UK sedang memodenkan EPR, ePMA dan PACS mereka. Inilah pelan asas yang hospital swasta Malaysia boleh guna untuk membina strategi AI kesihatan 24–36 bulan seterusnya.
AI & Hospital Digital: Apa Yang Malaysia Boleh Belajar dari UK
Pada 2025, kerajaan UK melabur berbilion pound untuk pendigitan hospital, termasuk sistem rekod pesakit elektronik (EPR), e-prescribing, pengurusan ubat digital dan perkongsian imej radiologi berasaskan awan. Dalam satu bulan sahaja, beberapa kontrak besar dimuktamadkan dan beberapa sistem utama mula beroperasi.
Ini bukan sekadar berita luar negara. Ini sebenarnya cermin kepada apa yang bakal berlaku – dan sedang berlaku – di hospital swasta di Malaysia. Bila UK menggerakkan EPR, ePMA dan portal PACS awan, sebenarnya mereka sedang menyediakan "jalan raya data" untuk AI: dari triage pesakit, telemedicine, sehinggalah perancangan rawatan peribadi.
Dalam siri AI in Healthcare (Private Hospitals & Health Providers) ini, saya nak kupas bagaimana beberapa projek digital di NHS UK boleh diterjemahkan kepada strategi praktikal untuk hospital swasta Malaysia yang serius mahu melabur dalam AI kesihatan.
1. Rekod Pesakit Elektronik: Asas Semua Inisiatif AI Klinik
Inti utama laporan bulanan Digital Health ialah pelancaran EPR di beberapa hospital UK. Ini bukan projek kosmetik; ini syarat minimum sebelum AI boleh beri impak klinikal yang nyata.
Di UK:
- Queen Victoria Hospital melancarkan EPR pertama mereka (Sunrise, oleh Altera Digital Health), menggantikan hampir semua dokumen kertas.
- Barking, Havering and Redbridge University Hospitals menjadi hospital akut terakhir di London yang "go live" dengan EPR Oracle Health Millennium, menjadikan semua hospital akut London kini digital.
Apa kaitan dengan hospital swasta di Malaysia?
Untuk AI berfungsi dengan baik – sama ada untuk clinical decision support, triage pesakit, atau perancangan rawatan onkologi – data perlu:
- Konsisten (format dan struktur seragam)
- Boleh diakses (oleh doktor, jururawat, farmasi, radiologi, pentadbiran)
- Lengkap (ubat, alergi, keputusan ujian, nota klinikal, vital signs)
EPR yang matang ialah:
"Platform data klinikal" di mana semua algoritma AI boleh beroperasi dengan selamat dan terkawal.
Tanpa EPR, AI hanya akan jadi projek "pilot" terasing: satu sistem untuk radiologi, satu lagi untuk kardiologi, dan akhirnya staff terpaksa buka 7–8 skrin berbeza.
Apa tindakan praktikal untuk hospital swasta?
-
Jelas tentang peranan EPR dalam strategi AI
Bila menilai vendor HIS/EPR, tanya secara spesifik:- Bagaimana sistem ini menyokong integrasi AI untuk imaging, triage, atau predictive analytics?
- Adakah mereka guna standard seperti HL7 FHIR, DICOM, SNOMED CT?
-
Rancang fasa data lebih awal
Jangan tunggu EPR stabil 3–4 tahun baru fikir AI. Mulakan:- Pelan data quality (coding diagnosis, ubat, prosedur) dari hari pertama
- Governance data: siapa boleh akses apa, dan bagaimana audit dilakukan
-
Fokus kepada pengalaman klinikal
Di UK, banyak laporan menunjukkan latihan EPR yang terhad boleh menjejaskan keselamatan pesakit. Hospital swasta Malaysia tak boleh ulang silap yang sama. Bajetkan:- Latihan lanjutan, bukan sekadar "go live" training 2 hari
- Super user di setiap unit yang faham klinik dan digital
2. ePMA & Pengurusan Ubat Digital: Laluan Pantas ke AI Keselamatan Ubat
Satu lagi trend jelas dalam laporan tersebut ialah penekanan kepada pengurusan ubat digital:
- Velindre University NHS Trust memilih sistem Better ePMA (electronic prescribing and medicines administration) untuk menggantikan preskripsi kertas menjelang 09/2026.
- North West Ambulance Service pula memodenkan pengurusan stok ubat dengan platform awan dan sistem penjejakan preskripsi.
Kenapa ini penting? Kerana ubat ialah salah satu kawasan di mana AI boleh kurangkan risiko dengan cepat:
- Semakan interaksi ubat yang kompleks
- Alert dos berisiko mengikut umur, berat, fungsi ginjal
- Ramalan risiko adverse drug events berdasarkan profil pesakit
Pelajaran untuk hospital swasta Malaysia
Banyak hospital swasta di sini sudah ada modul farmasi dalam HIS, tapi masih:
- Preskripsi ditulis secara ringkas dan tidak distandardkan
- Rekonsiliasi ubat semasa masuk dan keluar wad tak konsisten
- Data ubat tidak dikodkan secara seragam (contoh: nama generik vs brand bercampur)
Jika hospital bercadang menggunakan AI medication safety, data ubat perlu jauh lebih teratur.
Apa yang hospital boleh buat sekarang
-
Naik taraf kepada ePMA penuh
Bukan sekadar preskripsi elektronik di farmasi, tapi:- Doktor preskripsi dalam sistem di wad/klinik
- Jururawat rekod pemberian ubat secara elektronik, masa sebenar
-
Standardkan kamus ubat
Gunakan satu sumber rujukan ubat nasional atau antarabangsa dan tetapkan polisi:- Semua ubat mesti di-prescribe berdasarkan kamus ini
- Brand name hanya ditambah sebagai maklumat tambahan
-
Gunakan AI sebagai lapisan tambahan, bukan pengganti
AI boleh bantu beri cadangan dos, semak interaksi, atau beri "sepsis treatment bundle" cadangan. Tapi:- Keputusan akhir kekal pada doktor
- Semua cadangan AI perlu boleh diaudit (jelas dari mana data dan logiknya)
3. PACS Awan & Imej Radiologi: Tapak Terbaik Untuk AI Imaging
Di UK, Greater Manchester Diagnostics Network sedang menaik taraf portal PACS awan untuk membolehkan hospital dalam rangkaian berkongsi imej radiologi dengan lebih cepat menjelang awal 2026.
Tujuan mereka jelas:
- Mempercepatkan keputusan ujian
- Memudahkan pesakit dipindahkan antara hospital tanpa bawa CD atau filem
- Menyokong kolaborasi diagnostik merentasi beberapa hospital
Bila radiologi beralih ke awan, ini membuka satu pintu besar untuk AI medical imaging:
- AI boleh analisis CT, MRI, X-ray dan mamogram secara near real-time
- Model AI boleh "scale" ke beberapa hospital tanpa pemasangan server besar di setiap lokasi
- Dataset imej boleh digunakan untuk model localised mengikut populasi serantau
Bagaimana hospital swasta Malaysia boleh manfaatkan trend ini
Banyak hospital swasta di Lembah Klang, JB dan Pulau Pinang sudah ada PACS, tetapi:
- Sistem masih on-premise dan silo per hospital
- Integrasi dengan vendor AI imaging tidak konsisten
- Doktor luar (contoh: panel radiologist luar negara) sukar akses imej secara selamat
Langkah strategik untuk 2–3 tahun akan datang
-
Bergerak ke PACS/enterprise imaging berasaskan awan atau hibrid
Ini memudahkan integrasi AI dan tele-radiologi, di samping:- Mengurangkan kebergantungan kepada hardware di tapak
- Memudahkan disaster recovery dan business continuity
-
Pilih vendor PACS yang mesra AI
Tanya soalan seperti:- Adakah mereka menyokong integrasi dengan beberapa vendor AI (bukan hanya satu)?
- Bagaimana aliran kerja AI: pre-read, second read, atau triage priority list?
-
Fokus kepada kes guna yang beri pulangan pantas
Contohnya:- AI untuk CT otak stroke: prioritisasi kes yang perlu thrombolysis cepat
- AI untuk mamogram: double reading bantuan AI bagi mengurangkan recall rate
4. Dari UK ke Malaysia: Di Mana AI Paling Cepat Beri Nilai untuk Hospital Swasta?
Kalau kita lihat secara keseluruhan, projek-projek di UK ini sebenarnya menjawab tiga persoalan besar yang sama juga timbul di Malaysia:
- Bagaimana nak kurangkan beban kerja doktor & jururawat?
- Bagaimana nak tingkatkan keselamatan pesakit tanpa menambah kos yang melampau?
- Bagaimana nak jadikan pelaburan digital/AI selari dengan sasaran bisnes hospital swasta?
Kawasan fokus yang memberi kesan cepat
Berdasarkan corak di UK dan pengalaman hospital yang agresif dalam AI di rantau ini, ada beberapa "quick win" yang saya nampak untuk hospital swasta Malaysia:
-
AI dalam triage dan telemedicine
- Chatbot triage berintegrasi dengan EPR untuk saringan awal
- Ringkasan automatik konsultasi video (AI note-taking) untuk jimat masa doktor
-
AI workflow optimisation
- Ramalan kesesakan di ED dan OT slot menggunakan data sejarah
- Penjadualan automatik staf dan bilik berdasarkan pola permintaan
-
AI perancangan rawatan peribadi
- Onkologi: cadangan regimen berdasarkan protokol antarabangsa dan ciri pesakit
- Penyakit kronik: "risk scoring" pesakit yang cenderung dekompensasi, supaya nurse navigator boleh hubungi awal
Semua ini hanya masuk akal kalau asas digital (EPR, ePMA, PACS, integrasi ambulance/prihospital) kukuh. Di UK, kontrak yang dilaporkan bukan projek AI secara terus, tetapi infrastruktur yang membolehkan AI berkembang dengan terkawal.
"Tanpa jalan raya digital yang kukuh, AI akan jadi seperti kereta laju yang tersekat di lorong kecil kampung."
5. Bagaimana Hospital Swasta Boleh Rangka Pelan 24–36 Bulan
Bagi pengurusan hospital swasta yang sedang merancang bajet 2026–2028, berikut rangka kerja ringkas yang selari dengan trend UK tadi:
1. Tetapkan visi jelas: AI untuk apa?
- Kurangkan turnaround time radiologi 30–40%?
- Kurangkan medication error terlapor 50%?
- Tingkatkan volum telemedicine 3x tanpa tambah doktor sepenuh masa?
Sasaran yang jelas akan menentukan sama ada perlu utamakan EPR, ePMA, PACS, atau triage AI dahulu.
2. Peta projek asas digital kepada projek AI
Contoh peta 3 tahun:
-
Tahun 1:
- Go-live/naik taraf EPR & ePMA di wad kritikal
- Standardkan data ubat, diagnosis, prosedur
-
Tahun 2:
- Implement AI imaging untuk 1–2 modaliti utama
- AI triage untuk telemedicine/klinik GP berpanel
-
Tahun 3:
- Advanced predictive analytics (readmission risk, length of stay)
- Personalised care plan untuk pesakit kronik
3. Jangan abaikan faktor manusia
UK sudah mula melihat kesan negatif bila latihan EPR tidak mencukupi. Hospital swasta di Malaysia yang lebih lean dari segi staf sebenarnya lebih berisiko jika perubahan dibuat terlalu cepat tanpa sokongan:
- Wujudkan program clinical digital champions di setiap hospital
- Beri masa adaptasi yang realistik, bukan hanya KPI sistem "go live on time"
- Ukur kepuasan pengguna (doktor, jururawat, farmasi) secara berkala
Penutup: Masa AI Hospital Swasta Malaysia Sedang Bermula
Laporan kontrak dan go live di UK kelihatan teknikal, tetapi mesej utamanya jelas:
Negara yang serius tentang AI dalam kesihatan sedang membina asas digital mereka sekarang, bukan bila AI sudah matang sepenuhnya.
Untuk hospital swasta Malaysia yang mahu kekal kompetitif, terutama di kalangan pesakit antarabangsa dan segmen premium, pelaburan dalam EPR, ePMA, PACS awan dan pengurusan inventori ubat digital bukan lagi soalan "perlu atau tidak", tetapi "ikut fasa mana dahulu".
Langkah seterusnya terserah kepada anda:
- Adakah pelan 24–36 bulan hospital sudah jelas tentang bagaimana dan di mana AI akan digunakan?
- Adakah sistem digital yang ada hari ini cukup matang untuk menyokong projek AI yang anda mahukan esok?
Jika jawapannya belum yakin, pengalaman UK yang kita bincang di sini ialah pelan kasar yang sangat berguna untuk disesuaikan dengan konteks Malaysia. AI dalam healthcare bukan cerita masa depan; ia sedang dibentuk oleh keputusan kontrak dan projek digital yang dibuat hari ini.