Evolution of PACS in the Era of Cloud Computing and Artificial Intelligence - Fachruddin Fachruddin; Saufa Taslima; Juni Sinarita Purba (BEST Journal (Biology Education, Sains and Technology), 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara kritis evolusi PACS dengan fokus pada integrasi cloud-based systems dan Artificial Intelligence, serta mengidentifikasi tantangan interoperabilitas dan faktor kontekstual yang mempengaruhi implementasi. Metode yang digunakan adalah systematic literature review berbasis PRISMA terhadap 40 artikel ilmiah terkini (2020–2025). Analisis dilakukan menggunakan pendekatan sintesis tematik untuk mengidentifikasi tren, konflik antar studi, serta kesenjangan penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa transformasi PACS didorong oleh kebutuhan skalabilitas dan efisiensi, namun dihadapkan pada trade-off antara fleksibilitas sistem dan keamanan data. Selain itu, meskipun DICOM berfungsi sebagai standar global, implementasinya yang tidak konsisten menjadi hambatan utama interoperabilitas. Integrasi AI menunjukkan potensi signifikan dalam meningkatkan efisiensi workflow, tetapi masih terbatas oleh masalah generalisasi dan integrasi sistem. Dalam konteks negara berkembang, hambatan implementasi bersifat multidimensional, mencakup infrastruktur, sumber daya manusia, dan regulasi. Sebagai kontribusi utama, penelitian ini mengusulkan Adaptive PACS Integration Framework (APIF) yang mengintegrasikan empat dimensi utama—infrastruktur, data, inteligensi, dan konteks—untuk menjelaskan variasi hasil implementasi sistem pencitraan medis.