แอป AI DMIND เตรียมต่อยอดพัฒนา AI รับฟังความเครียดคัดกรองโรคซึมเศร้า!

ผศ.ดร.ณัฐวุฒิ หนูไพโรจน์ ผู้อำนวยการศูนย์ความเป็นเลิศด้านนวัตกรรมดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์เพื่อการแพทย์ด้านจิตเวช (AIMET) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย กล่าวว่า จากที่ได้เปิดตัว DMIND voicebot ซึ่งเป็นระบบ AI ช่วยคัดกรองปัญหาสุขภาพจิตและผนวกเป็นส่วนหนึ่งของสายด่วนสุขภาพจิต 1323 ประมาณ 4-5 เดือนที่ผ่านมา พบว่ามีผู้โทรเข้ารับบริการสายด่วน 1323 เลือกให้ระบบ voicebot ทำการสัมภาษณ์ 90,000-100,000 ราย คิดเป็น 40% ของผู้โทรเข้ามารับบริการทั้งหมด ถือว่าเป็นตัวเลขที่สูงมาก

ทั้งนี้ ที่มาของการนำระบบ AI มาให้บริการ เริ่มจากที่ได้หารือกับสายด่วนสุขภาพจิต 1323 ในปี 2562 และพบว่ามีผู้ต้องการความช่วยเหลือปีละ 5-6 แสนสาย แต่ด้วยทรัพยากรที่มีสามารถรับสายได้เพียง 30-40% ส่วนที่เหลือจะวางสายไปก่อน เพราะต้องรอนานมาก กว่าจะได้คุยกับเจ้าหน้าที่ ซึ่งสิ่งที่กังวลคือ อาจมีคนที่มีภาวะซึมเศร้าและเสี่ยงฆ่าตัวตายที่วางสายไปด้วย

ดังนั้นทีมวิจัยนำโดย รศ.ดร.พญ.โสฬพัทธ์ เหมรัญช์โรจน์ จากคณะแพทยศาสตร์ และ รศ.ดร.พีรพล เวทีกุล จากคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ได้ร่วมมือวิจัยพัฒนา AI เพื่อใช้ตรวจจับอาการซึมเศร้า โดยขณะนั้นเป็น Multi-Model มีการถ่ายวิดีโอแล้วตรวจจับใบหน้าและท่าทางว่ามีปัญหาซึมเศร้ามากน้อยแค่ไหน จากนั้นแบ่งกลุ่มอาการเป็นสีเขียว เหลือง ส้ม และแดง ซึ่งจากการทดสอบพบว่าตัว AI มีความแม่นยำสูงถึง 88%

ผศ.ดร.ณัฐวุฒิ กล่าวต่อไปว่า ช่วงที่เกิดการระบาดของโควิด-19 และประชาชนมีความกังวล มีภาวะซึมเศร้าค่อนข้างมาก จึงได้นำงานวิจัยนี้พัฒนาเป็นแอปพลิเคชัน AI DMIND และให้บริการภายใต้แอปฯ หมอพร้อมในช่วงปี 2565 ลักษณะ Pre-screening เมื่อมีผู้กดเข้ามารับบริการ ระบบ AI จะสัมภาษณ์ตาม Standard Test สำหรับโรคซึมเศร้าโดยเฉพาะ ซึ่งตัว DMIND Pre-screening มีจุดเด่นหลายด้าน เช่น เป็น Multi-Model ใช้งานได้ทั้งภาพ เสียง ข้อความ ที่คัดกรองได้รวดเร็ว ไม่กี่นาทีก็ทราบผล อีกทั้ง AI ยังถูกปรับแต่งให้เข้ากับสถานการณ์ เช่น เมื่อผู้รับบริการร้องไห้ AI จะจับข้อความได้ลำบาก ก็มีการปรับแต่งให้ AI ทราบว่าร้องไห้และตรวจจับข้อความให้ดีขึ้น เป็นต้น

นอกจากนี้ยังได้ปรับแต่ง AI ให้ทำงานร่วมกับเทคโนโลยี LLM (Large Language Model) ทำให้ผู้รับบริการตอบคำถามอย่างอิสระ แล้ว AI จะจับว่าตอบคำถามอะไรและมีแนวโน้มอย่างไร เสี่ยงฆ่าตัวตายมีโอกาสเกิดขึ้นแค่ไหน ที่สำคัญระบบยังเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการ หากพบผู้ป่วยกลุ่มสีแดงและสีส้ม ระบบจะขอเบอร์โทรเพื่อให้ทีมงานสายด่วนสุขภาพจิต 1323 ติดต่อกลับ

อย่างไรก็ดี การพัฒนาดังกล่าวยังไม่ตอบโจทย์ปัญหารอสายซึ่งเฉลี่ยนรอนาน 30 นาที ดังนั้น เมื่อระบบของ DMIND Pre-screening เริ่มเสถียรแล้ว ทีมพัฒนาจึงต่อยอดเป็น DMIND voicebot และผนวกเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของสายด่วน 1323 หากมีผู้โทรมารับบริการ ช่วงรอสายเพื่อคุยกับเจ้าหน้าที่ ระบบจะสอบถามว่าสนใจให้ AI สัมภาษณ์หรือไม่ หากผู้รับบริการยินดีก็จะส่งต่อไปให้ AI สัมภาษณ์ และหากพบว่าอยู่ในกลุ่มสีแดงหรือสีส้ม ก็จะถูกส่งต่อเข้าคิวพิเศษและได้รับบริการเร็วกว่าสีอื่นๆ โดยมีระยะเวลารอคอยเพียง 6 นาที ทำให้กลุ่มสีแดงที่ก่อนหน้านี้ต้องรอนานจนวางสายไปก่อนลดลงถึง 50%

"ช่องทางการรับบริการ AI DMIND ปัจจุบันมีหลายช่องทาง ทั้งในแอปฯ หมอพร้อม, แอปฯ สปสช. ของสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ, แอปฯ หมอ กทม. หรือเข้าที่ตัวแอปฯ โดยตรงที่ www.prescreening.dmind.app นอกจากนี้ AIMET ยังอยู่ระหว่างการจัดทำความร่วมมกับอีกหลายหน่วยงานในอนาคตเพื่อให้สามารถใช้งานได้เพิ่มขึ้น แต่ไม่ว่าจะเป็นช่องทางไหน จะมีขั้นตอนการให้บริการแบบเดียวกัน และหากพบกลุ่มเสี่ยงสีแดงหรือสีส้มจะส่งต่อให้สายด่วน 1323 เข้ามาดูแล ซึ่งผลการดำเนินการโดยรวมตั้งแต่เดือน เม.ย. 2565 มีการรับบริการกว่า 4 แสนครั้ง ตรวจพบกลุ่มอาการสีแดงและส้มประมาณ 10% และส่งต่อให้ทีมสายด่วน 1323 ติดต่อกลับเพื่อให้การดูแลประมาณ 7,000 คน" ผู้อำนวยการ AIMTE กล่าว

ผศ.ดร.ณัฐวุฒิ กล่าวต่อว่า  นอกจากนี้หากดูรายละเอียดจะเป็นการให้บริการจาก Dmind Pre-screening ประมาณ 3 แสนกว่าครั้ง และ Dmind voicebot อีกประมาณ 1 แสนครั้ง โดยมีการรับบริการผ่านแอปฯ สปสช. ประมาณ 25% ที่เหลือจะเป็นช่องทางอื่น อย่างไรก็ดีแม้ DMIND Pre-screening และ DMIND voicebot จะช่วยให้ประชาชนเข้าถึงบริการได้ระดับหนึ่ง แต่ก็ยังไม่แก้ปัญหาในแง่ของปริมาณบริการที่สามารถส่งมอบได้ เนื่องจากติดขัดในเรื่องจำนวนของนักจิตวิทยา ดังนั้น ทิศทางระบบในอนาคต AIMET จึงวางแผนพัฒนา 3 แนวทาง คือ 

1. พัฒนา Chatbot ใช้เทคโนโลยีล่าสุดบวกกับองค์ความรู้เฉพาะด้าน โดยร่วมมือกับคณะวิศวกรรมศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์และคณะจิตวิทยาของจุฬาฯ ทำเซสชั่นให้คำปรึกษาเพื่อนำข้อมูลมาเทรน AI รวมทั้งนำองค์ความรู้ในด้านบริการด้านจิตเวชใส่ไปใน AI ด้วย คาดว่าในกลางปีหรือปลายปีหน้าจะเริ่มเปิดตัวได้ อย่างไรก็ดี ความสามารถ DMIND Chatbot ในปีหหน้าจะยังไม่ถึงขั้นนักจิตวิทยา แต่จะมีลักษณะเป็น Active Listening เป็นเพื่อนผู้ฟังที่ดี ถ้าเทียบความสามารถอาจจะเทียบได้กับนักเรียนปี 1 ของคณะจิตวิทยา แต่ก็นำมาให้บริการกลุ่มที่มีปัญหาไม่มากนัก เพียงแต่ต้องการระบายออก เช่น กลุ่มสีเหลือง แต่ในกลุ่มสีแดงและส้มยังคงให้นักจิตวิทยาเป็นผู้ดูแล
2. DMIND Intelligence ด้วยความสามารถของ AI ในการจับประเด็น ทำให้เห็นปัญหาได้มากขึ้นว่าแต่ละคนกำลังประสบปัญหาอะไร แต่ละภูมิภาคมีปัญหาอะไร ช่วงอายุไหนมีปัญหาอะไร เช่น ปัจจุบัน 30% ของคนที่รับบริการมีปัญหาครอบครัว หรือกลุ่มเด็กวัยรุ่นก็มีปัญหาความรัก เป็นต้น ข้อมูลเหล่านี้ผู้เชี่ยวชาญอาจทราบอยู่แล้ว แต่เป็นการยืนยันด้วยข้อมูลจริง อีกทั้งทีมพัฒนาคาดหวังว่า DMIND Intelligence จะเป็น Data-Driven ในเชิงขับเคลื่อนนโยบาย ช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายเข้าใจประเด็นและแนวทางแก้ปัญหาที่เหมาะสมได้ อย่างไรก็ดีระบบนี้ยังอยู่ขั้นทดสอบเพื่อให้มั่นใจว่าได้ข้อมูลที่ถูกต้อง
3. Mindful Hub โครงการนี้เกิดจากหลังจากทำ DMIND มาระยะหนึ่งแล้วพบว่ามีปัญหาบางอย่างที่ค่อนข้างเฉพาะเจาะจงและอาจไม่สามารถใช้กระบวนการปกติได้ เช่น นักศึกษาแพทย์ซึ่งมีความเครียดสูง เสี่ยงเข้าสู่ภาวะซึมเศร้าขั้นรุนแรง แต่กลับเข้าหาบริการได้ยาก เพราะหากการรักษาความลับมีปัญหาก็จะกลายเป็นตราบาปติดตัว ทีมพัฒนาจึงทำงานร่วมกับคณะแพทยศาสตร์ จุฬาฯ ธรรมศาสตร์ และ โครงการแพทย์ชนบท เพื่อให้น้องๆนักศึกษาสามารถเข้าถึงบริการทางสุขภาพจิตได้อย่างเป็นความลับและได้บริการอย่างทั่วถึง โดยในเฟสแรกจะเริ่มทดลองกับคณะแพทยศาสตร์ จุฬาฯ ในเดือน ธ.ค. นี้ เช่น มีการนัดหมายขอคำปรึกษา การติดตามผล รวมถึงการเข้าถึงบริการในช่วงเวลาฉุกเฉิน และคาดว่าในปีหน้าจะเริ่มดำเนินการเต็มรูปแบบ

ผศ.ดร.ณัฐวุฒิ กล่าวทิ้งท้ายว่า ระบบ AI DMIND แท้จริงแล้วคือระบบการคัดกรองบริการที่มีความจำกัดมากๆ โดยเข้ามาช่วยจัดลำดับความสำคัญให้แก่ผู้รับบริการ ทำให้คนที่มีปัญหาสามารถเข้าถึงบริการได้ดีและการจัดการทรัพยากรมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งในอนาคตคาดว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพของตัวระบบได้ในระดับหนึ่ง แต่สิ่งสำคัญคือการเพิ่มช่องทางบริการ เช่น Chatbot ก็จะช่วยเพิ่มศักยภาพในการให้บริการมากยิ่งขึ้น หรือ Mindful Hub ก็มีลักษณะเป็นการกระจายการดูแลให้คนในองค์กรช่วยดูแลกันเอง ทำให้เกิดการเข้าถึงบริการในลักษณะที่เป็น Local มากขึ้น