Pada 2025, biaya pelayanan kesehatan global diperkirakan menembus $11,9 triliun. Namun, besarnya biaya belum tentu sebanding dengan mutu pelayanan yang diterima. Pelayanan kesehatan yang tidak bermutu justru bisa membuat biaya semakin “membengkak” karena kesalahan diagnosis, pengobatan yang tidak tepat, rawat inap berulang, bahkan komplikasi yang seharusnya bisa dicegah. Sebaliknya, mutu yang tinggi memberikan hasil klinis yang lebih baik, masa rawat yang lebih singkat, dan kepuasan pasien yang lebih tinggi.

Akreditasi rumah sakit diakui secara global untuk meningkatkan keselamatan pasien dan kualitas perawatan kesehatan. Korea Selatan, meskipun memiliki jumlah tempat tidur rumah sakit per kapita tertinggi di antara negara-negara Organisasi untuk Kerja Sama Ekonomi dan Pembangunan (OECD), menghadapi tantangan karena rendahnya proporsi tempat tidur umum. 

Seiring dengan meningkatnya kebutuhan tenaga kesehatan global, Jepang menjadi salah satu negara yang aktif merekrut perawat dari luar negeri, termasuk Indonesia. Namun, di balik proses perekrutan tersebut, ada satu isu penting yang jarang disorot: bagaimana mempertahankan perawat migran agar tetap bekerja dan berkembang di negara tujuan?

Ketika sistem perawatan kesehatan di seluruh dunia menghadapi tantangan seperti meningkatnya biaya, akses yang terbatas, dan meningkatnya permintaan akan perawatan yang dipersonalisasi, kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) muncul sebagai kekuatan utama untuk melakukan transformasi. Ulasan ini dimotivasi oleh kebutuhan mendesak untuk memanfaatkan potensi AI dalam mengurangi masalah-masalah ini dan bertujuan untuk menilai secara kritis integrasi AI dalam berbagai domain perawatan kesehatan. 

Saat ini RS di Indonesia menghadapi banyak tantangan di lingkungan eksternal dan situasi internal RS. Selain keterbatasan tenaga medis dan tenaga kesehatan, isu finansial juga masih menjadi masalah krusial yang dialami oleh RS. Kemudian bagaimana strategi RS untuk mempertahankan RS untuk tetap sustain di tengah dinamika lingkungan yang terjadi?

Dalam studi kohort ini, pasien yang dirawat di bagian penyakit dalam di rumah sakit akademis dan rumah sakit komunitas memiliki karakteristik klinis awal yang sama dan hasil klinis yang secara umum serupa, dengan tingkat rawat inap yang lebih besar di rumah sakit akademis. Temuan ini menunjukkan bahwa campuran kasus pasien di bidang penyakit dalam umum yang akan dihadapi oleh para peserta pelatihan selama masa residensi di rumah sakit akademis sebagian besar mewakili campuran kasus yang akan mereka temui di rumah sakit komunitas, dan memiliki implikasi penting untuk perencanaan dan pendanaan layanan kesehatan.

Rumah Sakit Pendidikan (RS Pendidikan) di Indonesia menghadapi tantangan besar pasca diterbitkannya UU Kesehatan Nomor 17 Tahun 2023 dan PP Nomor 28 Tahun 2024. Regulasi ini menuntut RS Pendidikan untuk menyesuaikan diri dengan standar baru, termasuk dalam hal tata kelola, pelayanan, dan pendidikan. Salah satu tantangan utama adalah penerapan residensi berbasis hospital-based, yang memerlukan integrasi antara pelayanan kesehatan dan pendidikan secara lebih efektif. Tantangan ini diperparah oleh keterbatasan sumber daya, baik finansial maupun infrastruktur, yang dialami oleh banyak RS Pendidikan di Indonesia (Kementerian Kesehatan, 2023).

Dalam sektor kesehatan, mengukur kinerja keuangan sangat penting untuk memastikan rumah sakit bisa terus beroperasi dan berkembang. Salah satu alat ukur yang sering digunakan adalah EBITDA, singkatan dari Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization. EBITDA populer karena bisa menunjukkan seberapa baik rumah sakit menghasilkan keuntungan dari operasionalnya tanpa terpengaruh oleh hal-hal seperti utang, pajak, atau penyusutan aset. Namun, meskipun EBITDA berguna, alat ini juga punya beberapa kekurangan, terutama ketika dipakai di rumah sakit.

Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hasil penilaian bangunan gedung rumah sakit berdasarkan indikator Greenship Existing Building Version 1.1 dari Green Building Council Indonesia (GBCI) dan pedoman rumah sakit ramah lingkungan dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia tahun 2018. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif deskriptif dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dokumentasi dan pengukuran yang dilakukan secara terus-menerus dari awal pelaksanaan penelitian dan selama proses penelitian dilakukan.

Dalam era persaingan yang semakin ketat di industri layanan kesehatan, rumah sakit dituntut untuk memiliki pengelolaan keuangan yang efisien dan efektif. Salah satu alat yang dapat digunakan untuk mencapai tujuan tersebut adalah analisis Cost Volume Profit (CVP). Analisis Cost Volume Profit (CVP) atau analisis biaya volume laba, merupakan suatu analisis yang dilakukan dalam tahap perencanaan untuk menentukan barapa volume barang yang harus dijual untruk mencapai suatu tingkatan laba tertentu. Untuk melakukan analisis CVP ini semua biaya-biaya yang dikeluarkan perusahaan harus dibedakan menjadi biaya tetap dan biaya varaibel. Penggolongan biaya periode dan biaya produk tidak relevan untuk analisis ini. Dalam konteks CVP, biaya varaibel adalah total biaya yang akan meningkat atau menurun secara proporsional sesuai dengan jumlah layanan yang dijual, sedangkan biaya tetap adalah total biaya yang tidak akan berubah, berapapun jumlah layanan yang dijual oleh rumah  sakit, selama masih berada dalam suatu kapasitas tertentu.