AI & Connected Care: Strategi Pintar Untuk Hospital Swasta

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

AI hebat takkan berbaloi jika data dan workflow hospital rapuh. Bagaimana pemimpin digital seperti Vanessa Counaert membina asas connected care yang relevan untuk hospital swasta Malaysia.

AI healthcareconnected carehospital swasta Malaysiarekod kesihatan elektronikautomasi klinikalpengalaman pesakit premium
Share:

AI & Connected Care: Strategi Pintar Untuk Hospital Swasta

Pada 2025, kajian eHealth Eropah melaporkan purata skor kematangan digital 83% dan 23 daripada 27 negara EU sudah memberi 80–100% rakyat akses digital kepada data kesihatan mereka. Namun ramai pemimpin hospital di sana mengakui satu hakikat yang agak pahit: sistem sudah digital, tetapi kerja harian staf masih rasa berat dan berulang.

Reality check ini sangat dekat dengan apa yang sedang berlaku di hospital swasta di Malaysia. Bajet AI dan teknologi kesihatan makin besar, tetapi jika asas data dan workflow masih bercelaru, ROI akan perlahan dan staf akan cepat penat. Di sinilah pengalaman Vanessa Counaert, Head of Connected Care untuk Eropah Barat di Baxter, sangat relevan sebagai cermin dan panduan.

Dalam artikel ini, saya gabungkan idea utama Vanessa dengan konteks hospital swasta Malaysia: bagaimana connected care, automasi dan AI boleh benar‑benar mengurangkan beban admin, mengukuhkan keselamatan pesakit, dan pada masa sama menaikkan nilai komersial hospital premium.

1. Masalah Sebenar Bukan Kurang AI, Tetapi Data & Workflow Yang Rapuh

Isu utama yang Vanessa tekankan sangat jelas: akses data tidak sama dengan integrasi data.

Di Eropah, EMR dan EHR sudah meluas. Di Malaysia, banyak hospital swasta juga sudah gunakan EMR, sistem HIS, LIS, PACS dan pelbagai portal pesakit. Tetapi jika:

  • Setiap jabatan digitalkan pada masa dan vendor berbeza
  • Sistem ICU, ward, farmasi dan billing tidak benar‑benar bercakap antara satu sama lain
  • Staf masih perlu salin data dari skrin ke skrin, atau tulis dulu atas kertas

…maka EMR itu hanya menjadi “digital notebook”, bukan enjin klinikal dan operasi.

Inilah yang Vanessa panggil sebagai “dual reality”:

Aspirasi AI dan analitik tinggi, tetapi infrastruktur data dan workflow masih tahap asas.

Untuk hospital swasta yang sedang agresif melabur dalam AI – dari AI imaging, chatbot triage, sehingga personalised treatment – ini membawa satu mesej keras: jika asas data tidak konsisten, mahal mana pun sistem AI, hasilnya akan mengecewakan.

Apa maksud “asas data” untuk hospital swasta?

Tiga perkara minima yang patut wujud sebelum bercakap tentang AI yang canggih:

  1. Data terkumpul secara automatik

    • Bacaan vital dari monitor pesakit, infusion pump, ventilator dan smart bed mengalir terus ke EMR tanpa input manual.

  2. Struktur data seragam

    • Medan data standard (contoh: tekanan darah, skor kesakitan, diagnosis utama) sama format di seluruh hospital, bukan bergantung kepada gaya individu.

  3. Workflow klinikal jelas dan terdokumen

    • Contohnya proses pencegahan jatuh, pengurusan sepsis, discharge planning – semua ada langkah jelas, dan teknologi menyokong langkah itu, bukan menyusahkan.

Kalau tiga asas ini belum stabil, projek AI besar selalunya jadi POC yang cantik di slide, tetapi sukar berjaya di lantai ward.

2. Dari “Digital Untuk Rekod” Kepada “Digital Untuk Penjagaan”

Vanessa sangat lantang tentang satu perkara: digitisasi yang hanya fokus pada dokumentasi akan memenatkan staf dan tidak memuaskan pesakit.

Ramai jururawat dan doktor mengadu sistem baharu buat mereka:

  • Klik lebih banyak
  • Tulis perkara sama di beberapa tempat
  • Kurang masa bersama pesakit kerana sibuk depan skrin

Bagi hospital swasta, ini bukan sahaja isu kepuasan staf, tetapi isu pengalaman pesakit (patient experience). Pesakit kategori premium di Malaysia membayar lebih untuk:

  • Masa doktor yang berkualiti
  • Respons jururawat yang pantas
  • Rasa dijaga secara peribadi

Jika teknologi membuat staf kurang hadir secara fizikal dan emosi, jenama hospital akan terjejas.

Prinsip yang hospital swasta perlu pegang

Saya suka cara Vanessa rangkumkan matlamat connected care:

“Digitalisation harus kurangkan kerja rutin, bukan tambah. Kalau beban admin naik, kita buat sesuatu yang salah.”

Bagi saya, setiap projek AI dan digital di hospital swasta sepatutnya diuji dengan tiga soalan mudah sebelum dilaksana:

  1. Adakah ini mengurangkan kerja tulis/klik staf?
  2. Adakah ini memberi maklumat yang lebih cepat dan jelas untuk keputusan klinikal?
  3. Adakah ini memendekkan masa menunggu atau meningkatkan rasa selamat pesakit?

Jika jawapannya “tidak jelas” untuk dua daripada tiga, projek itu patut diperkemaskan sebelum diteruskan.

3. Pengajaran Penting Dari Kes Belanda: Fokus Pada Satu Workflow Kritikal

Satu contoh praktikal yang Vanessa kongsi datang dari sebuah hospital di Belanda, Elkerliek Hospital. Mereka menggunakan smart bed Baxter yang disambungkan kepada platform integrasi DeviceBridge dan sistem mobile alert hospital.

Workflow mereka sangat spesifik:

  • Pesakit strok di wad neurologi mempunyai risiko jatuh yang tinggi.
  • Smart bed memantau pergerakan tertentu yang menunjukkan potensi jatuh.
  • Bila pola pergerakan itu dikesan, alert terus dihantar ke telefon jururawat dengan nombor bilik pesakit.
  • Jururawat tidak perlu semak monitor di kaunter; mereka terus bertindak di bedside.

Tiada AI model kompleks yang glamour disebut. Yang ada cuma:

  • Data automatik dari katil
  • Integrasi dengan sistem notifikasi mudah alih
  • Workflow klinikal yang jelas dan relevan

Menurut Vanessa, projek ini “dipeluk dari hari pertama” oleh jururawat kerana ia menyentuh masalah paling besar dalam rutin mereka: kegagalan mencegah jatuh walaupun mereka cuba sedaya upaya.

Bagaimana hospital swasta di Malaysia boleh adaptasi pendekatan ini?

Untuk hospital swasta, terutama yang menawarkan premium care, saya rasa pendekatan “well‑chosen workflow” ini jauh lebih bijak daripada obses terus kepada AI besar.

Contoh workflow sasaran yang sangat sesuai di Malaysia:

  1. Pencegahan jatuh di wad geriatrik dan medical ward
    • Integrasi smart bed, sensor pintu, dan sistem alert mobile.
  2. Pengurusan early warning score (MEWS/NEWS)
    • Vital signs dari monitor automatik mengira skor secara real‑time, dengan alert ke pasukan rapid response.
  3. Pemantauan pesakit pasca pembedahan
    • Data infusion pump, saturasi oksigen dan skor sakit direkod automatik ke EMR dan dashboard bed management.
  4. Pengurusan pesakit kronik dengan telemedicine
    • Data glukosa, tekanan darah atau berat badan dari rumah masuk ke platform pemantauan jauh, dengan triage AI untuk menentukan siapa patut dihubungi dahulu.

Setiap satu workflow ini boleh dimulakan tanpa AI sophistikated pun, hanya dengan automasi data dan integrasi sistem. Tetapi, ia secara automatik mewujudkan “data foundation” yang bersih, terstruktur dan sedia untuk dimasukkan AI kemudian.

4. Asas AI Hospital Swasta: Automasi Di Bedside, Bukan Hanya Di Bilik Mesyuarat

Ramai hospital bermula projek AI dari bilik mesyuarat: pilih vendor, pilih model, demo cantik. Sebenarnya, saya lebih yakin dengan pendekatan Vanessa: mulakan di bedside dengan automasi yang sangat membumi.

Kenapa automasi bedside begitu kritikal untuk AI?

  1. Data yang tepat dan konsisten

    • Jika vital signs, input output, dan event klinikal direkod secara automatik, varians dan ralat catatan akan turun mendadak.
    • Model AI untuk ramalan sepsis, kegagalan organ atau risiko kemasukan ICU perlukan data seperti ini.

  2. Kekerapan data yang tinggi

    • AI bekerja lebih baik dengan data granular (setiap minit/jam), bukan hanya catatan manual setiap 4 jam.

  3. Kualiti audit trail

    • Bila data datang terus dari peranti, sistem boleh jejaki timestamp, ID peranti, dan lokasi. Ini penting untuk analitik kualiti dan keselamatan.

Contoh pipeline praktikal untuk hospital swasta

Bayangkan satu hospital swasta di Lembah Klang mahu gunakan AI untuk ramalan kemerosotan klinikal pesakit wad medikal.

Langkah realistik yang saya cadangkan:

  1. Fasa 1 – Automasi & integrasi

    • Sambungkan monitor pesakit, infusion pump, dan smart bed kepada EMR melalui lapisan integrasi seperti “DeviceBridge”-style.
    • Pastikan semua bacaan vital masuk secara automatik dan dipaparkan dalam bentuk trend.

  2. Fasa 2 – Standardisasi dokumentasi

    • Selaraskan template dokumentasi jururawat dan doktor supaya diagnosis, skor klinikal dan tindakan utama dalam format boleh dibaca mesin.

  3. Fasa 3 – Analitik tanpa AI dulu

    • Gunakan data itu untuk dashboard ringkas: siapa paling tidak stabil, siapa kerap keluar masuk ICU, trend length of stay.

  4. Fasa 4 – AI use case yang jelas

    • Bila data sudah stabil, barulah pilih model AI yang menjawab soalan spesifik: “Siapa 24 jam lagi berisiko kemasukan ICU?” atau “Siapa berisiko readmission 7 hari?”

Ini sama dengan mesej Vanessa: jangan lompat kepada AI sebelum asas workflow dan data benar‑benar kukuh.

5. Strategi Praktikal Untuk Pemimpin Hospital Swasta Di Malaysia

Bagi CEO, CMO, CN dan CIO hospital swasta yang serius tentang AI dan connected care, saya akan ringkaskan beberapa langkah praktikal berpandukan pengalaman Eropah dan realiti Malaysia.

1) Pilih 1–2 use case yang sangat tajam

Jangan mula dengan 10 projek. Pilih satu atau dua yang:

  • Jelas menjejaskan keselamatan atau pengalaman pesakit (contoh: jatuh, sepsis, masa tunggu di ED)
  • Melibatkan beberapa jabatan, supaya integrasi sistem ada nilai
  • Boleh diukur dalam 6–12 bulan (contoh: pengurangan jatuh 30%, pengurangan masa dokumentasi jururawat 20%)

2) Bentuk pasukan klinikal + IT + operasi

AI dalam healthcare bukan projek IT semata‑mata. Untuk setiap projek:

  • Doktor & jururawat: tentukan workflow sebenar, titik sakit, dan apa maksud “berjaya” dari sudut klinikal.
  • IT & data: urus integrasi sistem, kualiti data, keselamatan siber.
  • Operasi & kewangan: ukur ROI, impak kepada produktiviti dan kapasiti katil.

3) Obses pada beban kerja jururawat

Jika satu projek dikatakan “AI hebat” tetapi jururawat atau MO perlu:

  • Klik lebih banyak
  • Isi borang tambahan
  • Masuk data yang sebelum ini tidak wujud dalam workflow

…saya akan persoalkan projek itu. Contoh paling mantap ialah automasi vital signs, integrasi peranti dan notifikasi mobile yang menggantikan kerja tulis tangan dan semak whiteboard.

4) Fikir jangka panjang tentang data governance

Hospital swasta di Malaysia sudah mula memikirkan model bisnes baharu berasaskan data dan AI. Tetapi tanpa polisi yang jelas tentang:

  • Siapa pemilik data klinikal
  • Bagaimana data dinyahidentiti dan digunakan untuk model AI
  • Bagaimana audit dan bias AI dipantau

…risiko reputasi dan undang‑undang boleh menenggelamkan segala manfaat komersial.

6. Menuju 2026: Connected Care Sebagai Asas AI Premium Care

AI dalam healthcare sering dipromosikan sebagai sesuatu yang spektakular: bacaan CT scan, chatbot, diagnosis awal. Sebenarnya, AI yang paling memberi impak kepada hospital swasta bermula dengan kerja asas yang nampak “boring” – integrasi peranti, standardisasi data, automasi dokumentasi.

Vanessa Counaert menunjukkan melalui pengalaman di Eropah bahawa hospital yang menang bukan hospital yang paling awal membeli AI, tetapi hospital yang paling tekun membina data foundation dan workflow yang jelas, satu demi satu.

Bagi hospital swasta di Malaysia yang bersaing dalam segmen premium, ini bukan sekadar isu teknologi. Ini adalah strategi jenama:

  • Pesakit rasa lebih selamat kerana jatuh berkurang, deterioration dikesan awal.
  • Doktor dan jururawat lebih tenang kerana kurang dibebankan kerja manual.
  • Pengurusan lebih yakin kerana pelaburan AI disokong data yang bersih dan boleh dipercayai.

Soalnya sekarang, bukannya “hospital anda sudah ada AI atau belum?”, tetapi:

Adakah data di bedside pesakit anda sudah cukup automatik, konsisten dan terhubung untuk menyokong AI yang anda mahukan tahun depan?

Jika jawapannya belum, inilah masa yang tepat – sebelum 2026 bermula – untuk memilih satu workflow kritikal, perkemaskan integrasi, dan jadikan connected care sebagai batu asas strategi AI hospital anda.