SahAIbat — Infrastruktur AI Klinis Terhubung Indonesia

PLATFORMNYA

Semua pemain healthtech Indonesia membangun satu lapisan. Pasien melewati semuanya.

Ada produk yang mumpuni di hampir setiap lapisan layanan kesehatan Indonesia — EMR klinik, AI scribe, aplikasi telehealth konsumen, konsultan casemix. Semuanya solusi satu titik, dan tidak satu pun menyerahkan rekam kepada lapisan berikutnya. Itulah celah yang sesungguhnya, dan itulah seluruh tesis kami: SahAIbat menjalankan sistem rekam yang sama dari pos kesehatan desa hingga klaim rumah sakit, sehingga setiap lapisan tiba di lapisan berikutnya dengan sudah mengenal pasiennya.

LAYERMARKETSAHAIBAT

KOMUNITAS

Kader

Kader · kader kesehatan masyarakat

Skrining, pemantauan tumbuh kembang, dan rujukan di Posyandu, selaras dengan standar layanan primer ILP.

WHAT THE MARKET OFFERS TODAY — PAPER REGISTERS

Tidak ada pihak lain yang hadir di setiap lapisan. Itu bukan klaim pemasaran — itu urutan pembangunan.

Pesaing satu lapisan bisa saja menambah lapisan kedua. Yang tidak bisa mereka lakukan adalah menyusun ulang riwayat longitudinal berpersetujuan bertahun-tahun, yang hanya ada karena platformnya sudah lebih dulu berada di lapangan pada lapisan di bawahnya.

RUANG MESIN

Mandatnya meminta sebuah formulir. Kami membangun matematikanya.

Mendigitalkan register memenuhi sebuah peraturan. Ia tidak memberi tahu siapa pun apakah seorang anak sedang kurang gizi atau apakah sebuah wabah sudah dimulai. Di balik setiap antarmuka yang kami rilis, ada model yang benar-benar berjalan — itulah sebabnya satu pengukuran yang menghabiskan tiga puluh detik seorang kader bisa berakhir sebagai sinyal peringatan dini sebuah kabupaten, tanpa seorang pun mengetiknya ulang.

SATU PENGUKURAN. ENAM TINGKAT MAKNA.

LAPANGAN

Diukur

Kader menimbang dan mengukur seorang anak di Posyandu. Tiga puluh detik, di ponsel yang mungkin tidak dapat sinyal seharian.

8.2 kg · 74 cm

14 months, female

DI PERANGKAT

Diskor

Standar pertumbuhan WHO dihitung langsung di ponsel — berat menurut umur, tinggi menurut umur, berat menurut tinggi — dan kembali sebagai Z-score sebelum keluarganya beranjak.

WAZ −2.7

WHO growth standard

MESIN RISIKO

Diklasifikasi

WAZ −2,7 bukan angka yang seharusnya ditafsirkan sendiri oleh kader. Ia kembali sebagai SAM, lengkap dengan rujukan yang sudah tertulis.

SAM

severe acute malnutrition

KLINIS

Dieskalasi

Bidan dan Puskesmas menerima kasusnya beserta hasil pengukurannya — bukan telepon yang menceritakannya dari ingatan.

Referral

midwife + Puskesmas notified

B2G

Diagregasi

Rekam yang sama memperbarui prevalensi desa, angka SAM kabupaten, cakupan imunisasi, dan peringkat kinerja Posyandu. Tidak ada yang mengetik ulang apa pun ke laporan bulanan.

13% → 17%

district SAM prevalence

SURVEILANS

Dipantau

Ketika laporan penyakit menular melewati rata-rata + 1,5 SD dari riwayat kabupaten itu sendiri, kurva epidemi memunculkan peringatan kompatibel SKDR dengan sendirinya.

55 / week

alert threshold, auto-calculated

Di bawah 30 detik per anak

Mesin pertumbuhan

WAZ, HAZ, dan WHZ WHO dihitung luring di ponsel — diklasifikasi, dan dirujuk, dari layar yang sama.

Data sederhana → makna klinis

Mesin risiko

Tanda bahaya, kelengkapan ANC 10T, laju pertambahan berat, dan celah imunisasi kembali sebagai risiko berjenjang, bukan baris data mentah.

Kompatibel SKDR

Mesin surveilans

Ambang peringatan dihitung sebagai rata-rata + 1,5 SD dari riwayat kabupaten itu sendiri — bukan konstanta nasional yang tidak cocok di mana pun.

Deterministik, bukan generatif

Mesin klinis

Lab, pencitraan, dan EKG dibaca bersamaan; eGFR dan FIB-4 dihitung; kode ICD-10 diadu dengan hasil pasien sendiri.

Adaptif, di dalam WhatsApp

Mesin asisten

Rencana, pengingat, dan bahasanya menyesuaikan riwayat tiap keluarga — bukan satu templat yang disiarkan ke semua orang.

GOVERNMENT DASHBOARD · LIVE

Kabupaten melihat apa yang desa lihat — di hari yang sama.

Peringkat Posyandu, status gizi per pita WAZ, cakupan imunisasi, prevalensi stunting bulan demi bulan, dan kurva epidemi langsung — dihasilkan dari rekam yang dibuat seorang kader pagi itu juga, tanpa siklus pelaporan di antaranya.

WAZ

SAM · MAM · normal · lebih, terpita otomatis

10T

kelengkapan ANC diskor per kehamilan

SKDR

kurva epidemi dengan ambang terhitung otomatis

pengetikan ulang antara lapangan dan pemerintah

EPIDEMIC CURVE — COMMUNICABLE DISEASE, ONE DISTRICT

Weekly casesAuto-calculated alert thresholdAbove threshold — SKDR signal

MODEL BERDAULAT · SEDANG DILATIH

Setiap lapisan di atas juga merupakan data latih.

Rekam berpersetujuan yang sama menjadi bahan bakar model klinis milik Indonesia sendiri. Kami sedang melatih ulang MedGemma dengan bahasa klinis Indonesia — cara kader mencatat tanda bahaya, cara bidan mendokumentasikan ANC 10T, cara dokter menulis asesmen dalam Bahasa Indonesia, cara koder membenarkan sebuah tingkat keparahan di bawah aturan BPJS. Ekstraksi sudah berjalan hari ini di GPU milik kami sendiri di Jakarta; tidak ada koreksi dokter yang keluar dari negeri ini.

MedGemmabasis spesialis medis, dilatih ulang dengan teks klinis Indonesia

🇮🇩 GPU Jakartainferensi mandiri — mesinnya milik kami, bukan sewaan per panggilan

Terikat persetujuankoreksi menjadi data latih hanya sejauh persetujuan mencakupnya

Aplikasi yang sekadar memenuhi mandat bisa dibangun ulang dalam satu triwulan. Mesin risiko yang dipercaya kementerian kesehatan, berjalan di atas rekam yang dapat ditelusuri sampai ke kader yang mengambilnya, tidak bisa — dan bagian itulah yang tidak cukup diwakili oleh satu halaman ini.

Lihat ringkasan teknis →Hubungi kami

BUKTI DI LAPANGAN

Sudah berjalan di lapangan. Bukan proyeksi.

Platform ini sudah diterapkan hari ini bersama tenaga kesehatan, klinisi, dan mitra yang nyata — dan itu percakapan yang berbeda dari sebuah peta jalan.

0.000+

anak dipantau di NTT

WHO

Z-score dihitung di setiap kunjungan

SAM / MAM

ditandai dan dirujuk dari lapangan

Tumbuh kembang dipantau di Posyandu terhadap standar WHO — berat menurut umur, tinggi menurut umur, dan berat menurut tinggi — dengan status gizi buruk yang diklasifikasi dan dirujuk dari layar yang sama tempat pengukurannya diambil.

DEPLOYMENT PARTNERS

Yayasan Pijar TimurMitra penerapan komunitas · Nusa Tenggara TimurPAPHAAsosiasi kesehatan masyarakatPERDHAKIJaringan rumah sakit dan klinik berbasis keagamaan nasional

TIM KAMI

Dibangun oleh orang-orang yang benar-benar merilisnya.

Platform yang bekerja di lima produk dan tiga lapisan layanan, sudah berada di lapangan — dibangun oleh tim yang masih cukup ramping untuk bergerak cepat.

Sanjib MaityPendiri · CEO & CTO

Menggambarnya di papan tulis, lalu menulis sendiri kode yang mewujudkannya.

Dr. Ratih Rakhmawati, M.BiomedValidasi klinis

Menentukan apakah jawaban sebuah model akan bertahan di konsultasi sungguhan — dan mengembalikannya sampai bertahan.

Surabhi DasKonsep klinis & medis

Mengubah protokol nasional menjadi sesuatu yang benar-benar bisa ditanyakan layar, dalam urutan seorang klinisi menanyakannya.

Stefanus BereLapangan & kemitraan · NTT

Alasan sebuah Posyandu di Timor memercayai perangkat lunak yang tidak pernah mereka minta.

Shindy FarahOperasional · Indonesia

Menjaga jarak antara rencana yang ditulis di Jakarta dan pos kesehatan yang harus menjalankannya hari Jumat.

Saurav DasInfrastruktur & DevOps

Memegang server, GPU, dan panggilan pukul tiga pagi. Tidak ada yang dirilis sebelum ia berdiri stabil.

Chief Market StrategistPosisi terbuka

Memegang bagaimana Indonesia mendengar semua ini.

Business DevelopmentPosisi terbuka

Mengubah platform yang bekerja menjadi klinik yang menandatangani.

Inside SalesPosisi terbuka

Suara pertama yang didengar dokter setelah masa cobanya dimulai.

Aktif di Timor Tengah Utara, Nusa Tenggara Timur.

Indonesia sedang mendigitalkan
280 juta pasien.
Belum ada yang memiliki lapisan di bawahnya.

Semua pemain healthtech Indonesia membangun satu lapisan. Pasien melewati semuanya.

Tidak ada pihak lain yang hadir di setiap lapisan. Itu bukan klaim pemasaran — itu urutan pembangunan.

Mandatnya meminta sebuah formulir. Kami membangun matematikanya.

Kabupaten melihat apa yang desa lihat — di hari yang sama.

Setiap lapisan di atas juga merupakan data latih.

Lapisan klinik sudah berada di tangan para dokter.

Sudah berjalan di lapangan. Bukan proyeksi.

Dibangun oleh orang-orang yang benar-benar merilisnya.

Jika Anda melihat apa yang kami lihat, mari berbicara.

Indonesia sedang mendigitalkan280 juta pasien.Belum ada yang memiliki lapisan di bawahnya.

Semua pemain healthtech Indonesia membangun satu lapisan. Pasien melewati semuanya.

Tidak ada pihak lain yang hadir di setiap lapisan. Itu bukan klaim pemasaran — itu urutan pembangunan.

Mandatnya meminta sebuah formulir. Kami membangun matematikanya.

Kabupaten melihat apa yang desa lihat — di hari yang sama.

Setiap lapisan di atas juga merupakan data latih.

Lapisan klinik sudah berada di tangan para dokter.

Sudah berjalan di lapangan. Bukan proyeksi.

Dibangun oleh orang-orang yang benar-benar merilisnya.

Jika Anda melihat apa yang kami lihat, mari berbicara.

Indonesia sedang mendigitalkan
280 juta pasien.
Belum ada yang memiliki lapisan di bawahnya.