AI Resepsionis Gagal Pahami Aksen Yorkshire, Pasien Malas ke Dokter

Telset.id – Sejumlah pasien di Inggris memilih melewatkan kunjungan ke dokter karena resepsionis AI di kantor praktik tidak mampu memahami apa yang mereka ucapkan. Pengawas kesehatan dan sosial Healthwatch Rotherham mengungkapkan bahwa resepsionis AI bermasalah bernama “Emma” digunakan di sejumlah klinik di South Yorkshire dan kesulitan memahami cara bicara khas penduduk setempat.

“Salah satu masalahnya adalah sistem ini tidak selalu bisa memahami maksud pertanyaan orang karena aksen Yorkshire mereka yang kental,” ujar Kym Gleeson, manajer Healthwatch Rotherham, kepada BBC. “Di seluruh South Yorkshire, aksen sangat bervariasi. Ada banyak perbedaan logat, jadi sistem ini tampaknya tidak selalu mampu memahami, dan hal itu menyebabkan frustrasi.”

Frustrasi mungkin kata yang terlalu halus. Seorang pasien yang tidak bisa bernegosiasi dengan AI yang tidak berfungsi mengeluh kepada Healthwatch melalui The Guardian: “Saya tidak pernah bisa membuatnya memahami saya,” ujarnya, “saya akhirnya menutup telepon dan tidak repot-repot mencoba membuat janji.”

Ini menjadi titik gesekan baru dari penerapan AI di sektor kesehatan. Menggunakan AI untuk menerima panggilan dan membuat janji temu menjadi praktik umum di banyak kantor dokter dan rumah sakit, bahkan sebagian menggunakan AI untuk triase pasien. Dokter dan perawat juga kerap memakai alat AI untuk mencatat catatan klinis dan mencari gejala.

Seperti aplikasi dunia nyata lainnya, hal ini bisa menjadi bumerang. Sebuah alat transkripsi bertenaga AI di rumah sakit, misalnya, pernah kedapatan berhalusinasi tentang detail pasien dan merujuk pada obat yang tidak ada. Klinik berargumen bahwa penggunaan resepsionis AI seperti Emma, yang dibangun oleh QuantumLoopAI, memungkinkan mereka menerima lebih banyak panggilan secara bersamaan dan menghilangkan waktu tunggu di telepon.

Tidak semua orang merasa pertukaran ini sepadan. “Beberapa orang sangat frustrasi karena tidak bisa memahami cara menavigasi sistem AI ini, sehingga mereka terpaksa kembali ke klinik dokter secara langsung,” kata Gleeson kepada The Guardian. “Cara biasa menggunakan telepon bukan lagi proses yang nyaman bagi mereka.”

Menanggapi hal ini, QuantumLoopAI membanggakan bahwa AI mereka dirancang untuk memahami 17 bahasa selain bahasa Inggris dan “dilatih untuk memahami berbagai macam aksen dan dialek.” “Jika dia tidak dapat memahami atau menangani permintaan pasien,” kata juru bicara, “panggilan dialihkan ke tim resepsionis.” “Tidak ada penelepon yang diwajibkan untuk terus berbicara dengan Emma,” tambah mereka, “dan siapa pun dapat meminta untuk berbicara dengan anggota staf kapan saja.”

Kejadian di South Yorkshire ini menunjukkan bahwa penerapan AI di layanan publik masih memiliki tantangan besar, terutama dalam hal pemahaman bahasa dan aksen lokal. Meskipun teknologi ini dirancang untuk efisiensi, kegagalan dalam komunikasi dasar justru menciptakan hambatan baru bagi pasien yang membutuhkan akses layanan kesehatan.

Kasus Emma menjadi pelajaran penting bahwa adopsi teknologi kesehatan harus mempertimbangkan konteks pengguna secara menyeluruh. Kegagalan memahami aksen lokal bukan sekadar masalah teknis, tetapi juga persoalan aksesibilitas layanan publik yang berdampak langsung pada masyarakat.

Sementara itu, pengembangan AI di bidang kesehatan terus berlanjut. Para peneliti juga tengah mengembangkan inovasi medis lain seperti lengan bionik untuk penderita lumpuh, menunjukkan bahwa teknologi tetap menjadi harapan besar bagi kemajuan dunia medis. Namun, kasus Emma mengingatkan bahwa implementasi yang kurang matang bisa berujung pada penurunan kualitas layanan, bukan peningkatan.

Bagi pasien yang merasa kesulitan dengan sistem AI, opsi untuk berbicara langsung dengan staf manusia masih tersedia. Namun, kekhawatiran utama adalah bahwa sebagian pasien, terutama mereka yang kurang sabar atau memiliki kebutuhan khusus, justru memilih untuk tidak melanjutkan proses administrasi kesehatan mereka sama sekali.

Fenomena ini juga menyoroti kesenjangan antara klaim pengembang AI dan realitas di lapangan. QuantumLoopAI mengklaim sistemnya mampu memahami 17 bahasa dan berbagai aksen, namun praktik di South Yorkshire menunjukkan sebaliknya. Hal ini menimbulkan pertanyaan tentang seberapa andal teknologi AI dalam melayani masyarakat dengan keberagaman linguistik yang tinggi.

Ke depannya, pengembang AI perlu melakukan pengujian yang lebih mendalam terhadap variasi dialek dan aksen sebelum meluncurkan sistem mereka ke publik. Kegagalan memahami aksen bukan hanya membuat pasien frustrasi, tetapi juga berpotensi menunda perawatan medis yang mereka butuhkan.

Kasus ini juga menjadi pengingat bagi penyedia layanan kesehatan bahwa teknologi seharusnya menjadi alat bantu, bukan pengganti yang mengurangi kualitas interaksi manusia. Keseimbangan antara efisiensi teknologi dan kebutuhan manusia harus tetap dijaga agar layanan kesehatan tetap dapat diakses oleh semua kalangan.

Healthwatch Rotherham terus memantau situasi ini dan mendorong klinik untuk memastikan bahwa pasien memiliki akses yang memadai ke layanan. Sementara itu, para pasien diharapkan untuk melaporkan pengalaman mereka agar masalah serupa dapat diidentifikasi dan diperbaiki.

Peristiwa di Inggris ini menjadi studi kasus menarik tentang bagaimana teknologi AI, yang diharapkan membawa kemudahan, justru dapat menciptakan hambatan baru bila tidak diimplementasikan dengan mempertimbangkan konteks sosial dan budaya penggunanya. Ini adalah pelajaran berharga bagi industri teknologi dan sektor kesehatan secara keseluruhan.