-limiting diseases) seperti infeksi saluran napas atas hingga diare cair akut karena virus.”

Learning point pertama: Specificity matters. Semakin jelas brief Anda—termasuk target pembaca, gaya penulisan (bahasa mudah dipahami), format sitasi (AMA), dan fokus klinis—semakin relevan output yang dihasilkan.

Fase 2: LPencarian Literatur Otomatis (10 menit)

Yang terjadi selanjutnya adalah sesuatu yang biasanya memakan waktu berjam-jam: Claude secara otomatis melakukan multiple PubMed searches dengan query yang canggih:

• “nutrition feeding children acute respiratory infection”
• “nutrition feeding children acute diarrhea viral gastroenteritis”
• “WHO acute diarrhea children feeding recommendations”
• “oral rehydration therapy children diarrhea feeding”
• “upper respiratory tract infection children nutrition management”

Dalam beberapa menit, sistem mengidentifikasi dan mengambil metadata dari puluhan artikel peer-reviewed, termasuk panduan WHO 2024 yang baru dirilis.

Catatan kritis: Claude memiliki akses ke PubMed database dan dapat (baca: diizinkan) mengambil metadata artikel, tetapi tidak bisa membaca naskah penuh artikel yang di balik paywall (baca: berbayar) Ini penting untuk dipahami—sistem bekerja dengan abstrak, judul, dan informasi yang tersedia bagi publik.

Fase 3: Penelusuran web untuk Panduan (5 menit)

Karena guidelines organisasi kesehatan sering lebih mudah diakses melalui web daripada PubMed, Claude juga melakukan web search untuk:

• WHO guidelines management acute diarrhea children 2023-2024
• AAP (American Academy of Pediatrics) guidelines acute gastroenteritis

Sistem menemukan dan mengakses guideline WHO 2024 terbaru tentang manajemen pneumonia dan diare pada anak, yang menjadi backbone dari rekomendasi dalam artikel.

Fase 4: Synthesis dan Penulisan Artikel (20 menit)

Inilah bagian yang paling mengagumkan: Claude mensintesis informasi dari berbagai sumber menjadi artikel blog yang coherent dengan struktur:

1. Hook emosional – Mengakui kekhawatiran orang tua
2. Evidence-based education – Menjelaskan perjalanan wajar penyakit
3. Practical guidance – Tips konkret yang dapat dikerjakan
4. Safety net – Tanda bahaya kapan harus ke dokter
5. Empowerment – Pesan yang menenangkan dan memberdayakan

Artikel yang dihasilkan mencakup:

• Garis waktu spesifik perjalanan diare (hari 1-14) dan ISPA (hari 1-21)
• Penjelasan fisiologis mengapa anak susah makan
• Prinsip “continued feeding” dengan bukti dari meta-analisis
• Panduan spesifik untuk bayi ASI, formula, dan balita makan padat
• Instruksi detail penggunaan oralit berdasarkan WHO
• Dosis zinc sesuai guideline 2024 (5 mg, dikurangi dari sebelumnya)

Yang saya perhatikan: Artikel menggunakan tone yang hangat dan berempati—tidak terdengar seperti buku ajar kedokteran tetapi tetap akurat secara keilmuan. Ini adalah rasa manis yang sulit dicapai saat menulis manual.

Fase 5: Sitasi dan Kepustakaan (Sudah Built-in)

Salah satu aspek paling memakan waktu dalam menulis artikel evidence-based adalah pengelolaan sitasi/selingkung. Claude otomatis:

• Menggunakan format AMA dengan superscript numbering (tika atas)
• Menyertakan DOI links yang aktif
• Membuat daftar referensi lengkap di akhir artikel
• Memberikan rujukan yang tepat ke PubMed dan WHO

Contoh citation dalam artikel:

“Penelitian besar di Bangladesh yang melibatkan ribuan bayi menunjukkan bahwa kekurangan ASI eksklusif meningkatkan risiko diare sebesar 2,11 kali dan infeksi saluran napas sebesar 1,43 kali.⁴“

Dengan referensi lengkap:

4. Abdulla F, Hossain MM, Karimuzzaman M, Ali M, Rahman A. Likelihood of infectious diseases due to lack of exclusive breastfeeding among infants in Bangladesh. PLoS One. 2022;17(2):e0263890. [doi:10.1371/journal.pone.0263890]

Fase 6: Dari Artikel ke Presentasi Visual (15 menit)

Setelah artikel selesai, saya meminta: “Ubah tulisan tersebut dibuatkan menjadi 12 slides presentasi melalui Canva.”

Claude kemudian membuat brief presentasi yang detail, mencakup:

• Narrative arc yang jelas dari hook hingga call-to-action
• Slide-by-slide planning dengan bullets, visuals description, dan speaker notes
• Design specifications (color palette: soft blue, warm cream; tone: berempati tapi tetap profesional)
• Educational objectives untuk setiap slide

Yang menarik, sistem kemudian menghasilkan empat pilihan desain presentasi di Canva dengan jumlah slide bervariasi (7-15 slide), lengkap dengan tata letak, tipografi, dan elemen visual.

Total waktu dari brief awal hingga presentasi siap edit: Sekitar 55 menit.

Critical Appraisal: Apa yang Harus Diperiksa Ulang?

Ini adalah bagian terpenting dari workflow. AI berfungsi sebagai akselerator, bukan pengganti keputusan klinis. Berikut checklist yang selalu saya gunakan setiap kali memanfaatkan konten yang dihasilkan AI:

1. Verifikasi Akurasi Klinis

Yang saya periksa:

• Apakah dosis zinc 5 mg sesuai dengan guideline WHO 2024 terbaru? ✓ (Ya, ini update dari dosis lama 10-20 mg)
• Apakah timeline diare 5-7 hari dan batuk 2-3 minggu akurat? ✓ (Konsisten dengan literature)
• Apakah rekomendasi ORS volume sesuai WHO? ✓ (50-100 ml untuk <2 tahun, 100-200 ml untuk 2-10 tahun)

Red flags yang saya cari:

• Kesalahan dosis
• Kontraindikasi yang terlewat
• Penyederhanaan yang berbahaya

2. Evaluasi Kualitas Evidence

Pertanyaan kritis:

• Apakah referensi yang dikutip benar-benar mendukung claim yang dibuat?
• Apakah ada cherry-picking atau misrepresentation of evidence?
• Apakah guideline yang direferensikan adalah versi terbaru?

Saya menemukan bahwa Claude umumnya konservatif dalam klaim—lebih suka under-claim daripada over-claim. Misalnya, artikel menyebutkan early refeeding “dapat mengurangi durasi diare hingga setengah hari” yang adalah finding modest namun akurat dari meta-analisis, bukan manfaat yang dilebih-lebihkan.

3. Kesesuaian dengan Konteks Lokal

Adaptasi yang mungkin diperlukan:

• Availability of ORS products di Indonesia (Oralit, Pharolit, dll.)
• Pertimbangan budaya dalam praktik pemberian makan
• Akses ke fasilitas kesehatan untuk kasus yang parah
• Pertimbangan formularium (sirup zinc vs tablet dispersible yang tersedia)

Claude membuat konten yang berlaku secara global berdasarkan panduan WHO/AAP, tetapi saya perlu menyesuaikannya dengan konteks tempat saya bekerja.

4. Tone dan Komunikasi

Yang saya evaluasi:

• Apakah bahasa benar-benar mudah diakses oleh orang tua dengan tingkat pendidikan yang beragam?
• Apakah ada medical jargon yang terlewat tidak dijelaskan?
• Apakah nadanya empatik tanpa terkesan menggurui?

Dalam kasus ini, saya sangat puas dengan balance-nya. Artikel menghindari jargon (menggunakan “batuk-pilek” bukan “URTI”, “diare cair akut” bukan “acute watery diarrhea”) sambil tetap mencantumkan terminologi medis dalam konteks yang jelas.

5. Safety Netting

Kritikal untuk diverifikasi:

• Apakah tanda bahaya (red flags) sudah lengkap dan menyeluruh?
• Apakah ada disclaimer yang jelas bahwa ini edukasi, bukan pengganti konsultasi medis?
• Apakah ada panduan yang bisa disalahartikan dan mengakibatkan keterlambatan dalam mencari perawatan?

Artikel ini sudah mencakup bagian “Kapan Harus Segera ke Dokter” yang cukup detail, namun saya akan menambahkan konteks lokal seperti nomor darurat rumah sakit kami saat didistribusikan.

Pelajaran yang Dipelajari: Praktik Terbaik untuk Profesional Kesehatan

1. Start with Structure

Artikel dan presentasi yang dihasilkan sangat terstruktur karena brief saya jelas. Jika saya hanya berkata “buatkan artikel tentang diare anak,” hasilnya akan jauh lebih generic.

Template brief yang saya gunakan:

• Sasaran utama adalah orang tua yang memiliki anak balita.
• Tujuan pembelajaran: mengatasi kepanikan dan memberikan panduan praktis.
• Tone (empathetic, evidence-based, accessible)
• Format citation (AMA)
• Specific clinical focus (self-limiting diseases)
• Pesan-pesan utama yang ingin disampaikan

2. Iterate and Refine

Workflow ini bukan sekali jalan. Setelah artikel pertama, saya bisa mengajukan permintaan:

• “Tambahkan bagian tentang tanda dehidrasi yang lebih visual”
• “Buat tabel perbandingan diet untuk berbagai usia”
• “Perluas bagian tentang zinc dengan menambahkan detail dan tips praktis pemberiannya.”

AI mampu mempertahankan konteks dari percakapan sebelumnya, sehingga proses iterasi menjadi lebih efisien.

3. Leverage Multi-Tool Integration

Yang membuat workflow ini begitu kuat adalah integrasi dari berbagai macam alat.

• PubMed search untuk bukti
• Web search untuk pedoman
• Content synthesis untuk artikel
• Canva integration untuk desain visual

Tanpa perlu berpindah platform secara manual atau copy-paste, saya mendapatkan solusi end-to-end.

4. Maintain Professional Skepticism

Saya selalu berasumsi bahwa AI bisa saja salah, berhalusinasi tentang referensi, salah menafsirkan bukti, atau sudah ketinggalan zaman.

Oleh karena itu, setiap klaim klinis, dosis, dan referensi panduan selalu saya verifikasi langsung ke sumber utama. Hal ini sifatnya tidak dapat ditawar dalam konten kesehatan.

Penghematan waktu dibanding manual sekitar 80% (dari 2-3 hari menjadi hanya beberapa jam termasuk verifikasi). Risiko jika tanpa verifikasi: tinggi—berpotensi menimbulkan kesalahan klinis, informasi usang, dan misrepresentasi.

5. Know the Limitations

Claude tidak dapat:

• Mengakses artikel berbayar dengan akses teks lengkap
• Memberikan dukungan keputusan klinis secara real-time untuk pasien individu
• Menggantikan keahlian atau penilaian klinis
• Menjamin akurasi 100% (tidak ada yang bisa)
• Mengakses protokol rumah sakit atau formularium lokal yang bersifat proprietari

Claude dapat:

• Mempercepat pencarian literatur dan sintesis awal
• Menyusun informasi secara logis
• Menghasilkan berbagai format output (artikel, presentasi, infografis)
• Mempertahankan nada dan gaya yang konsisten
• Menangani manajemen kutipan
• Membuat ringkasan konten visual

Dampak pada Alur Kerja Saya: Analisis Kuantitatif

Tahapan	Sebelum Integrasi AI	Setelah Integrasi AI
Pencarian literatur	3–4 jam	10 menit (dengan bantuan AI)
Membaca dan membuat catatan	4–6 jam	— (diringkas oleh AI, lalu diverifikasi)
Menulis draf	6–8 jam	20 menit (generasi konten AI)
Revisi dan format sitasi	2–3 jam	2–3 jam (tinjauan kritis & verifikasi manusia)
Membuat presentasi	3–4 jam	15 menit (generasi presentasi AI)
Penyesuaian akhir	—	1 jam
Total waktu	18–25 jam (2–3 hari kerja)	4–5 jam (½ hari kerja)

Waktu yang dihemat: 14-20 jam (78-80%). Kualitas dipertahankan: Ya, dengan verifikasi yang tepat. Keamanan klinis: Dipertahankan melalui pemeriksaan yang ketat

Implikasi yang Lebih Luas untuk Pendidikan Kesehatan

1. Demokratisasi Sintesis Pengetahuan

Alat seperti ini membuat pembuatan konten berbasis bukti menjadi lebih mudah diakses, tidak hanya bagi pusat akademik dengan penulis medis khusus, tetapi juga untuk:

• Rumah sakit pedesaan dengan sumber daya yang
• Praktik mandiri
• Puskesmas
• Pejabat kesehatan masyarakat di daerah

2. Respon Cepat terhadap Masalah yang Muncul

Saat terjadi wabah atau masalah kesehatan yang baru muncul, kemampuan untuk cepat membuat materi edukasi yang akurat sangat penting. Workflow ini memungkinkan institusi kesehatan merespons dalam hitungan jam, bukan minggu.

3. Komunikasi Kesehatan Multibahasa

Claude bisa bekerja dalam bahasa Indonesia dengan kualitas yang baik (seperti yang terlihat di artikel ini), membuat edukasi kesehatan lebih sesuai dengan budaya dan mudah diakses.

4. Standardisasi Mutu

AI-assisted content creation dapat membantu menstandarkan kualitas materi edukasi kesehatan di berbagai fasilitas, mengurangi variabilitas yang kadang terjadi pada proses pembuatan yang sepenuhnya manual.

Pertimbangan Etis dan Disclosure

Transparansi itu penting. Saat saya menerbitkan materi yang dibantu AI, saya:

1. Selalu cantumkan dalam bagian ucapan terima kasih bahwa alat AI digunakan dalam pengembangan konten.
2. Tegaskan bahwa semua informasi klinis telah diverifikasi oleh tenaga kesehatan yang berkualifikasi.
3. Sertakan disclaimer standar bahwa informasi ini bersifat edukasi umum dan tidak menggantikan konsultasi medis secara individual.
4. Cantumkan sumber utama dengan sitasi yang benar, bukan sekadar menulis “AI-generated”.

Example disclosure saya gunakan:

“Materi edukasi ini dikembangkan dengan bantuan artificial intelligence untuk literature search dan initial drafting. Semua informasi klinis telah diverifikasi oleh tenaga kesehatan profesional terhadap sumber primer dan guideline terkini. Artikel ini bertujuan untuk edukasi umum dan tidak menggantikan konsultasi medis individual.”

Rekomendasi untuk Rekan Sejawat

Jika Anda seorang profesional kesehatan yang ingin mengadopsi alur kerja berbantuan AI untuk edukasi kesehatan:

Memulai:

1. Mulailah dari hal kecil: pilih satu materi edukasi sederhana untuk membiasakan diri dengan kemampuan dan keterbatasan.

2. Fokus pada konten rutin terlebih dahulu, seperti leaflet edukasi pasien tentang kondisi umum (hipertensi, diabetes, flu), sebelum membahas topik yang kompleks atau kontroversial.

3. Build verification checklist: Buat checklist standar untuk memastikan konsistensi dalam quality control.

4. Document your workflow: Seperti yang saya lakukan di artikel ini—transparansi membantu membangun kepercayaan dan memungkinkan perbaikan berkelanjutan.

Red Lines (Don’t Cross)

Jangan pernah gunakan AI untuk:

• Pengambilan keputusan klinis pasien individu
• Rekomendasi diagnostik untuk kasus-kasus spesifik
• Rencana resep atau pengobatan
• Interpretasi data pasien individu
• Apa pun yang melewati penilaian klinis manusia dalam perawatan pasien

Selalu gunakan verifikasi manusia untuk:

• Drug dosages: Dosis obat
• Treatment protocols: Protokol pengobatan
• Contraindications: Kontraindikasi
• Clinical guidelines interpretation: Interpretasi pedoman klinis
• Any life-or-death information: Informasi yang berkaitan dengan hidup atau mati

Belajar Bekerlanjutan

Teknologi berkembang pesat. Pembaruan pedoman dilakukan secara berkala. Tetap terkini:

• Secara berkala melakukan verifikasi terhadap pedoman yang diperbarui
• Bergabung dengan komunitas profesional kesehatan yang menggunakan alat AI
• Membagikan pembelajaran dan praktik terbaik
• Melaporkan kesalahan atau keterbatasan yang Anda temukan
• Memperbarui materi ketika bukti baru muncul

Kesimpulan: Augmentation, Not Replacement

Pengalaman saya dalam pembuatan konten edukasi kesehatan dengan bantuan AI secara keseluruhan positif, tetapi ada beberapa catatan penting.

The good:

• Penghematan waktu yang dramatis (pengurangan 80% dalam waktu pembuatan konten)
• Mempertahankan kualitas dengan verifikasi yang tepat
• Meningkatkan konsistensi dalam format dan sitasi
• Memungkinkan saya untuk membuat lebih banyak bahan pendidikan daripada sebelumnya
• Meningkatkan keseimbangan kerja-hidup (tidak harus lembur untuk memenuhi tenggat waktu)

The essential:

• AI adalah alat, bukan dukun
• Keahlian klinis manusia tak tergantikan
• Verifikasi adalah hal yang tidak dapat dinegosiasikan
• Transparansi mengenai penggunaan AI adalah kewajiban etis
• Pemikiran kritis tetap sangat penting

Sebagai healthcare professionals, kita punya tanggung jawab untuk memanfaatkan teknologi yang bisa meningkatkan edukasi pasien dan hasil kesehatan publik. AI adalah akselerator yang kuat—namun kendali tetap harus berada di tangan para profesional yang memiliki keahlian klinis, landasan etis, dan komitmen pada praktik berbasis bukti.

Workflow yang saya bagikan di sini adalah dokumen yang terus berkembang. Saya terus menyempurnakannya seiring bertambahnya pengetahuan. Saya mendorong rekan sejawat untuk:

• Cobalah pendekatan serupa.
• Bagikan pengalaman Anda (keberhasilan dan kegagalan).
• Kontribusikan untuk membangun praktik terbaik.
• Pertahankan teknologi—dan diri kita sendiri—untuk akuntabilitas terhadap standar tertinggi.

Pada akhirnya, tujuan kita sama: memberikan edukasi kesehatan yang berkualitas tinggi dan berbasis bukti, yang memberdayakan pasien serta komunitas untuk membuat keputusan yang tepat mengenai kesehatan mereka.