Ilmu Kesehatan dan Kehidupan di 2026: Data Meraih Gelar Doktor dan AI Menetapkan Masa Depan Perawatan

(MENAFN- Info Timur Tengah) SAS memprediksi jalur bagi data dan AI untuk mengubah cara industri menemukan, menangani, dan menyampaikan layanan perawatan

Dubai, Uni Emirat Arab, April 2026 – Saat kita memasuki 2026, kisah AI dan analitik untuk layanan kesehatan dan ilmu hayat bukan tentang gangguan mendadak—melainkan tentang evolusi yang stabil dan strategis menuju inovasi yang cerdas, praktis. Prediksi 2026 dari para pakar layanan kesehatan dan ilmu hayat di SAS, pemimpin global dalam data dan AI, memberikan gambaran tentang terobosan yang akan mendefinisikan ulang sains, kedokteran, dan operasi bisnis yang menyatukannya.

Prakiraan tahun ini sama besar antara ambisi dan pemeriksaan realitas: Aliran data akhirnya selaras, model kuantum menghancurkan pesta pra-klinis, sandbox regulasi dibuka untuk bisnis dan AI muncul di mana-mana—mulai dari keputusan klinis hingga perawatan kesehatan di rumah hingga lantai pabrik. Benang merahnya jelas: Organisasi terkemuka akan memperlakukan data dan AI sebagai infrastruktur inti, bukan tambahan eksperimental.

Prediksi SAS 2026 untuk layanan kesehatan dan ilmu hayat

Orkestrasi data menyelaraskan ilmu hayat. Seiring ilmu hayat bergerak menuju pengobatan personal, kita tidak lagi berurusan dengan titik data yang terisolasi. Sebaliknya, pada 2026 dan seterusnya kita akan mengorkestrasi aliran data berkualitas tinggi yang berkelanjutan dari biomarker digital, genomik, pencitraan, dan laboratorium klinis. Janji analisis multimodal—mulai dari studi asosiasi seluruh genom hingga skor risiko poligenik—bergantung pada rekayasa data yang kuat yang dapat menyelaraskan dan memberi konteks pada sinyal-sinyal kompleks ini. Harapkan adanya investasi signifikan dalam penggabungan bidang data analitik penemuan dan klinis.

– Dr. Mark Lambrecht, Kepala Global, Layanan Kesehatan & Ilmu Hayat

Kecerdasan augmentasi membuka era perawatan pedesaan berikutnya. AI akan menjadi pendorong utama akses kesehatan pedesaan karena agen virtual menangani triase, navigasi perawatan, dan pemantauan berkelanjutan. Tim perawatan hibrida akan menggunakan alat AI yang meningkatkan pengambilan keputusan manusia dengan menafsirkan diagnostik, menyoroti risiko, dan membimbing klinisi ke langkah terbaik berikutnya. Program berbasis nilai akan bergeser ke manajemen populasi prediktif yang diperkaya AI, sementara sumber daya komunitas seperti transportasi, akses makanan, dan dukungan maternal akan dikoordinasikan oleh agen cerdas yang mencocokkan layanan dengan kebutuhan pasien dalam skala besar.

– Amanda Barefoot, Kepala, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan & Ilmu Hayat Global

Lompatan kuantum masuk ke riset klinis. Pembelajaran mesin kuantum (QML) akan berhasil diterapkan pada toksikologi prediktif kandidat obat novel pada 2026. Dengan mensimulasikan efek mekanika kuantum yang kompleks dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, model-model ini akan menandai potensi masalah keselamatan lebih awal daripada AI klasik, sehingga secara substansial mengurangi tingkat kegagalan dalam riset pra-klinis.

– Brittany Shriver, Kepala, Penasihat Strategis Global Ilmu Hayat

Meningkatnya program perawatan di rumah memacu inovasi teknologi. Pada 2026, pengeluaran kesehatan rumah diperkirakan meningkat karena program hospital-at-home mendapatkan momentum dan permintaan untuk perawatan di rumah serta berbasis komunitas terus bertumbuh. Pemantauan pasien jarak jauh akan menjadi semakin penting dan akan memanfaatkan perangkat IoT, pemrosesan stream peristiwa, dan AI untuk memberikan wawasan waktu nyata yang membantu mengelola kondisi kronis, meningkatkan hasil, dan mengurangi biaya. Meskipun industri masih berada pada tahap awal transformasi ini, lebih banyak proyek percontohan akan muncul untuk memvalidasi manfaat dan mendukung pergeseran menuju perawatan desentralisasi yang berbasis data.

– Heather Hallett, RN, Kepala, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan AS

Sandbox regulasi mempercepat inovasi kesehatan. Rumah sakit, organisasi kesehatan, dan startup akan menggunakan sandbox yang disetujui regulasi dengan data klinis sintetis untuk menguji model AI, mensimulasikan uji klinis, membuat prototipe alat pendukung keputusan, dan mempercepat proses validasi—tanpa melanggar undang-undang privasi atau regulasi layanan kesehatan.

– Christian Hardahl, Kepala, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan EMEA

Tumpukan produktivitas AI menjadi norma. Pada akhir 2026, setiap perusahaan besar akan memiliki tumpukan produktivitas AI. Sama seperti setiap bisnis saat ini memiliki cloud dan customer relationship management (CRM), LLM yang dirangkai ke dalam mesin deterministik akan menjalankan semuanya—mulai dari materi pemasaran hingga penagihan medis. AI generatif mendapat sorotan, tetapi AI deterministik yang menulis cek. Bersama-sama, keduanya membuat perusahaan modern lebih cepat, lebih ramping, dan lebih efisien secara tidak manusiawi. Pihak yang kalah akan terus berpegang pada ilusi bahwa AI adalah gelombang “tech wave” lainnya.

– Heather Trimble, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan

RWD multimodal menjadi aturan, bukan pengecualian. Memanfaatkan data multimodal dengan cepat menjadi praktik standar dalam pembuatan bukti dunia nyata, memberikan pemahaman yang lebih baik tentang populasi pasien dengan mengintegrasikan secara mulus data rekam medis elektronik terstruktur, catatan perkembangan klinis yang tidak terstruktur, pencitraan medis, wearable, hasil yang dilaporkan pasien, genomik, dan penentu sosial kesehatan. Evolusi LLM akan akhirnya menyelesaikan tantangan interoperabilitas yang sudah puluhan tahun dengan mempercepat proses standarisasi data atau bahkan pemahaman langsung tentang sumber data heterogen.

– William Kuan, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan dan Ilmu Hayat

Teknologi AI meningkatkan manufaktur farmasi. Rantai pasok farmasi akan lebih terintegrasi secara digital dan tangguh untuk menangani gangguan seperti pandemi, pergeseran geopolitik, dan kekurangan bahan baku. AI dan machine learning akan mendukung predictive maintenance, pemantauan proses secara real-time, dan jaminan kualitas otomatis, sementara teknologi yang muncul seperti digital twins untuk simulasi dan optimasi real-time serta blockchain untuk pelacakan dan kepatuhan akan dimanfaatkan.

– Sharon Napier, Penasihat Strategis Ilmu Hayat

Keputusan klinis mendapat dorongan AI. Pada 2026, layanan kesehatan akan melihat adopsi yang dipercepat atas sistem pendukung keputusan klinis berbasis AI, didorong oleh kemampuan terbukti mereka untuk meningkatkan ketepatan diagnostik dan mempersonalisasi rekomendasi terapi. Perubahan ini didukung oleh meningkatnya kepercayaan klinis, meningkatnya interoperabilitas data, dan investasi strategis yang disorot dalam analisis industri terbaru.

– Dr. Mark Wolff, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan dan Ilmu Hayat

AI mendorong pengobatan personal dan optimasi perawatan pasien. Pada 2026, model AI akan dimanfaatkan untuk menganalisis genomik pasien, riwayat, dan data perawatan guna merekomendasikan terapi optimal atau partisipasi dalam uji klinis. Penggunaan AI untuk memodelkan interaksi molekuler, menyaring kandidat obat, dan memprediksi toksisitas akan mengurangi waktu dan biaya dalam penemuan tahap awal.

– Pritesh Desai, Penasihat Strategis Ilmu Hayat

Copilot dan agen naik level. Pada 2026, akan terjadi pergeseran dari penggunaan copilot sebagai asisten kode saja menjadi mengambil peran dalam otomatisasi tugas manual dan mempercepat persetujuan pengajuan obat. Sementara itu, agen AI akan mengambil peran yang lebih besar pada 2026, tetapi manusia tetap akan terlibat untuk memvalidasi dan menyetujui keluaran agen. Di Eropa, EU AI Act akan memperjelas kepemilikan manusia atas keseluruhan proses.

– Olivier Bouchard, Penasihat Strategis Ilmu Hayat

Kualitas data menentukan masa depan keberhasilan layanan kesehatan. Seiring kecerdasan buatan terus mentransformasi layanan kesehatan, muncul kebenaran yang jelas: Keberhasilan AI tidak bergantung pada algoritme saja, melainkan pada data yang menjadi bahan bakarnya. Pada era kesehatan prediktif dan pengobatan presisi, organisasi yang dapat mengakses data berkualitas tinggi yang berpusat pada pasien dan mengintegrasikannya secara mulus di seluruh alur kerja akan memimpin jalan dalam memberikan nilai, meningkatkan hasil, dan mendapatkan kepercayaan konsumen.

– Grace Gu, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan

Manfaat (dan risiko) dari digitalisasi kesehatan terus berlanjut. Perbaikan dalam layanan kesehatan, perilaku kesehatan, riset medis, dan pengembangan klinis—terutama penerapan AI dan machine learning—dimungkinkan oleh digitalisasi data layanan kesehatan. Dengan manfaat yang sama, hadir pula risiko tambahan terkait privasi dan penyalahgunaan data. Pada 2026, kita akan melihat investasi untuk memastikan manfaat AI sambil membatasi risikonya.

– Robert Collins, Penasihat Strategis Layanan Kesehatan & Ilmu Hayat

AI menjadi sesuatu yang umum, dari alur kerja pemasaran dan administratif hingga diagnostik jarak jauh. Pada 2026, machine learning dan platform cloud-native akan menjadi inti dalam R&D ilmu hayat, meminimalkan kegagalan uji klinis dan mempercepat persetujuan regulasi. Penemuan obat yang digerakkan AI akan memperpendek waktu untuk mengidentifikasi kandidat obat yang layak, sementara uji klinis yang terdesentralisasi akan memainkan peran penting dalam membentuk ulang desain studi dan akses pasien. Transformasi ini akan meningkatkan pentingnya strategis tata kelola data, transparansi model, dan harmonisasi regulasi di seluruh industri.

– Soundarya Palanisamy, Penasihat Strategis Ilmu Hayat

AI mulai menghasilkan buah dalam keberlanjutan. Harapkan adanya perubahan yang berarti dalam keberlanjutan layanan kesehatan dan ilmu hayat dari pelaporan dan pengumpulan data menjadi perubahan praktis yang didorong oleh AI di bidang-bidang seperti optimasi dan logistik prediktif. Sejalan dengan itu, dampak lingkungan dari AI akan mendapat perhatian lebih besar dan akan mulai menjadi faktor dalam keputusan pengadaan, bersama dengan jejak yang lebih luas dalam rantai pasok.

– Lisa Murch, Penasihat Strategis Ilmu Hayat

Tentang SAS:

SAS adalah pemimpin global dalam data dan AI. Dengan perangkat lunak SAS dan solusi spesifik industri, organisasi mengubah data menjadi keputusan tepercaya. SAS memberi Anda THE POWER TO KNOW®.

SAS dan semua nama produk atau layanan SAS Institute Inc. lainnya adalah merek dagang terdaftar atau merek dagang SAS Institute Inc. di AS dan negara lain. ® menunjukkan pendaftaran di AS. Nama merek dan produk lainnya adalah merek dagang dari perusahaan masing-masing. Copyright © 2024 SAS Institute Inc. All rights reserved.

MENAFN01042026005446012082ID1110930279