ข้อมูลจากกระทรวงสาธารณสุขคาดการณ์ว่า ในปี พ.ศ.2569 ประเทศไทยจะมีจำนวนผู้ป่วยนอก (OPD) และผู้ป่วยใน (IPD) ที่เข้ารับบริการในโรงพยาบาลสังกัดสำนักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุขรวมกว่า 40 ล้านคน หรือเฉลี่ยประมาณ 2.9 ครั้งต่อคนต่อปี ขณะเดียวกัน ข้อมูลจากแพทยสภาในปี พ.ศ.2567 ระบุว่า ประเทศไทยมีแพทย์ทั้งหมด 62,418 คน หรือคิดเป็นสัดส่วนแพทย์ 1 คนต่อผู้ป่วย 922 ราย
ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงภาระงานที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของบุคลากรทางการแพทย์ ดังนั้นการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยในการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์จึงมีบทบาทสำคัญในการแบ่งเบาภาระงาน ยกระดับคุณภาพการรักษา และขยายการเข้าถึงบริการทางการแพทย์ให้ครอบคลุมยิ่งขึ้น ซึ่งถือเป็นแนวทางสำคัญในการพัฒนาระบบสาธารณสุขของประเทศไทย
หลายๆ คนคงเคยได้ยินถึง Artificial Intelligence หรือ เทคโนโลยี AI ซึ่งได้เข้ามาพลิกโฉมวงการเฮลธ์แคร์อย่างรวดเร็ว ด้วยการนำเสนอแนวทางใหม่ ๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย สนับสนุนการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ และยกระดับการดูแลรักษาผู้ป่วยให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น จนเกิดผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมจากการใช้งานจริง ตั้งแต่ช่วยกระบวนการตรวจวินิจฉัยด้านรังสีวิทยาที่รวดเร็วขึ้น ไปจนถึงการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก และการส่งเสริมการดูแลสุขภาพเชิงป้องกัน สะท้อนให้เห็นถึงบทบาทของ AI ที่ครอบคลุมทุกมิติของการดูแลผู้ป่วยในระบบสาธารณสุข
รอยัล ฟิลิปส์ (NYSE: PHG, AEX: PHIA) ผู้นำด้านเทคโนโลยีเพื่อการดูแลสุขภาพระดับโลก ได้เผยถึง 7 คุณประโยชน์ของเทคโนโลยี AI ที่จะเข้ามาช่วยสนับสนุนการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ และเพิ่มประสิทธิภาพในการดูแลรักษาผู้ป่วย ดังนี้
- ช่วยลดระยะเวลาทำงานด้านเอกสารให้กับบุคลากรทางการแพทย์
จากรายงาน Philips Future Health Index 2025 พบว่า ในปัจจุบันมากกว่า 1 ใน 3 ของบุคลากรทางการแพทย์ใช้เวลาดูแลผู้ป่วยน้อยลง แต่กลับต้องใช้เวลาไปกับงานเอกสารมากขึ้นเมื่อเทียบกับช่วง 5 ปีก่อนหน้านี้ ในขณะที่มีเพียง 20% เท่านั้นที่ได้ใช้เวลาอยู่กับผู้ป่วยเพิ่มขึ้น ซึ่งส่งผลให้กลุ่มบุคลากรทางการแพทย์ที่ใช้เวลากับผู้ป่วยน้อยลงกว่าเมื่อ 5 ปีก่อน รู้สึกวิตกกังวลและมีภาวะเครียดเพิ่มขึ้น ดังนั้นการนำเทคโนโลยี AI มาช่วยจัดการงานด้านเอกสารที่ซ้ำซ้อนและใช้เวลานาน จะทำให้บุคลากรทางการแพทย์ได้กลับไปทุ่มเทเวลาในการดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างเต็มที่ ในรายงานยังระบุว่าบุคลากรทางการแพทย์คาดหวังจะได้รับประโยชน์จากการใช้เทคโนโลยี AIเพื่อช่วยจัดการงานในด้านนี้มากที่สุด พร้อม ๆ กับการเพิ่มขีดความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลงานวิจัยทางคลินิก
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นวัตกรรมเพื่อช่วยจัดการงานด้านเอกสารเกิดขึ้นมากมาย ไม่ว่าจะเป็น เครื่องมือ Generative AI ที่สามารถถอดข้อความการซักถาม สรุปบันทึกอาการของผู้ป่วย รวมถึงการร่างรายงานและจดหมายส่งตัวผู้ป่วยแบบอัตโนมัติ ซึ่งทั้งหมดนี้ช่วยลดขั้นตอนการกรอกข้อมูลและงานเอกสารของบุคคลากรทางการแพทย์ให้เหลือน้อยที่สุด จึงทำให้บุคลากรทางการแพทย์มีเวลาในการดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างเต็มที่
- เพิ่มความรวดเร็วในการตรวจวินิจฉัยและการประมวลผลภาพทางรังสีวิทยา
ในปัจจุบันแผนกรังสีวิทยาต้องเผชิญกับความกดดันที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากจำนวนผู้ป่วยที่มากขึ้น ในขณะที่ยังต้องรักษามาตรฐานของภาพถ่ายด้านรังสี ด้วยเหตุนี้สถานพยาบาลหลายแห่งจึงเริ่มนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ปรับปรุงคุณภาพของภาพทางรังสีวิทยา และช่วยลดภาระงานของรังสีแพทย์ ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ การใช้เครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือตรวจวินิจฉัยทางรังสีวิทยาที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งหากมีการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้จะได้ประโยชน์อย่างมาก โดยเฉพาะการปรับปรุงกระบวนการทำงานและเพิ่มความคมชัดของภาพ
เทคโนโลยี AI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนในการตรวจด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) เริ่มตั้งแต่การจัดท่าผู้ป่วยซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญ เพราะหากมีความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจส่งผลให้ผู้ป่วยได้รับปริมาณรังสีสูงเกินความจำเป็นหรือทำให้ผลภาพไม่ชัดเจน เทคโนโลยี AI-enabled camera technology สามารถช่วยระบุตำแหน่งทางกายวิภาคโดยอัตโนมัติ เพื่อให้การจัดวางตำแหน่งมีความแม่นยำและเมื่อทำงานร่วมกับเทคโนโลยี AI-driven image reconstruction จะช่วยลดปริมาณการปล่อยรังสีให้น้อยลง แต่ยังสามารถเพิ่มความคมชัดของภาพ เพื่อเพิ่มความมั่นใจในการวินิจฉัย
เช่นเดียวกันกับการตรวจด้วยเครื่องตรวจวินิจฉัยด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) ที่มีผู้ป่วยเข้าใช้บริการเพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง การนำเทคโนโลยี AI-based image reconstruction เข้ามา จะทำให้ผู้ให้บริการทางสาธารณสุขสามารถรองรับการตรวจผู้ป่วยได้จำนวนมากขึ้นแต่ใช้เวลาน้อยลง พร้อมให้ผลลัพธ์ของภาพที่คมชัดและมีความละเอียดสูง ซึ่งการตรวจที่รวดเร็วขึ้นควบคู่กับการสแกนที่แม่นยำตั้งแต่ครั้งแรก จะช่วยยกระดับประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ป่วย โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ป่วยที่มีความวิตกกังวลหรือกำลังเจ็บปวด
- ช่วยยกระดับทักษะของบุคลากรทางการแพทย์ถึงแม้ยังขาดประสบการณ์
อีกหนึ่งข้อดีของเทคโนโลยี AI ตามรายงาน Future Health Index 2025 คือความสามารถในการช่วยให้บุคลากรที่ยังมีประสบการณ์ไม่มากนัก สามารถทำการตรวจวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำ ซึ่งนับเป็นปัจจัยสำคัญอย่างยิ่งท่ามกลางสภาวะขาดแคลนบุคลากรที่เชี่ยวชาญเฉพาะทางในปัจจุบัน โดยเฉพาะในพื้นที่ห่างไกล
ตัวอย่างเช่น เครื่องอัลตราซาวด์หัวใจเป็นเครื่องมือสำคัญในการตรวจวินิจฉัยโรคหัวใจ แต่อย่างไรก็ตามคุณภาพของภาพมักขึ้นอยู่กับทักษะและประสบการณ์ของผู้ใช้งานเป็นหลัก นอกจากนี้การวัดค่าที่จำเป็นด้วยคลื่นเสียงสะท้อนความถี่สูง (Echocardiography) มักใช้เวลานาน และมีความเสี่ยงที่จะเกิดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลจากผู้ใช้งานที่แตกต่างกัน หรือแม้แต่ความไม่สม่ำเสมอในการวัดค่าโดยคนเดียวกันในแต่ละครั้ง ดังนั้นการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ จึงช่วยลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อนและลดเวลาในการสแกนได้ ด้วยเทคโนโลยี AI-based automatic measurements ซึ่งจะช่วยให้การตรวจวินิจฉัยค่าการทำงานของหัวใจเป็นไปได้อย่างรวดเร็ว สม่ำเสมอและแม่นยำ โดยแพทย์ยังคงสามารถตรวจสอบ ยืนยัน หรือปรับแก้ไขผลการวัดค่าได้ตามต้องการ ถือเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับแพทย์ให้สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
- เพิ่มความแม่นยำในการตรวจวินิจฉัยและการตรวจพบโรคในระยะเริ่มต้น
นอกจากการเปลี่ยนงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ เป็นประจำให้เป็นระบบอัตโนมัติและมีความรวดเร็วขึ้นแล้ว เทคโนโลยี AI ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกที่มีประสิทธิภาพ โดยสามารถวิเคราะห์ผลภาพด้านรังสีวิทยา ระบุรอยโรคที่ซับซ้อน และดึงข้อมูลเชิงลึกที่อาจถูกมองข้ามไป มากไปกว่านั้นเทคโนโลยี AI ยังสนับสนุนการทำงานของรังสีแพทย์และบุคลากรทางการแพทย์ได้ด้วยการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมหาศาลให้กลายเป็นข้อมูลที่นำไปใช้งานต่อได้จริง ทำให้แพทย์สามารถวินิจฉัยได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ส่งผลต่อการรักษาของผู้ป่วยที่ดียิ่งขึ้น
ยกตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีวิเคราะห์ภาพทางรังสีวิทยาด้วย AI สามารถช่วยให้ตรวจพบมะเร็งเต้านมได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น และช่วยลดภาระงานในการอ่านผลคัดกรองของแพทย์อีกด้วย ในขณะเดียวกันเทคโนโลยี AI สำหรับการตรวจก้อนเนื้อขนาดเล็กหรือจุดในปอด ก็สามารถช่วยตรวจพบความผิดปกติในปอดได้เร็วขึ้นถึง 26% และสามารถช่วยตรวจพบจุดที่ผิดปกติได้มากกว่าเดิมถึง 29%[2] เมื่อเทียบกับการตรวจและประมวลผลแบบเดิม ความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยีเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจพบโรคในระยะเริ่มต้น ซึ่งมีผลโดยตรงต่อผลลัพธ์ทางการรักษา
อย่างไรก็ตาม จากรายงาน Future Health Index 2025 ระบุว่าผู้ป่วยยอมรับการใช้เทคโนโลยี AI สำหรับงานด้านธุรการ เช่น การนัดหมายหรือการลงทะเบียนเข้าตรวจมากกว่าการวินิจฉัยโรค ดังนั้นเทคโนโลยี AI ถือเป็นเพียงเครื่องมือที่สนับสนุนการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์เท่านั้น แต่การวินิจฉัยและการนำข้อมูลไปใช้ในการดูแลรักษาผู้ป่วยยังคงเป็นการตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์เป็นหลัก
- สนับสนุนการวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคล
เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยเสนอทางเลือกใหม่ในการดูแลรักษาผู้ป่วยแบบเฉพาะบุคคล ด้วยการดึงข้อมูลเชิงลึกจำนวนมากจากแหล่งข้อมูลสุขภาพที่หลากหลาย ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ ภาพตรวจด้านรังสีวินิจฉัย หรือข้อมูลสุขภาพที่ผู้ป่วยบันทึกด้วยตนเอง โดยอัลกอริทึมของ AI จะช่วยรวบรวมและประมวลผลข้อมูลผู้ป่วยตั้งแต่ประวัติการรักษาจนถึงอาการในปัจจุบันของผู้ป่วยแต่ละราย ทำให้แพทย์เห็นภาพรวมของอาการผู้ป่วยได้อย่างครอบคลุม และข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ยังช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น และยังสามารถเลือกแนวทางการดูแลรักษาในแต่ละขั้นตอนให้เข้ากับผู้ป่วยแต่ละบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อีกหนึ่งความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วของการใช้เทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำให้ระบบ AI สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีนัยสำคัญทางคลินิกออกมาจากข้อมูลที่กระจัดกระจายจำนวนมาก เช่น บันทึกทางการแพทย์ หรือรายงานสรุปผลของผู้ป่วย และเมื่อนำมาวิเคราะห์ร่วมกับประวัติสุขภาพของผู้ป่วย ข้อมูลเหล่านี้จะเผยให้เห็นรูปแบบของความผิดปกติหรือปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ทีมบุคลากรทางการแพทย์จึงสามารถระบุแนวทางการวินิจฉัยหรือทางเลือกในการรักษาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละบุคคลได้อย่างแม่นยำ [3]
- ยกระดับการดูแลรักษาเชิงพยากรณ์และเชิงป้องกัน
อีกหนึ่งข้อดีที่สำคัญของเทคโนโลยี AI ต่อวงการเฮลท์แคร์ คือ สามารถช่วยให้เกิดการดูแลสุขภาพเชิงป้องกันได้ ในปัจจุบันที่อัตราการเกิดโรคไม่ติดต่อเรื้อรังเพิ่มสูงขึ้น ทำให้ค่าใช้จ่ายด้านสาธารณสุขเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง รัฐบาลและหน่วยงานด้านสาธารณสุขหลายแห่งจึงปรับเปลี่ยนกลยุทธ์จากการรักษาเชิงตั้งรับ (Reactive Care) ไปสู่โมเดลการดูแลรักษาเชิงรุก (Proactive Care) ด้วยการนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้ในสถานพยาบาลและผู้ให้บริการด้านสาธารณสุข ทำให้สามารถตรวจพบและป้องกันโรคได้ตั้งแต่ในระยะเริ่มต้น ช่วยพัฒนาการดูแลรักษาผู้ป่วย รวมถึงช่วยให้การบริหารจัดการทรัพยากรและบริการทางการแพทย์มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
จากรายงาน Future Health Index 2025 ระบุว่า 82% ของบุคลากรทางการแพทย์เชื่อว่าเทคโนโลยี AI และเครื่องมือวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) สามารถช่วยชีวิตผู้ป่วยได้จากการเข้ารับการรักษาอย่างรวดเร็ว และกว่า 75% เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยลดอัตราการเข้ารักษาตัวในโรงพยาบาลได้ในอนาคต โดยแบบจำลองจากเทคโนโลยี AI สามารถระบุแนวโน้มและปัจจัยเสี่ยงของผู้ป่วยจากชุดข้อมูลสุขภาพจำนวนมหาศาลได้ เพื่อแจ้งเตือนบุคลากรทางการแพทย์เกี่ยวกับภาวะแทรกซ้อนที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเข้าสู่ภาวะวิกฤต การคาดการณ์ภาวะของผู้ป่วยได้ล่วงหน้า ช่วยให้สถานพยาบาลสามารถดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็วและตรงจุด ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านสาธารณสุข และยกระดับคุณภาพการดูแลรักษาผู้ป่วยได้อีกด้วย
มีการนำเทคโนโลยีดังกล่าวเข้าไปใช้ในการดูแลรักษาโรคหัวใจแล้ว เนื่องจากบริการสาธารณสุขได้ขยายตัวจากแค่การดูแลรักษาภายในโรงพยาบาลไปสู่การดูแลรักษานอกโรงพยาบาล และการดูแลรักษาที่บ้านและชุมชน เทคโนโลยี AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากอุปกรณ์สวมใส่ทางการแพทย์และอุปกรณ์สามาร์ทเฮลท์ต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น ฟีเจอร์ AI บนคลาวด์ (cloud-based AI) สามารถช่วยแปลผลคลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG) เพื่อตรวจหาภาวะหัวใจห้องบนสั่นพลิ้ว (AFib) หรือความผิดปกติของโรคหัวใจอื่นๆ ที่อาจตรวจไม่พบ การแจ้งเตือนความผิดปกติตั้งแต่เนิ่น ๆ ทำให้แพทย์สามารถดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดความเสี่ยงจากภาวะวิกฤต ส่งผลให้การรักษาประสบความสำเร็จมากขึ้น
- สนับสนุนการดูแลตนเองแบบเฉพาะบุคคล
เทคโนโลยี AI ไม่เพียงแต่จะเข้ามาพลิกโฉมกระบวนการทำงานทางคลินิกเท่านั้น แต่ยังช่วยส่งเสริมการดูแลสุขภาพเชิงรุกให้กับผู้คน โดยการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเชิงลึก รวมถึงการเฝ้าติดตามโรคและช่วยให้ผู้ป่วย
เข้าใจถึงปัจจัยเสี่ยงของโรคจากไลฟ์สไตล์ของตัวเอง เช่น การนอนหลับ การรับประทาน และกิจกรรมทางกายประจำวันที่ส่งผลต่อสุขภาพโดยรวม
ผู้ช่วยดูแลสุขภาพเสมือนจริง (Virtual Health Assistants) เป็นหนึ่งตัวอย่างของความเปลี่ยนแปลง [4] ด้วยการผสานเทคโนโลยีอินเทอร์เฟซโต้ตอบเสมือนจริงเข้ากับโมเดล AI ขั้นสูง สามารถแจ้งเตือน แนะนำ และให้การสนับสนุนด้านสุขภาพจิตแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งช่วยให้ผู้ป่วยสามารถปฏิบัติตามแผนการรักษาได้อย่างต่อเนื่อง และเมื่อนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาบูรณาการเข้ากับแผนการรักษา จึงกลายเป็นสะพานที่เชื่อมโยงการดูแลตัวเองของผู้ป่วยเข้ากับการดูแลรักษาโดยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งอาจจะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ป่วยและยกระดับผลลัพธ์ทางการดูแลรักษาให้ดียิ่งขึ้น
แหล่งอ้างอิง
[1] https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500%2824%2900267-X/fulltext
[2] https://www.usa.philips.com/healthcare/product/NICA555/ct-lung-nodule-analysisclearreadcad
[3] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11475376/
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11140094/
[5] https://www.mdpi.com/2076-0760/13/7/381
