Optimalisasi Manajemen Data Prostetik : Tinjauan Sistematis Integrasi Robotic Process Automation

Abstrak

Kompleksitas administrasi dalam rehabilitasi prostetik sering kali menghambat efisiensi klinis dan presisi data. Penelitian ini bertujuan efektivitas penerapan Robotic Process Automation (RPA) serta integrasi Intelligent Automation berbasis AI dalam tata kelola data pasien prostetik. Melalui metode Systematic Literature Review (SLR) yang mematuhi protokol PRISMA 2020, studi ini menyaring literatur dari basis data Scopus (2020–2025) menggunakan kerangka PICO. Sintesis terhadap 36 studi primer mengungkap bahwa penerapan RPA mampu memangkas durasi tugas administratif hingga 66,67 % dan mereduksi tingkat kesalahan entri data sebesar 90%. Lebih jauh lagi, kolaborasi teknologi OCR dan Machine Learning terbukti meningkatkan akurasi pembacaan bentuk tulisan tangan medis hingga mendekati 100%. Pembahasan menguraikan peta konsep di mana RPA mentransformasi layanan kesehatan dengan mengotomatiskan tugas berulang, sehingga memungkinkan profesional medis fokus pada interaksi pasien. Studi menyimpulkan bahwa RPA bertransformasi dari sekadar alat efisiensi biaya menjadi instrumen penting untuk menjamin kualitas klinis. Keberhasilan jangka panjang menuntut adanya tata kelola digital yang ketat guna memitigasi masalah privasi dan kompatibilitas sistem lama.