AI & Reka Bentuk Termal BEV: Pengajaran Untuk Hospital

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

Apa yang kita boleh belajar daripada thermal management BEV untuk membina hospital swasta berasaskan AI yang lebih stabil, cekap tenaga dan bersedia hadapi krisis.

AI hospital swastathermal managementbattery electric vehiclesmart hospitalpengurusan tenagaAI in healthcare
Share:

AI, BEV dan Hospital Swasta: Persamaan Yang Ramai Terlepas Pandang

Seunit bateri kenderaan elektrik (BEV) boleh hilang sehingga 30% jarak pemanduan jika sistem pengurusan termal boros tenaga dan tak stabil. Dalam ICU, ralat kecil pada pengurusan suhu pesakit atau beban elektrik peralatan boleh jadi beza antara stabil dan krisis. Dua dunia berbeza, tapi masalah asas sama: bagaimana kawal haba dan tenaga dengan pintar menggunakan AI.

Dalam siri AI dalam Penjagaan Kesihatan (Hospital Swasta & Penyedia Kesihatan), kita banyak bercakap tentang AI untuk imejan perubatan, triage pesakit dan telemedicine. Tapi ada satu lapisan asas yang selalu dilupakan: arkitektur sistem teknikal di belakang hospital — termasuk penyejukan, elektrik, dan integrasi peralatan — yang semakin bergantung pada reka bentuk pintar berasaskan AI, sama seperti kilang automotif dan BEV moden.

Satu kertas teknikal terkini daripada University of Illinois at Urbana-Champaign, Ford Motor Company dan Kyushu University menunjukkan bagaimana mereka menggunakan pemodelan graf dan automasi reka bentuk untuk menghasilkan ratusan arkitektur sistem pengurusan termal (Thermal Management System, TMS) untuk BEV, kemudian mengoptimumkan prestasi, penggunaan tenaga dan kerumitan. Pendekatan ini sebenarnya sangat relevan untuk hospital di Malaysia yang sedang membina smart hospital dan mengintegrasikan AI dalam operasi harian.

Artikel ini mengupas:

  • Apa yang pasukan UIUC–Ford–Kyushu lakukan pada TMS BEV
  • Kenapa pendekatan itu penting untuk industri automotif dan sektor kesihatan
  • Bagaimana konsep yang sama boleh digunakan untuk AI hospital workflow, penyejukan pusat data hospital, dan pengurusan tenaga bangunan
  • Langkah praktikal untuk pasukan kejuruteraan & IT hospital swasta di Malaysia

Apa Yang Istimewa Tentang Thermal Management BEV

Reka bentuk TMS untuk BEV jauh lebih kompleks berbanding kereta petrol.

Masalah utama yang mereka cuba selesaikan ialah:

  1. Bateri sangat sensitif kepada suhu

    • Terlalu panas → risiko degradasi, keselamatan terjejas
    • Terlalu sejuk → prestasi jatuh, jarak pemanduan merosot

  2. Tiada haba pembakaran seperti enjin petrol
    Kereta petrol ada “panas percuma” dari enjin untuk pemanas kabin. BEV kena jana haba sendiri (contohnya dengan heat pump atau elemen pemanas), yang memakan tenaga bateri.

  3. Penggunaan tenaga TMS sangat mempengaruhi jarak pemanduan
    Setiap watt untuk memanaskan/menyejukkan ialah watt yang tak digunakan untuk motor pemanduan.

  4. Banyak komponen dengan keperluan suhu berbeza

    • Bateri
    • Motor dan inverter
    • Penumpang (HVAC)
    • Elektronik kuasa

Jadi, TMS BEV moden bukan sekadar satu loop penyejuk, tapi lebih kepada sistem berbilang mod dengan injap, pam, penukar haba dan sensor yang boleh dikonfigur semula mengikut keadaan:

  • Cuaca panas lembap vs sejuk kering
  • Pemanduan bandar vs lebuh raya
  • Mod cas pantas vs parkir lama

Kertas UIUC–Ford–Kyushu fokus kepada arkitektur TMS yang boleh dikonfigur semula (reconfigurable architectures) dan bagaimana untuk:

  • Menjana ratusan konfigurasi sistem secara automatik
  • Mensimulasikan prestasi setiap konfigurasi
  • Mengoptimumkan berdasarkan beberapa objektif serentak: prestasi termal, penggunaan tenaga, kerumitan

Ini sebenarnya cara berfikir yang sama seperti reka bentuk smart factory dan smart hospital berasaskan AI.

Dari BEV ke Smart Factory: Di Mana AI Masuk

Jawapan ringkas

AI menjadi penting apabila bilangan pilihan reka bentuk dan keadaan operasi terlalu banyak untuk manusia analisis secara manual. Dalam TMS BEV, pasukan penyelidik menggunakan model graf dan automasi — pendekatan yang sangat selari dengan generative design & AI untuk industri pembuatan.

Apa yang mereka buat secara teknikal

Berdasarkan abstrak kertas tersebut, aliran kerjanya lebih kurang begini:

  1. Model graf untuk arkitektur TMS

    • Komponen seperti pam, penukar haba, penyejuk, injap dimodelkan sebagai node dan edge.
    • Ini membolehkan sistem “faham” kombinasi sambungan yang sah.

  2. Penjanaan (enumeration) arkitektur secara automatik

    • Sistem menjana ratusan arkitektur TMS yang memenuhi syarat operasi tertentu (contohnya mod pemanduan, mod pengecasan, mod pemanasan kabin).
    • Mereka meneroka lebih daripada 150 urutan mod operasi, dan menapis kepada 39 arkitektur unik untuk penilaian lanjut.

  3. Model simulasi automatik dalam MATLAB Simscape

    • Untuk setiap arkitektur, model simulasi dibina secara automatik.
    • Ini membolehkan analisis transient (keadaan berubah mengikut masa) di bawah pelbagai senario.

  4. Pengoptimuman berbilang objektif

    • Objektif tipikal:
      • Kekalkan suhu bateri dalam julat selamat
      • Minimumkan penggunaan tenaga TMS
      • Kurangkan kerumitan sistem (bilangan injap, pam, kos integrasi)
    • Hasilnya ialah “peta keputusan” di mana jurutera boleh pilih arkitektur berdasarkan keutamaan: jarak maksimum, kos rendah, atau kompromi seimbang.

Walaupun kertas ini tidak menyebut AI secara eksplisit, pendekatan seperti ini sangat mudah diintegrasi dengan AI/ML:

  • AI boleh belajar daripada ribuan simulasi untuk mencadangkan arkitektur baharu yang lebih baik.
  • Model ML boleh menganggar prestasi arkitektur tanpa perlu simulasi penuh (mempercepat design space exploration).
  • Algoritma reinforcement learning boleh mencadangkan strategi kawalan TMS optimum ikut keadaan jalan & cuaca secara masa nyata.

Ini ialah cara pemikiran yang sama diperlukan dalam kilang elektronik, automotive, dan juga hospital swasta.

Apa Kaitan Dengan Hospital Swasta & AI Healthcare?

Realitinya: Hospital moden = “kilang” data dan tenaga

Hospital besar di Lembah Klang atau Pulau Pinang hari ini ada ciri yang sangat mirip dengan kilang automotif:

  • Ratusan peralatan perubatan elektronik berketepatan tinggi
  • Pusat data kecil untuk sistem HIS, PACS, AI medical imaging
  • HVAC kompleks untuk OT, ICU, farmasi dan makmal
  • Keperluan uptime hampir 24/7 tanpa ruang untuk kegagalan

Bila hospital mula melabur dalam AI untuk imejan, triage dan workflow, ada kesan sampingan yang ramai tak rancang betul-betul:

  • Beban IT & elektrik naik: GPU server untuk AI tak murah dari segi tenaga dan penyejukan.
  • Keperluan penyejukan data center meningkat: jika reka bentuk cooling tak dioptimumkan, bil elektrik melonjak dan risiko downtime meningkat.

Di sinilah pengajaran daripada TMS BEV menjadi menarik.

Analogi terus: TMS BEV ↔ Sistem Hospital

  • Bateri BEV ↔ Pusat data AI hospital, UPS dan sistem kuasa kritikal
  • Kabin penumpang ↔ Comfort pesakit & staf melalui HVAC
  • Inverter/motor ↔ Peralatan perubatan berprestasi tinggi (MRI, CT, linear accelerator)
  • TMS BEV ↔ Sistem pengurusan termal hospital + strategi kawalan tenaga

Sama seperti BEV, hospital juga perlu:

  1. Mengekalkan suhu ideal untuk peralatan dan ruang kritikal
  2. Mengurangkan penggunaan tenaga tanpa mengorbankan keselamatan pesakit
  3. Mengendalikan berbilang mod operasi: siang/malam, musim kering/musim hujan, keadaan kecemasan, beban puncak
  4. Mengurus sistem yang boleh dikonfigur semula: zon HVAC, backup chiller, genset, bateri, beban bukan kritikal

Reka bentuk manual dan intuisi jurutera sahaja tak lagi cukup bila hospital mula:

  • Menambah sayap bangunan baharu
  • Mengintegrasi lebih banyak sistem AI & IoT
  • Mengejar pensijilan hijau dan sasaran ESG

Konsep “automated architecture enumeration + multi-objective optimization” yang digunakan dalam BEV boleh diguna semula untuk:

  • Reka bentuk semula sistem cooling pusat data hospital
  • Pengoptimuman rangkaian UPS, bateri dan genset
  • Strategy load-shedding pintar semasa gangguan bekalan elektrik

Cara Praktikal Aplikasikan Pendekatan Ini Di Hospital

1. Modelkan hospital sebagai “graf” sistem teknikal

Langkah pertama yang saya selalu cadangkan kepada pasukan kejuruteraan hospital:

  • Senaraikan semua komponen utama: chiller, AHU, pam, UPS, bateri, PV (jika ada), genset, panel elektrik utama, server rack, peralatan perubatan besar.
  • Lukis sambungan sebagai graf: siapa sambung ke siapa, melalui apa, dalam zon mana.
  • Bezakan antara beban kritikal (OT, ICU, server AI) dan beban bukan kritikal (ruang pejabat, parkir, lampu landskap).

Ini nampak macam kerja asas, tapi tanpa model formal, sukar untuk:

  • Menjana senario konfigurasi semula semasa kecemasan
  • Menguji strategi kawalan automatik menggunakan simulasi atau AI

2. Jana dan nilai pelbagai “arkitektur operasi”

Ambil inspirasi daripada kajian BEV yang menguji lebih 150 urutan mod dan menapis kepada 39 arkitektur yang munasabah. Untuk hospital, anda boleh:

  • Tentukan beberapa mod operasi tipikal:
    • Hari biasa beban penuh
    • Malam hujung minggu beban rendah
    • Gangguan bekalan TNB, guna genset
    • Mode kecemasan bencana (banjir, kebakaran di satu blok)
  • Guna perisian simulasi (contoh: digital twin bangunan/hospital) untuk menguji:
    • Suhu ruang kritikal
    • Kualiti udara dan tekanan bilik OT
    • Penggunaan tenaga dan kos setiap mod

Di sinilah AI & analytics boleh bantu:

  • Algoritma pengoptimuman cari kombinasi kawalan pam, injap, setpoint suhu dan jadual operasi peralatan yang paling efisien.
  • Model ML meramal beban berdasarkan data sejarah (musim cuti, Hari Raya, hujung tahun) supaya sistem bersedia awal.

3. Integrasi dengan AI hospital workflow

Satu langkah yang ramai terlepas ialah menyambungkan AI klinikal dengan sistem teknikal.

Contoh praktikal:

  • Sistem triage AI meramal lonjakan kes kecemasan pada waktu tertentu → sistem pengurusan tenaga menaikkan persediaan OT, ICU dan penyejukan pusat data lebih awal, sambil menurunkan beban di zon bukan kritikal.
  • Algoritma penjadualan pembedahan mengagihkan case berat (pembedahan panjang, penggunaan peralatan banyak) pada slot masa yang memberi beban elektrik lebih rata, mengurangkan puncak load.

Ini sama seperti BEV yang menukar konfigurasi TMS bergantung kepada: memecut, brek tenaga semula, cas pantas atau cruise.

4. Bina kerjasama universiti–industri tempatan

Kajian UIUC–Ford–Kyushu wujud kerana kerjasama industri–universiti yang rapat. Di Malaysia, hospital swasta ada peluang besar untuk:

  • Bekerjasama dengan fakulti kejuruteraan (UM, UKM, UTM, USM, UTP) untuk bangunkan model digital twin hospital.
  • Libatkan fakulti sains komputer & data untuk bina model AI pengoptimuman tenaga dan workflow.
  • Dapatkan geran bersama berkaitan AI dalam penjagaan kesihatan dan kecekapan tenaga bangunan.

Realitinya, banyak kepakaran thermal management dan optimisasi sudah wujud dalam sektor automotive dan semiconductor. Hospital hanya perlu bawa pendekatan itu masuk ke konteks kesihatan.

Kenapa Pasukan Pengurusan Hospital Patut Ambil Berat

Saya berpendapat, dalam 3–5 tahun akan datang, kelebihan kompetitif hospital swasta premium di Malaysia bukan sekadar pada doktor pakar atau mesin terkini, tetapi pada:

  • Bagaimana AI diintegrasikan dari lapisan klinikal sampai ke infrastruktur
  • Berapa cepat hospital boleh mengubah konfigurasi operasi bila keadaan luar biasa berlaku (pandemik, gelombang haba, gangguan bekalan)

Pendekatan seperti dalam kajian TMS BEV menawarkan beberapa manfaat yang sangat relevan:

  1. Kos operasi lebih rendah, tanpa kompromi keselamatan
    Reka bentuk termal dan tenaga yang dioptimumkan bermaksud bil elektrik lebih terkawal walaupun penggunaan AI meningkat.

  2. Resilien yang lebih tinggi
    Sama seperti BEV yang mempunyai pelbagai mod untuk kekal dalam julat suhu selamat, hospital yang mempunyai beberapa “arkitektur operasi” siap diuji akan lebih tenang bila krisis datang.

  3. Asas kukuh untuk inisiatif ESG
    Data penggunaan tenaga, simulasi dan pengoptimuman berbilang objektif ialah asas baik untuk laporan ESG dan pensijilan hijau.

  4. Cerita nilai yang jelas kepada pesakit premium
    Hospital boleh jelaskan bahawa pelaburan AI mereka bukan hanya demi diagnosis, tetapi juga untuk memastikan persekitaran rawatan yang stabil, selesa dan tahan gangguan.

Langkah Seterusnya Untuk Hospital Swasta Di Malaysia

Jika anda berada dalam pasukan pengurusan, IT atau kejuruteraan hospital, tiga langkah permulaan yang realistik ialah:

  1. Audit sistem termal & tenaga sedia ada

    • Kenal pasti zon kritikal dan bukan kritikal
    • Kenal pasti titik panas (thermal hotspots) di pusat data, OT dan makmal

  2. Bangunkan model sistem (walaupun ringkas) dan mula simulasi

    • Tak perlu terus kompleks: mulakan dengan beberapa mod operasi utama
    • Gunakan data sebenar 3–6 bulan sebagai asas

  3. Rancang projek perintis AI pengoptimuman infrastruktur

    • Contoh: AI untuk jadualkan beban chiller dan HVAC mengikut ramalan penggunaan ruang dan aktiviti klinikal
    • Ukur impak: penjimatan tenaga, kestabilan suhu, pengurangan insiden amaran peralatan

Ada masa kita perlu belajar daripada hospital lain. Ada masa yang lebih bijak ialah belajar daripada industri yang berdepan masalah teknikal lebih ekstrem — seperti BEV dan semiconductor. Thermal management ialah salah satu bidang di mana pengalaman mereka boleh terus diadaptasi ke dunia penjagaan kesihatan.

Penutup: Dari Bateri ke Pesakit, Prinsipnya Sama

Reka bentuk sistem pengurusan termal BEV yang dibangunkan oleh UIUC, Ford dan Kyushu University menunjukkan satu perkara penting: bila sistem semakin kompleks, intuisi manusia sahaja tak cukup; kita perlukan automasi, pemodelan dan pengoptimuman berasaskan data.

Hospital swasta di Malaysia yang serius tentang AI healthcare patut melihat thermal management dan pengurusan tenaga sebagai sebahagian daripada strategi AI mereka, bukan isu teknikal di belakang tabir. Sama seperti BEV yang mendapat jarak pemanduan lebih jauh dengan TMS yang bijak, hospital boleh mendapat operasi lebih stabil, kos lebih rendah dan pengalaman pesakit lebih baik dengan arkitektur infrastruktur yang direka secara pintar.

Persoalannya sekarang: adakah hospital anda bersedia untuk melayan penyejuk, chiller dan server AI se-serius anda melayan MRI dan CT scan?