Identifikasi Suspek Tuberkulosis Menggunakan Pharmamed Chatbot Berdasarkan Layanan Kesehatan

Abstrak

Pendahuluan : Penyakit TB  merupakan urutan pertama dari 10 penyebab utama kematian di dunia, dan Indonesia adalah negara  ke-3 tertinggi setelah India dan China. Menteri Kesehatan  mengatakan TB  diduga ada 824.000 orang dan meminta seluruh jajaran kesehatan  memprioritaskan upaya surveilans pencarian para penderita TB terdeteksi by name by adress. Angka kesembuhan  TB  di Provinsi Sumatra Barat  tahun 2020  adalah 76,9% dan  belum mencapai target nasional  85% dan kota Padang baru 23 %.  Tujuan: Tujuan penelitian ini    menemukan kasus terduga TB  menggunakan Chatbot Pharmamed, by name dan by adress sehingga mudah disisir  mengatasi TB. Metode: Jenis penelitian ini deskriptif kuantitatif kasus dugaan TB dengan menggunakan chattbot  20 pertanyaan  memperoleh data sosial by name dan by adress dan  kasus dugaan TB. Hasil: Hasil  dari 838 responden  diperoleh 91 orang terduga TB,  komposisi responden BPJS 78,5 % dan tidak  BPJS 22,5 %.  Responden BPJS  usia produktif  15-24 tahun  26,91 % dan rentang usia 45-64 tahun  34,4 %. Chatbot relatif berhasil dan inovatif  sebagai digital kesehatan memperoleh pasien dugaan TB dan langkah awal   penanggulangan TB. Perlu pengembangan chatbot yang lebih lengkap dan penelitian lanjut penanggulangan  penyakit TB di Indonesia.