Buzz
ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังถูกนำมาใช้อย่างจริงจังในวงการแพทย์และสาธารณสุข ต่อยอดจากเทคโนโลยี Digital Health และหุ่นยนต์ที่พัฒนามาก่อนหน้านี้
ในปัจจุบัน AI ทางการแพทย์ได้กลายเป็นเทรนด์สำคัญที่ทั่วโลกจับตา Frost & Sullivan คาดการณ์ว่าตลาด AI ในระบบสุขภาพจะมีมูลค่าสูงถึง 6,700 ล้านดอลลาร์ในปี 2023 เพิ่มขึ้นจาก 811 ล้านดอลลาร์เมื่อ 8 ปีที่ผ่านมา
AI ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยคัดกรองผู้ป่วย ช่วยแพทย์วิเคราะห์ภาพสแกนและเอกสารทางการแพทย์ ทำให้แพทย์รังสีวิทยาหรือแพทย์โรคหัวใจสามารถระบุข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็ว ลดข้อผิดพลาดในการอ่านบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย อัลกอริทึม AI สามารถประมวลผลข้อมูลทางคลินิกได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านภาพทางการแพทย์เข้าถึงข้อมูลสำคัญได้ทันเวลา
Hardin Memorial Health (HMH) ในรัฐโอไฮโอ สหรัฐอเมริกา ซึ่งดูแลผู้ป่วยกว่า 70,000 รายต่อปี ได้ร่วมมือกับบริษัท IBM เพื่อพัฒนา “บทสรุปผู้ป่วย” หรือ Patient Synopsis ซึ่งช่วยดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจาก EHR มาใช้ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์สำหรับผู้ป่วยฉุกเฉิน โดย Patient Synopsis จะรวบรวมประวัติการวินิจฉัย ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ ประวัติการรักษา และอาการแพ้ของผู้ป่วย เพื่อสรุปข้อมูลสำคัญให้แพทย์รังสีวิทยาและแพทย์โรคหัวใจได้ใช้ในการตัดสินใจ
AtomNet เป็นนวัตกรรม AI ทางการแพทย์ที่สามารถคาดการณ์ปฏิกิริยาระหว่างโมเลกุลจากฐานข้อมูลโครงสร้างทางเคมี เพื่อระบุว่ายาชนิดใดอาจมีประสิทธิภาพหรือไม่เหมาะสำหรับโรคต่างๆ โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน ช่วยคัดกรองยาที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพจากฐานข้อมูล ซึ่งกระบวนการนี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนายาอย่างมาก
AI สามารถค้นหาการใช้งานใหม่ของยาเดิมได้ โดยการวิเคราะห์ศักยภาพของสารพิษและกลไกการออกฤทธิ์ของยา ซึ่งสร้างข้อมูลทางชีววิทยามากกว่า 80 เทราไบต์ โดยประมวลผลจากการทดลองกว่า 1.5 ล้านครั้งต่อสัปดาห์ เทคโนโลยีนี้เป็นที่สนใจของบริษัทเภสัชกรรมขนาดใหญ่ เนื่องจากกระบวนการนำยาที่มีอยู่มาใช้ใหม่มีต้นทุนต่ำกว่าการพัฒนายาใหม่ตั้งแต่ต้น
ในปัจจุบัน AI มีบทบาทสำคัญในการวิจัยและรักษาโรคมะเร็ง โดยเฉพาะการบำบัดด้วยรังสี โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมไว้เพื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งสามารถอ่านประวัติการรักษาของผู้ป่วยได้แบบเรียลไทม์
จุดเด่นของ AI ทางการแพทย์ คือความเร็วในการประมวลผลที่ช่วยให้งานเสร็จสิ้นได้รวดเร็ว การใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ ภาพถ่ายทางการแพทย์ ผลการวิจัยทางคลินิก และการเรียกร้องค่าชดเชย ช่วยลดเวลาการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ และช่วยให้แพทย์เข้าถึงข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังช่วยลดอคติและข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ ตัวอย่างจาก Emory University School of Medicine พบว่าข้อมูลบางส่วนมีความเหลื่อมล้ำและอคติทางวัฒนธรรม ซึ่งอาจนำไปสู่ ‘Pain Gap’ ทำให้ผู้ป่วยบางกลุ่มไม่ได้รับการดูแลที่เหมาะสม ดังนั้น AI ที่ได้รับการออกแบบมาอย่างดีจะช่วยจัดการกับอคติเหล่านี้ได้
ข้อจำกัดของ AI คือความรู้ที่ยังมีขีดจำกัด ในหลายกรณี ความต้องการของผู้ป่วยไม่เพียงเกี่ยวข้องกับอาการทางกายภาพ แต่ยังรวมถึงปัจจัยทางสังคมและเศรษฐกิจ ดังนั้นการพึ่งพาการวิเคราะห์ของ AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่สามารถให้คำตอบที่เหมาะสมที่สุดได้ เช่น หาก AI แนะนำให้ใช้ยาราคาแพง ผู้ป่วยที่มีรายได้น้อยอาจไม่สามารถเข้าถึงการรักษาได้ หรือหากระบบ AI แนะนำให้ผู้ป่วยเข้ารับการรักษาเฉพาะทางที่มีค่าใช้จ่ายสูง แต่ผู้ป่วยไม่มีกำลังทรัพย์เพียงพอ ก็อาจทำให้เกิดปัญหาด้านการรักษาและการมาตามนัดได้
ระบบ AI ทางการแพทย์อาจไม่สามารถคำนึงถึงปัจจัยที่ซับซ้อน เช่น สภาพทางการเงินของผู้ป่วย ดังนั้น นอกจากการพึ่งพาข้อมูลวิเคราะห์จาก AI แล้ว บุคลากรทางการแพทย์ยังคงมีบทบาทสำคัญในการช่วยตัดสินใจและให้คำแนะนำที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย
