Analisis Risiko dan Peluang Artificial Intelligence dalam Proses Bisnis Pengawasan Obat dan Makanan
Abstract
Hadirnya teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) di berbagai sektor dan bidang pekerjaan telah mengubah proses bisnis, termasuk di proses bisnis dan pengawasan Obat dan Makanan. Diperlukan pemahaman mendalam tentang peran AI maupun ML, risiko dan peluang pemanfaatannya, serta kerangka regulasi di tingkat nasional dan internasional untuk menjamin Obat dan Makanan aman, berkhasiat, dan bermutu, mulai dari pengembangan produk sampai produk dikonsumsi masyarakat. Kajian ini bertujuan untuk menganalisis risiko dan peluang hadirnya teknologi AI dalam proses bisnis dan pengawasan Obat dan Makanan, dilakukan dengan pendekatan risk-based thinking sesuai dengan Quality Management System (QMS) ISO 9001:2015. Metode kualitatif melalui analisis jurnal dan artikel tentang AI di bidang Obat, Makanan, dan Kesehatan dilakukan untuk menghasilkan kesimpulan kajian. Berdasarkan kajian yang dilakukan diketahui bahwa hadirnya AI memiliki potensi risiko terkait kualitas dan validitas keluaran (output), risiko privasi dan keamanan data, risiko kesenjangan kompetensi dan keterampilan Sumber Daya Manusia (SDM), risiko ketergantungan terhadap teknologi AI, serta risiko belum tersedianya kebijakan dan regulasi yang memastikan AI digunakan secara etis. Di sisi lain, hadirnya AI juga memberikan peluang terkait percepatan pengembangan produk Obat dan Makanan, meningkatkan efisiensi produksi, pengembangan pengobatan atau pelayanan kesehatan, pengembangan kebijakan, meningkatkan efisiensi dan kualitas melalui pemantauan kualitas produk, identifikasi produk palsu, pemantauan efek samping, serta memprediksi keamanan produk. Dengan adanya risiko dan peluang dari AI, penting bagi organisasi untuk mengidentifikasi, mengelola risiko yang mungkin timbul, dan mengambil tindakan yang tepat untuk memitigasi risiko serta memaksimalkan peluang guna mencapai tujuan organisasi dalam pengawasan Obat dan Makanan.
References
Addanki, M., Patra, P., & Kandra, P. (2022). Recent advances and applications of artificial intelligence and related technologies in the food industry. Applied Food Research, 2(2), 100126. https://doi.org/10.1016/j.afres.2022.100126.
Agbai, C. M. (2020). Application of Artificial Intelligence (AI) in Food Industry. GSC Biol. Pharm. Sci, 13, 171–178. https://doi.org/10.30574/gscbps.2020.13.1.0320.
Amore, A., & Philip, S. (2023). Artificial Intelligence in Food Biotechnology: trends and perspectives. Frontiers in Industrial Microbiology, 1, 1255505. https://doi.org/10.3389/finmi.2023.1255505.
Badan Pengawas Obat dan Makanan. (2020a). Keputusan Kepala Badan Pengawas Obat dan makanan Nomor HK.02.02.1.7.07.20.267 Tahun 2020 tentang Petunjuk Pelaksanaan Penerapan Manajemen Risiko di Lingkungan Badan Pengawas Obat dan Makanan.
Badan Pengawas Obat dan Makanan. (2020b). Peraturan Badan Pengawas Obat dan makanan Nomor 9 Tahun 2020 tentang Rencana Strategis Badan Pengawas Obat dan makanan Tahun 2020-2024.
Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. (2020). Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020 - 2045. Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT).
Badan Standardisasi Nasional. (n.d.). Sistem Manajemen Mutu - Persyaratan Quality Management Systems - Requirement (ISO 9001:2015, IDT) (SNI ISO 9001:2015).
Bohr, A., & Memarzadeh, K. (2020). The rise of artificial intelligence in healthcare applications. In Artificial Intelligence in healthcare (pp. 25–60). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818438-7.00002-2.
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8, 75264–75278.
Choudhary, H., Sharma, A., & Ahuja, D. (2023). Applications of Artificial Intelligence in Pharmaceutical Industries. Int. J. Pharm. Sci. Rev. Res, 81(1), 159-164 http://doi.org/10.47583/ijpsrr.2023.v81i01.027.
Corpuz, R. S. A. (2020). ISO 9001: 2015 Risk-based Thinking: A Framework using Fuzzy-Support Vector Machine. Makara Journal of Technology, 24(3), 8. https://doi.org/10.7454/mst.v24i3.3944.
Darmalaksana, W. (2020). Metode Penelitian Kualitatif Studi Pustaka dan Studi Lapangan. Pre-Print Digital Library UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
Domingues, P., & Fonseca, L. (2017). ISO 9001: 2015 edition-management, quality and value. Vol, 11, 149–158. https://doi.org/10.18421/IJQR11.01-09.
Gerke, S., Minssen, T., & Cohen, G. (2020). Ethical and legal challenges of Artificial Intelligence-Driven Healthcare. In Artificial intelligence in healthcare (pp. 295–336). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818438-7.00012-5.
Gupta, R., Srivastava, D., Sahu, M., Tiwari, S., Ambasta, R. K., & Kumar, P. (2021). Artificial Intelligence to deep learning: Machine Intelligence approach for Drug Discovery. Molecular Diversity, 25, 1315–1360. https://doi.org/10.1007/s11030-021-10217-3.
Hamet, P., & Tremblay, J. (2017). Artificial Intelligence in Medicine. Metabolism, 69, S36–S40. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2017.01.011.
Harvey, H. B., & Gowda, V. (2020). How the FDA regulates AI. Academic Radiology, 27(1), 58–61. https://doi.org/10.1016/j.acra.2019.09.017.
Kolluri, S., Lin, J., Liu, R., Zhang, Y., & Zhang, W. (2022). Machine learning and artificial intelligence in pharmaceutical research and development: a review. The AAPS Journal, 24, 1–10. https://doi.org/10.1208/s12248-021-00644-3.
Kudashkina, K., Corradini, M. G., Thirunathan, P., Yada, R. Y., & Fraser, E. D. G. (2022). Artificial Intelligence technology in food safety: A behavioral approach. Trends in Food Science & Technology, 123, 376–381. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2022.03.021.
Lewis, S. (2015). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches. Health Promotion Practice, 16(4), 473–475. https://doi.org/10.1177/1524839915580941.
Liu, N., Shapira, P., & Yue, X. (2021). Tracking developments in artificial intelligence research: constructing and applying a new search strategy. Scientometrics, 126(4), 3153–3192. https://doi.org/10.1007/s11192-021-03868-4.
Mak, K.-K., & Pichika, M. R. (2019). Artificial intelligence in drug development: present status and future prospects. Drug Discovery Today, 24(3), 773–780. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.11.014.
Marvin, H. J. P., Bouzembrak, Y., Van der Fels-Klerx, H. J., Kempenaar, C., Veerkamp, R., Chauhan, A., Stroosnijder, S., Top, J., Simsek-Senel, G., & Vrolijk, H. (2022). Digitalisation and Artificial Intelligence for sustainable food systems. Trends in Food Science & Technology, 120, 344–348. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2022.01.020.
Mashar, M., Chawla, S., Chen, F., Lubwama, B., Patel, K., Kelshiker, M. A., Bachtiger, P., & Peters, N. S. (2023). Artificial Intelligence Algorithms in Health Care: Is the Current Food and Drug Administration Regulation Sufficient? JMIR AI, 2(1), e42940. https://doi.org/doi:10.2196/42940.
Mavani, N. R., Ali, J. M., Othman, S., Hussain, M. A., Hashim, H., & Rahman, N. A. (2022). Application of Artificial Intelligence in Food Industry— a Guideline. Food Engineering Reviews, 14(1), 134-175. https://doi.org/10.1007/s12393-021-09290-z
Mengucci, C., Ferranti, P., Romano, A., Masi, P., Picone, G., & Capozzi, F. (2022). Food Structure, Function and Artificial Intelligence. Trends in Food Science & Technology, 123, 251–263. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2022.03.015
Muggleton, S. (2014). Alan Turing and the development of Artificial Intelligence. AI Communications, 27(1), 3–10. https://doi.org/DOI 10.3233/AIC-130579
Nayak, J., Vakula, K., Dinesh, P., Naik, B., & Pelusi, D. (2020). Intelligent food processing: Journey from artificial neural network to deep learning. Computer Science Review, 38, 100297. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2020.100297
Paul, D., Sanap, G., Shenoy, S., Kalyane, D., Kalia, K., & Tekade, R. K. (2021). Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development. Drug Discovery Today, 26(1), 80. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2020.10.010
Peraturan Presiden Republik Indonesia. (2017). Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 80 Tahun 2017 tentang Badan Pengawas Obat dan Makanan.
Sadiku, M. N. O., Fagbohungbe, O., & Musa, S. M. (2020). Artificial Intelligence in Food Industry. International Journal of Engineering Research and Advanced Technology, 6(10), 12–19. https://doi.org/10.31695/IJERAT.2020.3649
Selvaraj, C., Chandra, I., & Singh, S. K. (2021). Artificial intelligence and machine learning approaches for drug design: challenges and opportunities for the pharmaceutical industries. Molecular Diversity, 1–21. https://doi.org/10.1007/s11030-021-10326-z
Shah, N. (2023). Artificial Intelligence in Pharma Industry-A Review. Asian Journal of Pharmaceutics (AJP), 17(2).
Sloane, E. B., & Silva, R. J. (2020). Artificial intelligence in medical devices and clinical decision support systems. In Clinical engineering handbook (pp. 556–568). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813467-2.00084-5
Sudewo, P. A. (2021). Tantangan Kebijakan Pengawasan Obat dan makanan dalam Mendukung Peningkatan Daya Saing, Ekonomi dan Bisnis di Indonesia: Sebuah Studi Analisis. Eruditio: Indonesia Journal of Food and Drug Safety, 1(2), 1–14. https://doi.org/10.54384/ eruditio.v1i2.79
Sultana, A., Maseera, R., Rahamanulla, A., & Misiriya, A. (2023). Emerging of artificial intelligence and technology in pharmaceuticals. Future Journal of Pharmaceutical Sciences, 9(1), 1–9. https://doi.org/10.1186/s43094-023-00517-w
Surden, H. (2019). Artificial intelligence and law: An overview. Georgia State University Law Review, 35, 19–22.
Thakkar, S., Slikker Jr, W., Yiannas, F., Silva, P., Blais, B., Chng, K. R., Liu, Z., Adholeya, A., Pappalardo, F., & Soares, M. da L. C. (2023). Artificial Intelligence and real-world data for drug and food safety–A Regulatory Science perspective. Regulatory Toxicology and Pharmacology, 140, 105388. https://doi.org/10.1016/j.yrtph.2023.105388
Thapa, A., Nishad, S., Biswas, D., & Roy, S. (2023). A comprehensive review on artificial intelligence assisted technologies in food industry. Food Bioscience, 103231. https://doi.org/10.1016/j.fbio.2023.103231
Tsai, C.-M., Chao, C.-J., Chang, Y.-C., Kuo, C.-C. J., Hsiao, A., & Shieh, A. (2023). Challenges and Opportunities in Medical Artificial Intelligence. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, 12(5). https://doi.org/DOI 10.1561/116.00000152
U.S. Food and Drug Administration. (2023). Using Artificial Intelligence & Machine Learning in the Development of Drug & Biological Products.
Van den Besselaar, P., & Leydesdorff, L. (1996). Mapping change in scientific specialties: A scientometric reconstruction of the development of Artificial Intelligence. Journal of the American Society for Information Science, 47(6), 415–436. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4571(199606)47:6<415::AID-ASI3>3.0.CO;2-Y
Venkatesh, K. P., & Brito, G. (2023). Lessons on regulation and implementation from the first FDA-cleared autonomous AI-Interview with Chairman and Founder of Digital Diagnostics Michael Abramoff. Healthcare (Amsterdam, Netherlands), 11(2), 100692.
Vora, L. K., Gholap, A. D., Jetha, K., Thakur, R. R. S., Solanki, H. K., & Chavda, V. P. (2023). Artificial Intelligence in Pharmaceutical Technology and Drug Delivery Design. Pharmaceutics, 15(7), 1916. https://doi.org/10.3390/ pharmaceutics15071916
Whig, P. (2019). Artificial Intelligence and Machine Learning in Business. International Journal on Integrated Education, 2(2).
Wibowo, A., Prawiraatmadja, W., Siallagan, M., & Lingo, J. (2022). Business Intelligence Approach to Market Research on Food Commodity By Using Big Data Analysis, Case Study: Forum Jual Beli Kaskus. Central Asia & the Caucasus (14046091), 23(1). https://doi.org/10.37178/ca-c.23.1.311
World Economic Forum. (2023). Scaling Smart Solutions with AI in Health: Unlocking Impact in High-Potentioal Uses Cases (Insight Report).
Yuan, S., Shao, Z., Wei, X., Tang, J., Hall, W., Wang, Y., Wang, Y., & Wang, Y. (2020). Science behind AI: The evolution of trend, mobility, and collaboration. Scientometrics, 124, 993–1013. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03423-7
Zed, M. (2008). Metodologi Kepustakaan. Yayasan Obor Indonesia.
Copyright (c) 2023 Jurnal Widyaiswara Indonesia
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang menerbitkan naskahnya pada jurnal ini setuju dengan beberapa hal berikut ini:
- Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama pada jurnal ini dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Creative Commons Attribution License yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan memberikan pengakuan kepengarangan publikasi awal pada jurnal ini.
- Penulis dapat mengadakan perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan mencatumkan sumber publikasi awal pada jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting pekerjaan mereka secara online (misalnya dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman naskah pada jurnal ini, karena hal itu dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan.
