MedTech & AI: Strategi Hospital Swasta Tutup Jurang Skill

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

Hospital swasta takkan capai pulangan penuh pelaburan AI tanpa bakat MedTech yang terlatih. UK sudah mulakan HTQ MedTech; inilah pelajaran praktikal untuk Malaysia.

AI dalam healthcareMedTechhospital swastalatihan digital kesihatantransformasi digitaljurang kemahiranMalaysia
Share:

MedTech & AI: Strategi Hospital Swasta Tutup Jurang Skill

Menjelang 2035, sektor MedTech di UK dianggarkan memerlukan 145,000 jawatan baharu dan pengganti hanya untuk kekal menampung permintaan. Angka ini datang daripada negara dengan sistem kesihatan matang dan pelaburan teknologi yang agresif.

Kalau ekosistem seperti UK pun berdepan kekurangan bakat digital dan MedTech, cuba bayangkan kedudukan hospital swasta di Malaysia yang sedang mempercepat penggunaan AI dalam healthcare – dari AI medical imaging, triage digital, telemedicine, hinggalah perancangan rawatan peribadi.

Di UK, kerajaan dan industri bertindak balas dengan melancarkan Higher Technical Qualifications (HTQ) dalam MedTech untuk membina tenaga kerja yang faham teknologi, regulasi, dan operasi klinikal. Untuk hospital swasta di Malaysia, langkah UK ini sebenarnya satu “peta jalan”: kalau nak AI berfungsi dengan baik, pelaburan bukan hanya pada sistem – tapi pada manusia yang mengendalikannya.

Blog ini melihat pelancaran kelayakan MedTech di UK, dan menterjemahkannya kepada pelajaran praktikal untuk hospital swasta dan penyedia kesihatan premium di Malaysia.

1. Jurang Kemahiran MedTech: Isyarat Awal Untuk Hospital Swasta Malaysia

Realitinya, AI dalam healthcare bukan lagi soal “nak guna atau tidak” tetapi “siapa yang cukup mahir untuk uruskan?”

Di UK:

  • Persatuan industri menganggarkan 70,000 jawatan baharu diperlukan menjelang 2035 untuk menampung pertumbuhan MedTech.
  • Tambahan 75,000 jawatan lagi hanya untuk menggantikan staf yang bersara atau berpindah sektor.
  • Kerajaan membangunkan HTQ MedTech yang fokus kepada peranan teknikal seperti teknolog AI untuk peranti boleh pakai, alat diagnostik pintar, dan penasihat regulatori.

Isunya sama dengan Malaysia, cuma skalanya berbeza:

  • Hospital swasta mula melaksanakan AI untuk radiologi, pathology, ICU monitoring dan triage kecemasan.
  • Sistem electronic medical record (EMR) dan hospital information system (HIS) semakin kompleks dengan integrasi AI.
  • Data pesakit semakin besar (imej CT/MRI, data wearable, data remote monitoring) dan perlu diproses dengan selamat.

Masalah yang sering muncul bila hospital kejar AI tanpa bakat yang betul:

  • Sistem AI dipasang, tetapi penggunaan sebenar rendah – doktor dan jururawat tak yakin atau tak cukup masa belajar.
  • Integrasi dengan workflow klinikal gagal – keputusan AI tak masuk dalam aliran kerja harian.
  • Risiko pematuhan (compliance) terhadap garis panduan data dan regulasi perubatan meningkat.

Ringkasnya, AI tak gagal sebab teknologinya lemah, tetapi kerana orang di sekelilingnya tak terlatih secukupnya.

2. Apa Yang UK Lakukan: Kelayakan MedTech Sebagai Tulang Belakang AI Healthcare

Jawapan UK terhadap masalah jurang skill ini cukup jelas: bina laluan kelayakan yang tersusun dan praktikal.

Fokus HTQ MedTech di UK

HTQ MedTech direka untuk:

  • Menyediakan tenaga kerja bagi peranan yang sedang meningkat permintaan:
    • Juruteknik yang mengkonfigurasi dan menyenggara peranti kesihatan berasaskan AI (wearable, alat pemantauan jauh, imaging).
    • Staf yang faham regulasi dan testing peranti MedTech.
    • Profesional yang boleh menjadi jambatan antara vendor teknologi, klinikal, dan pasukan operasi.
  • Menggabungkan tiga komponen penting:
    • Sistem digital – EMR, integrasi data, interoperabiliti.
    • Regulasi & keselamatan – standard piawaian, audit, dokumentasi.
    • Testing & validasi klinikal – bagaimana AI diuji, dipantau dan disahkan.

Yang menarik, pembangunan HTQ ini bukan kerja akademik semata-mata. Ia melibatkan:

  • Skills England (badan kebangsaan fokus kemahiran).
  • Pearson (syarikat pembelajaran sepanjang hayat).
  • Pihak berkuasa wilayah dan majikan MedTech.
  • Wakil NHS yang faham realiti klinikal.

Pendek kata, kelayakan itu direka dari perspektif tempat kerja, bukan sekadar teori di bilik kuliah.

Kenapa pendekatan ini masuk akal untuk AI di hospital swasta?

Kerana masalah kita di Malaysia juga serupa:

  • Jurutera IT hospital jarang faham konteks klinikal secara mendalam.
  • Doktor dan jururawat jarang diberi masa, struktur atau insentif untuk benar-benar mahir dalam AI.
  • Vendor AI pula selalunya fokus pada produk, bukan pembangunan kapasiti dalaman hospital.

Model UK menunjukkan bahawa:

“AI healthcare hanya menjadi produktif apabila ada kumpulan profesional pertengahan (mid-level professionals) yang memahami kedua-dua dunia: klinikal dan teknologi.”

Inilah kumpulan yang sering hilang dalam pelan transformasi digital hospital swasta.

3. Apa Yang Hospital Swasta Malaysia Boleh Tiru – Dan Ubah Suai

Hospital swasta tak perlu tunggu kerajaan wujudkan versi rasmi HTQ untuk mula bergerak. Banyak elemen dari model UK boleh diadaptasi secara dalaman.

3.1 Bentuk “MedTech & AI Talent Pipeline” sendiri

Beberapa langkah praktikal yang saya nampak berkesan:

  1. Kenal pasti 3–5 peranan kritikal AI & MedTech dalam hospital anda, contohnya:

    • AI Imaging Champion – radiographer/radiologist yang diberi latihan tambahan dalam penggunaan dan audit AI.
    • Clinical Data Specialist – staf IT yang faham struktur data klinikal, kod diagnosis, dan privasi data.
    • Digital Workflow Designer – seseorang dari latar klinikal yang diberi tanggungjawab khusus mereka bentuk semula aliran kerja untuk memasukkan AI.
    • MedTech Compliance Officer – menghubungkan polisi hospital dengan kehendak pihak berkuasa dan piawaian antarabangsa.

  2. Bina modul latihan bertahap, seakan “micro-qualification” dalaman:

    • Asas AI in healthcare: konsep, batasan, risiko.
    • Penggunaan sistem AI yang spesifik (contohnya AI untuk CT thorax, AI triage di ED, AI scheduling).
    • Data & keselamatan: bagaimana data dikumpul, disimpan, dianonimkan.
    • Etika dan komunikasi dengan pesakit.
  1. Laksanakan “credentialing” dalaman:
    • Bukan sekadar kursus sehari. Beri pengiktirafan formal – contohnya status Certified AI Imaging Champion – Hospital X.
    • Kaitkan dengan penilaian prestasi atau kenaikan pangkat.

Hospital yang serius dengan AI perlu memikirkan bakat dalaman secara strategik, bukan ad-hoc.

3.2 Gandingkan akademia, vendor dan hospital – seperti West Midlands

West Midlands di UK membina ekosistem MedTech dengan:

  • Kampus inovasi kesihatan.
  • Kluster Health Tech.
  • Zon pelaburan khusus.

Untuk konteks Malaysia, hospital swasta boleh:

  • Bekerjasama dengan universiti perubatan dan kejuruteraan tempatan untuk bina modul praklinikal dan praktikal AI.
  • Mengadakan projek perintis (pilot) dengan vendor AI di mana latihan staf menjadi sebahagian daripada kontrak, bukan “add-on” pilihan.
  • Menjemput MQA, MMC atau badan berkaitan ke sesi meja bulat awal supaya latihan bersifat future-proof dan lebih mudah diiktiraf nanti.

Model seperti ini menjadikan hospital:

  • Bukan sahaja pengguna teknologi, tetapi hab latihan dan inovasi.
  • Lebih menarik kepada bakat muda yang mencari kerjaya hybrid klinikal-digital.

4. Dari Imaging ke Triage: Contoh Nyata Kesan Latihan MedTech

Untuk lihat kaitan langsung antara latihan dan kejayaan AI, tengok beberapa senario praktikal di hospital swasta:

4.1 AI dalam medical imaging

Ramai hospital sudah beli sistem AI radiologi untuk bantu kesan nodul, pendarahan atau lesi kecil. Tanpa staf terlatih:

  • AI hanya jadi “second reader” yang jarang diaktifkan.
  • Radiologist tak yakin bila AI bercanggah dengan penilaian mereka.

Dengan program gaya HTQ/credential dalaman:

  • Radiologist dan radiographer:
    • Faham bagaimana model AI dilatih.
    • Tahu bila AI cenderung buat kesilapan (contohnya pada jenis imej tertentu).
    • Boleh menyemak log prestasi AI dan membetulkan parameter bersama vendor.
  • Kualiti laporan meningkat, turnaround time lebih pantas, dan backlog imaging berkurang.

4.2 AI untuk patient triage

Hospital premium yang guna AI triage di unit kecemasan atau call centre menghadapi isu tipikal:

  • Jururawat triage rasa sistem AI “menyusahkan” kerana perlu klik banyak.
  • Doktor on-call rasa scoring AI kadang terlalu sensitif atau tak masuk akal.

Bila staf diberi latihan yang betul:

  • Mereka nampak AI sebagai alat sokongan klinikal, bukan pengganti.
  • Mereka faham logik di sebalik skor risiko.
  • Mereka tahu bila perlu memintas cadangan AI dan bagaimana mendokumentasikannya.

Hasilnya:

  • Masa menunggu (waiting time) lebih terkawal.
  • Kes berisiko tinggi dikenal pasti lebih awal.
  • Pengurusan risiko medikolegal lebih kukuh kerana ada jejak data yang jelas.

4.3 AI untuk operasi & workflow

Ramai lupa bahawa AI untuk operasi hospital (contohnya ramalan kemasukan pesakit, pengurusan katil, jadual pembedahan) juga perlukan staf yang faham data.

Tanpa latihan:

  • Pasukan pentadbiran sering “override” cadangan sistem sebab tak faham logik di sebalik ramalan.
  • Data kemasukan dan discaj dimasukkan dengan cara tak konsisten, menjadikan ramalan AI tidak tepat.

Dengan staf yang dilatih seperti di HTQ UK:

  • Mereka faham kenapa kualiti data asas mempengaruhi prestasi AI.
  • Mereka boleh menala (tune) parameter operasi – contohnya tetapan kadar pembatalan pembedahan atau no-show klinik.
  • Mereka mampu menerangkan perubahan jadual kepada doktor dan pesakit dengan yakin.

5. Langkah Strategik Seterusnya Untuk Hospital Swasta Malaysia

Kalau kita ikut jejak UK, mesejnya jelas: pelaburan AI mesti datang bersama pelaburan sistematik dalam latihan MedTech. Bukan kursus sekali lalu, tetapi laluan kelayakan yang membina kerjaya.

Beberapa langkah praktikal yang hospital swasta boleh mula dalam 6–12 bulan:

  1. Audit jurang kemahiran AI & MedTech

    • Senaraikan semua sistem AI/digital sedia ada dan yang dirancang.
    • Tanda peranan mana yang kritikal, dan siapa yang benar-benar terlatih.

  2. Bentuk program dalaman ala “Mini-HTQ”

    • 3–6 bulan modul berstruktur untuk kumpulan terpilih.
    • Campuran teori, latihan “hands-on”, dan projek kecil.

  3. Lantik pemilik jelas untuk agenda AI & kemahiran

    • Contohnya seorang Chief Medical Information Officer (CMIO) atau Head of Digital Health yang mandatnya merangkumi pembangunan bakat.

  4. Masukkan latihan sebagai syarat dalam kontrak dengan vendor AI

    • Bukan hanya “implementation training”, tetapi program berterusan dengan penilaian.

  5. Posisikan hospital sebagai majikan pilihan untuk bakat MedTech

    • Tawarkan laluan kerjaya hibrid: klinikal + digital.
    • Tonjolkan status “AI-ready hospital” dalam bahan employer branding.

Hospital yang bertindak awal akan:

  • Lebih cepat mencapai pulangan pelaburan AI.
  • Kurang bergantung kepada vendor setiap kali mahu buat penyesuaian.
  • Menarik bakat doktor dan jururawat muda yang memang cenderung kepada teknologi.

Pada 14/12/2025, ketika AI dalam healthcare semakin agresif di peringkat global, persoalan sebenar untuk pengurusan hospital swasta bukan lagi “patutkah kita labur dalam AI?”, tetapi:

“Adakah kita membina tenaga kerja MedTech yang cukup kuat untuk menjadikan AI benar-benar berkesan untuk pesakit kita?”

Jika jawapannya belum meyakinkan, inilah masa terbaik untuk memulakan “HTQ versi hospital anda sendiri”.