การสำรวจศักยภาพและความท้าทายของ AI ในระบบดูแลสุขภาพ

ศักยภาพของ AI ในการสนับสนุนอุตสาหกรรมการแพทย์

ผู้บริหารระดับสูงจากแผนกนวัตกรรมที่ยั่งยืนในองค์กรผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ได้ระบุว่า AI ซึ่งผสมผสานกับเครื่องมือทางการแพทย์ IoT ถูกนำมาใช้ในการวางแผนการรักษา การวิจัย และการฝึกอบรมบุคลากร (การฝึกอบรมการจำลองสถานการณ์/สถานการณ์จำลอง) มาเป็นเวลากว่า 20 ปีแล้ว โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เพื่อเพิ่มการมองเห็นในการตัดสินใจ เพิ่มความแม่นยำ และลดเวลาในการวินิจฉัยโรค ล่าสุด AI ถูกนำมาใช้ในการจัดการข้อมูลทางพันธุกรรมที่ซับซ้อน โดยการอ่านผลการทดสอบในห้องปฏิบัติการเพื่อพัฒนา "แผนการแพทย์เฉพาะบุคคล" เพื่อช่วยปรับปรุงคุณภาพชีวิต นอกจากนี้ยังช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมโดยกำเนิดและข้อมูลพฤติกรรมและไลฟ์สไตล์ของแต่ละบุคคลอีกด้วย

ความท้าทายและขอบเขตของการมีส่วนร่วมของ AI

ผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาเทคโนโลยี ได้อธิบายว่า AI ทางการแพทย์ โดยเฉพาะในรูปแบบของการเรียนรู้ของเครื่องจักร ถูกนำมาใช้มานานหลายทศวรรษแล้ว ตัวอย่างเช่น API ด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งใช้ในการตรวจหาโรคจอประสาทตาจากเบาหวานและอ่านภาพเอกซเรย์เพื่อกำหนดความรุนแรงของโรคสำหรับการวางแผนการรักษา โดยได้รับการทดสอบการใช้งานกับผู้ป่วยหลายหมื่นคนในประเทศไทยแล้ว Generative AI ซึ่งใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ใช้ข้อมูลอินพุตจำนวนมหาศาลเพื่อให้คำตอบเชิงพรรณนาหรือสรุป แทนที่จะใช้คำตอบแบบใช่/ไม่ใช่แบบง่ายๆ เช่น ในรายงานทางการแพทย์

อย่างไรก็ตาม ความสามารถขั้นสูงนี้ก่อให้เกิดความท้าทาย เช่น ความรับผิดชอบต่อข้อมูลส่วนบุคคล ความเสี่ยงจากการสรุปผลก่อนกำหนด การตัดสินใจโดยขาดการประเมินอย่างครอบคลุม และการใช้ในทางที่ผิดทางจริยธรรม สิ่งสำคัญคือนักพัฒนาเทคโนโลยีและผู้ใช้เทคโนโลยีต้องให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลอย่างรับผิดชอบเพื่อป้องกันผลกระทบเชิงลบ

ในการนำ AI มาใช้ในหลายภาคส่วนนั้น สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า AI จะมีบทบาท "เคียงข้างมนุษย์และอาชีพต่างๆ" ไม่ว่าจะเป็นในด้านการแพทย์ การดูแลสุขภาพ หรือสาขาอื่นๆ ความเข้าใจนี้ต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงมุมมองและวิธีคิด AI ไม่ได้มีไว้เพื่อมาแทนที่มนุษย์หรืออาชีพใดๆ แต่มาเพื่อสนับสนุนและเสริมศักยภาพในการทำงานและชีวิตประจำวันของพวกเขา (AI / Human-in-the-loop)

ส่งเสริมการเรียนรู้และเพิ่มพูนทักษะผู้ใช้

ผู้อำนวยการศูนย์นวัตกรรมการศึกษาจากสถาบันอุดมศึกษา เน้นย้ำว่านอกเหนือจากการได้รับทักษะด้าน AI แล้ว แนวคิดที่ถูกต้องยังมีความสำคัญต่อการเพิ่มประโยชน์ของ AI ให้กับบุคคลและองค์กรต่างๆ องค์กรในอนาคตอาจมองหาไม่เพียงแค่บุคลากรที่มีความสามารถทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผู้เชี่ยวชาญด้านการใช้ AI ด้วย เนื่องจาก AI ช่วยเพิ่มผลผลิตได้อย่างมาก ทักษะเช่น วิศวกรรมที่รวดเร็ว ซึ่งเกี่ยวข้องกับการร่างคำสั่งที่แม่นยำสำหรับเครื่องมือ AI จะมีคุณค่าอย่างยิ่งในการบรรลุการตอบสนองที่สมบูรณ์และมีคุณภาพสูง

สถาบันการศึกษายังต้องปรับตัวโดยการปรับโครงสร้างหลักสูตรให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดงานในอนาคต เตรียมบุคลากรให้พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว ตัวอย่างเช่น สถาบันฝึกอบรมทางการแพทย์สามารถใช้ AI สำหรับวิชาพื้นฐานหรือภารกิจประจำวัน ช่วยให้มีเวลาสำหรับกรณีผู้ป่วยจริงมากขึ้น จึงช่วยยกระดับทักษะและประสิทธิภาพในการเรียนรู้

การใช้ AI อย่างยั่งยืน

ผู้บริหารด้านนวัตกรรมที่ยั่งยืนเน้นย้ำถึงปัจจัยสำคัญประการหนึ่งในการนำ AI มาใช้ในองค์กร ซึ่งก็คือการมีส่วนร่วมและความไว้วางใจในเครื่องมือ AI ของแพทย์และบุคลากร โดยได้รับการสนับสนุนจากการให้สิทธิ์ในการทดสอบและประเมินว่านักพัฒนารายใดสามารถจัดหาเครื่องมือ AI ที่เหมาะสมได้ ซึ่งสามารถรับประกันการบูรณาการกับกระบวนการทำงานได้อย่างราบรื่นและไร้รอยต่อ

นักพัฒนามากมายถูกบรรจุเป็นส่วนหนึ่งของแผนพัฒนา AI สำหรับธุรกิจที่มีความต้องการเพิ่มขึ้น (Market Pull) ผู้สร้างนวัตกรรมเหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นสตาร์ทอัพระดับประเทศ ซึ่งอาจยังไม่มีเรื่องราวความสำเร็จในระดับนานาชาติมากนัก แต่มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจน เช่น จิตวิญญาณผู้ประกอบการ มุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ ทีมพัฒนาที่มีทักษะ และความมุ่งมั่นในการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ช่วยส่งเสริมธุรกิจ (Technology Push) จุดแข็งเหล่านี้สามารถทดแทนข้อเสียในแง่ของเรื่องราวความสำเร็จในระดับนานาชาติได้ และมีศักยภาพที่แข็งแกร่งในการสร้างระบบนิเวศที่ยั่งยืนในระยะยาว

โดยรวมแล้ว เทคโนโลยี AI มีศักยภาพอย่างมากในการสนับสนุนอุตสาหกรรมการแพทย์โดยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ส่งผลให้การวินิจฉัยและการรักษาแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม การใช้ AI อย่างยั่งยืนต้องอาศัยการพัฒนาทักษะและการเปลี่ยนแปลงทัศนคติในหมู่นักพัฒนาและผู้ใช้ รวมถึงการปรับตัวของสถาบันการศึกษาเพื่อตอบสนองต่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี โดยเน้นหลักการกำกับดูแลเพื่อป้องกันผลกระทบเชิงลบ การส่งเสริมระบบนิเวศแบบร่วมมือเพื่อนวัตกรรมจะเป็นปัจจัยสำคัญในการประกันผลประโยชน์ในระยะยาวของเทคโนโลยี AI

                                 #####