Reportase Hospital Management Asia 2025

Tahun 2025 ini, acara Hospital Management Asia (HMA) kembali fokus pada prinsip-prinsip inti manajemen rumah sakit, yaitu: Kualitas dan keselamatan layanan; Pengalaman pasien; dan Kepemimpinan yang efektif. Teknologi digital telah menjadi sorotan utama di HMA 2024 di Bali, dan pada HMA Vietnam 2025 ini memperdalam konteks bagaimana teknologi dapat meningkatkan area-area inti tersebut.

Berdasarkan hal tersebut maka sesi pararel HMA 2025 dibagai menjadi 3 bagian dan beberapa sub-bagian sebagai berikut:

A. Quality and Safety

1. Early Detection & Clinical Decision-Making
2. Transforming Care Delivery
3. Preventing Hospital-Acquired Infection (HAI)
4. Addressing Safety Risks & Concerns
5. Turning Data into Operations

B. Patient and Staff Experience

1. Efficiency, Advocacy & Partnership (patient)
2. Putting Patients First (patient)
3. PREMS, PROMS, Solutions & Results (patient)
4. Engagement & Collaboration (staff)
5. Staff Safety & Wellbeing (staf)
6. Streamlining Workflow with Connected Patient Care

C. Leadership Summit

1. Healthcare Cost VS Quality
2. Value-Based Care
3. Succession Planning & Emerging Leaders
4. Hospital @ Home
5. Medical Tourism
6. Risk Management & ESG

Reportase ini akan berfokus kepada sesi Patient Experience and Staf Experience dengan mengambil intisari konsep dan penerapan dari para pembicara multi nasional.

Sesi Pararel 1:  Implementing patient experience programmes centred around People, Process and Design oleh Dr Maria Glenda T. Montaña, Patient Experience Division Head, Davao Doctors Hospital, Philippines

Maria membagikan perjalanan transformasi rumah sakit dalam meningkatkan pengalaman pasien. Fokus utama adalah mempercepat proses perpindahan pasien dari IGD ke ruang rawat (ER-to-admission turnaround). Sebelum 2023, pasien rata-rata menunggu 6–8 jam akibat proses manual, komunikasi antar-departemen yang terputus, serta kurangnya sistem pemantauan. Hal  ini mendorong munculnya keluhan pasien yang merasa cemas, bingung, dan tidak mendapat kepastian.

Rumah sakit kemudian mengadopsi kerangka People–Process–Design:

• People: membangun akuntabilitas, kolaborasi, dan mengatasi resistensi staf melalui playbook standar, turnaround champions, serta real-time dashboard.
• Process: memperbaiki alur penempatan tempat tidur dengan sistem manajemen terintegrasi, mempercepat respon dokter, dan mengganti proses berlapis dengan sistem one-call admission.
• Design: digitalisasi antrian, pemantauan pergerakan pasien secara real-time, serta dashboard otomatis untuk memastikan integritas data.

Hasilnya, waktu tunggu berkurang signifikan menjadi rata-rata 3 jam. Lebih penting lagi, perubahan ini menciptakan pengalaman pasien yang lebih positif: komunikasi lebih jelas, perawatan lebih cepat, serta staf yang merasa lebih berdaya.

Maria menekankan bahwa tujuan utamanya bukan sekadar kecepatan, melainkan juga menciptakan sistem yang efisien sekaligus penuh empati. “Pasien harus merasa didengar, dibantu, dan dihargai sebagai manusia,” tutupnya.

Sesi Pararel 2: From Patients to Partners: A shared patient advocacy journey at SGH oleh Serena Chua, Deputy Director, Patient Experience, Singapore General Hospital, Singapore dan Ellil Mathiyan Lakshmanan, Patient Expert and Mentor, SingHealth Patient Advocacy Network, Singapore General Hospital, Singapore 

(catatan editor: Sesi ini merupakan salah satu dari dua sesi yang paling menarik pada hari I HMA 2025. Dibawakan secara tandem oleh Serena yang mewakili staf RS dan Ellil yang mewakili pasien).

Elliot, seorang patient partner sekaligus mentor di SingHealth Patient Advocacy Network (SPAN), Singapore General Hospital (SGH), menekankan pentingnya melibatkan pasien secara bermakna dalam pengambilan keputusan dan kebijakan kesehatan. SPAN lahir pada 2022 sebagai adaptasi dari inisiatif SingHealth (2017). Tantangan awal adalah bagaimana merekrut pasien dan keluarga yang tepat untuk menjadi partners. Solusinya adalah melalui jalur umpan balik pasien, poster rekrutmen, serta proses onboarding workshop yang memastikan mereka memahami peran, komunikasi, dan ekspektasi.

SPAN dibangun di atas empat strategi: 1) Partnership in Care – meningkatkan komunikasi pasien–tenaga kesehatan agar lebih jelas dan terpercaya. 2) Patient Safety – keterlibatan dalam Root Cause Analysis (RCA), kampanye keselamatan, dan kolaborasi dengan pusat kualitas. 3) Value-Based Care – memberi masukan agar layanan berfokus pada hal yang penting bagi pasien dan mengurangi prosedur yang tidak perlu.  4) Patient Journey – terlibat dalam setiap titik perjalanan pasien, mulai dari penamaan kampus baru hingga desain layanan.

Lebih dari sekadar memberi masukan, pasien di SPAN juga menjadi co-creators dalam kebijakan. Elliot menekankan pentingnya psychological safety: menciptakan ruang aman bagi pasien maupun staf untuk berbicara terbuka. Maskot Sora (boneka orang utan) hadir sebagai simbol bahwa suara pasien dihargai dalam setiap pertemuan.

SGH kini melihat pasien bukan hanya sebagai penerima layanan, tetapi sebagai “experiential experts” yang memperkaya perspektif rumah sakit. “Kita tidak kehilangan kendali dengan melibatkan pasien, justru kita mendapatkan kejelasan dan kebijaksanaan baru,” ujar Elliot.

Sesi Pararel 3: Centralised Intelligence, Decentralised Impact – Harnessing Command Center Technology to Drive Efficiency and Improve Patient Outcomes oleh Esther Ocrah, Senior Director, Command Center International, GE Healthcare, UK

(catatan editor: ini merupakan salah satu dari beberapa sesi yang disponsori oleh perusahaan besar teknologi kesehatan, seperti GE Healhtcare, Siemmens Healthcare, Abbot, dan sebagainya. Meski disponsori namun pembicaraan tidak terlalu terkait dengan penjualan produk, namun lebih ke arah pemaparan berbagai penelitian yang telah mereka lakukan, konsep implementasi yang mereka telah kembangkan, hingga evaluasinya)

Pada sesi ini, Esther Ocrah membahas bagaimana teknologi command center dapat menjadi jawaban atas tantangan operasional rumah sakit yang semakin kompleks. Dengan mengusung konsep Centralised Intelligence, Local Action, pihaknya menekankan bahwa integrasi data, penggunaan AI, dan desain alur kerja baru mampu meningkatkan efisiensi dan hasil perawatan pasien.

Esther menguraikan beberapa kendala utama yang sering ditemui, antara lain: Breakdown in Care Coordination: data yang terisolasi dan alur kerja manual menyebabkan keterlambatan, misalnya pada proses discharge; Lack of Systemness and Visibility: tidak adanya bahasa operasional bersama membuat rumah sakit sulit memanfaatkan sumber daya secara optimal; Staffing and Workflow Misalignment: jadwal kerja yang reaktif tanpa terhubung pada proyeksi kebutuhan pasien; Data Overload and Decision Paralysis: banyaknya dashboard yang terfragmentasi tanpa menghasilkan wawasan yang dapat langsung ditindaklanjuti.

Dalam mengatasi kendala tersebut, Esther menawarkan kerangka solusi melalui tiga pilar utama: Centralised Intelligence – integrasi data real-time lintas sistem, penggunaan AI, visualisasi, dan dashboard untuk memberikan situational awareness menyeluruh; Decentralised Impact – tim garda depan menerima alert dan wawasan langsung di tempat kerja mereka, sehingga keputusan dapat diambil cepat sesuai kebutuhan lapangan; dan Scalable System Wide – dapat diterapkan di berbagai tipe rumah sakit, baik publik maupun swasta, dengan memanfaatkan data yang sudah ada dan tanpa harus mengganti infrastruktur teknologi secara menyeluruh.

Lebih lanjut Esther menjelaskan bahwa keberhasilan command center ditopang oleh empat aspek: People: pembentukan tim, kolokasi, dan ekspeditor fokus; Process: re-engineering, manajemen perubahan, dan pekerjaan standar; Technology: transparansi real-time, prediksi, dan preskriptif; Strategy: visi strategis yang besar namun dapat dioperasionalkan. (catatan editor: diskusi saat coffee break dengan CEO dan Chief Information Officer (CIO) dari RS swasta besar di Indonesia menyatakan bahwa untuk teknologi tidak masalah, untuk strategi juga tidak masalah, yang berat adalah kompetensi dan motivasi SDM dan re-design serta kepatuhan terhadap proses).

Menurut Esther, GE Healthcare telah mengimplementasikan command center di lebih dari 300 rumah sakit, dengan capaian: Penghematan hingga USD 40 juta dari efisiensi; pengurangan 1 hari rata-rata lama rawat inap; peningkatan kapasitas untuk 500 pasien baru per tahun; penurunan 87% pembatalan operasi; dan pengurangan 50% kebutuhan tenaga kerja sementara.

Sesi Pararel 4: How AI can empower patient care in ER oleh Umar Ansari, Global Head of AI Clinical Solutions, Abbott, UAE

(catatan editor: sesi ini penuh dengan cerita pengalaman pribadi yang kemudian dimasukan ke dalam konteks pembicaraan dengan sangat tepat. Salah satu kalimat pembicara yang menurut editor sangat tajam adalah “AI tidak akan menggantikan dokter. Tapi dokter yang menggunakan AI akan menggantikan dokter yang tidak,”).

Umar memulai dengan analogi sederhana: perubahan generasi dalam cara mengemudi. Jika dulu mobil manual adalah standar, kini anak muda bahkan menganggap mobil yang dihidupkan dengan kunci (bukan dengan tombol “start”) adalah sebagai mobil “manual”. Begitu pula dengan kesehatan—generasi mendatang akan menghadapi sistem kesehatan yang sangat berbeda karena percepatan inovasi.

Perkembangan AI, ujarnya, melaju pesat. Hanya dalam hitungan bulan, kemampuan model seperti GPT-3.5 hingga GPT-5 melonjak signifikan, hingga mampu menembus skor ujian medis di atas 90 persentil. Namun, narasumber mengingatkan bahwa 97% data kesehatan dunia masih belum terpakai. Padahal, volume data mencapai 50 petabyte per hari, dengan 70% berasal dari diagnostik. “Tantangan kita adalah bagaimana menyaring data agar yang relevan bisa sampai ke tangan dokter, bukan membanjiri mereka,” jelasnya.

Sejumlah studi membuktikan dampak nyata AI. Di Amerika Serikat, algoritma sederhana berbasis biomarker berhasil menurunkan tingkat rawat ulang pasien gagal jantung dari 26% menjadi hanya 4%, sekaligus menghemat ratusan ribu dolar. Di Spanyol, pemanfaatan AI untuk pasien sepsis memangkas waktu pemberian antibiotik hingga tiga jam—selisih yang bisa menyelamatkan nyawa.

Meski potensinya besar, AI masih menghadapi tantangan: keakuratan, bias data, hingga fenomena hallucination atau jawaban keliru. Narasumber menegaskan kuncinya adalah penggunaan bijak. “AI bisa menghitung, menafsirkan, dan memberi saran. Tapi hanya manusia yang bisa merasakan emosi, empati, dan penderitaan pasien,” ujarnya.

Umar menutup sesi dengan penegasan bahwa masa depan kesehatan harus memadukan dua hal: bisnis dan kemanusiaan. “Tidak salah melihat kesehatan sebagai bisnis. Tapi jangan lupakan bahwa inti dari layanan kesehatan adalah kemanusiaan. AI harus membantu kita menjalankan keduanya.”

Sesi pararel 5: Biomarkers in the emergency department: Rapid diagnosis in the management of mild traumatic brain injury oleh Dr Maria Fuentes, ER Physician, Andaluz Health Services, Spain

(catatan editor: sesi ini sangat klinis, namun mengingatkan kepada para praktisi RS, bahwa salah satu cara meningkatkan pengalaman pasien dengan melakukan inovasi dalam teknis medis/klinis termasuk dengan mengembangkan metode/teknologi terbaru dalam diagnosa dan tatalaksana penyakit, tidak hanya perbaikan dari aspek manajerial. Disinilah peran penting dari Clincal Research Unit yang mulai banyak dikembangkan di Indonesia)

Sesi ini menghadirkan Dr. Mariola Fuentes, dokter spesialis emergensi di Rumah Sakit Granada, Spanyol, yang berbagi pengalaman klinis mengenai penggunaan biomarker dalam penilaian cedera otak traumatik ringan (mild traumatic brain injury atau TBI). Menurutnya, penggunaan biomarker telah mengubah praktik sehari-hari di unit gawat darurat dengan memberikan data objektif yang mendukung diagnosis cepat, efisiensi pelayanan, dan peningkatan keselamatan pasien.

Fuentes menekankan bahwa setiap menit sangat berarti di instalasi gawat darurat (IGD). Dokter seringkali harus mengambil keputusan cepat dengan informasi klinis yang terbatas. Kondisi overcrowding menambah tekanan, baik bagi tenaga medis maupun pasien yang harus menunggu lama. Selama ini, pemeriksaan fisik dan keterampilan klinis memiliki keterbatasan subjektivitas, sementara pemeriksaan pencitraan (CT scan) berisiko memberikan paparan radiasi yang tidak selalu diperlukan.

Seperti halnya biomarker troponin yang telah merevolusi penanganan nyeri dada dan infark miokard, kini muncul biomarker untuk TBI yang membantu mengurangi ketidakpastian diagnostik. Dua biomarker utama yang digunakan adalah Glial Fibrillary Acidic Protein (GFAP) dan Ubiquitin Carboxy-terminal Hydrolase-L1 (UCH-L1). Keduanya dilepaskan segera setelah trauma kepala, spesifik pada jaringan otak, dan memberikan bukti biokimia objektif adanya cedera. Kombinasi GFAP dan UCH-L1 terbukti memiliki nilai prediktif negatif mendekati 99%. Artinya, bila hasil biomarker negatif, dokter dapat dengan aman menyatakan bahwa pasien tidak mengalami lesi intrakranial signifikan, sehingga CT scan tidak perlu dilakukan.

Fuentes memaparkan hasil implementasi biomarker di rumah sakitnya yang kini menjadi pionir di Spanyol, dengan menghasilkan dampak: Pengurangan CT scan yang tidak perlu, sehingga pasien terhindar dari radiasi berlebihan; Waktu tunggu lebih singkat, rata-rata menghemat 111 menit per pasien di IGD; Efisiensi biaya signifikan, dengan potensi penghematan sekitar 700 ribu Euro per tahun atau setara 200 Euro per pasien; Optimalisasi sumber daya, baik di IGD maupun departemen radiologi; dan Peningkatan kepuasan pasien, karena keputusan diagnosis lebih cepat dan lebih pasti.

Narasumber menutup paparannya dengan menekankan bahwa biomarker membawa pergeseran besar: dari ketidakpastian menuju keyakinan diagnostik. Inovasi ini bukan hanya meningkatkan hasil klinis pasien, tetapi juga mendukung keberlanjutan sistem kesehatan melalui efisiensi biaya dan pemanfaatan sumber daya.

Reporter:

Hanevi Djasri

Magister Manajemen Rumah Sakit UGM