Siloam International Hospitals mengembangkan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi layanan kesehatan di Indonesia. Inisiatif ini menjadi bagian dari strategi perusahaan untuk menghadapi keterbatasan jumlah dokter spesialis, kenaikan biaya layanan kesehatan, serta persaingan dengan negara lain.
Presiden Direktur Siloam International Hospitals David Utama mengatakan, terdapat dua tantangan utama yang menjadi perhatian perusahaan, yakni ketersediaan dokter spesialis yang masih terbatas dan biaya layanan kesehatan yang terus meningkat.
Menurutnya, kedua tantangan tersebut perlu diatasi agar Indonesia mampu meningkatkan daya saing sektor kesehatan dan mengurangi ketergantungan masyarakat terhadap layanan medis di luar negeri.
ADVERTISEMENT
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Ia menyoroti besarnya pengeluaran masyarakat Indonesia untuk berobat ke luar negeri yang disebut mencapai Rp 170 triliun. Menurut David, kondisi ini juga berkaitan dengan tingkat kepercayaan masyarakat terhadap layanan kesehatan dalam negeri yang dinilai masih perlu ditingkatkan.
"Kalau tidak, kita akan tertinggal dari negara tetangga. Orang Indonesia yang berobat ke luar negeri nilainya Rp 170 triliun. Ini besar sekali," ujarnya dalam diskusi detikcom Leaders Forum, Selasa (27/10/2026).
Untuk mengatasi tantangan tersebut, Siloam International Hospitals ingin menerapkan strategi leapfrog melalui pemanfaatan teknologi. Sejak awal 2026, Siloam International Hospitals mengembangkan Enterprise AI Foundation, sebuah fondasi AI yang berfokus pada penataan dan integrasi data perusahaan.
David menjelaskan, fondasi tersebut memanfaatkan data pasien dengan dukungan infrastruktur data Siloam International Hospitals yang telah dikembangkan secara terpusat. Dalam dua tahun terakhir, perusahaan juga telah memusatkan pengelolaan data MRI dan memanfaatkan penyimpanan berbasis cloud.
Pembangunan Enterprise AI Foundation ditargetkan selesai pada November 2026. Setelah fondasi data terbentuk, Siloam International Hospitals akan mengembangkan tiga pilar utama aplikasi AI yang mencakup pasien, dokter, dan pengelolaan rumah sakit.
"Jadi Siloam dari awal 2026 kita sudah membangun capability AI yang nama enterprise AI foundation. itu all about data structuring," ucapnya.
Pilar pertama adalah patient digital twin, yang berfokus pada pengembangan layanan digital untuk pasien. Sistem ini dirancang khusus untuk ekosistem Siloam International Hospitals, sehingga pengembangannya tidak sekadar mengandalkan aplikasi kesehatan generik.
Pilar kedua adalah doctor digital twin. Menurut David, pengembangan pilar ini menjadi salah satu tantangan terbesar karena membutuhkan kontribusi dokter dari berbagai spesialisasi.
Tujuannya adalah membangun standardisasi pelayanan medis yang baik dan konsisten di seluruh jaringan Siloam International Hospitals yang mencakup 41 rumah sakit.
Pilar ketiga adalah hospital digital twin, yang berfokus pada pengelolaan operasional rumah sakit. Sistem ini akan mendukung berbagai kebutuhan, mulai dari pengaturan jadwal tenaga kerja (rostering), penjadwalan layanan (scheduling), peningkatan produktivitas, pengelolaan inventaris, hingga pemantauan operasional rumah sakit.
Ketiga pilar tersebut akan menjadi fondasi bagi Siloam International Hospitals dalam membangun konsep hospital of the future atau rumah sakit masa depan. David menegaskan, penerapan AI dan teknologi terbaru bukan ditujukan untuk menggantikan peran dokter. Sebaliknya, teknologi diharapkan dapat memperkuat kemampuan tenaga medis dan membantu meningkatkan kualitas layanan kesehatan.
Menurutnya, pemanfaatan teknologi menjadi langkah penting bagi Siloam International Hospitals untuk meningkatkan daya saing di tengah perkembangan industri kesehatan regional.
"We believe to leapfrog, we need to build through technology. Tapi peran dokter yang tadi ya bukan menggantikan, justru dokter yang mengendalikan. Karena kalau kita nggak ngebangun hospital of the future, menurut saya kita tidak bisa bersaing sama negara tetangga," ucapnya lagi.

























































