AI & Connected Care: Strategi Pintar Untuk Hospital Swasta

AI dalam Penjagaan Kesihatan (Hospital Swasta & Penyedia Kesihatan)••By 3L3C

Ramai hospital swasta beli AI mahal, tapi data dan workflow masih manual. Artikel ini tunjuk bagaimana strategi connected care jadikan AI benar-benar berfungsi.

AI dalam kesihatanconnected carehospital swastatransformasi digitaltelemedicineworkflow hospital
Share:

AI & Connected Care: Apa Yang Hospital Swasta Selalu Silap

Lebih 80% rakyat di kebanyakan negara Eropah sudah ada akses digital kepada data kesihatan mereka. Tapi ramai doktor dan jururawat di hospital masih rasa sistem ini cuma buku nota digital yang mahal.

Ini dekat dengan realiti banyak hospital swasta di Malaysia: bajet besar untuk sistem AI dan telemedicine, tapi nurse masih tulis bacaan vital atas kertas, doktor masih ulang tulis maklumat pesakit dalam banyak sistem berbeza, dan AI hanya jadi “projek perintis” yang tak menyentuh kerja harian.

Ini beza yang Vanessa Counaert, Head of Connected Care Western Europe di Baxter, panggil sebagai jurang antara aspirasi digital dan realiti di wad. Dari pengalaman saya sendiri kerja dengan pasukan klinikal dan IT, siapa yang berjaya bukan hospital yang beli AI paling canggih, tapi yang betulkan asas data dan aliran kerja (workflow) dulu.

Artikel ini gunakan pandangan Vanessa sebagai kajian kes: bagaimana hospital swasta boleh membina sistem connected care yang mesra AI, terutama untuk telemedicine dan pengoptimuman workflow hospital.

1. Realiti Sebenar: EMR Dah Ada, Tapi Workflow Masih Manual

Masalah utama bukan ketiadaan sistem digital. Masalahnya:

  • Sistem wujud, tapi tak benar-benar disepadukan dengan kerja seharian
  • Data banyak, tapi kualiti dan struktur data lemah
  • AI dibincang di bilik mesyuarat, tapi nurse di wad tak rasa manfaatnya

Vanessa jelaskan satu perkara yang sangat relevan untuk konteks Malaysia:

Fokus terlalu berat kepada EMR/HRP sebagai projek besar, tapi jabatan digitalisasi pada kelajuan berbeza. Hasilnya, sistem berjalan selari, bukan betul-betul bersambung.

Dalam hospital swasta tempatan, saya selalu nampak corak ini:

  • Radiologi dah PACS dan AI imaging
  • Kardiologi guna sistem tersendiri
  • Telemedicine platform berasingan
  • EMR pusat tak terima data automatik dari peranti

Akhirnya, EMR jadi sistem rekod, bukan sistem kerja. Bila ini berlaku, AI untuk triage, ramalan risiko, atau pemantauan jauh akan tersekat, sebab data asas tak bersih, tak lengkap, dan tak masa nyata (real-time).

Apa implikasi kepada AI di hospital swasta?

Jika data pesakit:

  • dimasukkan secara manual,
  • tak konsisten antara jabatan,
  • dan tak ikut format boleh dibaca mesin,

maka model AI untuk:

  • ramal risiko readmission,
  • bagi cadangan rawatan peribadi,
  • atau automasi triage telemedicine,

akan beri output yang lemah, atau terpaksa bergantung kepada integrasi yang rumit dan mahal.

Kesimpulan terus-terang:

Kalau asas data bersepah, beli AI mahal hanya tambah frustrasi, bukan tambah nilai.

2. Prinsip Connected Care: Bukan Teknologi Dulu, Tapi Kes Penggunaan

Vanessa tekankan satu soalan ringkas yang ramai hospital tak tanya cukup awal:

“Untuk kegunaan apa?”

Hospital sangat mudah terpesona dengan istilah seperti AI, remote monitoring, atau standard komunikasi baharu. Tetapi tanpa use case yang jelas dan terukur, projek akan jadi:

  • sukar dilaksanakan,
  • susah diterima staf,
  • dan akhirnya terbiar sebagai "pilot project".

Cara fikir yang lebih tepat untuk hospital swasta Malaysia

Sebelum bercakap tentang:

  • AI triage untuk telemedicine
  • chatbot pintar untuk pertanyaan pesakit
  • predictive analytics untuk ICU

jawab dulu tiga soalan ini:

  1. Masalah kerja harian apa yang paling sakit sekarang?
    Contoh: nurse habis masa 1–2 jam setiap syif hanya untuk dokumentasi.

  2. Siapa pemilik workflow tersebut?
    Jururawat? Pegawai rekod? Doktor on-call?

  3. Apa metrik kejayaan yang senang diukur?

    • Masa dokumentasi turun 30%
    • Masa menunggu konsultasi telemedicine turun 20 minit
    • Fall rate di wad neurologi turun 40%

Bila use case jelas, connected care bukan lagi konsep kabur, tapi jadi cara praktikal untuk:

  • menyalurkan data daripada peranti, pesakit, dan staf,
  • ke EMR dan sistem AI,
  • kembali semula sebagai tindakan yang mudah difahami di lapangan.

3. Kajian Kes Belanda: Dari Smart Bed Kepada Workflow Yang Disukai Nurse

Satu contoh yang Vanessa kongsikan sangat sesuai dijadikan rujukan untuk hospital swasta di sini.

Apa yang mereka buat di Elkerliek Hospital?

  • Mereka gunakan smart bed Baxter yang bersambung dengan satu platform integrasi bernama DeviceBridge.
  • DeviceBridge sambungkan data katil terus ke:
    • sistem alert mudah alih hospital, dan
    • sistem rekod pesakit.
  • Setiap kali pesakit stroke bergerak dalam cara yang menunjukkan risiko jatuh, nurse terima alert terus di telefon dengan nombor bilik.

Perkara penting di sini bukan nama produk, tetapi pendekatan:

  • Mereka tak mula dengan AI complex.
    Mereka mula dengan automation yang sangat jelas nilainya: kurangkan risiko jatuh, selamatkan masa nurse.
  • Mereka guna sistem yang hospital sudah ada (mobile alerting), bukan paksa staf belajar platform baharu yang kompleks.
  • Workflow sangat mudah: “Bila telefon berbunyi, pergi ke bilik X sebab pesakit Y berisiko jatuh”.

Vanessa kata projek itu "dipeluk dari hari pertama". Itu petanda utama bahawa projek digital ini selari dengan realiti kerja klinikal, bukan hanya cantik atas kertas.

Apa pengajarannya untuk hospital swasta Malaysia?

  1. Mulakan dengan satu jabatan dan satu masalah konkrit
    Contoh: wad stroke, ICU, onkologi harian.

  2. Gunakan infrastruktur sedia ada sejauh mungkin
    Kalau nurse sudah biasa dengan telefon mudah alih untuk on-call, jangan paksa mereka buka 3 sistem baru hanya untuk baca alert.

  3. Biarkan automation bekerja di belakang tabir
    Jururawat tak perlu tahu istilah SDC atau HL7; mereka cuma perlu nampak alert yang konsisten dan tepat masa.

  4. Dokumentasi automatik sebagai bonus
    Bila data dari peranti masuk automatik ke EMR, anda bukan saja menjimatkan masa, tapi juga membina asas data berkualiti tinggi untuk AI masa depan.

4. Dari Data Manual Ke Data Bersedia-AI: Asas Yang Hospital Tak Boleh Abaikan

Realiti yang Vanessa tekankan sangat selari dengan cabaran di hospital swasta Malaysia:

“Kalau data tak lengkap atau dimasukkan secara manual dengan risiko ralat, sukar untuk bergerak ke langkah seterusnya.”

4.1 Masalah tipikal yang bunuh potensi AI

Dalam banyak projek, saya nampak corak ini berulang:

  • Vital sign dicatat atas kertas, kemudian dimasukkan lewat ke sistem
    → AI tak boleh buat ramalan masa nyata.
  • Format data tak seragam antara jabatan
    → model perlu "dibetulkan" dengan banyak kerja ETL, mahal dan lambat.
  • Field EMR diisi bercampur campur (teks bebas, singkatan berbeza)
    → data sukar dibaca mesin untuk analitik atau decision support.

4.2 Apakah rupa data yang “AI-ready” untuk hospital swasta?

Data yang mesra AI biasanya ada ciri berikut:

  • Ditangkap secara automatik daripada:

    • monitor vital,
    • pam infusi,
    • ventilator,
    • katil pintar,
    • peranti rumah untuk telemedicine (BP monitor, glucometer, pulse oximeter).

  • Distandardkan mengikut struktur yang tetap
    contohnya: format tarikh, unit bacaan, kod diagnosis.

  • Linked kepada pesakit dan episod rawatan yang jelas
    bukan hanya “nota am” yang sukar dipadankan.

Bila asas ini kukuh, barulah projek AI seperti:

  • triage automatik untuk kes telemedicine,
  • pengesanan awal sepsis atau dekompensasi di ICU,
  • cadangan rawatan peribadi berdasarkan pola data,

jadi praktikal dan boleh dipertahankan dari sudut klinikal dan kewangan.

5. Rangka Tindakan Praktikal Untuk Hospital Swasta Malaysia

Kalau anda pengarah hospital, CIO, CMO, atau ketua projek AI, ini rangka kerja praktikal yang saya cadangkan berasaskan pandangan Vanessa dan pengalaman implementasi di lapangan.

Langkah 1: Pilih 1–2 workflow teras, bukan 20 projek kecil

Contoh target 2026–2027:

  • Workflow 1 – Telemedicine & triage AI
    Fokus kepada: saringan awal, keutamaan temujanji, alert jika risiko tinggi.

  • Workflow 2 – Pemantauan pesakit dalam wad (bedside monitoring)
    Fokus kepada: automation vital sign ke EMR, alert awal untuk Deteriorating Patient.

Pilih workflow yang:

  • frekuensinya tinggi (ramai pesakit terlibat),
  • bebankan staf dengan kerja manual,
  • dan ada impak jelas pada keselamatan pesakit atau pengalaman pelanggan.

Langkah 2: Audit data & integrasi – jujur dengan realiti

Sebelum beli AI, buat audit ringkas:

  • Peratus bacaan vital yang masuk automatik vs manual
  • Berapa sistem yang staf perlu buka untuk satu pesakit?
  • Adakah semua jabatan utama sudah di dalam EMR, atau masih hibrid kertas-digital?

Di sini, konsep seperti DeviceBridge atau middleware lain sangat penting: lapisan integrasi yang menyambung peranti, EMR, dan sistem alert tanpa perlu bina integrasi custom satu persatu.

Langkah 3: Automasi dokumentasi dahulu, AI kemudian

Pendekatan yang lebih bijak untuk 12–18 bulan pertama:

  1. Pastikan peranti klinikal utama hantar data terus ke EMR.

    • Kurangkan salinan berganda.
    • Kualiti data meningkat.
    • Masa nurse untuk pesakit bertambah.

  2. Gunakan automation untuk elak kerja remeh seperti:

    • menyalin bacaan tekanan darah,
    • menyalin jumlah infusi,
    • memasukkan output urin secara manual.

  3. Bila staf sudah nampak manfaat, baru kenalkan modul AI yang guna data sama untuk:

    • cadangan intervensi awal,
    • peringatan susulan,
    • ramalan risiko.

Langkah 4: Ukur, buktikan, dan skala

Untuk yakinkan Lembaga Pengarah supaya terus melabur dalam AI dan connected care, anda perlukan angka yang jelas, contohnya:

  • Penjimatan masa dokumentasi per shift
  • Pengurangan fall rate, readmission, atau insiden klinikal tertentu
  • Peningkatan bilangan konsultasi telemedicine yang diproses tanpa tambah staf tambahan

Bila satu jabatan berjaya, barulah skala ke jabatan lain dengan pendekatan sama: workflow jelas → integrasi → automasi → AI.

6. Kenapa Kepimpinan Connected Care Jadi Senjata Strategik Hospital Swasta

Ada satu benang merah dalam semua pandangan Vanessa: kepimpinan digital yang faham klinikal + data + operasi.

Hospital swasta yang serius tentang AI perlukan seseorang (atau satu pasukan) yang:

  • boleh bercakap bahasa doktor dan jururawat,
  • faham batasan dan keperluan IT,
  • dan berani kata “tidak dulu” kepada projek AI yang belum ada asas data.

Dalam siri "AI in Healthcare (Private Hospitals & Health Providers)" ini, coraknya jelas:

  • AI dalam medical imaging hanya berkesan kalau pipeline data radiologi kemas.
  • AI dalam patient triage hanya berguna kalau data klinikal masuk masa nyata, bukan hujung syif.
  • AI untuk workflow optimization hanya boleh buat beza jika workflow itu sendiri difahami dan dipetakan dengan jujur.

Connected care ialah jambatan antara semua ini. Ia bukan hanya tentang peranti pintar, tapi cara strategi, data dan workflow berpadu.

Bagi hospital swasta di Malaysia yang bersaing atas kualiti, kelajuan dan pengalaman pesakit, saya berani kata:

Pelaburan AI tanpa strategi connected care yang kukuh ibarat bina menara di atas pasir.
Pelaburan connected care yang baik pula menjadikan setiap ringgit AI anda jauh lebih berbaloi.

Sekiranya anda sedang merancang pelan AI 2026 hospital, soalan yang patut berada di meja mesyuarat seterusnya ialah:

  • "Workflow mana yang kita boleh automasi supaya nurse dan doktor terus rasa perbezaan?"
  • "Apa langkah konkrit untuk jadikan data kita benar-benar bersedia untuk AI?"

Bila jawapan kepada dua soalan ini jelas, barulah AI dalam telemedicine, triage, imaging dan pengoptimuman hospital jadi sesuatu yang realistik – bukan sekadar slogan pemasaran.