ในงานรวมตัวศิษย์เก่าสถาบันเทคโนโลยีหนานหยาง (NTU) ของสิงคโปร์ เมื่อวันเสาร์ที่ 11 ก.ค. ที่ผ่านมา ผู้ช่วยศาสตราจารย์วิลสัน โก (Wilson Goh) ผู้เชี่ยวชาญด้านชีวสารสนเทศทางการแพทย์ จาก Lee Kong Chian School of Medicineได้ฉายภาพวิกฤตและโอกาสของระบบสาธารณสุขโลก โดยเฉพาะในภูมิภาคเอเชียที่กำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ พร้อมชี้ให้เห็นว่า "ปัญญาประดิษฐ์" หรือ AI จะเข้ามาเป็นคำตอบสำคัญ แต่ต้องมาพร้อมกับความรับผิดชอบและการวางรากฐานที่รัดกุม
วิกฤตสาธารณสุข: เมื่อคลื่นผู้สูงอายุซัดถล่ม และบุคลากรขาดแคลน
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ วิลสัน เริ่มต้นด้วยการชี้ให้เห็นความจริงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ว่า สุขภาพคือเรื่องของทุกคน และในอนาคตอันใกล้เราทุกคนอาจต้องกลายเป็นผู้ป่วย หรือผู้ดูแลผู้ป่วย โดยเฉพาะในเอเชียซึ่งมีประชากรสูงถึง 60% ของโลก กำลังเผชิญกับปรากฏการณ์ "Silver Tsunami" หรือคลื่นสึนามิผู้สูงวัย ซึ่งภายในปี 2030 ประชากรจำนวนมากรวมถึงตัวเขาเองจะมีอายุเกิน 60 ปี
วิกฤตนี้ไม่ได้มาเพียงลำพัง แต่มาพร้อมกับ "ภาวะขาดแคลนบุคลากร" อย่างรุนแรง ระบบสาธารณสุขจะแบกรับภาระเกินกำลัง การสร้างโรงพยาบาลหรือผลิตแพทย์และพยาบาลเพิ่มเพียงอย่างเดียวไม่ใช่คำตอบ เพราะจำนวนคนรุ่นใหม่ลดลง และอาชีพทางการแพทย์ โดยเฉพาะพยาบาลและเจ้าหน้าที่เบื้องหลัง เป็นงานที่หนัก ค่าตอบแทนไม่สูงนักเมื่อเทียบกับภาระงาน และต้องอาศัยปณิธานส่วนตัวอย่างสูงในการทำงาน
เขากล่าวต่อว่า ท่ามกลางวิกฤต AI กลายเป็นความหวังใหม่ในการยกระดับศักยภาพการรักษาผ่านแนวทางต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการตรวจวินิจฉัยล่วงหน้า โดย AI มีความสามารถในการจดจำรูปแบบขั้นสูง ช่วยให้ตรวจพบโรคได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น เช่น มะเร็ง หรือสุขภาพจิตในเยาวชน ซึ่งหากตรวจพบเร็วจะมีโอกาสหายขาดได้สูง
การแพทย์แม่นยำจำเพาะบุคคล หรือการใช้ข้อมูลสุขภาพตลอดช่วงชีวิต มาวิเคราะห์เพื่อวางแผนการรักษาที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล ช่วยให้แพทย์ตัดสินใจได้ในเชิงรุก แทนที่จะรอให้ป่วยหนักก่อนค่อยรักษา
นอกจากนี้ AI ยังมีประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนโดยระบบดังกล่าวในงานรังสีวิทยา มีความก้าวหน้าอย่างมาก นอกจากนี้ยังช่วยในกระบวนการค้นหายาใหม่ ซึ่งปกติใช้เงินสูงถึง 1.3 หมื่นล้านดอลลาร์และเวลากว่า 10 ปี ให้รวดเร็วและประหยัดขึ้น
ผู้ช่วยศาสตราจารย์วิลสัน กล่าวอีกว่า หัวใจสำคัญคือการไม่พึ่งพาข้อมูลเพียงชุดเดียว แต่เป็นการรวมข้อมูลหลายมิติ ไม่ว่าจะเป็น ภาพถ่าย, ประวัติการแพทย์, ข้อมูลทางสังคม เพื่อเพิ่มความแม่นยำและสามารถอธิบายเหตุผลได้มากขึ้น เช่น การประเมินความเสี่ยงโรคซึมเศร้าจากการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมครอบครัวร่วมกับอาการทางคลินิก
สิ่งที่ต้องจับตา: จริยธรรม การกำกับดูแล และความเข้ากันได้ของระบบ
แม้ AI จะมีศักยภาพสูง แต่ผู้ช่วยศาสตราจารย์วิลสันเตือนว่ามี "ด้านมืด" และความท้าทายที่ต้องเฝ้าระวังทั้งหมด 4 ประเด็น
- Responsible AI & Ethics: การใช้ AI ต้องมาพร้อมความรับผิดชอบและจริยธรรม โดยเฉพาะการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลสุขภาพจิต ไม่ควรนำไปใช้ในโมเดลแบบปิดหรือใช้โดยขาดความระมัดระวัง
- ความเข้ากันไม่ได้ของระบบ: โมเดล AI จำนวนมากพัฒนาโดยบริษัทเอกชนแต่ไม่สามารถเชื่อมต่อกับกระบวนการทำงานจริงของโรงพยาบาลได้ ทำให้กลายเป็นภาระมากกว่าผู้ช่วย,
- กฎระเบียบและความรับผิดชอบ: ปัจจุบันมาตรฐานสากล (ISO) สำหรับ AI ทางการแพทย์ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบเมื่อ AI ตัดสินใจผิดพลาด? นี่คือประเด็นที่โลกยังหาข้อสรุปที่ชัดเจนไม่ได้
- การพึ่งพา AI มากเกินไป: หากระบบ AI ดีเกินไป อาจทำให้แพทย์ลดความระมัดระวังในการใช้สัญชาตญาณและการคิดวิเคราะห์ของมนุษย์ ซึ่งอาจนำไปสู่ความเสี่ยงเมื่อ AI ทำงานผิดพลาด
ผลกระทบทางสังคม: แรงกระเพื่อมในความสัมพันธ์ "หมอ-คนไข้"
ผู้ช่วยศาสตราจารย์วิลสัน อธิบายต่อว่า ในมิติสังคม AI กำลังเปลี่ยนความสัมพันธ์ดั้งเดิม เมื่อผู้ป่วยเริ่มใช้ "หมอกระเป๋า" อย่าง ChatGPT เพื่อค้นหาข้อมูลสุขภาพหรือขอความเห็นที่สอง สิ่งนี้สร้างความตึงเครียด และความขัดแย้งในห้องตรวจ เมื่อข้อมูลจาก AI ต่างจากสิ่งที่แพทย์สั่ง ทำให้บทบาทอำนาจและการสร้างความเชื่อใจระหว่างแพทย์และผู้ป่วยต้องเปลี่ยนไปสู่รูปแบบใหม่
นอกจากนี้ ในบริบทของเอเชีย ความหลากหลายทางวัฒนธรรมและภาษาเป็นอุปสรรคสำคัญ โมเดลที่พัฒนาจากตะวันตกอาจไม่เข้าใจบริบทท้องถิ่น จึงเกิดโครงการอย่าง "Sea-Lion" เพื่อพัฒนาโมเดลภาษาที่เข้าใจภาษาในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้โดยเฉพาะ
ผู้ช่วยศาสตราจารย์วิลสัน ทิ้งท้ายว่า สุดท้ายแล้ว AI ในระบบสาธารณสุขต้องสร้างความเชื่อมั่น ใช้งานได้จริง และที่สำคัญที่สุดคือ ต้องเข้าถึงได้สำหรับทุกคนโดยไม่คำนึงถึงสถานะทางเศรษฐกิจ
