การปฏิวัติดิจิทัลได้ส่งผลกระทบต่อทุกภาคส่วนของสังคม โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับวงการสาธารณสุขที่กำลังเผชิญกับความท้าทายหลายประการ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มขึ้นของประชากร การระบาดของโรคอุบัติใหม่ และค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาลที่สูงขึ้น
ท่ามกลางความท้าทายเหล่านี้ ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในวงการสาธารณสุข นำมาซึ่งโอกาสและความหวังใหม่ ในการยกระดับการดูแลสุขภาพให้มีประสิทธิภาพ แม่นยำ และเข้าถึงได้มากขึ้น จากการศึกษาของเว็ปไซต์ Fortune Business Inside พบว่า ตลาด AI ในวงการแพทย์ทั่วโลกมีมูลค่า 19.54 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2023 และคาดว่าจะเติบโตขึ้น 490.96 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2032 (อ้างอิง 1)
ความก้าวหน้าของ AI ในวงการแพทย์ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงแค่การวิเคราะห์ข้อมูลหรือวินิฉัยโรคเท่านั้น แต่ยังครอบคลุมไปถึงการพัฒนานวัตกรรมการรักษา การสร้างระบบสาธารณสุขที่มีความยั่งยืนขึ้น การผสานระหว่าง AI กับเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น Internet of Things (IoT), Cloud Computing กำลังสร้างระบบนิเวศทางการแพทย์รูปแบบใหม่ ที่มีประสิทธิภาพและตอบโจทย์ความต้องการของผู้ป่วยได้ดียิ่งขึ้น
แล้วบทบาทของ AI จะเป็นไปในทิศทางไหน? จะสามารถทำงานร่วมกับแพทย์ได้อย่างไร?
บทความนี้ จะพาทุกคนไปหาคำตอบพร้อมกัน ในงาน AI & Innovation Summit 2024 โดยสถาบันวิศกรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI Engineering Insititute หรือ AIEI) ที่ได้ชวนผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI และการแพทย์ นำโดย ดร.ชานนทร์ ภัทรธิยานนท์ ผู้ช่วยผู้อำนวยการฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยซีเอ็มเคแอล ดร.ธีรเดช เวียงธีรวัฒน์ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยและพัฒนา โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ ดร.พัฒนศักดิ์ มงคลวัฒน์ คณบดีคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล ผศ.ดร.วชิรนันท์ ศิริกุล คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ และดร.วราสิณี ฉายแสงมงคล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี มาร่วมบรรยายและเปิดวงสนทนาแลกเปลี่ยนมุมมองภายใต้หัวข้อ Enchancing Healthcare Services with AI Technology และ หัวข้อ AI and Digital Health ซึ่งมีรายละเอียดที่น่าสนใจดังนี้
การใช้ AI ในธุรกิจการแพทย์เป็นเทรนด์ที่เกิดขึ้นทั่วโลก หากมองแค่ตลาดประเทศไทย ปัจจัยที่กระตุ้นให้เกิดการใช้ AI คือการเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ ทำให้มีผู้เข้ารับบริการทางการแพทย์เพิ่มขึ้น และเกิดความต้องการรักษาด้วยเทคโนโลยีขั้นสูงมากขึ้น
ศูนย์วิเคราะห์เศรษฐกิจ ทีทีบี หรือ ttb analytics ระบุว่า การแพร่ระบาดของโรคโควิด-19 ที่ส่งผลให้การรับการรักษาพยาบาลต่างๆ โดยเฉพาะกลุ่มการเจ็บป่วยเล็กน้อย (Minor Illnesses) หรือกลุ่มติดตามอาการ (Follow-ups) เริ่มถูกปรับรูปแบบการให้บริการแบบ Telemedicine เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้ตลาด Telemedicine ทั่วโลก ในปี 2566 มีมูลค่าสูงขึ้นแตะ 1.94 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ สูงขึ้นจากปี 2562 ที่ 4.99 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ (อ้างอิง 2)
ดร.ธีรเดช เวียงธีรวัฒน์ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยและพัฒนา โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ บอกเล่าถึงประสบการณ์การนำเทคโนโลยี AI ทางการแพทย์มาใช้ ว่าโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์เริ่มนำเทคโนโลยี AI มาใช้ครั้งแรก ระหว่างช่วงการะบาดของโควิด- 19 ปัจจุบันเทคโนโลยี AI ได้กลายมาเป็นผู้ช่วยคนสำคัญของแพทย์และพยาบาล โดยนำมาใช้งานในหลายส่วน ตั้งแต่การวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ ช่วยวิเคราะห์แผนการรักษาและการจ่ายยา รวมไปถึงการใช้งาน AI ที่เก่งด้านการจัดการ Data มาช่วยในการจัดการประวัติคนไข้และงานเอกสารในโรงพยาบาล เพื่อให้บุคคลากรมีเวลาพัก และสามารถให้บริการผู้ป่วยได้รวดเร็วขึ้น
AI สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอกซเรย์ และ MRI เพื่อตรวจจับความผิดปกติด้วยความแม่นยำและความเร็วที่มากกว่านักรังสีวิทยาของมนุษย์ มี AI ตัวช่วยการตัดสินใจด้วย AI Driven Insight ผ่าน 3 ขั้นตอน ได้แก่
1.ข้อมูลผู้ป่วย ประวัติทางการแพทย์ ข้อมูลทางพันธุกรรม ข้อมูลวิถีชีวิต
2.การวิเคราะห์ด้วย AI อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องระบุรูปแบบและแนวโน้มในการรักษา
3.คำแนะนำส่วนบุคคล ซึ่ง AI สามารถวิเคราะห์ประวัติทางการแพทย์ ข้อมูลทางพันธุกรรม และไลฟ์สไตล์ของผู้ป่วย เพื่อออกแบบแผนการรักษาที่เหมาะสมและการเลือกใช้ยาเฉพาะบุคคล
“หนึ่งในตัวอย่าง AI ที่นำมาใช้งานในโรงพยาบาลคือ Radiology AI ที่เข้ามาช่วยตรวจสอบความผิดปกติของภาพเอกซเรย์ ซึ่ง AI ตัวนี้ สามารถตรวจพบได้ถึง 10 ภาวะความผิดปกติ เช่น ภาวะหัวใจโต ภาวะปอดแฟบ ภาวะมีน้ำในเยื่อหุ้มปอด ฯลฯ รวมไปถึงช่วยอ่านภาพแมมโมแกรม (Mammogram Ultrasound) ที่ใช้ในการคัดกรองมะเร็งเต้านมได้อย่างแม่นยำ จากการทำงานของ AI ร่วมกับรังสีแพทย์ทำให้ผู้ป่วยมะเร็งปอดในโรงพยาบาลบำรุงราษฏร์ ที่ได้รับการวินิจฉัยตั้งแต่ระยะแรกเริ่ม มีอัตราการรอดชีวิต 5 ปี (5 – years survival rate) มากถึง 73% ในขณะที่ผู้ป่วยมะเร็งเต้านมมีอัตราการรอดชีวิต 5 ปี อยู่ที่ 99%”
ขณะเดียวกัน ในแง่ของการใช้ AI ในการจำลองข้อมูล เพื่อช่วยแพทย์ในการประเมินโรคและความเสี่ยง ดร.พัฒนศักดิ์ มงคลวัฒน์ คณบดีคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล กล่าวว่า ปัจจุบันมี AI หลายตัว จากผู้พัฒนาทั้งในไทยและต่างประเทศที่ทำงานในด้านนี้ได้ดี แต่เรายังไม่มี AI จากผู้พัฒนาไหนที่สามารถรวบรวมข้อมูลของผู้ป่วยทั้งหมด ตั้งแต่ระดับพันธุกรรม และแปลผลออกมาเป็นแบบจำลองร่างกายเสมือนจริง หรือที่เรียกว่า Digital Twins ได้อย่างสมบูรณ์แบบ
ดร.พัฒนศักดิ์ อธิบายต่อว่า ถ้าแนวคิดนี้สำเร็จ จะช่วยให้แพทย์สามารถคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นระหว่างการรักษาได้ ด้วยการนำข้อมูลผู้ป่วยในอดีตมาระบุแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ช่วยให้แพทย์เข้าใจความเสี่ยง และความไปเป็นได้ในการลุกลามของโรค รวมไปถึงสภาวะสุขภาพของผู้ป่วย เพื่อให้สามารถออกแบบแผนการรักษาและการผ่าตัดรายบุคคล ที่มีความละเอียดและซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
หากมองในมุมเทคโนโลยีนั้น ผู้เชี่ยวชาญทั้ง 4 ท่านบนเวทีเสวนานี้ เห็นตรงกันว่า ปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์หรือ AI ทางการแพทย์ถือเป็นสิ่งที่พลิกโฉมการทำงานให้ดียิ่งขึ้น แต่หากมองในมุมของคนไข้ ความไว้ใจและความเชื่อใจ ยังสำคัญเพราะมีหลายสิ่งที่ AI ยังไม่สามารถมาแทนที่แพทย์ได้
เนื่องจากแพทย์ไม่ได้มีหน้าที่เพียงแค่ดูภาพเอกซเรย์หรือภาพสแกนเท่านั้น แต่พวกเขายังต้องตรวจสอบประวัติของคนไข้ เพื่อวางแผนวิธีการดูแลรักษา ไปพร้อมกับการให้คำปรึกษาผู้ป่วย ซึ่งกำลังอยู่ในช่วงเวลาที่สภาพจิตใจอ่อนแอและต้องการคำแนะนำมากที่สุดด้วย เพราะคุณค่าของการดูแลสุขภาพ (Healthcare) มาจากการสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ ที่เกิดขึ้นระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย ที่แพทย์ต้องสร้างความไว้วางใจและความเชื่อมั่น รวมถึงสามารถให้ความช่วยเหลือและให้กำลังใจผู้ป่วยในระหว่างรับการรักษาได้
“ในมุมมองของแพทย์ AI ไม่ใช่แพทย์ แต่เป็น Second opinion ที่ช่วยให้แพทย์มองหาความเป็นไปได้ที่แพทย์อาจจะมองข้ามไป เพราะปัจจุบันประเทศไทยมีผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาต่อวันเยอะมาก ทำให้แพทย์อาจจะมีเวลาในตัดการสินใจที่ไม่เพียงพอ AI จะมีหน้าที่ในการประเมินข้อมูลต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการช่วยแพทย์จัดการงานเอกสารที่ยุ่งยากซับซ้อน ช่วยแพทย์และเภสัชกรตรวจสอบประเภทยาและปริมาณ หรือช่วยแพทย์ผ่าตัดเลือกเครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละราย” ผศ.ดร.วชิรนันท์ ศิริกุล คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ กล่าว
จากคำอธิบายของผศ.ดร.วชิรนันท์ จะเห็นว่าบทบาททั้งหมดของ AI เป็นการ ‘ช่วย’ แพทย์และทีมงานทำงาน มากกว่าที่จะเป็นการแทนที่บุคลากรทางการแพทย์ทั้งหมด โดยเฉพาะการตัดสินใจทางการแพทย์นั้น ยังต้องใช้เวลาในการพัฒนาอีกมาก ดังนั้น แทนที่จะกลัวหรือต่อต้าน พวกเราทั้งฝั่งบุคลากรทางการแพทย์และฝั่งคนไข้ น่าจะหันมาเปิดใจ รีบทำความรู้จัก และช่วยกันคิดหาวิธีประยุกต์เทคโนโลยี AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับวงการแพทย์ต่อไปมากกว่า เพราะปฏิเสธไม่ได้เลยว่า ยุคของ Health AI ได้มาถึงแล้วจริง ๆ
แม้ว่าในปัจจุบัน AI ถูกนำมาใช้ในวงการแพทย์ของไทยอย่างแพร่หลายแล้ว แต่ผู้เชี่ยวชาญทั้ง 4 ท่าน ก็ยังมีความกังวลถึงความท้าทายสำคัญที่ต้องจัดการ นั่นก็คือคือเรื่องของ ‘ข้อมูล (Data)’ ซึ่งถือเป็นพื้นฐานสำคัญในการพัฒนา AI โดยเฉพาะในวงการแพทย์ อย่างไรก็ตาม ประเทศไทยยังไม่มีแหล่งข้อมูล Open Data ที่เปิดให้ทุกคนสามารถเข้าถึงและเพิ่มพูนความรู้ด้าน AI ได้
อีกทั้งประเทศไทยยังขาดแคลนผู้ที่มีหน้าที่ในการเก็บข้อมูลผู้ป่วย และทำการติด Label เพื่อสร้าง Dataset ซึ่งผู้ที่ทำหน้าที่นี้อาจเรียกว่าเป็น AI Creators หากมีระบบนี้เกิดขึ้น ก็อาจทำให้ประเทศไทยมี Healthcare Dataset ของตัวเอง ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างมากในการนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์และประมวลผล เช่น ข้อมูลภาพเอกซ์เรย์ปอด หรือภาพแมมโมแกรม ซึ่งไม่ใช่กระบวนการที่ง่ายนัก เนื่องจากปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วย
ขณะเดียวกัน ดร.วราสิณี ฉายแสงมงคล อาจารย์จากมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี ผู้เชียวชาญด้านเทคโนโลยี AI กล่าว่า ข้อมูลที่มีอยู่ก็ยังกระจัดกระจายอยู่ตามโรงพยาบาลและหน่วยงานต่าง ๆ หลายแห่งยังไม่ได้บันทึกข้อมูลในรูปแบบดิจิทัล หรือเชื่อมโยงและแชร์ข้อมูลระหว่างกัน เนื่องจากข้อจำกัดด้านอินเตอร์เน็ต โดยเฉพาะในโรงพยาบาลในต่างจังหวัดและพื้นที่ห่างไกล
เช่นเดียวกับ ดร.ชานนทร์ ภัทรธิยานนท์ ผู้ช่วยผู้อำนวยการฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยซีเอ็มเคแอล ที่เห็นด้วยกับประเด็นนี้ ว่า AI ทางการแพทย์ไม่ควรถูกจำกัดการใช้งานเฉพาะในพื้นที่กรุงเทพฯและจังหวัดใหญ่ ๆ ด้วยปัญหาเรื่องอินเตอร์เน็ต แต่ AI ต้องเป็นเทคโนโลยีที่ทุกคนควรเข้าถึงได้โดยง่าย พร้อมฝากสิ่งที่อยากชวนมองและให้พัฒนาต่อคือ ถ้าเราสามารถเก็บข้อมูลเหล่านี้ได้แล้ว เราจะมีมาตรฐานอะไร ที่เป็น Gold Standard มาคอยควบคุมการ Label ข้อมูลให้ถูกต้องและแม่ยำที่สุด เพราะคนที่ทำหน้าที่นี้ก็มีมุมมองที่ต่างกัน ซึ่ง Gold Standard ที่ว่านี้ก็ต้องใช้องค์ความรู้ทางการแพทย์จากหลายแขนงมาช่วยในการทำหน้าที่นี่ด้วย
อีกหนึ่งปัญหาของการพัฒนา AI ทางการแพทย์ คือผู้พัฒนาส่วนใหญ่ใช้วิศวกรเป็นคน Label ข้อมูล ทำให้แพทย์ที่เป็นผู้ใช้งานเกิดความสงสัยในประสิทธิภาพและความแม่นยำ เพราะ Input Data ที่ถูกใส่เข้าไปในการประมวลผลบางครั้งก็ขัดกับหลักการตัดสินใจทั่วไปของแพทย์ ในอนาคตถ้าอยากให้ AI ทางการแพทย์เป็นที่ยอมรับมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญทั้ง 4 ท่านมองว่า ผู้พัฒนาต้องสร้างความเชื่อมั่นให้กับแพทย์ ว่าข้อมูลที่เอามาเป็นข้อมูลที่เกิดจากการพูดคุยและยอมรับจากแพทย์จริง ๆ
แล้วปัญหาหน้านี้จะสามารถแก้ไขได้อย่างไร? บทสรุปจากเวทีนี้นำเสนอ การฝึกสอน AI จำเป็นต้องใช้ผู้พัฒนาที่สามารถเข้าใจศาสตร์ของวิศกรรมปัญญาประดิษฐ์และศาสตร์ทางการแพทย์ ซึ่ง สามารถเข้าใจและทำงานร่วมกับวิศกรรมปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ได้อย่างมีคุณภาพ ภายใต้ความปลอดภัยและความมั่นใจของผู้ป่วย
AI ที่นำมาใช้ต้องเป็นเทคโนโลยีที่มีคุณภาพและใหม่ล่าสุดเสมอ เพื่อรักษาประสิทธิภาพในการทำงาน ซึ่งในอนาคต เราจะเห็นการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในด้านการแพทย์เพื่อเสริมสร้างคุณภาพและประสิทธิภาพในการดูแลสุขภาพของบุคคลและสังคมมากยิ่งขึ้น โดยจะมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนาการวินิจฉัยโรค การพัฒนายา การคาดการณ์และป้องกันโรค การสนับสนุนตัดสินใจทางการแพทย์ และการพัฒนาการดูแลสุขภาพส่วนบุคคล ซึ่งมีผลดีต่อการให้บริการทางการแพทย์และส่งเสริมสุขภาพของบุคคลและสังคมโดยรวมในระยะยาว
“ถ้า AI จะสามารถสร้างคุณประโยชน์อะไรให้กับมนุษย์ได้ สิ่งที่ดีที่สุดที่ AI จะสามารถมอบให้พวกเราได้ก็คือ การช่วยชีวิตของพวกเราเอง” ดร.ชานนทร์ ภัทรธิยานนท์ ช่วยผู้อำนวยการฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยซีเอ็มเคแอล สรุปทิ้งท้าย
อ้างอิง