Etika Pemanfaatan Kecerdasan Buatan dalam Skrining Resiko Kehamilan Ditinjau dari Maqashid Syariah
1. Pendahuluan
Perkembangan kecerdasan buatan telah membawa perubahan dalam dunia medis,termasuk kesehatan. Kehamilan merupakan fase yang sangat penting untuk keselamatan serta kesehatan ibu dan janin, disisi lain kehamilan bisa manimbulkan berbagai resiko yang merenggut nyawa apabila tidak diketahui sejak masa kehamilan. Preeklampsia, masih menjadi kehamilan beresiko tinngi dan banyak merenggut nyawa ibu dan bayi di Indonesia. Pemeriksaan kesehatan kerap menghadapi keterbatasan, baik dari sudut pandang ilmu tenaga kesehatan yang berbeda beda maupun karena data medis yang cukup kompleks dan memiliki hubungan antar faktor yang tidak selalu sederhana, sehingga tidak selalu mudah untuk di analisis dengan cara biasa.
Menurut (Ruru et al., 2025) dalam kajian tentang teknologi digital untuk skrining preeklampsia menunjukan bahwa penelitian internasional mulai menggunakan AI dan machine learning, sedangkan penerapan di Indonesia masih lebih banyak menggunakan aplikasi digital dan telehealth dengan variabel yang relatif sederhana. (Ningsih et al., 2025) menemukan bahwa mean arterial presssure (MAP), indeks massa tubuh,usia maternal, serta beberapa parameter hematologi dapat menjadi kandidat prediktor untuk pengembangan model prediksi preeklampsia berbasis machine learning. Temuan tersebut menunjukan bahwa AI memiliki peluang membantu deteksi sejak awal, tetapi penggunaanya membutuhkan pengawasan dan penilaian yang sangat etis.
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan dalam pemeriksaan masa kehamilan penting dibahas karena teknologi ini menyangkut langsung dengan keselamtan ibu dan janin, kecerdasan buatan dapat menganalisa dengan mempercepat pengolahan data dan menemukan pola resiko yang mungkin sulit di deteksi atau sulit di kenali secara cepat. Namun, teknologi dapat menghasilkan false positive, false negatif, bias algoritmik dan rekomendasi yang sulit dijelaskan. Data kesehatan ibu juga sumber informasi sensitif yang harus dijaga privasinya.
Jika hasil prediksi di anggap sebagai diagnosa tetap, pasien dapat mengalami kecemasan, pasien dapat memperoleh tindakan yang sebenarnya tidak di perlukan. Dari perspektif Islam, manfaat teknologi tidak dapat dipisahkan dari kewajiban mencegah mudarat, menjaga amanah, berlaku adil dan melindungi martabat. (Yasir et al., 2025) menunjukan bahwa persoalan AI dalam prespetktif Islam dalam mencakup privasi, pengambilan keputusan algoritmik, ketimpangan akses dan tanggung jawab moral. Maqashid syariah relavan sebagai kerangka untuk menilai apakah AI benar benar menghasilkan kemasalahatan
Penulisan ini bertujuan menganalisis etika pemanfaatan AI dalam skrining resiko kehamilan ditinjau dari maqashid syariah. Pembahasan diarahkan pada konsep AI dan skrining resiko kehamilan, landasan Al-Quran dan hadist, pendapat ulama dan ahli, penggunaan AI yang aman, adil, bertanggung jawab, dan berorientasi pada kemasalahatan.
2. Pembahasan
2.1. Konsep dan teori
Menurut (Ningsih et al., 2025) Kecedasan buatan merupakan teknologi yang dapat membantu komputer dalam mengolah data, mengenali pola dan menghasilkan suatu prediksi berdasarkan data yang telah diberikan. Dalam bidang kesehatan, AI mulai banyak digunakan sebagai alat bantu untuk menganalisis data pasien dan mendukung tenaga kesehatan dalam menentukan resiko penyakit. Salah satu penerapannya adalah pada skrining resiko kehamilan, khususnya untuk membantu mendeteksi kemungkinan terjadinya preeklampsia sejak awal.
Dalam skrining resiko kehamilan, AI dapat menggunakan berbagai metode machine learnin, seperti regresi logistik, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, hingga jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network /ANN). Metode machine learning, seperti SVM, Random Forest, XGBoost dan Gussian Naive Bayes, dapat digunakan untuk memprediksi resiko kehamilan berdasarkan berbagai indikator kondisi maternal. Penggunaan beberapa model tersebut menunjukan bahwa machine learning dapat menjadi salah satu pendekatan dalam membantu proses identifikasi resiko pada ibu hamil.
Data yang digunakan dalam proses prediksi dapat berasal dari prediksi pemeriksaan dan riwayat kesehatan ibu, seperti tekanan darah, Mean Arterial Pressure (MAP), Indeks massa tubuh (IMT), usia ibu, riwayat penyakit, serta berbagai parameter hematologi. Penelitian (Ningsih et al., 2025) terhadap 284 ibu bersalin di RSUD Arifin Ahmad menunjukan adanya perbedaan yang signifikan pada MAP, IMT, Usia maternal, serta beberapa parameter hematologi antara kelompok normotensif. MAP ditemukan sebagai salah satu prediktor yang paling kuat sehingga variabel-variabel tersebut dapat menjadi dasar dalam pengembangan model prediksi preeklampsia berbsis machine learning.
Walaupun memiliki banyak manfaat, penerapan AI dalam skrining kehamilan tetap memiliki keterbatasan dan persoalan yang perlu di perhatikan. Hasil prediksi AI tidak selalu dapat dianggap benar karena model dapat mengalami bias, kesalahan klasifikasi, maupun keterbatasan apabila data yang digunakan tidak mewakili kondisi populasi tertentu. Hal ini menjadi penting dalam pelayanan kebidanan karena kesalahan dalam memprediksi resiko, terutama false negative, dapat menyebabkan kondisi beresiko tidak segera mendapatkan penanganan.
AI sebaiknya diposisikan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan klinis, bukan sebagai pengganti tenaga kesehatan. Hasil dari sistem AI tetap perlu di bandingkan dengan kondisi ibu, hasil pemeriksaan, riwayat kesehatan, serta pertimbangan klinis bidan atau tenaga kesehatan lainnya. Dengan cara tersebut, pemanfaatan AI dalam skrining resiko kehamilan dapat memberikan manfaat dalam mendukung deteksi dini, tetapi tetap mrngutamakan keselamatan ibu dan janin serta tanggung jawab tenaga kesehatan.
2.2 Landasan Al-Qur’an dan Hadis
Islam menempatkan penjagaan jiwa manusia sebagai prioritas tertinggi, sebagaimana di tegaskan dalam QS. Al-Maidah [5]: 32 berikut.
مَنْ قَتَلَ نَفْسًا بِغَيْرِ نَفْسٍ أَوْ فَسَادٍ فِي الْأَرْضِ فَكَأَنَّمَا قَتَلَ النَّاسَ جَمِيعًا وَمَنْ أَحْيَاهَا فَكَأَنَّمَا أَحْيَا النَّاسَ جَمِيعًا
Artinya: ” barang siapa membunuh seseorang, bukan karena orang itu membunuh orang lain atau bukan karena berbuat kerusakan di bumi, maka seakan-akan dia telah membunuh seluruh manusia. Dan barang siapa memelihara kehidupan seseorang, maka seakan-akan dia telah memelihara kehidupan seluruh manusia…” (QS. Al-Ma’idah [5]: 32).
Ayat ini menjadi dasar kewajiban mengupayakan segala ikhtiar yang sah, termasuk pemanfaatan teknologi, demi keselamatan ibu dan janin, karena setiap upaya penyelamatan satu nyawa bernilai sebesar penyelamatan seluruh manusia. Prinsip kehati-hatian dan verifikasi informasi juga ditegaskan dalam QS. Al-Hujurat [49]: 12 berikut.
يَا أَيُّهَا الَّذِينَ آمَنُوا اجْتَنِبُوا كَثِيرًا مِنَ الظَّنِّ إِنَّ بَعْضَ الظَّنِّ إِثْمٌ وَلَا تَجَسَّسُوا
Artinya: “Wahai orang-orang yang beriman, jauhilah banyak dari prasangka, sesungguhnya sebagian prasangka itu dosa, dan janganlah kamu mencari-cari kesalahan orang lain…” (QS. Al-Hujurat [49]: 12).
Ayat ini relevan dengan tuntutan validasi ilmiah dan transparansi algoritma AI sebelum digunakan dalam pengambilan keputusan klinis, agar hasil prediksi tidak menjadi prasangka yang membahayakan pasien. Dari aspek hadis, Rasulullah SAW bersabda dalam riwayat Bukhari:
مَا أَنْزَلَ اللَّهُ دَاءً إِلَّا أَنْزَلَ لَهُ شِفَاءً
Artinya: “Allah tidak menurunkan suatu penyakit kecuali Dia juga menurunkan obatnya.” (HR. Bukhari).
Hadis ini menjadi dasar legitimasi ikhtiar mencari kesembuhan (tadawi) melalui sarana pengobatan dan diagnostik apa pun, termasuk teknologi modern seperti AI, selama tidak bertentangan dengan syariat. Pemanfaatan AI sebagai alat bantu skrining bukan bentuk campur tangan terhadap takdir, melainkan bagian dari ikhtiar yang dianjurkan Islam (Yasir et al., 2025).
2.3 Pendapat Ulama dan Ahli
Menurut (Alotaibi et al., 2025) Kajian kontemporer merujuk pada kaidah fikih al-maslahah dan kaidah dar’ul mafasid muqaddamun ala jalbil mashalih (menolak kemudaratan lebih diutamakan daripada meraih kemaslahatan). AI yang membawa maslahat besar dalam kesehatan dapat dikategorikan mubah, selama tidak melanggar nilai dasar syariah dan tetap menempatkan pertimbangan manusia sebagai pengambil keputusan akhir. Lima prinsip: al-‘adl (audit algoritmik mencegah bias), hifz an-nafs (AI kesehatan wajib untuk kemaslahatan pasien), hifz al-‘aql (menolak manipulasi, menuntut transparansi), hifz an-nasl (relevan langsung dengan keselamatan generasi penerus dalam skrining kehamilan), dan hifz al-mal (transparansi biaya layanan).
2.4 Hasil Kajian Ilmiah
Kajian sistematis dan meta-analisis model machine learning untuk prediksi preeklampsia menunjukkan model berbasis data rutin mampu memanfaatkan informasi klinis lebih optimal dibanding metode konvensional. Penelitian berbasis rekam medis di Indonesia mengidentifikasi mean arterial pressure dan parameter hematologi sebagai variabel prediktor signifikan untuk pengembangan model AI deteksi dini preeklampsia. Penelitian lain mengembangkan model ensemble learning dengan explainable AI berbasis SHAP agar tenaga kesehatan memahami dasar rekomendasi risiko, bukan sekadar menerima keluaran sebagai kotak hitam. Dari sisi etika Islam, kajian integrasi maqashid syariah dalam etika digital menegaskan bahwa tanpa panduan wahyu, teknologi berisiko menimbulkan mudarat terhadap agama, akal, jiwa, keturunan, dan harta manusia, sehingga audit algoritmik dan transparansi menjadi syarat mutlak keselarasan AI dengan nilai keislaman (Saputra et al., 2026).
2.5 Analisis Penulis
Penulis memandang pemanfaatan AI dalam skrining kehamilan selaras dengan semangat ikhtiar dalam Islam, dengan syarat: pertama, AI tetap memposisikan tenaga kesehatan sebagai pengambil keputusan akhir (human-in-the-loop). Kedua, hifz an-nafs dan hifz an-nasl menuntut model tervalidasi ilmiah agar tidak menimbulkan risiko baru akibat false negative. Ketiga, al-‘adl mengharuskan audit bias algoritma mengingat keragaman populasi ibu hamil Indonesia. Keempat, hifz al-‘aql menuntut transparansi melalui pendekatan explainable AI. Kelima, hifz ad-din dan hifz al-mal menuntut penjagaan kerahasiaan data sebagai amanah serta pemerataan akses agar teknologi tidak menciptakan ketimpangan layanan. Maqashid syariah dengan demikian tidak menolak inovasi AI, tetapi memberi rambu etis agar teknologi menjadi wasilah maslahat, bukan sumber mudarat baru.
2.6 Implementasi dalam Praktik Profesi Kebidanan
Bidan perlu memposisikan hasil skrining AI sebagai alat bantu pendukung keputusan klinis (clinical decision support), bukan pengganti penilaian klinis dan komunikasi dengan pasien. Bidan dituntut memiliki literasi digital memadai untuk memahami keterbatasan sistem AI sebelum menindaklanjuti hasil prediksi, serta memastikan sistem yang digunakan memenuhi standar perlindungan data dan informed consent. Bidan juga berperan mengedukasi ibu hamil tentang manfaat dan keterbatasan skrining AI agar otonomi pasien tetap terjaga. Pada level institusi, perlu disusun pedoman etik dan SOP yang mengintegrasikan pertimbangan maqashid syariah dalam adopsi teknologi kesehatan digital, agar pemanfaatan AI benar-benar berorientasi kemaslahatan ibu dan bayi secara holistik.
3. Penutup
Pemanfaatan AI dalam skrining risiko kehamilan menawarkan potensi besar meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi dini preeklampsia, sejalan dengan semangat ikhtiar dalam Al-Qur’an dan hadis. Namun pemanfaatannya harus tunduk pada kerangka maqashid syariah yang menuntut terpenuhinya penjagaan jiwa, akal, keturunan, harta, dan agama secara utuh. Kajian ilmiah menunjukkan model AI, khususnya berbasis explainable AI, dapat meningkatkan akurasi prediksi, namun tantangan bias algoritma, transparansi, kerahasiaan data, dan peran manusia dalam keputusan klinis tetap menjadi perhatian etis utama.
Penulis merekomendasikan: (1) penyusunan pedoman etik penggunaan AI dalam layanan kesehatan maternal berbasis maqashid syariah. (2) peningkatan literasi digital dan etika teknologi bagi bidan melalui pendidikan berkelanjutan. (3) audit algoritmik berkala terhadap bias dan akurasi model sesuai karakteristik populasi ibu hamil Indonesia dan (4) kajian interdisipliner lanjutan antara kebidanan, teknologi informasi, dan hukum Islam untuk memperkuat kerangka etik teknologi kesehatan digital di masa depan.
4. Daftar Pustaka
Alotaibi, H. M. S., Balachandran, W., & Hunaiti, Z. (2025). Ethical Integration of AI in Healthcare Project Management: Islamic and Cultural Perspectives. AI (Switzerland), 6(12). https://doi.org/10.3390/ai6120307
Ningsih, R., Silawati, T. H., Zulfa, S. Z., Maharani, C., & Nurjannah, E. (2025). Identifikasi Prediktor Risiko Preeklampsia pada Maternal untuk Model Prediksi Berbasis Machine Learning. Jurnal Ners, 9(4), 7350–7356. https://doi.org/10.31004/jn.v9i4.50752
Ruru, T. D., Purnami, C. T., & Pradigdo, S. F. (2025). Sistem Informasi dan Teknologi Digital Untuk Skrining Risiko Preklampsia pada Ibu Hamil : A Scoping Review. Jurnal Ners, 10(1), 787–790. https://doi.org/10.31004/jn.v10i1.53199
Saputra, Y. F., Al-khasawneh, M. A., & Moaiad, Y. Al. (2026). Ensemble Learning untuk Model Prediksi Risiko Preeklamsia dan Explainable Ai Berbasis SHAP, 105–115.
Yasir, A. A. H. M., Pradipta, G. N., Pohan, I. S., Jibril, M., & Utami, R. J. (2025). Etika Islam terhadap Kecerdasan Buatan: Telaah Prinsip Moral dan Pendekatan Maqashid Syariah. Madani: Jurnal Ilmiah Multidisiplin, 3(6), 511–518. Retrieved from https://jurnal.penerbitdaarulhuda.my.id/index.php/MAJIM/article/view/4414
Kontributor: Zanuba Safitri
Editor: Dr. Damanhuri, M.Ag.
