Kota Kinabalu : Sebanyak 627 jumlah rawatan rehabilitasi telah dilaksanakan di Pusat Rawatan Rehabilitasi Hospital Universiti Malaysia Sabah (HUMS) dengan menggunakan Mesin PainBot sejak diperkenalkan Disember tahun lalu.
Naib Canselor UMS Profesor Datuk Dr Kasim Mohd Mansor berkata, ia merupakan satu pencapaian yang signifikan danvmenunjukkan penerimaan yang positif selain keberkesanan mesin itu dalam pengurusan kesakitan.
“Saya yakin dan percaya, sumbangan ini tidak hanya sekadar angka, tetapi ia menggambarkan peningkatan dalam kualiti hidup pesakit dan keupayaan kita sebagai penyedia perkhidmatan kesihatan untuk menawarkan rawatan yang lebih efektif.
“Hal ini juga mengukuhkan lagi kedudukan HUMS sebagai sebuah pusat rawatan yang bukan sahaja menyediakan kemudahan moden tetapi juga sentiasa berkembang mengikut perkembangan teknologi perubatan terkini.
“Kehadiran Mesin PainBot di HUMS adalah lebih daripada sekadar alat perubatan; ia adalah harapan bagi pesakit yang mengalami kesakitan kronik,” katanya.
Beliau berkata demikian sempena Majlis Penyerahan Sumbangan Mesin Rehabilitasi (Mesin Painbot) daripada Syarikat Jetama Sdn. Bhd. kepada HUMS di sini hari ini.
Dr Kasim berkata, mesin itu memainkan peranan penting dalam mempercepatkan proses pemulihan pesakit dan membantu mereka menjalani kehidupan dengan lebih baik.
Katanya, ia turut meningkatkan keupayaan untuk menyediakan rawatan yang cepat, efisien, dan berkesan adalah kunci kepada kesejahteraan masyarakat.
“Selain daripada mengurangkan masa pemulihan, Mesin PainBot juga membantu mengurangkan penggunaan ubat penahan sakit, yang sering kali mempunyai kesan sampingan jangka panjang.
“Dengan pendekatan yang lebih mesra pesakit, kita dapat menawarkan rawatan yang bukan sahaja fokus kepada penyembuhan fizikal tetapi juga kesejahteraan psikologi pesakit,” katanya.
Beliau turut berharap kerjasama yang ada itu akan menjadi contoh kepada lebih banyak syarikat untuk bersama-sama menyokong usaha memajukan sektor kesihatan di Sabah dan Malaysia amnya. – SABAH MEDIA / FOTO UMS
