พัฒนาโมเดล AI ทางการแพทย์ สู่แพลตฟอร์มวินิจฉัยโรค แม่นยำสูง

วงการทางการแพทย์และสุขภาพ ได้มีการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI เข้ามาช่วยในการดูแลรักษาผู้ป่วย และเป็นตัวช่วยในการวินิจฉัยและรักษาโรคให้เกิดความแม่นยำมากขึ้น ซึ่งเป็นผลดีต่อทั้งตัวผู้ป่วยและบุคลากรทางการแพทย์ 

ประเทศไทยมีการพัฒนา AI ทางการแพทย์ ได้รับความสนใจจากทีมแพทย์ และนักวิจัยจำนวนมาก เพราะการไม่พึ่งพาเทคโนโลยีทางการแพทย์จากต่างประเทศ เป็นเรื่องที่ดีทั้งในแง่ของการลดงบประมาณ และการทำให้ประชาชนเข้าถึงการวินิจฉัย และรักษาโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

โดยได้มีการประยุกต์ใช้ AI ด้านการแพทย์แล้ว อาทิ การใช้ Computer Vision และ Image processing ในการตรวจสอบข้อมูลจากภาพ อย่าง การค้นหาเครื่องมือผ่าตัด ช่วยในการวินิจฉัยโรคของแพทย์ และ Signal Processing ในการจับสัญญาณของคนไข้ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลประกอบการรักษา

รวมไปถึง Data Analytic เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมคนไข้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยของแพทย์ ลดระยะเวลาในการรักษา และลดความหนาแน่นในโรงพยาบาล หรือ การนำเทคโนโลยีมาใช้บริหารจัดการทั้งการรันระบบคิว ระบบจ่ายยา ระบบการจ่ายค่ารักษา ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในโรงพยาบาล นำไปสู่การเกิดเป็นโรงพยาบาลดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ

ข่าวที่เกี่ยวข้อง:

รพ.จุฬาภรณ์ ตรวจคัดกรองไวรัสตับอักเสบบีและซี

จุฬาฯพัฒนา DeepGI  นวัตกรรมAIคัดกรองมะเร็งลำไส้ใหญ่

พัฒนานวัตกรรมAIการแพทย์

“ดร.ทศพร เฟื่องรอด” รักษาการผู้ช่วยคณบดีฝ่ายวิจัยนวัตกรรม พัฒนาผู้ประกอบการ และเทคโนโลยีสารสนเทศวิทยาลัยแพทยศาสตร์ศรีสวางควัฒน ราชวิทยาลัยจุฬาภรณ์ ให้สัมภาษณ์ “กรุงเทพธุรกิจ” เกี่ยวกับการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์(AI) ทางการแพทย์ ว่าปัจจุบันมีหลายหน่วยงานทั้งองค์กรภาครัฐ และเอกชน รวมถึงสถาบันอุดมศึกษาได้มีการพัฒนานวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ AI ทางการแพทย์ รวมถึงแพลตฟอร์มต่างๆ เพื่อช่วยในการวินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น

หลังจากจบปริญญาตรี วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง “ดร.ทศพร” ได้ไปศึกษาต่อปริญญาโท ฟิสิกส์การแพทย์ University of Newcastle, Australia ต่อด้วยปริญญาเอก วิศวกรรมไฟฟ้า University of Newcastle, Australia และเริ่มเข้าทำงานเป็น Post-doctoral Fellow ที่ Department of Radiation Oncology, Calvary Mater Newcastle Hospital, Australia ก็มีความสนใจเกี่ยวกับนวัตกรรม AI ทางการแพทย์มาโดยตลอด เพราะหากมีการพัฒนาโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะช่วยให้การวินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ลดการสูญเสียได้

ตลอดเวลา 3 ปีที่เป็นอาจารย์ผู้สอนที่หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาฟิสิกส์การแพทย์ ได้ทำงานวิจัยเกี่ยวกับนวัตกรรม โมเดลAI ที่สนใจ โจนถึงปัจจุบันได้มีการพัฒนา พัฒนาแพลตฟอร์มนวัตกรรมโมเดลปัญญาประดิษฐ์ AI ทางการแพทย์เกี่ยวกับโรคกระดูก โรคมะเร็งเต้านม ร่วมกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งที่เริ่มจาก 2 โรคนี้ เนื่องจาก มีจำนวนผู้ป่วยจำนวนมาก และมีแนวโน้มอัตราผู้เสียชีวิตมากขึ้น จากการเข้าไม่ถึงการตรวจคัดกรองวินิจฉัย และการรักษาโรค

 

ลดสูงวัยกระดูกสะโพกหัก

“โรคกระดูก” อย่าง กระดูกสะโพกหัก จะเกิดในกลุ่มผู้สูงอายุ และเป็นปัญหาที่รุนแรงส่งผลกระทบอย่างมากต่อคุณภาพชีวิตและอัตราการเสียชีวิต พบว่าประมาณ 20 % ของผู้ป่วยที่กระดูกสะโพกหัก จะเสียชีวิตภายใน 1 ปีหลังจากการวินิจฉัย และมากกว่าครึ่งหนึ่งต้องได้รับการดูแลอย่างใกล้ชิด ขณะที่ ผู้ป่วยส่วนใหญ่มักได้รับการวินิจฉัยเบื้องต้นที่แผนกฉุกเฉิน โดยมีอาการปวดเนื่องจากการได้รับบาดเจ็บหรืออุบัติเหตุ

การศึกษาพบว่าอัตราการวินิจฉัย “ผิดพลาด” ในแผนกฉุกเฉินสูงถึง 14 % ซึ่งอาจทำให้ผู้ป่วยบางรายไม่ได้รับการวินิจฉัยอย่างถูกต้องในครั้งแรก นำไปสู่การรักษาที่ล่าช้าหรือไม่เหมาะสม จึงมีความจำเป็นในการปรับปรุงกระบวนการวินิจฉัยรอยโรคกระดูกสะโพกหักที่แผนกฉุกเฉินให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น อีกทั้งหากได้รับการตรวจคัดกรองโรคได้อย่างรวดเร็วสามารถลดอัตราการเสียชีวิตได้

ดร.ทศพร กล่าวต่อว่า หน้าที่ของอาจารย์ไม่ใช่เพียงการสอนหนังสือ ชี้แนะนักศึกษาเท่านั้น แต่ต้องสร้างสรรค์นวัตกรรม คิดค้นงานวิจัยที่จะช่วยส่งเสริมให้คุณภาพชีวิตของผู้คนดีมากขึ้น ดังนั้น นวัตกรรม AICEDA BoneX ได้ดำเนินการร่วมกับ นพ.พลชัย วงษ์ทองสาลี ศัลยแพทย์ออร์โธปิดิกส์ และรองผู้อำนวยการด้านสุขภาพดิจิทัล โรงพยาบาลพระปกเกล้า จ.จันทบุรี ได้ร่วมกันต่อยอดนวัตกรรมแพลตฟอรม์ AICEDA (ไอเชียด้า) แพลตฟอร์มสนับสนุนการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์ หรือ AI สู่การสร้างแพลตฟอร์มวินิจฉัยกระดูกสะโพกหักจากภาพเอกซเรย์

ตรวจคัดกรองรวดเร็ว แม่นยำ

“ตอนนี้ประเทศไทยเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุอย่างสมบูรณ์แบบ ซึ่งมีจำนวนผู้ป่วยกระดูกสะโพกหักจำนวนมากขึ้น การจะลดอัตราการเจ็บป่วย ภาวะแทรกซ้อน เพิ่มโอกาสในการฟื้นฟูสภาพ และลดอัตราการสูญเสียได้ต้องมีการตรวจคัดกรองที่รวดเร็ว และแม่นยำ ซึ่ง AICEDA BoneX ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวินิจฉัยการหักของกระดูกส่วนต่าง ๆ โดยเริ่มต้นจากรอยโรคกระดูกสะโพกหัก ที่มีความแม่นยำสูงถึง 98.53%”ดร.ทศพร กล่าว

“AICEDA BoneX” สามารถรองรับภาพเอ็กซ์เรย์จากเครื่องหลายยี่ห้อและขนาดต่างๆ ได้ โดยมีการปรับปรุงคุณภาพภาพเอกซ์เรย์ให้มีความคมชัด ลดสิ่งรบกวน และปรับค่าสีของภาพ พร้อมกับการตรวจจับพื้นที่สนใจและแยกพื้นที่ซ้าย-ขวาอัตโนมัติ ปัจจุบัน โมเดลดังกล่าวมีการใช้ในกลุ่มแพทย์กระดูกทั้งในโรงพยาบาลต่างๆ เพื่อช่วยเหลือผู้ป่วยได้มากขึ้น

เชื่อมวิจัยการแพทย์กับเอกชน

ดร.ทศพร กล่าวด้วยว่าตอนนี้ประเทศไทยยังไม่มีนวัตกรรมหรือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการรับรองจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (อย.) เนื่องจากเป็นเรื่องใหม่ และต้องมีพิจารณาหลายประเด็น ซึ่ง AICEDA BoneX กำลังอยู่ในขั้นตอนการยื่นขอรับรองจากอย. เพื่อที่จะได้นำมาใช้ในโรงพยาบาลต่างๆ ได้อย่างแพร่หลาย เพื่อให้คนไทยเข้าถึงการตรวจคัดกรอง วินิจฉัยโรค และรักษาโรค ลดภาระค่าใช้จ่าย การเดินทาง

“ภาครัฐได้มีการลงทุนและสนับสนุนทุนวิจัย การสร้างสรรค์นวัตกรรม เทคโนโลยีทางการแพทย์มากขึ้น แต่ส่วนหนึ่งที่ยังไม่ได้สามารถนำมาใช้ได้อย่างแพร่หลาย เนื่องจากนวัตกรรม เทคโนโลยีทางการแพทย์ต้องผ่านการรับรองจากอย. ซึ่งขณะนี้อย.ได้มีการพิจารณานวัตกรรมและเทคโนโลยีทางการแพทย์ในหลายๆ เรื่อง และเมื่อผ่านอย.แล้ว สิ่งที่ต้องดำเนินการต่อ คือ การเชื่อมโยงนักวิจัยกับภาคเอกชนเพื่อนำไปเป็นผลิตภัณฑ์ทางการแพทย์แต่ต้องผ่านการรับรองและมีมาตรฐานและความปลอดภัยเป็นหลัก” ดร.ทศพร กล่าวทิ้งท้าย

คัดกรองมะเร็งเต้านมทางไกล (3D ABUS)

นอกจาก AICEDA BoneX แล้ว “ดร.ทศพร” ได้พัฒนา “การคัดกรองมะเร็งเต้านมทางไกลโดยใช้ระบบบริหารจัดการภาพอัลตราซาวด์สามมิติอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีคลาวน์และปัญญาประดิษฐ์” ซึ่งเป็นระบบการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมทางไกลโดยใช้เทคโนโลยีภาพอัลตราซาวด์สามมิติอัตโนมัติ (3D ABUS) บนคลาวด์ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ต่อการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านม

โดยเฉพาะในพื้นที่ห่างไกลระบบสามารถตรวจจับตำแหน่งและขอบเขตของรอยโรคได้โดยอาศัยการเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning) อีกทั้งมีการจำแนกก้อนเนื้อชนิดไม่เป็นอันตรายและชนิดที่มีแนวโน้มเป็นมะเร็งโดยอาศัยเทคนิค Radiomic ระบบดังกล่าวสามารถให้ค่าระดับความเสี่ยงต่อโรคมะเร็งเต้านม รวมทั้งข้อแนะนำการตรวจวินิจฉัยที่เหมาะสมกับผู้ป่วยโดยอัตโนมัติ มีจุดเด่นและความแปลกใหม่ คือ การสร้าง Workflow ในการให้บริการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมด้วยเทคโนโลยีใหม่ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ ส่งผลให้การให้บริการมีต้นทุนต่ำและสามารถให้บริการในพื้นที่ห่างไกลได้

แนวโน้มตลาดเครื่องมือแพทย์

ข้อมูลวิจัยกรุงศรีเผยแพร่ไว้ว่าปี 2566-2568 ตลาดเครื่องมือแพทย์มีแนวโน้มเติบโตในเกณฑ์ดีต่อเนื่อง โดยคาดว่ามูลค่าจำหน่ายเครื่องมือแพทย์ในประเทศจะขยายตัว 5.5% ในปี 2566 ก่อนปรับขึ้นเล็กน้อยในปี 2567 และ 2568 ที่ระดับเฉลี่ย 6.0-7.0% ต่อปีผลจากทิศทางเศรษฐกิจไทยที่ฟื้นตัวอย่างค่อยเป็นค่อยไป ทำให้ประชาชนสามารถกลับมาใช้บริการทางการแพทย์ในสถานพยาบาลได้มากขึ้น ขณะที่จำนวนนักท่องเที่ยวต่างชาติจะทยอยปรับเพิ่มขึ้นจนใกล้เคียงระดับก่อนเกิด COVID-19 ภายในปี 2568

ในจำนวนนี้มีกลุ่มผู้ป่วยต่างชาติและนักท่องเที่ยวเชิงสุขภาพที่จะเข้ามาใช้บริการด้านสุขภาพในไทยรวมอยู่ด้วย จากคุณภาพการบริการทางการแพทย์ของไทยที่ได้มาตรฐานสากล รวมถึงแนวโน้มการเติบโตของธุรกิจที่เกี่ยวเนื่องกับการดูแลสุขภาพ อาทิ ธุรกิจความงาม ศูนย์แพทย์เฉพาะทาง และศูนย์ดูแลผู้สูงอายุครบวงจร จึงมีส่วนช่วยหนุนการเติบโตของตลาดเครื่องมือแพทย์ของไทย ด้านมูลค่าส่งออกคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 6.5-7.5% ต่อปีจากความต้องการผลิตภัณฑ์ป้องกันการติดเชื้อในกลุ่มวัสดุสิ้นเปลือง อาทิ เลนส์แว่นตา และถุงมือยางทางการแพทย์ รวมถึงกลุ่มน้ำยาและชุดวินิจฉัยโรค