Thailand memilih strategi yang jelas: tidak ikut berlomba membangun AI serbaguna, tetapi fokus menjadi pusat uji dan pengembangan AI medis untuk dunia.

Hal itu disampaikan Wakil Perdana Menteri sekaligus Menteri Pendidikan Tinggi, Sains, Riset dan Inovasi (MHESI), Yotsanan Wongsawat, di Global Medical AI Summit di True Digital Park, Bangkok, pada 30 Oktober 2026, seperti diberitakan Thairath English.

Tujuh misi AI nasional

Yotsanan menyebut tujuh misi strategis:

  1. Model fondasi medis (Medical Foundation Models)
  2. Genomik dan pengobatan presisi
  3. AI generatif untuk biologi dan penemuan obat
  4. Human Digital Twins (model digital tubuh manusia)
  5. Otak dan neuroteknologi
  6. Deteksi kanker dengan AI
  7. Agen AI klinis yang tepercaya

Pusatnya adalah Thailand Digital Biome. Pemerintah juga menyiapkan tiga kriteria investasi dan jaringan 15 University Holding Company (perusahaan induk milik universitas) untuk membawa riset kampus ke pasar.

Kenapa uji klinis jadi andalan

Supachai dari RISE, lembaga inovasi korporasi, memberi contoh yang mencolok. Sebuah perusahaan AI ekokardiografi (USG jantung) asal AS tidak berhasil merekrut satu pasien pun dalam enam bulan di AS. Di Thailand, perusahaan yang sama mendapatkan 50 pasien dalam enam minggu.

Menurutnya, survei Asosiasi Medis Amerika (AMA) menunjukkan lebih dari 80% dokter AS kini memakai AI, naik dari 38% pada 2023. Namun menjual produk AI ke rumah sakit di AS bisa memakan waktu 12 hingga 18 bulan. Di situlah Thailand menawarkan jalur yang lebih cepat.

Melalui SEA HI Hub (kerja sama RISE dan SeaX), jaringan ini disebut sudah menghimpun 50 sistem kesehatan dengan sekitar 30 juta pasien dalam sembilan bulan, dengan target 100 juta pasien dalam tiga tahun.

Bandingkan dengan Indonesia

  • Fokus. Thailand memilih ceruk yang jelas. Ini konsisten dengan dorongan agar Thailand membangun model AI sendiri yang sesuai kebutuhannya (baca di sini). Indonesia, lewat rancangan Peta Jalan Nasional AI (baca di sini), masih menyebut banyak sektor prioritas sekaligus.
  • Skala pasien. Indonesia punya populasi dan jumlah fasilitas kesehatan jauh lebih besar. Secara teori, potensinya sebagai lokasi uji AI medis lebih besar.
  • Rambu. Kecepatan merekrut pasien bisa menjadi keunggulan, tetapi juga risiko. Uji AI pada pasien membutuhkan persetujuan etik, pelindungan data kesehatan, dan pengawasan yang ketat. Di Indonesia, data kesehatan termasuk data pribadi spesifik menurut UU PDP. Wamenkomdigi Nezar Patria juga sudah mengingatkan risiko agen AI di sektor kesehatan (baca di sini).

Pelajaran utamanya: strategi AI tidak harus meniru AS atau China. Negara berkembang bisa memilih bidang tempat ia punya keunggulan nyata.

Sumber