Latest Posts
Home Category:บทความโดย Gemini Deep Search ทิศทางการพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์
บทความโดย Gemini Deep Search

ทิศทางการพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์

Posted on by admin

บทสรุปสำหรับผู้บริหาร

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ในทางการแพทย์ได้ก้าวข้ามพ้นจากระยะการวิจัยทางทฤษฎีเข้าสู่การประยุกต์ใช้ทางคลินิกอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงปี พ.ศ. 2566 – 2568 (ค.ศ. 2023–2025) การพัฒนาที่สำคัญที่สุดคือความสามารถในการเป็นตัวเร่งให้เกิดเวชศาสตร์แม่นยำ (Precision Medicine: PM) ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายรูปแบบ (Multi-omics data) 1

ความก้าวหน้าหลักปรากฏในสามด้านคือ:

  1. การวินิจฉัยและภาพทางการแพทย์ (Diagnosis and Imaging): AI แสดงศักยภาพที่เหนือกว่ามนุษย์ในบางภารกิจเฉพาะทาง เช่น การตรวจหามะเร็ง และการวิเคราะห์ภาพทางพยาธิวิทยา 3
  2. การค้นคว้ายาและการพัฒนา (Drug Discovery and Development): AI สามารถลดระยะเวลา R&D ลงได้ถึงร้อยละ 50 และลดค่าใช้จ่ายลงได้ถึงร้อยละ 75 ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรมยา 5
  3. การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Workflow Efficiency): การมาถึงของ Generative AI (GenAI) และ Large Language Models (LLMs) เช่น AI Scribes ได้ช่วยลดภาระงานด้านเอกสารของแพทย์ลงได้อย่างมาก (สูงถึงร้อยละ 60) เพื่อลดภาวะหมดไฟในการทำงาน 7

อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ยังเผชิญกับความท้าทายเชิงโครงสร้างและกฎหมายที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญหาความไม่ชัดเจนในกรอบการรับผิดชอบทางกฎหมาย (Liability) เมื่อเกิดความผิดพลาดจาก AI ในการวินิจฉัย 9 และความจำเป็นเร่งด่วนในการจัดการกับอคติในข้อมูล (Data Bias) ที่อาจนำไปสู่ความเหลื่อมล้ำด้านสุขภาพ 11 สำหรับภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (รวมถึงประเทศไทย) ความสำเร็จของการนำ AI มาใช้นั้นขึ้นอยู่กับการปรับปรุงนโยบายให้ชัดเจนและการพัฒนาทรัพยากรบุคคลด้านสารสนเทศสุขภาพเป็นสำคัญ 12

บทที่ 1: การกำหนดขอบเขต: สถานะของ AI ทางการแพทย์ในปี 2568

1.1 AI ในฐานะตัวเร่งสำหรับเวชศาสตร์แม่นยำและการดูแลส่วนบุคคล

AI ได้รับการยอมรับในฐานะเทคโนโลยีสำคัญที่ผลักดันเวชศาสตร์แม่นยำ (Precision Medicine: PM) ซึ่งเป็นการรักษาที่ปรับให้เหมาะกับลักษณะเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย โดยพิจารณาจากข้อมูลพันธุกรรม ประวัติทางการแพทย์ และปัจจัยด้านไลฟ์สไตล์ 13 การบรรลุเป้าหมายนี้ต้องอาศัยความสามารถของ AI ในการจัดการและบูรณาการข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล (Big Data) และข้อมูลหลายรูปแบบ (multi-modalities) 2

AI ใช้ประโยชน์จากข้อมูลโอมิกส์ (omics data) ซึ่งรวมถึงจีโนมิกส์ (genomic), ทรานสคริปโทมิกส์ (transcriptomic), และโปรตีโอมิกส์ (proteomic) เพื่อเร่งกระบวนการค้นพบยาใหม่ ๆ ผ่านการระบุเป้าหมายใหม่ (new targets) การปรับปรุงสารประกอบ (compounds) และลดความซับซ้อนของการทดลองทางคลินิกด้วยอัลกอริทึม Machine Learning (ML) 1 การผสมผสานแนวทางเหล่านี้จะช่วยเร่งการค้นพบและช่วยให้ใช้ยาที่มีอยู่เดิมเพื่อวัตถุประสงค์ใหม่ได้ง่ายขึ้น 1

การประยุกต์ใช้ที่สำคัญของ AI ใน PM รวมถึง:

  • การค้นพบตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ (Biomarker Discovery): AI ช่วยในการระบุและตรวจสอบความถูกต้องของตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ (biomarkers) ซึ่งมีความสำคัญต่อการพยากรณ์โรค การวินิจฉัย และการตอบสนองต่อการรักษา 1 ตัวบ่งชี้ที่ AI ระบุสามารถนำไปใช้ในการติดตามความก้าวหน้าของโรคและประสิทธิภาพของการรักษา 1
  • การวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคล: AI วิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิก ข้อมูลทางพันธุกรรม รวมถึงปัจจัยทางสังคมและพฤติกรรม เพื่อช่วยในการวางแผนการรักษาที่เหมาะสมที่สุด 14
  • การสร้างแบบจำลองการทำนาย (Predictive Modeling): อัลกอริทึม ML และ AI ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์และบูรณาการข้อมูลหลายรูปแบบกับข้อมูลทางการแพทย์ เพื่อปรับปรุงแบบจำลองการทำนาย ค้นหาปัจจัยเสี่ยงสำหรับการแทรกแซงในระยะเริ่มต้น และทำนายการตอบสนองต่อยาหรือผลข้างเคียงที่อาจเกิดขึ้น 1

1.2 หลักชัยสำคัญระดับโลกและการตรวจสอบตลาด (เน้นการรับรองโดย FDA)

การพัฒนา AI ทางการแพทย์ทั่วโลกได้รับการตรวจสอบความถูกต้องอย่างเป็นรูปธรรมผ่านการรับรองจากหน่วยงานกำกับดูแลระดับสูง แม้ว่าโดยประวัติศาสตร์แล้วการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพจะล่าช้ากว่าอุตสาหกรรมอื่น 15 แต่ปัจจุบันอัตราการยอมรับได้เร่งตัวขึ้นอย่างมาก 16

ตัวชี้วัดที่ชัดเจนที่สุดคือจำนวนอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่เปิดใช้งาน AI ซึ่งได้รับการอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกา (FDA) ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว: จากการอนุมัติเพียงหกรายการภายในปี 2558 (2015) จำนวนดังกล่าวได้เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดเป็น 223 รายการภายในปี 2566 (2023) 3 ความเร่งตัวนี้ยังคงดำเนินต่อไปในปี 2568 โดยมีการอนุมัติอุปกรณ์ใหม่ ๆ ในหลายสาขา เช่น รังสีวิทยา ระบบหัวใจและหลอดเลือด (VitalRhythm) และระบบประสาท (Canvas Dx) 17

การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของการอนุมัติจาก FDA 3 ถือเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญที่สุดของความพร้อมทางการตลาดและวุฒิภาวะของเทคโนโลยี การอนุมัติ (แม้จะอยู่ภายใต้กรอบงาน Software as a Medical Device: SaMD) แสดงให้เห็นว่าผลิตภัณฑ์ AI นั้นผ่านมาตรฐานความปลอดภัยและประสิทธิภาพที่จำเป็นสำหรับการใช้งานทางคลินิกแล้ว ซึ่งยืนยันว่า AI กำลังเปลี่ยนผ่านจากการเป็นเพียงเครื่องมือวิจัยไปสู่ผลิตภัณฑ์ทางการแพทย์ที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์และสามารถนำมาใช้จริงได้ 19 นอกจากนี้ ข้อมูลยังชี้ให้เห็นว่าโรงพยาบาลในสหรัฐฯ มีการนำ AI มาใช้ในอัตราที่สูงกว่าที่เคยรายงาน โดยประมาณร้อยละ 65 ของโรงพยาบาลได้รายงานการใช้แบบจำลองทำนายที่เสริมด้วย AI ภายในปี 2566 20

1.3 Generative AI (GenAI) ในฐานะพลังขับเคลื่อนการปฏิบัติทางคลินิก

GenAI ได้กลายเป็นแนวโน้มสำคัญในปี 2568 โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ Large Language Models (LLMs) ที่กำลังเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่การดูแลเฉพาะบุคคลไปจนถึงการทำงานอัตโนมัติ 22 การประยุกต์ใช้ GenAI มีเป้าหมายเพื่อเร่งการวินิจฉัย ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มความรวดเร็วในการส่งมอบการดูแลผู้ป่วย 22

มีการเปิดตัวระบบที่ก้าวหน้าในช่วงปี 2567-2568 (2024-2025) ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์ม MAI-DxO ของ Microsoft ซึ่งเป็นเครื่องมือวินิจฉัยที่ขับเคลื่อนด้วย LLM และบรรลุความแม่นยำเกินร้อยละ 85 ในกรณีศึกษาที่ซับซ้อน ซึ่งเหนือกว่าอัตราเฉลี่ยของแพทย์ 23 นอกจากนี้ยังมี Olivia ของ Tempus ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI เสมือนจริงที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความเร็วและความชาญฉลาดในขั้นตอนการทำงานด้านมะเร็งวิทยาแม่นยำ 23

ในด้านความรู้ทางคลินิก LLMs ชั้นนำยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดย OpenAI’s o1 ได้สร้างสถิติใหม่ที่ร้อยละ 96.0 ในการวัดเกณฑ์ MedQA (เกณฑ์มาตรฐานสำคัญในการประเมินความรู้ทางคลินิก) ซึ่งเพิ่มขึ้นร้อยละ 28.4 นับตั้งแต่ปลายปี 2565 (2022) 3 การบรรลุผลลัพธ์ที่สูงมากในการวัดเกณฑ์มาตรฐานนี้บ่งชี้ว่าสำหรับความรู้ทางการแพทย์ที่เป็นโครงสร้างนั้น AI ใกล้จะถึงขีดจำกัดสูงสุดของประสิทธิภาพแล้ว 3 การพัฒนาที่รวดเร็วนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการปรับเปลี่ยนการประเมิน AI ในอนาคต โดยมุ่งเน้นไปที่ภารกิจที่ท้าทายมากขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การบูรณาการข้อมูลหลายรูปแบบที่ซับซ้อน การตัดสินทางจริยธรรม และการวินิจฉัยโรคหายาก ซึ่งเป็นการทดสอบขีดความสามารถทางคลินิกของ AI ที่เหนือกว่าการทดสอบมาตรฐาน

บทที่ 2: การประยุกต์ใช้ที่พลิกโฉมในห่วงโซ่คุณค่าของการดูแลสุขภาพ

2.1 การวินิจฉัยและภาพทางการแพทย์: ความแม่นยำที่เหนือมนุษย์

AI ได้ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในด้านรังสีวิทยาและพยาธิวิทยา การจำแนกภาพทางการแพทย์โดยอัตโนมัติถือเป็นแอปพลิเคชัน AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในปัจจุบัน 24 อัลกอริทึม AI เช่น DLAD ที่พัฒนาโดยนักวิจัยในเกาหลีใต้ ใช้เพื่อวิเคราะห์ภาพรังสีทรวงอกเพื่อตรวจหาการเติบโตของเซลล์ที่ผิดปกติสำหรับโรคมะเร็ง 4 ในทำนองเดียวกัน LYNA ของ Google Healthcare ใช้ในการระบุเนื้องอกมะเร็งเต้านมที่แพร่กระจายจากชิ้นเนื้อต่อมน้ำเหลือง 4 การใช้ AI ช่วยเพิ่มความไวและความแม่นยำของการวินิจฉัย ตลอดจนลดระยะเวลาดำเนินการ 4

ความก้าวหน้าด้านการวินิจฉัยที่สำคัญคือการที่ AI แสดงความสามารถที่เหนือกว่าแพทย์ในงานทางคลินิกเฉพาะทาง 3 มีการศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้พบว่า GPT-4 เพียงอย่างเดียวทำงานได้ดีกว่าแพทย์ ทั้งที่มีและไม่มี AI ช่วย ในการวินิจฉัยกรณีทางคลินิกที่ซับซ้อน 3 นอกจากนี้ ยังมีงานวิจัยอื่นที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำได้ดีกว่าแพทย์ในการตรวจหามะเร็งและการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อการเสียชีวิตสูง 3

AI ยังมีความเป็นเลิศในด้านการวินิจฉัยเชิงทำนาย โดยการวิเคราะห์เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) หรือภาพทางการแพทย์ เพื่อระบุลักษณะฟีโนไทป์ที่ซับซ้อน และจับคู่ลักษณะเหล่านั้นกับความแปรปรวนทางพันธุกรรม 14 วิธีการนี้สามารถช่วยให้การวินิจฉัยโรคทางพันธุกรรมรวดเร็วขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับทารกที่ป่วยหนัก 14

GenAI ยังถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงคุณภาพของภาพถ่ายทางการแพทย์ด้วย โดยใช้ Generative Adversarial Networks (GANs) และเทคนิค GenAI อื่น ๆ เพื่อลดสัญญาณรบกวนในภาพ CT หรือ MRI ที่ใช้ปริมาณรังสีต่ำ 25 สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดปริมาณรังสีที่ผู้ป่วยได้รับ แต่ยังปรับปรุงความชัดเจนของภาพ ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับงานวางแผนการรักษา เช่น การฉายรังสีบำบัดมะเร็ง 24

2.2 การเร่งการค้นพบยาและการพัฒนา (การปฏิวัติ R&D)

AI กำลังปฏิวัติกระบวนการวิจัยและพัฒนา (R&D) ในอุตสาหกรรมยา โดยมีเป้าหมายเพื่อลดระยะเวลาและค่าใช้จ่ายในการนำยาใหม่เข้าสู่ตลาด การวิเคราะห์ชี้ว่า AI สามารถลดระยะเวลา R&D ได้มากถึงร้อยละ 50 5 และลดต้นทุนการค้นพบยาได้ถึงร้อยละ 75 6 ซึ่งสามารถลดระยะเวลาในการพัฒนายาทั้งหมดลงได้ 1-2 ปี และลดต้นทุนเฉลี่ย (ประมาณ 2.8 พันล้านดอลลาร์) 13

  • การอธิบายกลไกของโรค: AI วิเคราะห์ข้อมูลหลายรูปแบบเพื่อทำความเข้าใจกลไกของโรคอย่างถ่องแท้ ระบุเป้าหมายการรักษาที่มีศักยภาพ และจัดลำดับความสำคัญของยาที่น่าสนใจ 1 นอกจากนี้ยังช่วยในการค้นหายาที่มีอยู่แล้วเพื่อนำมาใช้ใหม่ในการรักษาโรคทางพันธุกรรม 1
  • เคมีเชิงสร้างสรรค์ (Generative Chemistry): GenAI สามารถคิดค้นและปรับโครงสร้างโมเลกุลที่เหมาะสมที่สุด de novo (จากศูนย์) ซึ่งช่วยเร่งการระบุยาที่กำหนดเป้าหมายเฉพาะด้วยคุณสมบัติที่ต้องการ 28 ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จ ได้แก่ การใช้ AI โดย BenevolentAI เพื่อระบุ Baricitinib ซึ่งเป็นยาที่ใช้สำหรับโรคข้ออักเสบรูมาตอยด์ แต่สามารถนำมาใช้ในการรักษา COVID-19 ได้ 27 และการพัฒนายาต้านความชราโดย Insilico Medicine 27
  • การเพิ่มประสิทธิภาพการทดลองทางคลินิก: AI เพิ่มประสิทธิภาพของการทดลองทางคลินิกโดยการระบุประชากรผู้ป่วยที่เหมาะสมที่สุด (patient stratification) ซึ่งจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรักษา 5 การมุ่งเน้นการทดลองในกลุ่มเป้าหมายนี้ช่วยลดเวลาในการสรรหาผู้ป่วยและเพิ่มโอกาสสำเร็จในการทดลอง นอกจากนี้ AI ยังช่วยในการเฝ้าระวังแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์ข้อมูลการทดลอง ซึ่งช่วยให้ผู้วิจัยสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลและปรับแผนการทดลองได้อย่างรวดเร็ว 5

2.3 ระบบอัตโนมัติในขั้นตอนการทำงานทางคลินิกและประสิทธิภาพการปฏิบัติงาน (การปฏิวัติ LLM)

ภาระงานที่สูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการจัดทำเอกสารทางคลินิก เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เกิดภาวะหมดไฟในหมู่บุคลากรทางการแพทย์ 8 AI Scribes ซึ่งขับเคลื่อนด้วย LLMs และ Natural Language Processing (NLP) ได้ถือกำเนิดขึ้นเพื่อบรรเทาภาระนี้โดยการสร้างเอกสารทางคลินิกโดยอัตโนมัติ (เช่น SOAP notes) จากการถอดเสียงการพูดคุยกับผู้ป่วย 8 การทำให้งานธุรการเหล่านี้เป็นแบบอัตโนมัติจะช่วยให้แพทย์มีเวลามากขึ้นในการมีปฏิสัมพันธ์กับผู้ป่วยแบบตัวต่อตัว 32

  • ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก (Clinical Decision Support: CDS): LLMs มีบทบาทสำคัญในการจัดการข้อมูลล้นเกิน (information overload) โดยการใช้เทคนิค NLP เพื่อช่วยให้ผู้ให้บริการดูแลสุขภาพสามารถนำทางข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ 33 เมื่อ LLMs ได้รับการปรับปรุงด้วยความรู้เฉพาะด้าน (เช่น PharmBERT ซึ่งได้รับการฝึกฝนจากฉลากยา) จะสามารถสกัดข้อมูลสำคัญได้อย่างแม่นยำ (เช่น ปฏิกิริยาไม่พึงประสงค์จากยา) และเชื่อมโยงวรรณกรรมทางการแพทย์จำนวนมหาศาลเข้ากับแนวทางปฏิบัติที่อิงตามหลักฐานทางการแพทย์ 33

อย่างไรก็ตาม การใช้ AI Scribes เป็นเรื่องที่ต้องพิจารณาอย่างรอบด้าน แม้ว่า AI Scribes จะช่วยลดภาวะหมดไฟในการทำงานได้โดยตรงผ่านการจัดทำเอกสารอัตโนมัติ 8 แต่ก็สร้างความเสี่ยงใหม่ ๆ เกี่ยวกับความถูกต้องสมบูรณ์ของเอกสารและความปลอดภัยของข้อมูล 8 สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าเครื่องมือ LLM ที่ใช้ในการจัดทำเอกสารและสรุปผล (เช่น การสรุปรายงานรังสีวิทยาหรือสรุปการจำหน่ายผู้ป่วย) มักจะถูกจัดประเภทเป็น อุปกรณ์ทางการแพทย์ 35 ซึ่งหมายความว่าต้องอยู่ภายใต้การกำกับดูแลที่เข้มงวด ทำให้การนำไปใช้ในเวชปฏิบัติประจำอย่างรวดเร็วมีความซับซ้อน

2.4 การเฝ้าสังเกตทางไกล การสร้างแบบจำลองการทำนาย และการบริหารจัดการสุขภาพประชากร

AI มีความสำคัญอย่างยิ่งในการขยายการดูแลสุขภาพออกนอกโรงพยาบาล:

  • การดูแลที่เชื่อมต่อถึงกัน (Connected Care): AI สำหรับการเฝ้าสังเกตทางไกล (remote monitoring) ผสมผสานข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์จากอุปกรณ์สวมใส่ (wearable devices) เข้ากับอัลกอริทึม ML 37 ระบบนี้สามารถสร้างการแจ้งเตือนสำหรับผู้ให้บริการทันที ช่วยให้สามารถแทรกแซงได้อย่างทันท่วงทีและลดความเสี่ยงของเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ 37 สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ป่วยยังคงทำกิจกรรมตามปกติในขณะที่ถูกเฝ้าระวัง ซึ่งอาจลดค่าใช้จ่ายและความไม่สะดวกในการเดินทางไปโรงพยาบาล 37
  • สุขภาพประชากร: AI วิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่หลากหลายเพื่อทำนายความต้องการด้านสุขภาพของประชากร ปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากร และขับเคลื่อนผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่เพิ่มขึ้นสำหรับชุมชนทั้งหมด 26 ตัวอย่างเช่น การจัดการโรคเรื้อรังที่ดีขึ้นผ่านการวิเคราะห์เชิงทำนายช่วยลดการเข้าโรงพยาบาลโดยไม่จำเป็น 30
  • การมีส่วนร่วมของผู้ป่วย: ผู้ช่วยเสมือนและแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้การสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน เช่น การตอบคำถาม การแจ้งเตือนการใช้ยา และการให้คำแนะนำด้านสุขภาพทั่วไป 24 AI ยังสามารถสร้างแผนโภชนาการและการออกกำลังกายส่วนบุคคลตามสถานะสุขภาพและเป้าหมายของผู้ป่วยแต่ละราย ซึ่งส่งเสริมการจัดการตนเองเชิงรุก 30

บทที่ 3: ความจำเป็นทางเศรษฐศาสตร์: การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนและความคุ้มทุน

3.1 รูปแบบทางการเงินสำหรับการดำเนินงาน AI

การวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment: ROI) ของ AI ในการดูแลสุขภาพได้เปลี่ยนไปจากรูปแบบการลดต้นทุนเพียงอย่างเดียวไปสู่การประเมินมูลค่าแบบองค์รวมมากขึ้น 40 ปัจจุบัน ROI ถูกประเมินผ่านหลายมิติ:

  • รูปแบบการลดต้นทุนโดยตรง: มุ่งเน้นไปที่การลดต้นทุนการดำเนินงานผ่านระบบอัตโนมัติ (เช่น การประมวลผลการเรียกเก็บเงินอัตโนมัติ) 40
  • รูปแบบการเพิ่มรายได้: การสร้างโอกาสทางรายได้ใหม่ ๆ หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการดูแลภายใต้รูปแบบการดูแลตามมูลค่า (Value-Based Care) 40
  • รูปแบบการดูแลตามมูลค่า: ROI วัดจากผลลัพธ์ที่สำคัญ เช่น การลดการกลับเข้ารับการรักษาใหม่ การจัดการโรคเรื้อรังที่ดีขึ้น และคะแนนความพึงพอใจของผู้ป่วยที่ดีขึ้น 40
  • รูปแบบ ROI ด้านผลผลิต (Productivity ROI): มุ่งเน้นที่การเพิ่มผลผลิตของบุคลากร เช่น การใช้เครื่องมือเอกสารที่ช่วยแพทย์ใช้เวลาพิมพ์บันทึกน้อยลง หรือการให้แพทย์สามารถดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน 40

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมแสดงให้เห็นถึงความมีประสิทธิภาพนี้ เช่น การใช้ AI ในด้านรังสีวิทยารายงานว่าลดระยะเวลาดำเนินการลงได้ถึงร้อยละ 50 40 และระบบอัตโนมัติทางธุรการลดเวลาในการจัดทำเอกสารสำหรับบุคลากรทางการแพทย์ได้ถึงร้อยละ 60 7

3.2 กรณีศึกษาเชิงปริมาณเกี่ยวกับเงินออมและประสิทธิภาพ

หลักฐานเชิงประจักษ์ยืนยันว่าการแทรกแซงด้วย AI มักจะอยู่ในสถานะ “ครอบงำ” (dominant) หมายถึงการช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายพร้อมกับการปรับปรุงคุณภาพ 41

ตัวอย่างแสดงให้เห็นถึงผลกระทบทางการเงินที่ชัดเจน:

  • เงินออมในระดับองค์กร: มีการรายงานการประหยัดได้ถึง 14 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี และ ROI สูงถึง 12.4:1 ในบางกรณี 41 องค์กรด้านสุขภาพที่ใช้ AI อย่างครอบคลุมรายงานว่าประหยัดเงินได้ 55–72 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี 7
  • การตรวจคัดกรองที่มีประสิทธิภาพ: การคัดกรองมะเร็งปอดด้วย CT ปริมาณรังสีต่ำที่ใช้ AI ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายเฉลี่ยประมาณ 68 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อผู้ป่วย 41
  • การลดภาวะแทรกซ้อน: ระบบทำนายความเสี่ยงเช่น TREWS ของ Johns Hopkins ลดอัตราการเสียชีวิตจากภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด (sepsis) ลงได้ร้อยละ 18 ผ่านการแทรกแซงล่วงหน้า 7
  • การจัดการโรคเรื้อรัง: การเฝ้าสังเกตทางไกลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ลดการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลลงได้ร้อยละ 40 สำหรับผู้ป่วยโรคเรื้อรัง 7 การลดการเข้าโรงพยาบาลนี้แปลงเป็นการประหยัดต้นทุนการดำเนินงานที่สำคัญและเพิ่มผลลัพธ์ของผู้ป่วยภายใต้รูปแบบการดูแลตามมูลค่า

ตารางที่ 3.2.1: ผลกระทบทางเศรษฐกิจของ AI ในด้านการแพทย์ที่สำคัญ

โดเมนฟังก์ชัน/ระบบ AIเมตริกหลักที่ทำได้ประโยชน์เชิงปริมาณ
R&D ยาการออกแบบ/การคัดกรองโมเลกุลการลดระยะเวลา R&Dเร็วขึ้นสูงสุดร้อยละ 50, ลดต้นทุนได้ร้อยละ 75
การวินิจฉัย (มะเร็งปอด)การสแกน LDCT ที่ใช้ AI ช่วยการประหยัดต้นทุนประหยัดประมาณ $68 ต่อผู้ป่วย (Dominant)
ธุรการการจัดทำเอกสาร/AI Scribing (GenAI)การลดเวลา / ผลิตภาพลดเวลาจัดทำเอกสารลงร้อยละ 60
การจัดการโรคเรื้อรังการทำนาย/การเฝ้าสังเกตทางไกลการลดการเข้าโรงพยาบาลลดลงร้อยละ 40 สำหรับผู้ป่วยโรคเรื้อรัง
การดำเนินงานของโรงพยาบาลการนำ AI ไปใช้โดยรวมการประหยัดต่อปีรายงานการประหยัด $55–$72 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี

3.3 อุปสรรคทางเศรษฐศาสตร์ต่อการนำไปใช้ในวงกว้าง

แม้จะมีหลักฐาน ROI เชิงบวกที่ชัดเจน 7 แต่ความกังวลทางการเงินยังคงเป็นอุปสรรคต่อการนำ AI มาใช้ (ร้อยละ 47 ของระบบสุขภาพรายงานปัญหานี้) 42 ความขัดแย้งนี้เกิดจากปัญหาเชิงองค์กรที่สำคัญ: การขาดความเชี่ยวชาญด้านเศรษฐศาสตร์สุขภาพอย่างลึกซึ้งในแผนกการเงินของโรงพยาบาล 43

แผนกจัดซื้อจัดจ้างมักขาดความสามารถในการคำนวณผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้นและความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์สุขภาพสำหรับโครงการลงทุนทางการแพทย์ 43 ซึ่งส่งผลให้การตัดสินใจด้านการลงทุน AI มักจะเป็นไปตาม “การถกเถียงที่ขึ้นอยู่กับความรู้สึก/วาทศิลป์” มากกว่าการสร้างกรณีศึกษาทางธุรกิจที่เป็นมาตรฐานและอิงข้อมูลที่เข้มงวด 43 ความไม่สามารถในการเปลี่ยนความสำเร็จทางคลินิก (เช่น การลดอัตราการเสียชีวิตจากภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด) ให้เป็นกรณีธุรกิจที่น่าเชื่อถือและเป็นมาตรฐานนี้ ทำให้การอนุมัติการใช้จ่ายด้านทุนช้าลง ซึ่งเป็นกลไกสำคัญที่ชะลอการนำ AI มาใช้ในวงกว้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโรงพยาบาลที่มีทรัพยากรน้อยกว่า 20

บทที่ 4: ภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของการกำกับดูแลและความรับผิดชอบ

4.1 กรอบการกำกับดูแลทั่วโลก: การวิเคราะห์กฎหมาย AI Act ของสหภาพยุโรปและแนวทางของ FDA สหรัฐฯ

การเติบโตของ AI ทางการแพทย์จำเป็นต้องมีกรอบการกำกับดูแลที่เหมาะสมเพื่อรับประกันความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ

  • สหภาพยุโรป (EU): กฎหมาย AI Act (2024) ของสหภาพยุโรปกำหนดกฎเกณฑ์ที่เป็นมาตรฐานสำหรับ AI 44 โดยจำแนกอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่มี AI ว่าเป็น “ความเสี่ยงสูง” 45 การจำแนกนี้กำหนดให้ผู้พัฒนาและผู้ใช้งานต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เข้มงวดในด้านต่าง ๆ เช่น ธรรมาภิบาลข้อมูล (data governance) ความถูกต้องแม่นยำ ความทนทานต่อความผิดพลาด ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ และที่สำคัญคือ การกำกับดูแลโดยมนุษย์ (human oversight) 47
  • สหรัฐอเมริกา (US): ปัจจุบันสหรัฐฯ ยังไม่มีกฎหมายเฉพาะสำหรับ AI 44 แต่ใช้กรอบงานที่มีอยู่สำหรับ Software as a Medical Device (SaMD) โดยมีแนวทางปฏิบัติแบบเพิ่มขึ้น (incremental reforms) ผ่านโครงการนำร่อง เช่น Software Precertification Pilot Program 19 ซึ่งเน้นความปลอดภัยของผู้ป่วย คุณภาพของผลิตภัณฑ์ และความรับผิดชอบทางคลินิก 19
  • เอเชียแปซิฟิก (APAC): ในภูมิภาค APAC โดยทั่วไปยังไม่มีกฎหมาย AI ที่ครอบคลุม 44 อย่างไรก็ตาม องค์กรระดับภูมิภาค เช่น อาเซียน (ASEAN) กำลังจัดลำดับความสำคัญของกิจกรรมด้านนโยบายและธรรมาภิบาลที่เกี่ยวข้องกับความมั่นคงด้านสุขภาพ 48

4.2 การจัดการกับความรับผิดชอบทางกฎหมายในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ความไม่ชัดเจนในเรื่องความรับผิดชอบถือเป็นความท้าทายทางกฎหมายที่ซับซ้อนที่สุด 49 กรอบการกำกับดูแลในปัจจุบันถือว่าไม่เพียงพอและต้องการการแทรกแซงอย่างเร่งด่วน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อไม่มีกฎระเบียบที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการกำหนดความรับผิดชอบของหลายฝ่ายในห่วงโซ่อุปทานของ AI 10

  • ภาระของแพทย์ (Assistive AI): ภายใต้กฎหมายการประพฤติมิชอบทางการแพทย์ (malpractice law) ในปัจจุบัน แพทย์มักจะถูกตัดสินให้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียวสำหรับข้อผิดพลาดทางคลินิก 9 แม้ว่าข้อผิดพลาดนั้นจะได้รับอิทธิพลโดยตรงจากคำแนะนำของ AI ช่วยเหลือ (Assistive AI) ก็ตาม 50 การตัดสินความรับผิดชอบขึ้นอยู่กับมาตรฐาน “reasonable physician under similar circumstances” (แพทย์ที่สมเหตุสมผลภายใต้สถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน) 9
  • ปัญหา “กล่องดำ” (Black Box Reasoning): เทคโนโลยี ML ขั้นสูงจำนวนมากมีอัลกอริทึมที่ทึบแสง ทำให้ยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะระบุว่าระบบสร้างผลลัพธ์ได้อย่างไร 51 ความทึบแสงนี้ทำให้ผู้ป่วยเผชิญกับความยากลำบากในการพิสูจน์ความผิดพลาดในการออกแบบผลิตภัณฑ์ หรือพิสูจน์ว่าผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์เกิดจากระบบ AI 49
  • แรงจูงใจของผู้พัฒนา: การที่กรอบความรับผิดชอบในปัจจุบันยังไม่ชัดเจนสำหรับนักพัฒนา AI (ซึ่งควบคุมกล่องดำ) 49 ส่งผลให้พวกเขามีแรงจูงใจน้อยลงในการลงทุนอย่างเต็มที่ในคุณสมบัติการอธิบาย (Explainable AI: XAI) เนื่องจากความไม่ชัดเจนนี้ช่วยป้องกันพวกเขาจากความท้าทายทางกฎหมายเกี่ยวกับความผิดพลาดในการออกแบบ 49 การขาดความรับผิดชอบที่ชัดเจนนี้ทำให้ความเสี่ยงตกอยู่กับโรงพยาบาลและแพทย์ผู้ใช้งานอย่างไม่สมส่วน 53

ผู้เชี่ยวชาญเสนอว่าในกรณีของ AI ที่ทำงาน เป็นอิสระ (autonomous AI) ผู้สร้างควรรับผิดชอบต่อความเสียหายที่เกิดขึ้นเมื่ออุปกรณ์ถูกใช้งานอย่างเหมาะสมและตามที่ระบุไว้ในฉลาก 50 ในขณะที่ความรับผิดชอบในการใช้งานและบำรุงรักษาที่เหมาะสมยังคงอยู่กับผู้ให้บริการ 50

4.3 หลักจริยธรรม: อคติในข้อมูล ความโปร่งใส และความเป็นธรรมทางอัลกอริทึม

การพึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของ AI นำมาซึ่งความท้าทายทางจริยธรรมที่สำคัญ

  • อคติในข้อมูลและความไม่เท่าเทียม: หากระบบ AI ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลที่ไม่หลากหลายหรือเป็นตัวแทนของประชากรไม่เพียงพอ อาจทำให้อคติที่มีอยู่เดิมคงอยู่หรือถูกขยายออกไป ซึ่งนำไปสู่ความไม่เท่าเทียมในการวินิจฉัย การรักษา และการค้นพบยาสำหรับประชากรบางกลุ่ม 11 เป็นที่น่ากังวลว่าในสหรัฐฯ แม้ร้อยละ 65 ของโรงพยาบาลจะใช้เครื่องมือ AI แต่มีน้อยกว่าครึ่งที่ประเมินเครื่องมือเหล่านี้เพื่อหาอคติที่อาจเกิดขึ้น 20
  • ความยินยอมที่ได้รับแจ้ง (Informed Consent): ผู้ให้บริการดูแลสุขภาพควรแจ้งให้ผู้ป่วยทราบเกี่ยวกับการใช้ AI ในการดูแลของพวกเขา 56 เนื่องจากลักษณะ “กล่องดำ” และความซับซ้อนของ AI 51 การที่ผู้ป่วยจะเข้าใจขอบเขตของการมีส่วนร่วมของ AI ได้อย่างสมบูรณ์นั้นเป็นเรื่องที่ซับซ้อน 55
  • ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: การพึ่งพาข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมากทำให้เกิดความกังวลอย่างยิ่งเกี่ยวกับวิธีการรวบรวม จัดเก็บ และใช้ข้อมูลส่วนบุคคล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกี่ยวข้องกับผู้ขายที่เป็นบุคคลที่สามในการพัฒนา AI ซึ่งก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และปัญหาการเป็นเจ้าของข้อมูลที่ซับซ้อน 55

บทที่ 5: ความจริงในการนำไปใช้: อุปสรรคและการยอมรับเชิงกลยุทธ์

5.1 อุปสรรคในการดำเนินงานและด้านเทคนิค

การรวม AI เข้ากับระบบสุขภาพที่มีอยู่ต้องเผชิญกับอุปสรรคทางเทคนิคหลายประการ:

  • ความสามารถในการทำงานร่วมกันและการบูรณาการข้อมูล: การบูรณาการแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันถือเป็นอุปสรรคสำคัญในการนำโซลูชั่น AI มาใช้ในขั้นตอนการทำงานทางคลินิกในปัจจุบัน 57 การหลอมรวมข้อมูล (Data fusion) และความสามารถในการทำงานร่วมกัน (interoperability) ถือเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับการเสริมแอปพลิเคชัน AI ในเวชศาสตร์แม่นยำ 2
  • ความขัดแย้งในขั้นตอนการทำงาน: ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อไม่มีการคาดการณ์อย่างรอบคอบถึงการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นในขั้นตอนการทำงานทางคลินิกและข้อขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้นในตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ของหน่วยงานต่าง ๆ ในระหว่างการวางแผนการดำเนินงาน 58 ยิ่งระบบ AI ต้องการการเปลี่ยนแปลงในขั้นตอนการทำงานมากเท่าใด ก็ยิ่งเผชิญกับความท้าทายมากขึ้นเท่านั้น 58
  • การเปลี่ยนแปลงของชุดข้อมูล (Data Set Shift): ประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI อาจลดลงหลังการใช้งาน หากลักษณะของข้อมูลที่พบในสภาพแวดล้อมทางคลินิกจริงแตกต่างจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม 57

5.2 ความพร้อมของบุคลากรและทรัพยากรมนุษย์

  • ขาดประสบการณ์และการฝึกอบรม: บุคลากรทางการแพทย์จำนวนมากขาดประสบการณ์และความคุ้นเคยกับเครื่องมือ AI 57 ความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกันในการใช้เครื่องมือเหล่านี้อาจส่งผลกระทบต่อการนำไปใช้และการตีความ ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติ 52 ดังนั้น การฝึกอบรมและการศึกษาจึงเป็นความท้าทายที่จำเป็นต้องแก้ไข 51
  • เครื่องมือที่ยังไม่สมบูรณ์: ร้อยละ 77 ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าเครื่องมือ AI ที่ยังไม่สมบูรณ์เป็นอุปสรรคสำคัญในการนำไปใช้ 42
  • ช่องว่างทางดิจิทัล (Digital Divide): มีช่องว่างที่เพิ่มขึ้นระหว่างโรงพยาบาลที่มีทรัพยากรทางการเงินสูงกับโรงพยาบาลที่มีทรัพยากรน้อยกว่า 20 ซึ่งส่งผลกระทบต่อความสามารถในการนำระบบ AI มาใช้และประเมินอย่างเป็นธรรม ซึ่งจำเป็นต้องมีการสนับสนุนทางการเงินและโครงสร้างพื้นฐานเพื่อลดความเหลื่อมล้ำนี้ 20

5.3 กรณีศึกษา: ความท้าทายในการนำ AI ไปใช้และช่องว่างทางนโยบายในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (เน้นประเทศไทย)

ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (SEA) มีความหลากหลายทั้งด้านภูมิรัฐศาสตร์และการพัฒนาเศรษฐกิจสังคม ทำให้การนำ AI มาใช้มีความซับซ้อน 59 แม้ว่า AI จะมีศักยภาพในการเชื่อมช่องว่างด้านการเข้าถึงบริการสุขภาพสำหรับประชากรหลายพันล้านคนในภูมิภาค 15 แต่ก็มีอุปสรรคเชิงโครงสร้างที่สำคัญ

5.3.1 ความท้าทายด้านนโยบายและข้อมูลในประเทศไทย

สำหรับประเทศไทย ความท้าทายในการนำ AI มาใช้ในระบบสุขภาพมีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับประเด็นด้านนโยบายและข้อมูล 12:

  1. นโยบายที่ไม่ชัดเจน: มีนโยบายที่ไม่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ Machine Learning ในด้านสุขภาพ ซึ่งสร้างความไม่แน่นอนสำหรับทั้งผู้พัฒนาและผู้ใช้งานในทางปฏิบัติ 12
  2. ความเชื่อมโยงข้อมูลไม่มีประสิทธิภาพ: ข้อมูลจากระบบสุขภาพในระดับบริการปฐมภูมิ ทุติยภูมิ และตติยภูมิ ไม่ได้เชื่อมโยงกันอย่างมีประสิทธิภาพ 12 สิ่งนี้จำกัดความสามารถในการใช้ฐานข้อมูลเพื่อการประสานงานการดูแลและการวางแผนที่มีประสิทธิภาพและครอบคลุม 12

การที่ข้อมูลจำนวนมากไม่สามารถเชื่อมโยงกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ 12 เป็นปัญหาทางเทคนิคและโครงสร้างพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม ปัญหานี้ซับซ้อนขึ้นจากการมีนโยบายที่ไม่ชัดเจน 12 หากไม่มีกรอบกฎหมายและธรรมาภิบาลที่ชัดเจน ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (เช่น โรงพยาบาลและภาครัฐ) จะลังเลที่จะลงทุนในการสร้างมาตรฐานและการแบ่งปันข้อมูล 59 การขาดข้อมูลที่เป็นมาตรฐานและเชื่อมโยงกันนี้จึงขัดขวางการสร้างแบบจำลอง AI ที่แข็งแกร่งและจำเพาะต่อบริบทของประเทศ 12

5.3.2 ช่องว่างการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์

ประเทศไทยประสบปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านการทำเหมืองข้อมูลด้านสุขภาพ (healthcare data mining) และมีการวิจัยที่ไม่เพียงพอเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในระบบสุขภาพ 12 ซึ่งเป็นความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องส่งเสริมการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ในด้านสารสนเทศสุขภาพ โดยสามารถทำได้ผ่านการเสนอหลักสูตรระยะสั้นในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลสุขภาพและการวิจัยที่ขับเคลื่อนโดยผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย 12

ตารางที่ 5.3.1: อุปสรรคสำคัญในการนำไปใช้ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (เน้นประเทศไทย)

ประเภทอุปสรรคความท้าทายเฉพาะ (เช่น ประเทศไทย)ผลกระทบต่อการนำ AI ไปใช้ลำดับความสำคัญในการลดความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์
นโยบาย/กฎระเบียบนโยบายที่ไม่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ ML ในด้านสุขภาพจำกัดความแน่นอนทางกฎหมายสำหรับผู้พัฒนาและผู้ใช้งานการปรับแก้นโยบายเพื่อการใช้ข้อมูลและการบูรณาการที่มีประสิทธิภาพ
โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลการเชื่อมโยงข้อมูลไม่มีประสิทธิภาพในระดับบริการ (ปฐมภูมิ/ทุติยภูมิ/ตติยภูมิ)จำกัดการฝึกอบรมแบบจำลองที่ครอบคลุมและการประสานงานการดูแลการลงทุนในมาตรฐานการหลอมรวมข้อมูลและความสามารถในการทำงานร่วมกัน
ทรัพยากรมนุษย์ขาดความเชี่ยวชาญด้านการทำเหมืองข้อมูลสุขภาพและสารสนเทศขัดขวางการใช้งาน การตรวจสอบ และการบำรุงรักษาเครื่องมือ AI อย่างมีประสิทธิภาพส่งเสริมการพัฒนา HR ผ่านหลักสูตรเฉพาะทางและการวิจัย
เศรษฐศาสตร์ช่องว่างทางดิจิทัลระหว่างองค์กรที่มีทรัพยากรทำให้การเข้าถึงประโยชน์ของ AI ไม่เท่าเทียมกัน; ชะลอการยอมรับระดับประเทศการลงทุนเป้าหมายและแรงจูงใจทางการเงินสำหรับการดำเนินงาน

บทที่ 6: แนวโน้มในอนาคตและข้อเสนอแนะเชิงกลยุทธ์

6.1 AI ในระยะยาว: การเปลี่ยนไปสู่การดูแลสุขภาพเชิงป้องกันและเฉพาะบุคคล

ในระยะยาว (มากกว่า 10 ปี) ระบบ AI จะมีความชาญฉลาดมากขึ้นอย่างมาก ทำให้ระบบสุขภาพสามารถบรรลุสภาวะของเวชศาสตร์แม่นยำอย่างแท้จริงผ่านการดูแลสุขภาพที่เสริมด้วย AI (AI-augmented healthcare) 24 การเปลี่ยนแปลงนี้จะนำไปสู่การเปลี่ยนผ่านจากรูปแบบการแพทย์แบบ “one-size-fits-all” ไปสู่รูปแบบการจัดการโรคเชิงป้องกัน เฉพาะบุคคล และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล 24 เป้าหมายสูงสุดคือการบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วยในระบบการส่งมอบที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้น 24

แนวโน้มในอนาคตอันใกล้ (ปี 2568 เป็นต้นไป) ยังคงเน้นที่การใช้ GenAI สำหรับการสร้างข้อมูลทางการแพทย์สังเคราะห์ (synthetic data) ซึ่งช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวในการทำนายความเสี่ยงทางคลินิก 3 และการบูรณาการข้อมูลหลายรูปแบบเพื่อสร้างโปรไฟล์สุขภาพที่ครอบคลุมและ “ฝาแฝดดิจิทัล” (digital twins) 2

6.2 ยุคของการเสริมพลัง: การปรับบทบาทบุคลากรทางการแพทย์

การวิเคราะห์ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เห็นตรงกันว่าผลกระทบหลักของ AI คือการ เสริมพลัง (augmenting) การทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ แทนที่จะเป็นการแทนที่ทั้งหมด 39 บทบาททางคลินิกมีชุดภารกิจที่ซับซ้อนซึ่งผสมผสานทักษะที่ AI ยังไม่สามารถทำซ้ำได้ เช่น ความเห็นอกเห็นใจ การคิดเชิงวิพากษ์ และการดูแลข้างเตียง 61

  • ผลผลิตที่เพิ่มขึ้น: AI ทำหน้าที่อัตโนมัติสำหรับกระบวนการที่ซ้ำซ้อนและใช้เวลานาน ทำให้ผู้ให้บริการมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นบริบททางคลินิกของผู้ป่วยและการดูแลที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง 32 การใช้เครื่องมือที่ใช้ AI ช่วยเพิ่มผลิตภาพ (productivity) ของบุคลากรที่มีอยู่ โดยมีการประมาณการว่าเพิ่มขึ้นได้ร้อยละ 30–50 ในงานบางอย่าง เช่น การพยาบาล 39
  • การจัดการการเปลี่ยนผ่าน: แม้ว่า AI อาจเข้ามาแทนที่บทบาทธุรการบางอย่างได้ (เช่น การเรียกเก็บเงิน การกำหนดเวลา) 61 แต่เป้าหมายเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้นำด้านสุขภาพคือการจัดการกับการเปลี่ยนผ่านของบุคลากร (upskilling) เพื่อให้พวกเขาเรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกับเครื่องมือ AI 61 และให้ความสำคัญกับงานที่เน้นคุณค่าของมนุษย์ 63 ซึ่งจะช่วยให้บุคลากรมีประสิทธิผลมากขึ้นในการปรับปรุงคุณภาพและความปลอดภัยของผู้ป่วย 64

6.3 ข้อเสนอแนะเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้กำหนดนโยบายและผู้นำด้านการดูแลสุขภาพ

จากการประเมินสถานะปัจจุบันของ AI ทางการแพทย์และความท้าทายในการนำไปใช้ องค์กรสุขภาพและผู้กำหนดนโยบายควรพิจารณามาตรการเชิงกลยุทธ์ดังต่อไปนี้:

  1. การลงทุนเชิงกลยุทธ์เพื่อบรรเทาภาวะหมดไฟในการทำงาน: จัดลำดับความสำคัญการลงทุนในระบบ AI ที่แสดงให้เห็นว่าสามารถเพิ่มผลิตภาพทางคลินิกได้อย่างชัดเจน (เช่น AI Scribes ที่ใช้ LLM หรือ CDS) 8 การลดภาระงานด้านเอกสารช่วยบรรเทาภาวะหมดไฟในหมู่แพทย์ และนำไปสู่การปรับปรุงคุณภาพการดูแลและการรักษาบุคลากร
  2. การเร่งรัดกรอบธรรมาภิบาลข้อมูลและความสามารถในการทำงานร่วมกัน: แก้ไขปัญหาการเชื่อมต่อข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพอย่างเร่งด่วน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศไทย 12 โดยการลงทุนอย่างมากในเทคโนโลยีการหลอมรวมข้อมูล (data fusion) และกำหนดมาตรฐานการทำงานร่วมกันเพื่อให้ข้อมูลจากระบบที่แตกต่างกันสามารถถูกนำมาใช้เพื่อการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ที่แข็งแกร่งและเวชศาสตร์เฉพาะบุคคล 2
  3. การกำหนดมาตรฐานความโปร่งใสและความรับผิดชอบ (XAI): กำหนดให้ระบบ AI วินิจฉัยที่มีความเสี่ยงสูงต้องมีการอธิบายผลลัพธ์ (Explainability: XAI) และความโปร่งใส เพื่อแก้ไขปัญหา “กล่องดำ” 51 และสนับสนุนกรอบการรับผิดชอบที่ยุติธรรม โดยการกำหนดมาตรฐานที่ชัดเจนอาจช่วยลดความเสี่ยงที่ตกอยู่กับผู้ให้บริการลงได้ 19
  4. การพัฒนาทุนมนุษย์เชิงรุก: จัดตั้งโครงการฝึกอบรมที่มุ่งเน้นด้านสารสนเทศสุขภาพ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และความเชี่ยวชาญด้าน AI โดยเฉพาะ (เช่น หลักสูตรระยะสั้นหรือปริญญาเฉพาะทาง) เพื่อสร้างบุคลากรที่มีความสามารถในการจัดการ ตรวจสอบความถูกต้อง และบำรุงรักษาระบบการดูแลสุขภาพที่เสริมด้วย AI 12
  5. การลดอคติเชิงอัลกอริทึม: กำหนดให้มีการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอและใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีความหลากหลายและเป็นตัวแทนของประชากร เพื่อให้มั่นใจว่า AI จะไม่สร้างความเหลื่อมล้ำทางสุขภาพ 11

ผลงานที่อ้างอิง

  1. Full article: Drug discovery in the context of precision medicine and artificial intelligence, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/23808993.2024.2393089
  2. AI and Precision Medicine: Innovations and Applications | Biomedical Informatics, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://medicine.utah.edu/dbmi/aime/ai-and-precision
  3. Science and Medicine | The 2025 AI Index Report | Stanford HAI, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/science-and-medicine
  4. Applications of Artificial Intelligence in Medicine – Xia & He Publishing Inc., เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.xiahepublishing.com/2472-0712/ERHM-2023-00048
  5. AI-Powered Drug Discovery Cutting R&D Timelines by 50% – Leading Data & Analytics Services Company – Saarthee, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://saarthee.ai/ai-powered-drug-discovery-cutting-rd-timelines-by-50/
  6. Drug Discovery Cost Reduction with Uncertainty-Guided Predictions – Themis AI, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.themisai.io/blog/drug-discovery-and-clinical-trials
  7. 5 Game-Changing AI Healthcare Use Cases with Real ROI – SR analytics, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://sranalytics.io/blog/ai-healthcare-use-cases/
  8. Artificial intelligence scribe: A new era in medical documentation, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://accscience.com/journal/AIH/articles/online_first/1825
  9. Fault lines in health care AI – Part two: Who’s responsible when AI gets it wrong?, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://carey.jhu.edu/articles/fault-lines-health-care-ai-part-two-whos-responsible-when-ai-gets-it-wrong
  10. Defining medical liability when artificial intelligence is applied on diagnostic algorithms: a systematic review – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10711067/
  11. Ethical Challenges of Artificial Intelligence in Medicine – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11670736/
  12. Challenges in Adopting Artificial Intelligence to Improve Healthcare …, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10440205/
  13. Artificial Intelligence (AI) Applications in Drug Discovery and Drug Delivery: Revolutionizing Personalized Medicine – PMC – PubMed Central, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11510778/
  14. Precision Medicine, AI, and the Future of Personalized Health Care – PMC – PubMed Central, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7877825/
  15. 7 ways AI is transforming healthcare – The World Economic Forum, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.weforum.org/stories/2025/08/ai-transforming-global-health/
  16. The 2025 AI Index Report | Stanford HAI, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
  17. Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices | FDA, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-enabled-medical-devices
  18. FDA Expands List of AI/ML-Enabled Medical Devices, Majority Focused on Radiology, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://healthhq.world/issue-sections/articles/ai-in-healthcare/fda-expands-list-of-aiml-enabled-medical-devices-majority-focused-on-radiology
  19. Artificial Intelligence and Liability in Medicine: Balancing Safety and Innovation | Milbank Quarterly, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.milbank.org/quarterly/articles/artificial-intelligence-and-liability-in-medicine-balancing-safety-and-innovation/
  20. New study analyzes hospitals’ use of AI-assisted predictive tools for accuracy and biases, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.sph.umn.edu/news/new-study-analyzes-hospitals-use-of-ai-assisted-predictive-tools-for-accuracy-and-biases/
  21. How are US hospitals adopting artificial intelligence? Early evidence from 2022 | Health Affairs Scholar | Oxford Academic, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://academic.oup.com/healthaffairsscholar/article/2/10/qxae123/7775605
  22. How Digital & AI Will Reshape Health Care in 2025 | BCG, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.bcg.com/publications/2025/digital-ai-solutions-reshape-health-care-2025
  23. The Latest AI News + Breakthroughs in Healthcare and Medical – Crescendo.ai, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.crescendo.ai/news/ai-in-healthcare-news
  24. Artificial intelligence in healthcare: transforming the practice of medicine – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8285156/
  25. Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Applications, Implementation Challenges, and Future Directions – MDPI, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.mdpi.com/2673-7426/5/3/37
  26. Generative Artificial Intelligence Use in Healthcare: Opportunities for Clinical Excellence and Administrative Efficiency – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11739231/
  27. How AI reduces the cost and time of drug discovery and development – NaturalAntibody, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://naturalantibody.com/use-case/how-ai-reduces-the-cost-and-time-of-drug-discovery-and-development/
  28. Generative AI in Medical Practice: In-Depth Exploration of Privacy and Security Challenges, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10960211/
  29. The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10302890/
  30. Generative AI in Healthcare: Revolutionizing Patient Care and Diagnosis | InterSystems, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.intersystems.com/resources/generative-ai-in-healthcare-revolutionizing-patient-care-and-diagnosis/
  31. The Impact of AI Scribes on Streamlining Clinical Documentation: A Systematic Review, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12193156/
  32. How AI is transforming medicine – Harvard Gazette, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://news.harvard.edu/gazette/story/2025/03/how-ai-is-transforming-medicine-healthcare/
  33. Large language models-powered clinical decision support: enhancing or replacing human expertise? | Intelligent Medicine – MedNexus, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://mednexus.org/doi/10.1016/j.imed.2025.01.001
  34. AI In Action: Redefining Drug Discovery and Development – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11800368/
  35. Are LLM-based ambient scribes and clinical summarisers medical devices?, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.hardianhealth.com/insights/are-llm-based-ambient-scribes-and-clinical-summarisers-medical-devices
  36. Artificial Intelligence Scribe and Large Language Model Technology in Healthcare Documentation: Advantages, Limitations, and Recommendations – PubMed Central, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11737491/
  37. 2025 Watch List: Artificial Intelligence in Health Care – NCBI Bookshelf, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK613808/
  38. Generative AI in Healthcare: Use Cases, Benefits, and Drawbacks – AlphaSense, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.alpha-sense.com/blog/trends/generative-ai-healthcare/
  39. Artificial intelligence: opportunities and implications for the health workforce – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7322190/
  40. Economics of AI in Healthcare, ROI Models and Strategies – Emorphis Health, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://emorphis.health/blogs/economics-of-ai-in-healthcare-roi-models/
  41. Systematic review of cost effectiveness and budget impact of artificial intelligence in healthcare – PMC – PubMed Central, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12381244/
  42. Adoption of artificial intelligence in healthcare: survey of health system priorities, successes, and challenges – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12202002/
  43. Integration and ROI of AI Technology in Healthcare | QUMEA, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://qumea.com/wp-content/uploads/Integration-and-ROI-of-AI-Technology-in-Healthcare-20241129.pdf
  44. Regulatory Landscape for AI-enabled MedTech in APAC | Insights | Ropes & Gray LLP, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.ropesgray.com/en/insights/viewpoints/102k97d/regulatory-landscape-for-ai-enabled-medtech-in-apac
  45. Artificial Intelligence in healthcare – Public Health – European Commission, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://health.ec.europa.eu/ehealth-digital-health-and-care/artificial-intelligence-healthcare_en
  46. AIB 2025-1 MDCG 2025-6 Interplay between the Medical Devices Regulation (MDR) & In vitro Diagnostic Medical Devices, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://health.ec.europa.eu/document/download/b78a17d7-e3cd-4943-851d-e02a2f22bbb4_en?filename=mdcg_2025-6_en.pdf
  47. EU AI Act – Here’s how this will affect your organisation – IQVIA, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.iqvia.com/locations/emea/blogs/2024/10/eu-ai-act-heres-how-this-will-affect-your-organisation
  48. Generative AI Policy and Governance Considerations for Health Security in Southeast Asia, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://arxiv.org/html/2411.14435v1
  49. AI could make it harder to establish blame for medical failings, experts say, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.theguardian.com/technology/2025/oct/13/ai-tools-medical-health-liability-artificial-intelligence
  50. เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10711067/#:~:text=Creators%20of%20autonomous%20AI%20should,the%20physician%20remains%20fully%20liable.
  51. Artificial Intelligence in Healthcare: Challenges and Risks | MedPro Group, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.medpro.com/challenges-risks-artificial-intelligence
  52. Health Equity and Ethical Considerations in Using Artificial Intelligence in Public Health and Medicine – CDC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.cdc.gov/pcd/issues/2024/24_0245.htm
  53. Who’s at Fault when AI Fails in Health Care? | Stanford HAI, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://hai.stanford.edu/news/whos-fault-when-ai-fails-health-care
  54. Ethical challenges and evolving strategies in the integration of artificial intelligence into clinical practice – PMC – PubMed Central, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11977975/
  55. The ethics of using artificial intelligence in medical research – Kosin Medical Journal, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://kosinmedj.org/journal/view.php?doi=10.7180/kmj.24.140
  56. Ethics of AI in Healthcare and Medicine – HITRUST Alliance, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://hitrustalliance.net/blog/the-ethics-of-ai-in-healthcare
  57. Implementing AI in Hospitals to Achieve a Learning Health System: Systematic Review of Current Enablers and Barriers – Journal of Medical Internet Research, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.jmir.org/2024/1/e49655/
  58. A comprehensive overview of barriers and strategies for AI implementation in healthcare: Mixed-method design – PMC, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11315296/
  59. Insights Into the Current and Future State of AI Adoption Within Health Systems in Southeast Asia: Cross-Sectional Qualitative Study, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.jmir.org/2025/1/e71591
  60. Insights Into the Current and Future State of AI Adoption Within Health Systems in Southeast Asia: Cross-Sectional Qualitative Study, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12209719/
  61. Will AI Replace Healthcare Jobs? Experts Weigh In | 3B, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://3bhealthcare.us/will-ai-replace-healthcare-jobs/
  62. What do technology and AI mean for the future of work in health care?, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.health.org.uk/reports-and-analysis/briefings/what-do-technology-and-ai-mean-for-the-future-of-work-in-health-care
  63. Augmentation Over Replacement: AI Impact on Work – MicroVentures, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://microventures.com/ai-impact-on-work
  64. How Emerging Trends in AI Are Shaping the Future of Health Care Quality and Safety, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://learn.hms.harvard.edu/insights/all-insights/how-emerging-trends-ai-are-shaping-future-health-care-quality-and-safety
  65. Generative AI in healthcare: Current trends and future outlook | McKinsey, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 20, 2025 https://www.mckinsey.com/industries/healthcare/our-insights/generative-ai-in-healthcare-current-trends-and-future-outlook