Analisis Keakuratan Emergency Severity Index (ESI) Berdasarkan Kecerdasan Buatan (AI) Chatgpt Vs Gemini - Widuri Azmi Atmaji; Agil Putra Tri Kartika; Rizaluddin Akbar; Efa Dwina (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Abstrak Unit Gawat Darurat (UGD) membutuhkan sistem triase yang cepat dan akurat untuk menentukan prioritas perawatan pasien. Indeks Keparahan Gawat Darurat (ESI) banyak digunakan; namun, indeks ini masih rentan terhadap subjektivitas di antara penyedia layanan kesehatan. Kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI), khususnya model bahasa besar seperti ChatGPT dan Gemini, menawarkan potensi dukungan untuk pengambilan keputusan klinis dalam triase gawat darurat. Studi ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan akurasi ChatGPT dan Gemini dalam menentukan klasifikasi triase ESI berdasarkan data pasien UGD. Desain studi retrospektif dilakukan menggunakan 420 rekam medis pasien dewasa dari UGD Rumah Sakit RSD Gunung Jati, Cirebon, selama Maret–Mei 2025. Kondisi pasien dinarasikan dalam bahasa Indonesia dan dianalisis oleh ChatGPT 4.0 dan Gemini, kemudian dibandingkan dengan hasil triase dari tenaga kesehatan bersertifikat sebagai standar emas. Analisis statistik dan akurasi diagnostik dilakukan. Hasil menunjukkan bahwa ChatGPT memiliki sensitivitas 87,2% dan spesifisitas 88,2%, sedangkan Gemini menunjukkan sensitivitas 91,7% dan spesifisitas 85,3%. Gemini menunjukkan akurasi keseluruhan yang lebih tinggi dengan tingkat false-negative yang lebih rendah, sedangkan ChatGPT cenderung lebih konservatif. Kesimpulannya, kedua sistem AI tersebut memiliki potensi sebagai alat pendukung untuk triase UGD, dengan Gemini menunjukkan kinerja keseluruhan yang lebih unggul. Kata Kunci: iIndeks Tingkat Keparahan Gawat Darurat, kecerdasan buatan, ChatGPT, Gemini, triase gawat darurat