'AI for Healthcare' คู่หูดูแลสุขภาพให้เหมาะแต่ละบุคคลในปี 2026

การเติบโตของ "ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI)" ในระบบการดูแลสุขภาพ ถือเป็นการปฏิวัติวงการ พลิกโฉมวิธีการวินิจฉัย การรักษา และการติดตามผู้ป่วยอย่างสิ้นเชิง ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ในระบบการดูแลสุขภาพนั้นเห็นได้ชัดเจนในทุกระดับของระบบนิเวศทางการแพทย์ ตั้งแต่การวิจัยและการบันทึกข้อมูลทางคลินิก ไปจนถึงการรักษาและการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย

ด้วยการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้นและแผนการรักษาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ปัญญาประดิษฐ์ในระบบการดูแลสุขภาพกำลังเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วย พร้อมกับปรับปรุงขั้นตอนการทำงานสำหรับผู้ให้บริการ หนึ่งในจุดแข็งที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ในระบบการดูแลสุขภาพคือความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถระบุตัวบ่งชี้โรค ความเสี่ยงของผู้ป่วย และแนวโน้มสุขภาพของประชากรที่อาจมองข้ามไป

ข่าวที่เกี่ยวข้อง:

ไทยอันดับ2 เทคโนโลยีการแพทย์ ใช้ AI เชื่อมต่อเข้าถึงการดูแลสุขภาพ

AI พลิกโฉมการดูแลสุขภาพ ตัวช่วยให้บริการแพทย์ทางไกล 

AI for Healthcare เพื่อนร่วมทีมแพทย์

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบการดูแลสุขภาพนั้นกว้างขวางและครอบคลุมอย่างเหลือเชื่อ ปัจจุบันมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบการดูแลสุขภาพเพื่อสแกนภาพรังสีวิทยาเพื่อตรวจหามะเร็งและโรคหัวใจในระยะเริ่มต้น คาดการณ์ผลลัพธ์โดยใช้บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ และปรับปรุงการออกแบบการทดลองทางคลินิก

การนำปัญญาประดิษฐ์ในระบบการดูแลสุขภาพมาประยุกต์ใช้ในระบบโรงพยาบาล คลินิกผู้ป่วยนอก และแม้แต่อุปกรณ์ติดตามอาการที่บ้าน ช่วยให้ผู้ให้บริการทางการแพทย์สามารถให้การดูแลที่ชาญฉลาด รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยเหตุนี้ ปัญญาประดิษฐ์ในระบบการดูแลสุขภาพจึงได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นอนาคตของวงการแพทย์ มอบคุณภาพการดูแลที่ดีขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพ

นพ. ตนุพล วิรุฬหการุญ (หมอแอมป์) ประธานคณะผู้บริหาร บีดีเอ็มเอส เวลเนส คลินิก และบีดีเอ็มเอส เวลเนส รีสอร์ท บริษัท กรุงเทพดุสิตเวชการ จำกัด (มหาชน) กล่าวในบทความผ่านเฟสบุ๊ก “DrAmp Team” ว่า AI ไม่ได้มาแทนที่หมอ…แต่ AI จะเป็นเพื่อนร่วมทีมที่ทำให้หมอรักษาคนไข้ได้ดีขึ้น เร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น”

ระบบสุขภาพทั่วโลก รวมถึงประเทศไทย กำลังเผชิญปัญหาใหญ่ ทั้งโรงพยาบาลแออัด เตียงไม่พอ ผู้ป่วยรอคิวผ่าตัดยาว บุคลากรขาดแคลนและเหนื่อยล้า โดยเฉพาะพยาบาลและแพทย์ในโรงพยาบาลรัฐ มีผู้สูงอายุเพิ่มขึ้น ทำให้ความต้องการดูแลระยะยาวสูงขึ้น และต้นทุนสุขภาพพุ่งสูง แต่ทรัพยากรจำกัด

“AI จึงเข้ามาเป็น “เครื่องมือคาดการณ์” และ “ผู้ช่วยตัดสินใจ” ที่ช่วยให้โรงพยาบาลบริหารจัดการได้ชาญฉลาดขึ้น ไม่ใช่แค่รักษา แต่วางแผนล่วงหน้า”

ตัวอย่างการใช้ AI ที่เป็นจริงในโรงพยาบาล

จากบทเรียนหลักสูตร AI for Healthcare จากมหาวิทยาลัย MIT Sloan หลายกรณีศึกษา เน้นว่า AI จะสร้างคุณค่าเมื่อถูกผูกกับการตัดสินใจเชิงปฏิบัติจริง

1.Predictive Discharge Planning

AI วิเคราะห์ข้อมูลจาก EHR (Electronic Health Records) เช่น อายุ โรคประจำตัว สัญญาณชีพ ผลตรวจ เพื่อทำนายว่า:

 • ผู้ป่วยจะนอนโรงพยาบาลกี่วัน

 • ใครมีความเสี่ยงต้องใช้ ICU

 • ใครพร้อมกลับบ้านใน 48 ชั่วโมง

ประโยชน์:

 • วางแผนเตียงล่วงหน้า ลดปัญหาผู้ป่วยรอคิว

 • ทีมพยาบาลเตรียมสอนญาติดูแลที่บ้านได้ทัน

 • ผู้ป่วยสูงอายุฟื้นตัวเร็วขึ้นเพราะกลับบ้านตรงเวลา

2. Operating Room (OR) Optimization

AI สามารถจัดคิวผ่าตัดให้สมดุลระหว่าง เคสเร่งด่วน และ เคสวางแผน ลดการเลื่อนเคสที่สิ้นเปลืองเวลาและทรัพยากร

ตัวอย่างผลลัพธ์: โรงพยาบาลที่ใช้ AI ลดเวลาห้องผ่าตัดว่างเปล่าได้กว่า 20% และเพิ่มจำนวนการผ่าตัดสำเร็จในแต่ละวัน

3. Early Warning for Complications

AI ตรวจจับสัญญาณเล็กๆ ที่มนุษย์อาจมองข้าม เช่น ค่าแลบที่เปลี่ยนไปเล็กน้อย หรือการเต้นหัวใจที่ผิดปกติในช่วงแรกๆ → ส่งสัญญาณเตือนก่อนเกิดภาวะแทรกซ้อนใหญ่

ประโยชน์: ลดการเสียชีวิตใน ICU, ลด readmission, เพิ่ม safety net ให้ทีมแพทย์

4. AI = ดวงตาที่สองของหมอ

นอกจากการทำนายความเสี่ยงหรือช่วยวางแผนการจำหน่ายผู้ป่วยแล้ว อีกบทบาทสำคัญของ AI คือการเป็น “ดวงตาที่สอง” ของทีมแพทย์ พยาบาล และนักเทคนิคการแพทย์ เพื่อเสริมความแม่นยำและลดภาระงานซ้ำซ้อน

 • ด้านรังสี (Radiology): AI สามารถสแกนฟิล์มเอกซเรย์ปอด คัดกรองวัณโรค ปอดอักเสบ หรือก้อนเล็ก ๆ ที่ตาเปล่าอาจพลาดไป ทำให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาเร็วขึ้น แม้ในโรงพยาบาลที่มีบุคลากรรังสีน้อย

 • แมมโมแกรม (Mammography): อัลกอริทึมที่ผ่านการฝึกจากภาพนับล้าน สามารถช่วยลด false negative และตรวจพบมะเร็งเต้านมในระยะเริ่มต้นได้มากขึ้น

 • ห้องแล็บ (Laboratory): AI วิเคราะห์ผลเลือดเป็นชุด ๆ ตรวจแนวโน้มที่ผิดปกติ เช่น ค่าครีเอตินินที่สูงขึ้นต่อเนื่อง หรือฮีโมโกลบินที่ลดลง ช่วยให้ทีมรักษาเห็น “สัญญาณเตือน” ก่อนวิกฤติ

 • พยาธิวิทยา (Pathology): จากสไลด์เนื้อเยื่อดิจิทัล AI สามารถจับ pattern ที่น่าสงสัยได้อย่างแม่นยำ เป็นผู้ช่วยสำคัญของนักพยาธิที่ต้องตรวจสไลด์จำนวนมากทุกวัน

สิ่งสำคัญคือ AI ไม่ได้มาแทนหมอ แต่เข้ามาช่วยเพิ่มความแม่นยำ เพื่อคืนเวลาให้แพทย์–พยาบาลกลับไปทำในสิ่งที่เครื่องจักรทำแทนไม่ได้ นั่นคือ การฟังคนไข้ อธิบายความเข้าใจ และส่งต่อความอบอุ่นใจ

นี่คือการยกระดับ Healthspan ของระบบสุขภาพ ไม่ใช่แค่ยืดอายุคนไข้ แต่ทำให้การดูแลรักษามีความเมตตา ความอบอุ่น และเติมเต็มด้วยมนุษยธรรมมากขึ้น

ปัจจัยความสำเร็จของ AI ใน Healthcare

จากการเรียนและ case study ของ Prof. Dimitris Bertsimas สิ่งสำคัญไม่ใช่ “แค่โมเดลแม่น” แต่คือ การทำให้ใช้งานได้จริงในชีวิตจริง

 • Data Quality: ข้อมูลต้องสะอาด ครบ และเชื่อถือได้

 • Integration: AI ต้องฝังเข้าไปใน workflow ที่แพทย์และพยาบาลใช้อยู่แล้ว ไม่ใช่ต้องเปิดอีกแอป

 • Explainability: หมอจะเชื่อ AI เมื่อเห็นเหตุผล เช่น AI บอกว่าผู้ป่วยจะอยู่โรงพยาบาลนาน เพราะ “มีเบาหวาน + การทำงานไตผิดปกติ”

 • Human-in-the-loop: AI ต้องเป็นผู้ช่วย → การตัดสินใจสุดท้ายยังอยู่ที่คน

 • Fairness: AI ต้องไม่ลำเอียง ไม่ว่าจะเป็นผู้สูงอายุ ชนบท หรือผู้มีรายได้น้อย

 AI for Wellness จากการรักษา สู่การป้องกัน

ถ้า AI ในโรงพยาบาลช่วย “บริหารจัดการ” ผู้ป่วยในปัจจุบัน

AI for Wellness คือการ “ป้องกันล่วงหน้า” เพื่อไม่ให้คนไข้ต้องเข้ารพ.ตั้งแต่แรก

1. AI กับ Personalized Prevention

AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูล Genomics + Epigenetics + Lifestyle Data

 • ตรวจจับความเสี่ยงโรคเบาหวานก่อนเกิดจริง

 • วิเคราะห์รูปแบบการนอน การกิน การออกกำลังกายจาก wearable

 • แนะนำโภชนาการเฉพาะบุคคล (Precision Nutrition)

ตัวอย่าง: AI วิเคราะห์จาก microbiome และพฤติกรรมการกิน → แนะนำอาหารไทยที่เหมาะกับ gut health ของแต่ละคน เช่น “ต้มยำที่ไม่ใส่น้ำตาล” แทนอาหารเสริมราคาแพง

2. AI กับ Mental Wellness

AI Chatbots + Digital Therapeutics ถูกใช้ช่วยคัดกรอง ภาวะซึมเศร้า วิตกกังวล และ Burnout

 • ประเมินความเสี่ยงผ่านการสนทนา

 • แนะนำแบบฝึกสติ (Mindfulness Practice)

 • ส่งต่อพบผู้เชี่ยวชาญเมื่อมีสัญญาณอันตราย

สำหรับคนไทย การใช้ AI ใน Mental Wellness อาจผสานกับ “ธรรมะดิจิทัล” เช่น การฟังเสียงพระสูตรก่อนนอน หรือการใช้ AI เลือกบทสวด/คำสอนที่เหมาะกับอารมณ์ ณ ขณะนั้น → เทคโนโลยีที่ไม่ทิ้งรากวัฒนธรรม

3. AI กับ Active Longevity

AI วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพเชิงรุก (DEXA, biomarkers, fitness tracker) เพื่อแนะนำ Longevity Lifestyle

 • Zone 2 Training สำหรับหัวใจและหลอดเลือด

 • การทำ Intermittent Fasting ที่เหมาะกับ metabolic profile

 • การใช้ sauna + cold exposure ตามภาวะร่างกาย

กล่าวได้ว่า AI ทำหน้าที่เป็น “โค้ชสุขภาพส่วนตัว” ที่ติดตัวไปทุกที่ ทุกเวลา

 AI in Thai Healthcare ระบบสุขภาพไทย 5.0

ในอีกไม่กี่ปี AI จะไม่ใช่ “โครงการทดลอง” อีกต่อไป แต่จะเป็น “ระบบมาตรฐาน” เช่น

 • AI ที่ช่วย triage ผู้ป่วยใน ER

 • AI ที่ช่วยแพทย์ทำนายโรคเรื้อรัง

 • AI ที่ช่วยผู้ป่วยสูงอายุผ่าน home monitoring

 • โรงพยาบาลไม่ใช่ที่รอรักษา แต่เป็น ศูนย์ข้อมูลสุขภาพเชิงรุก

 • แพทย์ทำงานร่วมกับ AI → มีเวลามากขึ้นและได้ใช้เวลามากขึ้นกับ “การพูดคุยและการปลอบโยน”

 • ครอบครัวไทยมั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีช่วยให้การดูแล “ง่ายขึ้นและอบอุ่นขึ้น”

ประเทศไทยมีโอกาสสูง เพราะมีแพทย์และบุคลากรที่เก่ง ข้อมูลสุขภาพมหาศาล และวัฒนธรรมการดูแลที่อบอุ่น หากเรานำ AI มาใช้อย่างมีสติ เราจะได้ระบบสุขภาพที่ทั้ง ทันสมัยและมีหัวใจความเป็นไทย

เพื่อนร่วมทีมที่ช่วยยืด Healthspan ของผู้ป่วย

 • ช่วยโรงพยาบาลจัดการเตียงได้ดีขึ้น

 • ช่วยทีมแพทย์ตัดสินใจอย่างแม่นยำขึ้น

 • ช่วยครอบครัววางแผนการดูแลที่บ้านได้มั่นใจขึ้น

“AI ที่มีประสิทธิภาพที่สุด…ไม่ใช่แค่แม่นยำที่สุด แต่คือ AI ที่ทำให้การแพทย์ยังคงอบอุ่น เป็นมนุษย์ และงดงาม"

มองไปข้างหน้า AI ในวงการสุขภาพสัญญาว่าจะนำพายุคใหม่ของการแพทย์แม่นยำ (Precision Medicine) ที่ผู้ป่วยจะได้รับการรักษาที่ตรงตามความต้องการเฉพาะบุคคลได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งกว่าที่เคย การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในวงการสุขภาพจะช่วยให้อุตสาหกรรมบรรลุเป้าหมายสองประการ คือ ยกระดับผลลัพธ์ของผู้ป่วย ควบคู่ไปกับการทำให้การดูแลรักษามีประสิทธิภาพและยั่งยืนยิ่งขึ้นสำหรับผู้ให้บริการ 

AI เริ่มเป็นที่นิยมในระบบสาธารณสุข

ความนิยมที่พุ่งสูงขึ้นของ AI ด้านการดูแลสุขภาพถือเป็นยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงในวงการแพทย์ ปรากฏการณ์นี้ซึ่งได้รับแรงผลักดันมากขึ้นในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ส่งผลให้บทบาทของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพกลายเป็นรากฐานสำคัญของนวัตกรรมและประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานทางการแพทย์ทั่วโลก 

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในวงการแพทย์เริ่มได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงต้นศตวรรษที่ 21 พร้อมกับความก้าวหน้าอย่างมากในด้านเทคโนโลยีและการวิเคราะห์ข้อมูล จุดเปลี่ยนที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อตระหนักถึงวิธีการที่ AI สามารถแก้ไขปัญหาที่เร่งด่วนที่สุดบางประการในด้านการดูแลสุขภาพ ตั้งแต่ความแม่นยำในการวินิจฉัยไปจนถึงการรักษาเฉพาะบุคคลและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

Statistaคาดการณ์ว่าตลาด AI ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ซึ่งมีมูลค่าเพียง 11 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2564 จะเติบโตอย่างรวดเร็วเป็นเกือบ 187 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2573 การเติบโตอย่างก้าวกระโดดนี้ สะท้อนให้เห็นถึงการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพอย่างรวดเร็ว

AI กำลังปรับเปลี่ยนการตัดสินใจอย่างไร

การสำรวจของสมาคมแพทย์อเมริกัน (AMA) ในปี 2025พบว่า 66% ของแพทย์ใช้เครื่องมือ AI ด้านสุขภาพอยู่แล้ว เพิ่มขึ้นจาก 38% ในปี 2023 และ 68% เชื่อว่า AI มีส่วนช่วยในการดูแลผู้ป่วยในทางบวก แต่ความกังวลยังคงมีอยู่มาก แพทย์หลายคนกังวลว่า AI จะมีอิทธิพลต่อการวินิจฉัยและการตัดสินใจในการรักษา โดยเกรงว่าจะเกิดข้อผิดพลาด อคติ หรือการนำไปใช้ในทางที่ผิด

แม้จะมีข้อกังวลที่สมเหตุสมผล แต่ประเด็นที่สนับสนุน AI ในด้านการดูแลสุขภาพยังคงแข็งแกร่ง ความสามารถในการยกระดับผลลัพธ์ของผู้ป่วยจำเป็นต้องอาศัยความเชื่อมั่นและมองโลกในแง่ดีอย่างระมัดระวัง การพิจารณาทั้งจุดแข็งและข้อจำกัดของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพ และการนำมาตรการป้องกันต่างๆ เช่น การกำกับดูแล ความโปร่งใส และการปกป้องข้อมูล มาใช้ ถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างความไว้วางใจระหว่างแพทย์ ผู้ป่วย และสถาบันสุขภาพ

เทคโนโลยี AI ใหม่ในด้านการดูแลสุขภาพ

• ความก้าวหน้าล่าสุดของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ

หนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ในแวดวงการดูแลสุขภาพคือการค้นพบยา บริษัทต่างๆ เช่น DeepMind ซึ่งกล่าวถึงข้างต้น กำลังก้าวข้ามขีดจำกัดด้วยการลดระยะเวลาในการค้นหายาที่มีศักยภาพลงอย่างมาก สิ่งที่เคยใช้เวลาหลายปีในการวิจัย อาจใช้เวลาเพียงไม่กี่เดือนในไม่ช้า โดยโมเดล AI ช่วยเร่งกระบวนการจำกัดสารประกอบสำหรับการทดสอบเพิ่มเติม

จากการวิจัยแล้ว AI ในวงการการดูแลสุขภาพกำลังสร้างผลกระทบอย่างมากต่อการตรวจจับและวินิจฉัยโรคในระยะเริ่มต้น หูฟังแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นใหม่ที่พัฒนาขึ้นที่วิทยาลัยอิมพีเรียลลอนดอนสามารถตรวจจับภาวะหัวใจล้มเหลว โรคลิ้นหัวใจ และจังหวะการเต้นของหัวใจที่ผิดปกติได้ภายในเวลาเพียง 15 วินาที โดยการรวมสัญญาณคลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG) เข้ากับการวิเคราะห์เสียงหัวใจ ในสหราชอาณาจักร เครื่องมือต่างๆ

เช่น Osiris AIซึ่งพัฒนาร่วมกับ Microsoft กำลังถูกนำไปใช้ในสาขารังสีรักษาเพื่อปรับปรุงการวางแผนการรักษา ความก้าวหน้าเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์ในแวดวงการดูแลสุขภาพกำลังก้าวไปไกลกว่าการทดลองและเข้าสู่การประยุกต์ใช้ทางคลินิกในโลกแห่งความเป็นจริง

อีกด้านที่มีการนำไปใช้อย่างรวดเร็วคือการบันทึกข้อมูลทางคลินิกและประสิทธิภาพในการบริหารจัดการ เครื่องมืออย่างHeidi Healthกำลังถูกนำมาใช้เพื่อบันทึกข้อมูลทางการแพทย์ การถอดความ และการจัดโครงสร้างโดยอัตโนมัติ ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าของแพทย์

นอกจากนี้ Microsoft ยังได้เปิดตัวDragon Copilotซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อลดภาระงานด้านการบริหารจัดการด้วยการร่างจดหมายแนะนำตัว สรุปผลหลังการพบแพทย์ และบันทึกทางคลินิกที่อ้างอิงหลักฐานเชิงประจักษ์

สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นถึงการให้ความสำคัญที่เพิ่มมากขึ้นในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพ ไม่เพียงแต่สำหรับการวินิจฉัยและการรักษาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงงานสนับสนุนที่ไม่ใช่ทางคลินิก ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดภาวะหมดไฟ

วงการสุขภาพจิตก็กำลังเห็นนวัตกรรมใหม่ๆ เช่นกัน เครื่องมือที่ใช้ AI จำนวนมากกำลังเข้าสู่ตลาด ตั้งแต่แชทบอทไปจนถึงนักบำบัดเสมือนจริง สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาของสหรัฐฯ (FDA) ตระหนักถึงความจำเป็นในการกำกับดูแล จึงกำลังเตรียมประเมินอุปกรณ์เหล่านี้ผ่านคณะกรรมการที่ปรึกษาด้านสุขภาพดิจิทัลเพื่อชั่งน้ำหนักทั้งประโยชน์และความเสี่ยง

References:

 1. Bertsimas D, Pauphilet J. Holistic Hospital Optimization. MIT Sloan School of Management Casebook, 2025.

 2. MIT Sloan Executive Education. Artificial Intelligence in Health Care: MIT Online Short Course (2025).

 3. Topol, E. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books, 2019.

 4. Rajkomar A, et al. Scalable and accurate deep learning with electronic health records. NPJ Digital Medicine. 2018.

 5. WHO. AI in Health: Guiding Principles for Ethics and Governance. 2021.

 6. Global Wellness Institute. Build Well to Live Well: The Global Wellness Real Estate Report. 2025

 

อ้างอิง: foreseemed ,DrAmp Team