Pertanyaan yang sering diajukan

Micromeet — AI for governed healthcare — adalah perusahaan AI kesehatan yang didukung Microware Group (HKEX: 1985), membangun infrastruktur AI untuk klinik, rumah sakit, dan penyedia skrining di Indonesia, Singapore, dan Hong Kong. Platformnya mencakup MCU CoPilot (otomatisasi laporan medical check-up), AI Scribe / Voice-to-EMR (dokumentasi klinis multibahasa), AI Front Desk (respons pertama pasien yang instan), Care Loop (tindak lanjut pasca-kunjungan), Claim Readiness (pengodean dan klaim), serta AI Care Command Center (runtime institusi terkelola yang menyatukan semuanya).

Governed healthcare AI adalah AI yang bekerja di dalam tata kelola klinis institusi, bukan di luarnya: setiap keluaran disusun oleh AI, ditinjau dan disetujui oleh klinisi, lalu tercatat dengan jejak audit — siapa meninjau apa dan kapan. Inilah perbedaan antara demo AI dan sistem AI yang dapat dipertanggungjawabkan institusi. Micromeet membangun seluruh platformnya di atas prinsip ini.

Artinya AI menyusun draf pekerjaan — laporan, catatan klinis, pesan tindak lanjut, saran pengodean — dan klinisi berlisensi meninjau, mengedit, dan menyetujui semua hal yang membawa tanggung jawab medis sebelum dirilis. AI Micromeet tidak pernah mendiagnosis secara mandiri dan tidak pernah menerbitkan laporan final; dokter peninjau memegang tanggung jawab klinis dan hukum sepenuhnya, didukung jejak audit yang lengkap.

Micromeet didukung oleh Microware Group, grup teknologi yang tercatat di bursa Hong Kong (kode saham HKEX: 1985). Micromeet beroperasi di Hong Kong, Singapore, dan Indonesia, dengan tim klinis dan produk yang bekerja langsung bersama dokter praktik di tiap pasar.

Pasar utama Micromeet adalah Indonesia, Singapore, dan Hong Kong, dengan ekspansi ke Asia Tenggara dan Asia Timur. Platform ini dibangun multibahasa dan multi-standar sejak awal — terminologi klinis lokal, standar pengodean lokal, dan persyaratan residensi data lokal diperlakukan sebagai fitur inti produk, bukan tambahan.

MCU CoPilot adalah agen AI yang mengotomatisasi penyusunan draf laporan medical check-up (MCU). Ia membaca data pemeriksaan terstruktur yang sudah dihasilkan institusi — hasil laboratorium, tanda vital, temuan pemeriksaan fisik, kesimpulan spesialis — lalu menghasilkan draf laporan terstruktur berisi kesimpulan, rekomendasi, dan redaksi kelayakan kerja untuk ditinjau, diedit, dan ditandatangani dokter. Tersedia mode standalone (unggah berkas lewat browser, tanpa proyek IT) maupun terintegrasi dengan HIS, LIS, atau EMR yang ada melalui API.

AI Scribe, disebut juga Voice-to-EMR atau V2N, mengubah percakapan dokter–pasien menjadi dokumentasi klinis terstruktur. Mendukung 50+ bahasa termasuk Bahasa Indonesia, Inggris, Cantonese, Mandarin, Melayu, Thai, dan Vietnam, dan menghasilkan catatan terstruktur yang siap masuk EMR. Untuk percakapan medis berbahasa Cantonese, akurasinya mencapai 95%+ pada dataset medis internal kami. Dokter meninjau dan mengonfirmasi setiap catatan sebelum masuk rekam medis.

AI Front Desk menjawab pertanyaan pasien begitu masuk — pemesanan, pertanyaan, tindak lanjut — lintas kanal dan bahasa, 24 jam sehari. Ia mengumpulkan data dasar, memeriksa ketersediaan, dan mengarahkan pasien menuju pemesanan atau langkah berikutnya yang tepat, sementara hal-hal yang membawa bobot medis atau operasional dikonfirmasi oleh staf. Kecepatan respons pertama adalah salah satu pengungkit konversi terkuat dalam operasional layanan kesehatan, dan AI Front Desk menjadikannya sistematis, bukan bergantung pada siapa yang kebetulan senggang.

Care Loop menjaga hubungan dengan pasien tetap hidup setelah kunjungan atau skrining: penjelasan laporan, tindak lanjut temuan abnormal, pengingat pemeriksaan ulang, dan keterlibatan kesehatan jangka panjang. Konteks pasien yang sama dibawa terus dari skrining atau konsultasi, sehingga tindak lanjut menjadi spesifik, bukan generik — dan setiap pesan yang bermakna klinis berada di bawah supervisi dokter.

Claim Readiness membantu institusi membereskan klaim sejak dari sumbernya. Ia mendukung pengodean ICD-10 dan ICD-11 dari dokumentasi klinis dan bekerja di berbagai lingkungan klaim negara, termasuk alur BPJS / INA-CBGs di Indonesia. Pengodean yang lebih bersih sejak pertemuan klinis berarti berkas lebih siap sebelum pengajuan dan penanganan pengecualian lebih jelas di hilir.

AI Care Command Center adalah runtime terkelola di balik produk-produk Micromeet: ia mengubah pekerjaan AI dan manusia menjadi antrean institusi yang terlihat dan dapat dipertanggungjawabkan — setiap tugas punya pemilik, status, SLA, dan jejak audit, dengan writeback ke sistem institusi. Inilah yang membedakan fitur AI yang sekadar ditempel pada klinik dari lapisan AI yang bisa diukur, dikelola, dan dipercaya institusi.

Ya. Micromeet mempublikasikan Benchmark Kesiapan Agen AI Layanan Kesehatan MCU Indonesia — metode evaluasi terbuka dengan gerbang kelulusan yang dipublikasikan, rubrik berbobot 24 kriteria, dan jalur pengujian bertahap, sehingga tim klinis, mutu, dan pengadaan dapat memeriksa cara kesiapan diukur, bukan sekadar memercayai demo. Laporan lengkap ada di micromeet.ai/benchmark/id/index.html.

Ini adalah benchmark berbasis metode yang menguji 12 model AI dalam satu alur kerja agen MCU yang tetap pada 30 kasus medical check-up Indonesia nyata yang teranonimkan — mengukur apakah keluaran cukup terstruktur, lengkap, stabil, dan dapat ditelusuri untuk masuk ke alur review yang disupervisi dokter. Tinjauan klinis dipimpin Dr. dr. Alfian Wika Cahyono, M.Biomed. Benchmark ini sengaja mempublikasikan batasannya sekaligus hasilnya — kelulusan sisi-mesin bukan vonis kebenaran klinis.

Bisa — justru itu tujuannya. Benchmark ini memuat daftar periksa kesiapan 8 poin (bukti keluaran terstruktur, stabilitas pengulangan, keterlacakan bukti, batas keamanan, kesesuaian lokalisasi, beban review, review independen, kontrol perubahan) yang dapat diterapkan institusi pada vendor dokumentasi AI mana pun, termasuk Micromeet. Jika vendor hanya bisa menunjukkan demo yang mengilap, daftar periksa ini memberi tahu bukti apa yang harus diminta sebelum berkomitmen pada pilot.

Ya. Micromeet tersertifikasi independen ISO/IEC 27001:2022 (lingkup: pengembangan platform aplikasi AI). Data dienkripsi saat transit (TLS 1.3 jika didukung) dan saat tersimpan, hanya diproses untuk menjalankan layanan di bawah Data Processing Agreement (DPA). Micromeet tidak pernah menjual data Anda dan tidak menggunakan data teridentifikasi untuk melatih model AI — peningkatan produk hanya memakai data yang sudah dihapus identitasnya, dengan persetujuan dan perjanjian yang diperlukan.

Kontrol Micromeet diselaraskan dengan UU PDP Indonesia, PDPA Singapore, PDPO Hong Kong, dan standar keamanan HIPAA. Detail lengkap — kepemilikan data, residensi, retensi, tata kelola klinis, model keamanan, dan subprosesor — dipublikasikan di trust.micromeet.ai.

Tidak. Agen Micromeet adalah sistem dokumentasi dan alur kerja, bukan Clinical Decision Support System (CDSS) dan bukan mesin diagnosis. Ia tidak menginterpretasi media klinis mentah seperti gelombang EKG atau citra radiologis — temuan spesialis dipakai sebagaimana dilaporkan oleh klinisi penanggung jawab. Setiap keluaran wajib melalui review, penyuntingan, dan otorisasi dokter sebelum dirilis.

Data disimpan di Singapore secara default, dengan dukungan penyimpanan dalam negeri untuk Indonesia dan Hong Kong. Retensi dan penghapusan diatur perjanjian Anda: data dihapus atas permintaan dan saat kontrak berakhir.

Mode standalone bisa langsung dimulai: penerapan standalone MCU CoPilot hanya membutuhkan browser dan koneksi internet — staf mengunggah berkas pemeriksaan dan dokter meninjau drafnya, tanpa proyek integrasi HIS/LIS. Mode terintegrasi terhubung ke HIS, LIS, atau EMR Anda melalui API atau konektor data dan mengikuti proses perubahan IT institusi. Institusi dapat mulai standalone lalu bermigrasi ke mode terintegrasi tanpa melatih ulang staf, karena alur review dokter identik di kedua mode.

Ya. Micromeet dirancang bekerja dengan sistem yang sudah dijalankan institusi — HIS, LIS, dan EMR — melalui API atau konektor data terstruktur, dengan writeback agar sistem rekam institusi tetap menjadi sumber kebenaran. Jika integrasi belum memungkinkan, mode standalone mencakup alur klinis yang sama melalui unggah berkas.

Micromeet mendukung 50+ bahasa di produk suara dan produk yang berhadapan dengan pasien, termasuk Bahasa Indonesia, Inggris, Cantonese, Mandarin, Melayu, Thai, Vietnam, Filipino, Tamil, Hindi, Jepang, dan Korea. Keluaran klinis mengikuti bahasa kerja institusi — misalnya laporan MCU dalam Bahasa Indonesia dengan terminologi klinis lokal yang dipertahankan.

Mulailah dengan percakapan: email enquiry@micromeet.ai atau gunakan formulir kontak di micromeet.ai, lalu ceritakan jenis institusi Anda dan alur kerja mana yang ingin diperbaiki lebih dulu. Harga bergantung pada mode penerapan, volume, dan lingkup integrasi, jadi kami merancangnya bersama Anda — biasanya dimulai dengan pilot yang disupervisi dokter pada kasus Anda sendiri, bukan kontrak panjang.