- 10 months ago
AI kini semakin memainkan peranan dalam dunia perubatan. Bagaimana teknologi seperti ALI.AI membantu menganalisis imej perubatan dan meningkatkan rawatan pesakit? Temu bual bersama Dr. Mohd Hanif Abdul Gaus, CEO & Pengasas MAIA dalam Niaga AWANI
Category
🗞
NewsTranscript
00:00Kecerdasan buatan atau AI kini semakin memasuki ruang yang paling sensitif kesehatan manusia.
00:07Dalam dunia perubatan, AI digunakan untuk membaca image, x-ray, CT scan dan MRI dengan janji meningkatkan ketepatan diagnosis serta mengurangkan beban kerja doktor.
00:17Namun persoalan besarnya, sejauh mana kita boleh mempercayai algoritma dalam membuat keputusan klinikal?
00:23Siapa bertanggungjawab jika berlaku kesilapan dan adakah sistem kesehatan kita benar-benar bersedia dari sudut etika, data dan kawal selia?
00:31Bersama saya di sudut ketika ini adalah Ketua Pegawai Eksekutif dan Pengasas MAIA Sedang Berhad, Dr. Mohd Hanif Abdul Gaw.
00:38Saya nak ucapkan terima kasih.
00:39Sudah tentu kita nak bercakap mengenai perkara baru, inovasi terutama dalam sektor perubatan, industri perubatan.
00:47Mungkin boleh kongsikan dulu, apa itu Ali.AI, apa antara fungsi utama dia sebagai agent analisis data?
00:55Okey, terima kasih kerana menjemput saya. Terima kasih kepada Astro Awani.
01:00And then, bagi saya, Ali.AI adalah satu garis algoritma yang dibina oleh MAIA.
01:07Dia bermula pada tahun 2016.
01:09This garis algoritma telah mempunyai capability, capability untuk belajar, mengingat, membuat keputusan.
01:21Dengan kekuatan, dengan algoritma ini, kami telah, pihak kami telah train, telah training Ali.AI
01:28dengan di mana kami memberi Ali data, train data sebanyak 60,000 image data.
01:40Wow.
01:4160,000 image data di mana data tersebut telah dilabel oleh radiologis Malaysia.
01:47Data tersebut telah membuatkan Ali.AI mempunyai capability untuk menganalisis image X-ray, MRI dan CTs.
01:56untuk first phase pada 2016.
02:00Apabila research ini telah berkembang, kami juga telah expand data kami sebanyak 3 juta patient data.
02:10Global dan local data.
02:13And then, this data telah mahu dapat approval daripada Ethics Committee Approval Malaysia.
02:17Ethics Committee Approval Malaysia di mana this data telah dilabel oleh radiologis sendiri.
02:21And then, pada 2025, tahun lepas, kami telah berjaya untuk menembusi pasaran global.
02:30Dibada up until now, Ali.AI telah digunakan lebih kurang 150 country globally,
02:396 continent dan juga mempunyai user sebanyak 7,000 user globally
02:44dan run analysis sebanyak 33,000 case tadi.
02:49Banyak itu, beribu-ribu dah kalau kita lihat.
02:52Saya nak ucapkan tanya atas pencapaian dan perkembangan itu sehingga mencapai lebih 150 negara,
03:006 continent dan 33,000 users, pengguna dan berjaya menghasilkan beribu-ribu maklumat
03:07daripada data analysis ini.
03:09Tapi, bantu kami faham sejarah ataupun latar berakang Ali.AI
03:13Sejak bila tubuhnya Ali.AI dan apa antara inspirasi ataupun idea di sebalik penceritaan teknologi ini?
03:22Okey, terima kasih.
03:23So, inspirasi daripada Ali.AI sebenarnya dia bermula pada tahun 2016
03:28di mana saya final year medical school.
03:30Di situ juga di mana World Economic Forum Davos pada 2016 telah bermula.
03:36dia berkata tentang medical AI dalam dunia perubatan.
03:43Beberapa company telah terlibat dalam World Economic Forum di mana
03:46antara company digelarkan company tersebut adalah G-Mafia.
03:51G-Mafia adalah company di mana Google, Facebook, IBM, Apple dan Amazon.
03:59So, daripada timur, company dikawal The Bats.
04:03The Bats mean Bydance, Tencent dan Alibaba.
04:06company tersebut telah membina framework medical artificial intelligence pada tahun tersebut.
04:15Jadi, gelombang daripada gelombang artificial intelligence itu telah sampai ke Malaysia
04:20dan kami telah menyambut gelombang itu pada 2017 dan 2016.
04:24di mana, di mana, di situ lah the vision start.
04:27Vision start di mana, di mana kami mempunyai vizi, di mana kami ingin membuat satu algoritm
04:33yang boleh democratise, we call it democratise artificial intelligence in healthcare.
04:38by, caranya, by putting doctor into your pocket.
04:43How we putting doctor into your pocket di mana kami boleh, kami ada vision pada 10 tahun lepas.
04:49Vision kami di mana, if satu algoritm itu boleh diletakkan dalam fon dan boleh membantu doktor in terms of image analysis.
04:55sebab apa image analysis?
04:58sebab breakthrough pertama dalam artificial intelligence dalam medical adalah image analysis.
05:03setelah itu, pada 2023, kami telah mendapat MDA approval daripada kerajaan Malaysia untuk dipasarkan secara global.
05:14and then, bila pada masa, pada masa itu, 2025, kami telah put this technology in the global market pada 16 February, 2025.
05:27the impact is, the impact is, we let the market decide.
05:32do we, our company, have the capability, ada capability untuk, untuk, dalam kata lain, augment doctor's intelligence.
05:40augment di mana memperkasakan pengetahuan doktor.
05:42so, that's why, untuk problem statement-nya, kenapa image analytics, sebab apa?
05:48dunia mempunyai masalah daripada segi, kekangan radiologis.
05:53Malaysia, secara ratio-nya, satu doktor equal to 30,000 patient.
05:59tapi, if we go to African country, dekat Nigeria, satu doktor radiologist equal to half a million patient.
06:07we go deeper, a bit further, dekat Malawi,
06:10satu doktor equal to 8.8 million patient.
06:13that's the problem statement.
06:15inspirasi daripada problem statement tersebut,
06:17what if we can augment doctor's intelligence,
06:20in terms of reading the medical image.
06:22okay.
06:23tapi, dia tak berhenti di situ.
06:26ahli AI, bukan sahaja boleh, analisis image X-ray, MRI CTs dan X-ray.
06:33sekarang, ahli AI mempunyai capability, untuk menganalisis penyakit kulit, membaca ECG, dan membaca lab report.
06:40and then, it's a, it's a, it's a free system, just go to our website, and then just enjoy the technology.
06:49setakat ini free, kan?
06:50okay, ini adalah sesuatu yang membanggakan apabila teknologi dan inovasi tempatan telah merentas ke 150 negara.
07:00namun, untuk ahli AI, tadi, awak ada kongsikan user ataupun pengguna setakat ini.
07:04siapakah antara pengguna utama dalam kalangan mereka ini?
07:08dan mungkin boleh kongsikan bagaimana pengalaman mereka setakat menerima teknologi ini?
07:13okay, good question.
07:14sebenarnya, antara pengguna utama kita adalah golongan doktors.
07:18itu adalah first phase dari projek kami.
07:20doktors, klinisian, nurses, dan medical students.
07:24itu adalah penggunaan.
07:25so, dalam user structure, ahli AI mempunyai, untuk Malaysia sahaja, 15% of our users, dari Malaysia.
07:36the rest is the global country.
07:37India, almost 14%.
07:39United States, almost 12%.
07:41and then, the rest is some small, small amount.
07:44tapi, antara apa yang kita cuba buat adalah,
07:48untuk phase kedua, ahli AI boleh digunakan oleh masyarakat umum.
07:53di mana, report yang kami cuba keluarkan adalah lebih mudah dipahami oleh masyarakat umum,
07:59supaya teknologi ini boleh digunakan oleh semua orang.
08:03sebab, ingat, mission-nya adalah
08:05democratize artificial intelligence by putting doctor into your pocket.
08:09okay, democratize your intelligence into the pocket.
08:15it's actually interesting, apa we can say, quote.
08:20tetapi, doktor ini adalah sesuatu yang, kalau penting untuk kita melihat kepada skala yang lebih besar.
08:25masa depan penjagaan kesehatan itu sendiri.
08:28bagaimana, Dr. Hanif memahati keadaan ataupun situasi di Malaysia ketika ini?
08:35adakah Malaysia cukup bersedia mempunyai framework untuk mendepani pelbagai peluang,
08:40maupun cabaran daripada AI ini?
08:43terutamanya khusus seperti sektor-sektor kritikal, seperti penjagaan kesehatan ini.
08:46apa pandangan Dr. Hanif?
08:48pandangan saya, saya sangat optimis.
08:50optimis di mana Malaysia mempunyai framework yang ready
08:53untuk, dari segi polisi dan penggunaan.
08:56sebab apa, kenapa saya optimis?
08:58sebab, bila kita melihat industri artificial intelligence, kecergasan buatan,
09:03industri artificial intelligence ini dibahagi kepada 5 kek of layer.
09:07layer.
09:08layer pertama adalah energy.
09:10layer kedua adalah microchip.
09:13layer ketiga adalah infrastructure.
09:15layer keempat adalah large language model, LLM.
09:18layer kelima adalah application di mana banyak startup Malaysia yang ready di layer kelima.
09:25ok, biar kita bincang satu persatu.
09:27layer pertama adalah energy.
09:29di Malaysia, government policy di Malaysia telah ada netter.
09:35netter.
09:36so, in terms of kita ready untuk energy.
09:40sebab setiap artificial intelligence ini consume energy itu sangat tinggi.
09:45tapi, saya percaya Malaysia dengan polisi yang betul dan direction yang betul,
09:49kita adalah the right policy untuk adopt artificial intelligence.
09:52second is microchip.
09:54microchip, of course, telah dimenopori oleh NVIDIA.
09:58dan juga sekarang Google telah mengeluarkan their own microchip called TPU.
10:02TPU yang agak, agak fascinating sebenarnya.
10:05tapi, apa impaknya kepada Malaysia di mana kita adalah pengeluar microchip.
10:10I believe we are assembled and testing for microchip dekat Malaysia.
10:14so, at least, kita impact dan gelombang microchip itu telah sampai.
10:18layer ketiga adalah infrastructure.
10:21infrastructure adalah data center.
10:23data center, bila kita lihat di Cyberjaya, Johor dan Penang,
10:27pembinaan data center sangat vibrant.
10:31so, di mana that's why kita ready untuk infrastructure.
10:35layer keempat adalah LLM di mana sanalah researcher kita akan mengutilize artificial intelligence.
10:41so, dekat Malaysia, banyak universiti telah mengwujudkan their own LLM.
10:46dekat dunia ini bukan sahaja, kita sangat famous dengan Check GPT.
10:50Check GPT, correct.
10:51Gemini.
10:51Gemini.
10:52Epotrophic, Prophlexity.
10:53tapi sebenarnya kita ada 1.4 million LLM yang,
10:581.4 million LLM dekat dunia ini.
11:01so, first, kita boleh, in terms of 1.4 million itu,
11:05banyak industri yang boleh dimanfaatkan.
11:07dan kelima adalah application level.
11:09the application level di mana all the startups seperti kami
11:13akan bermain di Liga tersebut.
11:15so, seperti kami bermain di Liga tersebut di mana
11:18our job untuk mencari masalah dan menyelesaikan masalah tersebut.
11:23but kata orang, what is the billion dollar question with a billion dollar
11:27billion dollar problem with billion dollar answers.
11:30so, kerja kami adalah untuk mencari masalah
11:33dan juga memberi solution yang terbaik dengan menggunakan artificial intelligence.
11:38ok, menarik, penting untuk kita melatih.
11:41Dr. Hanif ada kongsikan tadi, banyak industri boleh manfaatkannya.
11:45daripada konteks penceritaan LLM tadi.
11:48selain daripada bidang kesihatan, apakah antara sektor ataupun industri lain yang
11:54ahli AI tengah explore ataupun tengah approach yang
11:59dan ataupun antara sektor yang ahli AI berasa ataupun berpandangan sektor ini
12:05punya potensi?
12:07ok, sekarang ni ahli AI of course fokus kepada company kami
12:11dengan all the teams adalah untuk membina satu teknologi diagnostik
12:17diagnostik di mana kita membantu doktors.
12:19tapi, bila kita lihat secara lebih menyeluruh, ahli AI telah digunakan
12:25sebab ahli AI ini sangat dynamic.
12:28so, bila data yang telah di put, contohnya salah satu projek yang kami telah explore
12:33dekat sub-urban clinic dekat Kuantan, klinik Arazi di mana teknologi ahli telah digunakan
12:42untuk menyelesaikan masalah report kepada SME-SME di daerah tersebut dari segi kesihatan report.
12:52so, ahli AI boleh menghasilkan satu report kesihatan itu, setiap personal secara real time untuk SME, itu satu.
12:59so, untuk collaboration dekat Klung Valley antara beberapa collaboration untuk membina satu timetable, timetable setiap klinik
13:09bila setiap klinik dia mempunyai problem statement di mana turn over setiap pekerja setiap klinik itu sangat tinggi.
13:16bila dia mempunyai lebih kurang 300 ke 400 staff, turn overnya sangat tinggi.
13:20what if ahli AI boleh digunakan di mana ahli membina satu timetable setiap pekerja tersebut
13:26bila turn over itu berlaku, dia tak efek kepada orang-orang yang berikutnya.
13:31problem itu nampak kecil, tapi dia memberi impak yang besar.
13:34remember, artificial intelligence is not about how good your system, it's how you solve the problem.
13:38betul.
13:40and then, the last sekali, apa yang kita buat di negeri Sabah baru-baru ini.
13:49negeri Sabah di mana kita membantu Geek Economics dengan bantuan daripada Tuan Syed Abdullah.
13:58kami Geek Economics call 12 Geek.
14:0012 Geek di mana kita menggunakan alih engine, dia boleh menggabungkan, dia boleh menghubungkan geekers, geek pekerja geek dan juga end users.
14:10dia, dia di matchingkan menggunakan alih engine.
14:14so matching tersebut, di mana matching tersebut boleh menyelesaikan problem-problem yang tertentu dan juga matching tersebut boleh menyelesaikan banyak-banyak peluang,
14:23peluang pekerjaan di rural area.
14:27so itu salah satu antara beberapa kes tadi yang telah kami explore.
14:31antara kes tadi yang agak menarik di mana kami, bila kami ke Switzerland baru-baru ini,
14:37di mana kami telah berjumpa dengan beberapa pharmaceutical company.
14:44pharmaceutical company ini di mana problem statementnya senang.
14:48if they want to build a drug discovery,
14:51dia mengambil masa 2-3 billion,
14:53mengambil berpelanjaan sebanyak 2-3 billion US dollar.
14:57but,
14:59if diorang menggunakan artificial intelligence,
15:01diorang boleh shorten the time.
15:03for example,
15:04antara problemnya adalah,
15:06bila diorang,
15:07bila this pharmaceutical company ingin try satu drug,
15:12satu drug terhadap penyakit barah otak.
15:16bila certain dos telah dikeluarkan oleh certain penyakit barah otak,
15:20ahli AI boleh project how long barah otak itu boleh sembuh.
15:25dari segi image processing.
15:28kita boleh project how the barah otak boleh shrink,
15:31menggunakan alih engine.
15:33so it doesn't mean,
15:35diorang kena run the clinical trial,
15:37kena tunggu.
15:38it means the projection is already there,
15:40untuk membuatkan landasan clinical trial itu
15:43dengan lebih tepat.
15:47jelas kita lihat penggunaan teknologi AI ini bukanlah
15:50untuk menggantikan peranan doktor,
15:52tapi adalah untuk menjadi alat sokongan
15:54untuk tingkatkan lagi kecakapan,
15:56ketepatan dan juga keselamatan rawatan itu sendiri.
15:59tapi doktor macam biasalah apabila wujudnya pelbagai teknologi
16:03inovasi dahulu ini,
16:04ramai akan persoalkan bagaimana dekat etika,
16:06adakah datanya boleh dipercayai
16:09dan paling penting kawal selir dan polisi seperti doktor katakan,
16:13perlu bergerak seiring dengan perubahan dalam dunia kesehatan itu.
16:18dan paling penting masa depan bidang ataupun sektor industri kesehatan ini
16:23bukan bergantung pada teknologi canggih sahaja,
16:25tapi daripada perbincangan kita jelas menunjukkan
16:28adalah menunjukkan bagaimana untuk kita masih kan,
16:30manusia dan AI ini dapat bekerjasama dengan lebih baik
16:33demi kesihatan yang lebih baik untuk rakyat Malaysia.
16:35Sekali lagi, saya nak ucapkan terima kasih kepada doktor Muhammad Anif
16:37dan untuk anda yang terlepas untuk perbincangan yang sangat penting
16:40dan sangat significant ini,
16:42anda boleh saksikannya di astroani.com
16:44dan di semua platform digital Astroani,
16:46dengan ke mana-mana banyak lagi laporan yang akan kami bawakan selepas ini.