ไทยเร่งเครื่องใช้ AI ในโรงพยาบาล ลดเวลาวินิจฉัยโรค 30-50%

ประเทศไทยกำลังเร่งเครื่องสู่การปฏิวัติเทคโนโลยีทางการแพทย์และสุขภาพ โดยมีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นหัวหอกสำคัญในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง ภายใต้วิสัยทัศน์ไทยแลนด์ 4.0 และแผนยุทธศาสตร์สุขภาพดิจิทัล (พ.ศ. 2564-2568)

 

รวมถึงเทคโนโลยีดิจิทัลอื่นๆ มายกระดับคุณภาพการดูแลผู้ป่วย เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และขยายการเข้าถึงบริการสุขภาพให้ครอบคลุมยิ่งขึ้น

 

AI อนาคตของการวินิจฉัยและการรักษาที่แม่นยำ

 

หัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้คือการนำ AI มาใช้ในกระบวนการทางการแพทย์ ตั้งแต่การวินิจฉัยโรคไปจนถึงการวางแผนการรักษาและการดูแลผู้ป่วยเฉพาะบุคคล

 

งานวิจัยระดับโลกชี้ว่า Machine Learning ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของ AI มีศักยภาพสูงในการตรวจจับโรคต่างๆ เช่น เบาหวานและมะเร็งปอด ด้วยความแม่นยำกว่า 90%

 

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านรังสีวิทยา การใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น CT Scan และ X-ray สามารถลดเวลาในการวินิจฉัยลงได้ถึง 30-50% ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น

 

โรงพยาบาลชั้นนำหลายแห่งในประเทศไทยได้เริ่มนำเทคโนโลยีการถ่ายภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการรักษาแล้ว

 

นอกเหนือจากการวินิจฉัย AI ยังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการดูแลสุขภาพเฉพาะบุคคล แพลตฟอร์มออนไลน์ต่างๆ เริ่มใช้ AI เพื่อให้คำแนะนำด้านสุขภาพที่ผ่านการตรวจสอบทางการแพทย์และปรับให้เหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละราย

 

ขณะที่การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยประเมินการตอบสนองต่อการรักษา และแนะนำแนวทางการดูแลที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยลดอัตราการกลับมารักษาซ้ำที่โรงพยาบาล และยกระดับผลลัพธ์ทางสุขภาพในระยะยาว

อนาคตสุขภาพดิจิทัลไทยสดใส

 

ตลาดสุขภาพดิจิทัลของไทยมีแนวโน้มเติบโตอย่างก้าวกระโดด โดยคาดว่าจะมีมูลค่าสูงถึง 50,000 ล้านบาทภายในปี 2568 และเติบโตต่อเนื่องจนมีมูลค่าราว 61,700 ล้านบาทภายในปี 2572

 

โดยแรงขับเคลื่อนสำคัญมาจากทั้งการลงทุนของภาครัฐ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี และพฤติกรรมของผู้ป่วยที่เปลี่ยนแปลงไป

 

การบูรณาการ AI เข้ากับการแพทย์ทางไกล (Telemedicine) ซึ่งเติบโตอย่างรวดเร็วจากอัตราการใช้สมาร์ทโฟนที่สูงและการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่ครอบคลุม

 

รวมถึงอุปกรณ์ดูแลสุขภาพแบบสวมใส่ จะสร้างระบบนิเวศสุขภาพดิจิทัลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ช่วยให้การดูแลผู้ป่วย

 

โดยเฉพาะผู้สูงอายุและผู้ป่วยโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs) ซึ่งเป็นสาเหตุหลักของการเสียชีวิตในไทย เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

 

การประยุกต์ใช้ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การดูแลผู้ป่วยโดยตรง แต่ยังรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงานเบื้องหลังด้วย

 

ตัวอย่างเช่น DKSH ผู้นำด้านการให้บริการขยายตลาด ได้นำ AI มาใช้ในการจัดการกระบวนการโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทาน 

 

ทำให้การจัดส่งยาและอุปกรณ์การแพทย์ที่สำคัญเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง ลดปัญหาสินค้าขาดแคลน และส่งผลดีต่อการดูแลสุขภาพของผู้ป่วยในที่สุด

 

นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม ConnectPlus ของ DKSH ที่ใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้าแบบ 360 องศา ยังช่วยให้การสื่อสารและวางกลยุทธ์กับบุคลากรทางการแพทย์ ร้านขายยา และคลินิกทั่วประเทศเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

ความท้าทายและปัจจัยสู่ความสำเร็จ

 

แม้ศักยภาพของ AI ในวงการแพทย์จะมีมหาศาล แต่การนำมาใช้อย่างแพร่หลายยังคงเผชิญกับความท้าทาย

 

ทั้งในด้านการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความโปร่งใสของอัลกอริทึม และการสร้างความเชื่อมั่นให้กับบุคลากรทางการแพทย์และผู้ป่วย

 

การสร้างความร่วมมือที่แข็งแกร่งระหว่างผู้ให้บริการสุขภาพ ผู้กำหนดนโยบาย ผู้พัฒนาเทคโนโลยี และบุคลากรทางการแพทย์ จึงเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพของ AI และขับเคลื่อนวงการสุขภาพไทยสู่อนาคต

 

ประเทศไทยกำลังเดินหน้าสร้างระบบสุขภาพที่ชาญฉลาดและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยมี AI เป็นเทคโนโลยีหลัก การลงทุนและความร่วมมืออย่างต่อเนื่อง

 

จะผลักดันให้ไทยก้าวขึ้นเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมสุขภาพดิจิทัลในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชนได้อย่างยั่งยืน