Cabaran Keadilan dalam Revolusi AI untuk Sistem Kesihatan Malaysia
Kita sering mendengar bahawa kecerdasan buatan akan menjadikan penjagaan kesihatan lebih pantas, lebih bijak dan lebih moden. Di Malaysia, transformasi ini sudah pun berlaku dengan AI membantu memendekkan masa menunggu, menyokong doktor dalam membaca maklumat perubatan, mengukuhkan perkhidmatan teleperubatan dan memudahkan proses membuat keputusan di hospital.
Namun di sebalik kemajuan yang kelihatan ini, timbul persoalan penting yang perlu kita tanyakan: pantas untuk siapa sebenarnya? Jika AI hanya mempercepatkan penjagaan kesihatan untuk mereka yang sudah mempunyai akses yang baik, maka sistem sebenarnya tidak diperbaiki. Ia hanya menjadikan sistem yang sudah baik menjadi lebih baik untuk sesetengah pihak, sementara yang lain tertinggal lebih jauh.
Janji Sebenar AI: Bukan Kelajuan Semata-mata
Janji sebenar AI dalam penjagaan kesihatan bukan sekadar kelajuan, tetapi keadilan. Ia mengenai memastikan tempat tinggal, pendapatan, atau pilihan antara hospital awam dan swasta tidak menentukan kualiti rawatan yang diterima.
Realiti di Malaysia sudah jelas menunjukkan perbezaan ketara antara penjagaan kesihatan di bandar besar dengan kawasan luar bandar. Hospital swasta sering mempunyai kemudahan dan persekitaran yang jauh berbeza berbanding hospital awam. Sesetengah pesakit boleh mendapatkan imbasan, ujian dan rawatan pakar dengan pantas, manakala yang lain terpaksa menunggu berbulan-bulan.
Apabila AI memasuki landskap ini, ia boleh membantu menutup jurang ini, atau secara senyap-senyap melebarkannya. Seperti yang dinyatakan oleh Perdana Menteri Datuk Seri Anwar Ibrahim di Forum Ekonomi Dunia 2025, "Melalui AI, ia bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan memanfaatkan teknologi canggih, tetapi juga membantu mengurangkan pembaziran kos... adalah sangat tidak adil... untuk menafikan majoriti besar rakyat akses kepada kemudahan kesihatan terbaik."
Realiti Tidak Seimbang dalam Pelaksanaan Teknologi
Pada masa kini, teknologi baru hampir selalu sampai ke hospital besar dan mempunyai pembiayaan yang kukuh terlebih dahulu. Hospital di bandar maju lebih berkemungkinan menggunakan alat AI untuk pengimejan dan diagnosis. Contohnya, Hospital Pakar Johor di Johor Bahru telah mengembangkan teknologi berasaskan AI merentasi rangkaian KPJ dengan prosedur ginekologi pertama dibantu robot Da Vinci Xi, manakala Lembah Klang mempunyai klinik Qualitas dan Institut Kanser Negara yang menggunakan AI.
Sistem-sistem ini membantu doktor mengesan masalah dengan lebih pantas dan mengutamakan kes-kes kecemasan. Bagi pesakit di hospital-hospital ini, ia seolah-olah masa depan sudah tiba.
Namun bagaimana dengan pesakit di klinik daerah kecil di kawasan pedalaman? Banyak tempat seperti Sarawak masih bergelut dengan akses internet asas, sistem lama dan kekurangan kakitangan. Bagi mereka, AI bukanlah "masa depan" tetapi sesuatu yang mereka dengar, jarang dilihat.
Komplikasi Kos dan Bias Data yang Tersembunyi
Kos menjadikan keadaan lebih rumit. Alat AI termaju adalah mahal dan hospital swasta sering mampu membelinya. Hospital awam yang menjaga majoriti rakyat Malaysia berada di bawah tekanan berterusan dengan bilangan pesakit yang besar dan belanjawan terhad. Jika AI menjadi sesuatu yang terutama digunakan di hospital swasta, mesejnya menjadi jelas: teknologi lebih baik adalah untuk mereka yang mampu membayar.
Dalam kehidupan sebenar, ini bermakna pesakit yang mampu mendapatkan penjagaan swasta mungkin mendapat imbasan yang dibaca lebih pantas oleh AI, diagnosis kanser lebih awal dan rawatan lebih cepat. Pesakit lain yang bergantung pada hospital awam mungkin menunggu lebih lama untuk ujian yang sama. Perbezaan ini bukan sahaja mengubah masa menunggu, tetapi juga hasil rawatan dan kadar kelangsungan hidup.
Masalah lain yang kurang dibincangkan ialah bias data. AI belajar daripada data lampau dan jika kebanyakan data itu datang dari hospital bandar dan kumpulan tertentu, maka AI secara semula jadi akan berfungsi lebih baik untuk mereka. Ia mungkin kurang berkesan untuk pesakit luar bandar, kumpulan berpendapatan rendah atau komuniti yang kurang terwakili dalam data.
Bias jenis ini tidak kelihatan tetapi pesakit mungkin merasainya melalui diagnosis lebih lambat, tanda-tanda terlepas atau ramalan kurang tepat. Lama-kelamaan, ini boleh secara senyap-senyap memburukkan jurang kesihatan walaupun teknologi sepatutnya membuatkan keadaan lebih baik.
Mengukur Kejayaan dengan Keadilan, Bukan Kemajuan Semata
Semua ini tidak bermakna AI adalah perkara buruk. AI mempunyai potensi besar tetapi kita perlu jujur tentang satu perkara: jika kita hanya mengejar kelajuan dan teknologi berkilat, kita mungkin melupakan mereka yang paling memerlukan bantuan.
Kejayaan sebenar AI dalam penjagaan kesihatan Malaysia tidak sepatutnya diukur hanya dengan betapa majunya hospital teratas kita kelihatan. Ia harus diukur sama ada pesakit di klinik luar bandar mendapat penjagaan lebih baik, sama ada hospital awam disokong dan tidak ditinggalkan, dan sama ada keluarga berpendapatan rendah merasakan sistem berfungsi untuk mereka juga.
AI tidak sepatutnya hanya menjadikan penjagaan kesihatan lebih pantas. Ia harus membantu membina sistem penjagaan kesihatan yang adil, penyayang dan inklusif. Sistem di mana rakyat percaya bahawa tidak kira siapa mereka atau di mana mereka tinggal, mereka sama pentingnya. Itulah masa depan yang bernilai untuk dibina.
