ส่องศักยภาพและความท้าทายของ AI ในวงการสาธารณสุข

Artificial Intelligence (AI) กำลังพลิกโฉมในทุกแวดวง แม้กระทั่งวงการสาธารณสุข เมื่อเร็ว ๆ นี้ หนึ่งในกลุ่มธุรกิจผู้ให้บริการทางการแพทย์ (Healthcare Provider) ดำเนินกิจการที่ประกอบด้วยเครือโรงพยาบาลเอกชนและธุรกิจเกี่ยวเนื่อง เปิดเผยถึงการลงทุนพัฒนาด้านเทคโนโลยี AI และ ML ร่วมกับสตาร์ทอัพเพื่อสร้างนวัตกรรมที่ช่วยเพิ่มศักยภาพการให้บริการในทุกมิติ ในขณะเดียวกัน เล็งเห็นว่าการจะใช้งานนวัตกรรมเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้ ก็จำเป็นต้องทำควบคู่ไปกับการพัฒนา User Adoption ทั้งกับบุคลากรผู้ปฏิบัติงาน และผู้รับบริการ

OPEN-TEC ศูนย์รวมองค์ความรู้ด้านเทคโนโลยี (Tech Knowledge Sharing Platform) ภายใต้การดูแลของ TCC TECHNOLOGY GROUP ขอนำข้อมูลที่เป็นประโยชน์บางส่วนจากผู้ทรงคุณวุฒิที่มาร่วมอภิปรายในหัวข้อ AI-Driven Innovation for Longevity ในงาน TMA Digital Dialogue 2024 ที่บอกเล่าศักยภาพของเทคโนโลยี AI เพื่อสนับสนุนอุตสาหกรรมการแพทย์ การปรับตัวของบุคลากรและผู้ใช้งาน ทั้งในแง่ทักษะการใช้งาน, Mindset (วิธีคิด) และโครงสร้างของระบบ ว่าจะมีบทบาทและสนับสนุนความสำเร็จของกลุ่มธุรกิจในอนาคตได้อย่างไร

ศักยภาพของ AI เพื่อสนับสนุนอุตสาหกรรมการแพทย์

ผู้บริหารฝ่ายนวัตกรรมองค์กรยั่งยืนจากองค์กรผู้ให้บริการทางการแพทย์ กล่าวว่าในธุรกิจมีการใช้งาน AI ร่วมกับ IoT กลุ่มเครื่องมือแพทย์ที่สนับสนุนการรักษามานานกว่า 20 ปี ทั้งในกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการวางแผนการรักษา การวิจัย และฝึกอบรมบุคลากร (Simulation / Scenario Training) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ทำให้เกิดปัจจัยที่ช่วยการเห็นภาพ (Visibility) ที่ชัดเจนมากขึ้นเพื่อประกอบการตัดสินใจ เพิ่มความแม่นยำ และลดระยะเวลาในการวินิจฉัยของแพทย์ ซึ่งในระยะหลัง AI ได้ถูกนำมาใช้เพื่อรับมือกับความซับซ้อนของข้อมูลทางด้านพันธุกรรม โดยช่วยอ่านค่าผลทดสอบจากห้องปฏิบัติการ นำมาสู่ “แผนการรักษาและการดูแลสุขภาพเฉพาะบุคคล” (Personalized Medicine) ซึ่งช่วยส่งเสริมให้มีคุณภาพชีวิตที่ดียิ่งขึ้น นอกเหนือจากการวิเคราะห์จากข้อมูลที่ติดตัวแต่กำเนิด ข้อมูลเชิงพฤติกรรมและการใช้ชีวิตของบุคคลนั้น ๆ เป็นองค์ประกอบ

ความท้าทายและขอบเขตการมีส่วนร่วมของ AI

ผู้ทรงคุณวุฒิจากองค์กรผู้พัฒนาเทคโนโลยีให้ข้อมูลว่า AI ทางการแพทย์นั้น มีการพัฒนาและใช้งานมาหลายสิบปีแล้วในรูปแบบของ Machine Learning ตัวอย่างหนึ่งของเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น ได้แก่ Healthcare API ที่ใช้ในการตรวจเบาหวานขึ้นจอประสาทตา สามารถอ่านผลเอ็กซเรย์เพื่อบ่งชี้ระดับอาการของโรคเพื่อวางแผนการรักษา ซึ่งมีการนำมาทดสอบและใช้งานแล้วกับผู้ป่วยหลายหมื่นรายในประเทศไทย สำหรับการพัฒนาในรูปแบบ Generative AI จะอยู่บนพื้นฐานของการนำข้อมูลจำนวนมากมาใช้งานบน Large Language Models (LLMs) เพื่อให้ส่งคำตอบที่เป็นคำอธิบาย หรือสรุปใจความจากเอกสารมากมายที่ป้อนข้อมูลให้ มากกว่าตอบเพียงว่าใช่หรือไม่ ตัวอย่างเช่น รายงานของแพทย์

แน่นอนว่าความสามารถในระดับที่สร้างปรากฏการณ์นี้ ย่อมมีความท้าทายในหลาย ๆ ด้านตามมา เช่น ความรับผิดชอบต่อข้อมูลส่วนบุคคล การด่วนสรุปและตัดสินใจด้วยข้อมูลจาก AI โดยขาดวิจารณญาณและการประเมินอย่างละเอียดถี่ถ้วนรอบด้าน รวมถึงความเสี่ยงจากการใช้งานในทางที่ผิดจริยธรรม ฯลฯ ความท้าทายเหล่านี้จำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้พัฒนาเทคโนโลยีและผู้ใช้งานจะต้องให้ความสำคัญกับความรับผิดชอบต่อหลักธรรมาภิบาลเพื่อป้องกันผลกระทบในภาพรวม

ในแง่ขอบเขตการมีส่วนร่วม เมื่อมีการนำ AI ไปใช้งาน การตระหนักรู้ว่า AI จะเข้ามามีบทบาท “เป็นส่วนหนึ่งกับมนุษย์และอาชีพต่าง ๆ” ไม่ว่าแพทย์ บุคลากรด้านสาธารณสุข หรืออาชีพใด ๆ เป็นเรื่องที่ต้องคำนึงถึง โดยอาศัยการปรับมุมมองและวิธีคิดว่า AI จะไม่ได้เข้ามาแทนที่มนุษย์หรืออาชีพไหน แต่จะเข้ามาสนับสนุน และส่งเสริมความสามารถในการทำงานและการใช้ชีวิต (AI / Human-in-the-loop)

ส่งเสริมการเรียนรู้ เพิ่มทักษะให้ผู้ใช้งาน

ผู้อำนวยการศูนย์นวัตกรรมการสอนและการเรียนรู้จากสถาบันอุดมศึกษา ให้มุมมองของ AI ต่อการเป็นแหล่งผลิตบุคลากรที่มีทักษะความเชี่ยวชาญเข้าสู่ตลาดแรงงานว่า นอกเหนือจากการที่ผู้เรียนจะต้องเพิ่มทักษะการใช้ AI ให้เกิดประโยชน์อย่างถูกวิธีแล้ว วิธีคิด (Mindset) ก็เป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้การใช้ AI นั้นเกิดคุณประโยชน์ทั้งต่อตนเองและต่อองค์กร อนาคตหลาย ๆ องค์กรอาจจะไม่ได้เสาะหาคนเก่งในเชิงวิชาการแต่เพียงอย่างเดียว แต่จะหาคนที่ใช้ AI ได้เก่งและชำนาญด้วย เพราะจะนำมาซึ่งผลิตภาพ (Productivity) ทั้งในแง่มูลค่า ปริมาณ และเวลาที่มีประสิทธิภาพขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งทักษะทางด้าน “Prompt Engineering” จะกลายเป็นทักษะที่สำคัญมาก เพื่อให้ชุดคำสั่งที่ป้อนเข้าสู่เครื่องมือ AI มีความชัดเจนตามโจทย์และวัตถุประสงค์ นำมาซึ่งคำตอบที่ต้องการครบถ้วน ได้คุณภาพ

ในแง่สถาบันการศึกษาเองก็จำเป็นต้องเร่งปรับตัว ปรับโครงสร้างหลักสูตรทางวิชาการที่สอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงานในอนาคต เพื่อเตรียมความพร้อมของบุคลากรให้เหมาะสมและทันต่อการเปลี่ยนแปลงของโลกเทคโนโลยี ตัวอย่างหนึ่งของสถาบันพัฒนาบุคลากรทางการแพทย์ คือ การนำ AI มาใช้ฝึกอบรมเพื่อเป็นผู้ช่วยสำหรับหัวข้อ เนื้อหาวิชาขั้นพื้นฐาน หรือกิจกรรมที่ต้องทำเป็นประจำ (Routine Task) เพื่อเพิ่มเวลาให้ผู้เรียนได้มีประสบการณ์กับเคสผู้ป่วยจริงมากขึ้น ยกระดับทักษะและการเรียนรู้โดยใช้เวลาที่สั้นลง

ใช้งาน AI อย่างไร ให้เกิดความยั่งยืน

หนึ่งในปัจจัยที่เอื้อต่อความสำเร็จในการใช้งาน AI ในองค์กร ผ่านมุมมองของผู้บริหารฝ่ายนวัตกรรมองค์กรยั่งยืน คือ การมีส่วนร่วมและความไว้วางใจในเครื่องมือ AI ของเหล่าแพทย์และบุคลากร ซึ่งจะได้รับสิทธิในการทดสอบและประเมินว่าเครื่องมือ AI ประเภทไหนจากผู้พัฒนารายใดมีความเหมาะสม สามารถสนับสนุนการทำงานได้ตรงจุด และราบรื่นสอดรับกับขั้นตอนการปฏิบัติงาน

ผู้พัฒนานวัตกรรมหลากหลายที่ได้รับโอกาสให้เข้าร่วมเป็นส่วนหนึ่งของแผนการพัฒนา AI เพื่อธุรกิจที่มีแนวโน้มความต้องการใช้งานสูงขึ้นเรื่อย ๆ (Market Pull) ส่วนใหญ่จะเป็นสตาร์ทอัพระดับประเทศ ยังไม่มีผลงานมากนักในระดับสากล แต่มีจุดเด่น คือ ความเป็นผู้ประกอบการที่มีไอเดีย มีมุมมองที่แตกต่าง มีทีมนักพัฒนาที่มีความสามารถ และแพสชั่นในการสร้างสรรค์นวัตกรรมเพื่อต่อยอดธุรกิจ (Technology Push) ซึ่งเป็นส่วนที่ทดแทนกันได้ มีศักยภาพที่เอื้อประโยชน์ต่อการสร้าง Ecosystem ที่ยั่งยืนในระยะยาว

ภาพรวมของเทคโนโลยี AI นั้นมีศักยภาพสูงในการสนับสนุนอุตสาหกรรมการแพทย์ทั้งในแง่การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก  เพื่อช่วยให้การวินิจฉัยและการรักษามีความแม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้งานในทางที่เหมาะสมและยั่งยืนยังคงต้องอาศัยการพัฒนาทักษะและการปรับเปลี่ยนวิธีคิดของบุคลากรทั้งผู้พัฒนาและผู้ใช้งานเป็นสำคัญ ตลอดจนมีการปรับตัวของสถาบันการศึกษาและหน่วยงานต่าง ๆ เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงของโลกเทคโนโลยีที่รวดเร็ว โดยให้ความสำคัญกับหลักธรรมาภิบาลเพื่อป้องกันผลกระทบเชิงลบ ท้ายที่สุดแล้ว การสร้าง Ecosystem ที่เอื้อต่อการเติบโตของนวัตกรรมและการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกฝ่ายนั้น จะเป็นปัจจัยสำคัญที่จะนำพาสู่การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ได้อย่างยั่งยืน