Mengapa Pengenalan AI dalam Perawatan Jangka Panjang Membutuhkan Waktu Lama

AI membuat langkah signifikan di banyak industri, tetapi adopsinya di fasilitas perawatan jangka panjang masih lambat dan penuh tantangan. Meskipun AI berpotensi merevolusi perawatan pasien melalui deteksi jatuh, pencegahan luka baring, dan penilaian kualitas tidur, jalan menuju penerapan yang meluas tidaklah cepat. Ini adalah masalah yang sangat penting bagi investor, pengelola panti jompo, dan integrator sistem, yang semuanya sangat menyadari potensi transformatif yang ditawarkan AI. Namun, terlepas dari janjinya, AI dalam perawatan jangka panjang tidak diterapkan pada kecepatan atau skala yang kita harapkan.

Bukan berarti AI harus diterima begitu saja tanpa perlindungan atau pemeriksaan, tetapi ada kekhawatiran yang jelas dalam industri perawatan yang menyebabkan sektor ini tertinggal dari perkembangan zaman. Jika Anda melihat ke tempat lain, ada lebih banyak keterbukaan terhadap AI dari industri lain, bahkan di sektor kesehatan yang berbeda. AI semakin banyak digunakan untuk mendiagnosis penyakit, atau untuk melatih pekerja kesehatan dan membuat hidup mereka lebih mudah, jadi mengapa tidak demikian halnya dalam perawatan jangka panjang?

Apa yang Harus Diketahui oleh Pemodal Ventura

Bagi pemodal ventura, AI perawatan jangka panjang menarik karena beberapa alasan. Pertama, perangkat lunak perawatan kesehatan biasanya dijual melalui perjanjian lisensi berulang, yang menjadikan perusahaan yang menawarkan solusi ini sebagai target akuisisi utama. Perusahaan dengan aliran pendapatan berulang, terutama di sektor yang kuat seperti perawatan kesehatan, menarik untuk diakuisisi dengan valuasi premium. Aktivitas pasar terkini menggarisbawahi hal ini: misalnya, pada bulan Juli 2024, Nordic Capital mengakuisisi Senso yang berkantor pusat di Oslo, Sementara Avasure mengambil alih Ouva yang berbasis di San Francisco, menandakan sarang investasi di bidang perawatan jangka panjang.

Namun, terlepas dari penggerak pasar ini, VC sering bertanya, "Teknologi mana yang akan mendominasi?" Ada banyak pesaing – perangkat yang dapat dikenakan, radar, dan sensor optik—tetapi mengidentifikasi solusi yang unggul bukanlah hal yang mudah bagi mereka.

Manajer Panti Jompo: Menavigasi Agenda yang Bersaing

Masalah utama bagi penyedia layanan perawatan jangka panjang adalah semakin berkurangnya staf. AI dapat membantu dengan meningkatkan produktivitas pengasuh hingga 20-30%, menjadikannya alat penting untuk mempertahankan perawatan berkualitas dalam menghadapi keterbatasan sumber daya. Namun, manajer perlu menyadari adanya agenda yang saling bersaing di antara para pemasok. Banyak integrator sistem telah menjalin hubungan jangka panjang dengan panti jompo, dan mereka mungkin tidak sepenuhnya terdorong untuk merangkul AI. Alasannya sederhana: pendapatan mereka bergantung pada penjualan dan pemeliharaan sistem terkini yang sering kali sudah ketinggalan zaman. Sistem ini mulai dibayangi oleh pengenalan AI, yang menyederhanakan segalanya dan menggunakan lebih sedikit peralatan, seperti hanya satu kamera yang dapat dikombinasikan dengan pembelajaran visi komputer.

Fasilitas perawatan jangka panjang sangat bergantung pada teknologi yang sudah ketinggalan zaman ini, yang sering kali dipasang oleh integrator sistem yang memiliki kepentingan finansial untuk mempertahankan status quo. Daftar produk yang saat ini digunakan meliputi sensor gerak inframerah, kontak pintu, pemantauan akustik, sensor tempat tidur, dan perangkat yang dapat dikenakan. Meskipun sistem ini berfungsi, sistem ini jauh dari optimal karena menghasilkan begitu banyak alarm palsu sehingga perawat mengalami kelelahan alarm. Keuntungan bagi integrator sistem adalah bahwa sistem ini memerlukan perawatan dan dukungan yang sering.

Bagi integrator sistem yang mengkhususkan diri dalam keamanan, pasar perawatan jangka panjang menghadirkan peluang yang menjanjikan. Keamanan adalah ruang yang penuh sesak dan kompetitif—sebuah “lautan merah”. Sebaliknya, fasilitas perawatan jangka panjang mewakili “lautan biru” yang sedang berkembang berkat diperkenalkannya AI. Ada uang yang bisa dihasilkan oleh mereka yang bersedia beralih ke pasar yang sedang berkembang ini, tetapi mereka harus memahami tantangan unik yang dihadirkan oleh AI.

Masalah yang Sangat Besar dalam Perawatan

Masalah yang dihadapi sektor perawatan jangka panjang sangat besar dan memiliki dua sisi:

1. Meningkatnya permintaan perawatan, didorong oleh populasi yang menua dengan cepat dan harapan hidup yang lebih panjang.
2. Pasokan pengasuh yang semakin berkurang, diperburuk oleh menurunnya angka kelahiran selama beberapa dekade terakhir. Sebuah analisis baru-baru ini menemukan bahwa angka kelahiran di Inggris menurun lebih cepat daripada negara G7 lainnya, turun sebesar 8%.

Secara global, pasar tempat tidur perawatan akan meningkat pesat—dari 63 juta saat ini menjadi 121 juta pada tahun XNUMX. 2050Tantangannya adalah bagaimana memenuhi permintaan yang terus meningkat ini sambil mengelola sumber daya manusia yang terbatas. Pekerja perawatan di seluruh dunia sudah bekerja berlebihan, dengan jam kerja yang panjang, gaji yang rendah, dan stres yang tinggi, yang menyebabkan semakin banyak dari mereka meninggalkan industri ini.

Mengapa Adopsi AI Memerlukan Waktu yang Lama

Lambatnya penerapan AI dalam perawatan jangka panjang disebabkan oleh empat faktor utama:

1. Resistansi Integrator Sistem: AI mengancam untuk mengganti beberapa sensor yang saat ini digunakan di fasilitas perawatan dengan satu solusi berbasis kamera yang didukung oleh visi komputer canggih. Hal ini, pada gilirannya, mengancam aliran pendapatan integrator sistem yang ada. Dalam banyak hal, situasi ini mencerminkan pertarungan bisnis lain yang terdokumentasi dengan baik—seperti Netflix vs. Blockbuster atau kamera digital vs. Kodak dan Polaroid. Potensi AI yang mengganggu sudah jelas, tetapi keengganan pemain yang ada untuk menerimanya juga terlihat jelas.
2. Kelambatan Perangkat Keras: Pakar robotika MIT Rodney Brooks mengemukakan bahwa meskipun adopsi perangkat lunak berlangsung sangat cepat (bayangkan ChatGPT mencapai 100 juta pengguna dalam dua bulan), perangkat keras memerlukan waktu yang jauh lebih lama untuk diimplementasikan. Solusi bertenaga AI memerlukan kamera fisik, kabel, dan instalasi, yang pada dasarnya memperlambat proses adopsi.
3. Pelatihan dan Hambatan Budaya: Dalam perawatan jangka panjang, pengasuh muda belajar di tempat kerja dari staf yang lebih berpengalaman. Meskipun model bimbingan ini memiliki kelebihan, model ini juga menciptakan hambatan yang signifikan dalam mengadopsi teknologi baru seperti AI. Pengasuh yang dilatih dalam metode tradisional sering kali enggan mempelajari cara bekerja dengan sistem canggih, yang dapat memperlambat integrasi.
4. Persepsi: AI telah menuai banyak kritik, terkadang dapat dimengerti tetapi terkadang karena kurangnya edukasi tentang subjek tersebut. Ada kekhawatiran bahwa AI akan menggantikan pekerjaan di bidang perawatan kesehatan, sehingga mengurangi pendapatan orang-orang yang bekerja keras. Namun, ketika AI diciptakan dan diterapkan dengan benar, tujuannya bukanlah untuk menghilangkan pekerjaan, tetapi untuk meningkatkan dan mempermudah pekerjaan orang-orang dan memungkinkan mereka untuk fokus pada bagian-bagian penting dari pekerjaan perawatan.

Kesimpulan: Masa Depan Sudah Tiba—Namun kedatangannya terjadi secara perlahan

AI menawarkan potensi transformatif untuk perawatan jangka panjang, tetapi proses adopsi jauh lebih lambat dari yang seharusnya. Manajer panti jompo harus menyadari peluang yang dihadirkan AI untuk meningkatkan produktivitas, bahkan jika hal itu menantang lanskap pemasok yang ada. Kapitalis ventura harus memperhatikan teknologi visi yang menyatukan dan meningkatkan sistem yang terfragmentasi saat ini. Integrator sistem yang beralih untuk menawarkan solusi berbasis AI dalam perawatan jangka panjang dapat memposisikan diri mereka untuk meraih kesuksesan di pasar yang sedang berkembang dan kurang terlayani.

Pada akhirnya, pengenalan AI ke dalam perawatan jangka panjang akan menjadi proses yang lambat namun tak terelakkan. Pertanyaannya bukanlah apakah AI akan mengubah sektor ini, tetapi seberapa cepat hal itu akan terjadi—dan siapa yang akan memimpin perubahan tersebut.