ความมั่งคั่งใหม่ของทุกประเทศทั่วโลกถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและอัลกอริทึม “ประเทศไทย” กำลังยืนอยู่บนทางแยกสำคัญระหว่างการเป็นเพียง "ผู้ซื้อเทคโนโลยี" หรือการก้าวขึ้นเป็น "เจ้าของนวัตกรรม" เพื่อสร้างความมั่นคงทางสุขภาพที่ยั่งยืน
ขณะที่แพลตฟอร์ม OpenAI, Gemini หรือ DeepSeek ออกฟีเจอร์ใหม่มาดิสรัปต์ทุกวงการได้เพียงชั่วข้ามคืน การจะมานั่งรอไปเรื่อยๆ คงไม่สามารถทำได้ เพราะไม่เช่นนั้นไทยคงต้องเดินตามหลังในหลายๆ ประเทศต่อไป
วันนี้ (1 พฤษภาคม 2569) ณ โรงแรมพูลแมน คิง เพาเวอร์ กรุงเทพฯ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) โดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) ผนึกกำลังเครือข่ายโรงเรียนแพทย์และหน่วยงานพันธมิตร เปิดผลงานของเครือข่าย “Medical AI Consortium” ให้บริการชุดข้อมูลทางการแพทย์ของเครือข่าย เพื่อให้ผู้ที่สนใจสามารถขอเข้าถึง นำไปทดลองใช้ได้ สร้างการรับรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม ส่งเสริมให้เกิดการพัฒนาและใช้ประโยชน์ร่วมกันระหว่างหน่วยงาน ตั้งแต่งานวิจัยและพัฒนา การทดสอบ ไปจนถึงการนำไปใช้ประโยชน์
การเปิด ตัว "Medical AI Platform" โดยเครือข่าย Medical AI Consortium จึงไม่ใช่แค่โครงการวิจัยทั่วไป แต่มันคือการประกาศยุทธศาสตร์ "ทางรอด" ของระบบสาธารณสุขไทยที่มุ่งหวังจะเปลี่ยนจาก "การตามหลัง" สู่การเป็น "ผู้นำ" ในสมรภูมิเทคโนโลยีสุขภาพระดับโลก
ข่าวที่เกี่ยวข้อง:
‘วิจัยขั้นแนวหน้า - Medical AI’ ผ่าทางตัน ‘แก่ก่อนรวย’ วิกฤติ ‘เด็กเกิดน้อย’
'AI for Healthcare' คู่หูดูแลสุขภาพให้เหมาะแต่ละบุคคลในปี 2026
จาก "ระบบซ่อม" สู่ "การสร้าง" สุขภาพ
ศ.ดร.ยศชนัน วงศ์สวัสดิ์ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม กล่าวเปิดงานพร้อมปาฐกถา“ทิศทาง Medical AI ของประเทศไทย” ตอนหนึ่งว่า การขับเคลื่อน Medical AI Consortium ในครั้งนี้ถือเป็นกลไกสำคัญในการต่อยอดนโยบาย "Wellness Thailand" ของกระทรวง อว. ที่ได้ประกาศเจตนารมณ์เพื่อผลักดันให้ประเทศไทยเป็นศูนย์กลางนวัตกรรมสุขภาพระดับโลก
"การใช้วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีให้เกิดการเปลี่ยนแปลงจาก ‘ระบบซ่อมสุขภาพ’ (Sick Care) เป็น ‘การสร้างเสริมสุขภาพ’ (Wellness) คือกลไกสำคัญในการต่อยอดนโยบาย Wellness Thailand เพื่อผลักดันให้ประเทศไทยเป็นศูนย์กลางนวัตกรรมสุขภาพระดับโลก" ศ.ดร.ยศชนัน กล่าว
ทั้งนี้ อว. ได้กำหนดทิศทางสู่ AI & Data-Driven Nation (AI for ALL) ควบคู่กับการผลักดันนโยบาย Wellness Thailand ให้เป็นหนึ่งในฐานเศรษฐกิจสำคัญของประเทศ โดยขับเคลื่อนผ่าน ระบบนิเวศนวัตกรรมเพื่อเร่งให้เกิดการใช้ประโยชน์จากงานวิจัย นวัตกรรม และกำลังคน ไปสู่ภาคเศรษฐกิจและสังคม ภายใต้การดูแลความมั่นคงและอธิปไตยด้านข้อมูลของประเทศ โดยเฉพาะข้อมูลด้านสุขภาพภายใต้ความเชื่อมั่นว่าข้อมูลจะไม่รั่วไหล เพื่อให้สามารถพัฒนา Medical AI ที่ตอบโจทย์คนไทย บนฐานข้อมูลของคนไทย
"Medical" จุดคานงัดไทยชนะในเกม AI
ในเวทีเทคโนโลยีโลก หากเราประกาศว่า "ไทยเก่ง AI ที่สุด" ท่ามกลางมหาอำนาจอย่างสหรัฐฯ หรือจีน ย่อมยากที่จะมีใครหยุดฟัง แต่สถานการณ์จะพลิกผันทันทีเมื่อเราใส่คำว่า "Medical" นำหน้า เพราะชื่อเสียงและคุณภาพการแพทย์ของไทยคือสิ่งที่ทั่วโลกให้การยอมรับอย่างไม่มีข้อสงสัย
การขับเคลื่อน "Wellness Economy" และการผลักดันให้ไทยเป็น "Wellness Destination" ไม่ใช่แค่เรื่องของการท่องเที่ยวหรือการรักษาพยาบาลแบบเดิม แต่คือการสร้างระบบเศรษฐกิจใหม่ที่ใช้ AI เป็นตัวทวีคูณ (Multiplier) เพื่อดึงดูดเม็ดเงินและนวัตกรรมจากทั่วโลก
"วันนี้ถ้าเราไปต่างประเทศแล้วบอกว่าเราเก่ง AI ที่สุด ยากที่จะมีคนคุยกับเรา แต่วันนี้พอท่านใส่คำว่า Medical เข้าไป รักษาทุกโรคครับ เพราะว่าประเทศไทยเรามีความเชื่อมโยงกับเรื่องนี้" ศ.ดร.ยศชนัน กล่าว
เทคโนโลยี AI รากฐานที่ลึกกว่าซอฟต์แวร์
การก้าวสู่มหาอำนาจ Medical AI ไม่ได้จบแค่การมีแอปพลิเคชันที่ชาญฉลาด แต่คือการรักษา "อธิปไตยทางเทคโนโลยี" (Technological Sovereignty) หากเรามีข้อมูลแต่ต้องส่งไปประมวลผลบนคลาวด์ของต่างชาติทั้งหมด เราย่อมสูญเสียเอกราชด้านความมั่นคงและข้อมูลของพลเมืองไปโดยไม่รู้ตัว
รากฐานที่แท้จริงของ Medical AI คือโครงสร้างพื้นฐานเชิงลึก (Deep Tech Infrastructure) ที่ประกอบด้วย
1.Deep Tech Foundations: การพัฒนา Data Center และระบบจัดเก็บข้อมูลไม่ได้มีแค่ซอฟต์แวร์ แต่ต้องอาศัยความก้าวหน้าด้าน วัสดุศาสตร์ (Material Science), เทคโนโลยีโฟโทนิกส์ (Photonics) และนาโนเทคโนโลยี เพื่อสร้างชิปประมวลผลและหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพสูง
2.Local Processing: การมี AI Infrastructure ในประเทศเพื่อให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่อ่อนไหวได้เอง ลดการพึ่งพาต่างชาติ และสร้างมูลค่าเพิ่มภายในระบบนิเวศของเรา
3.International Standards & Regulatory: ข้อมูลทางการแพทย์ต้องผ่านมาตรฐานการรับรองระดับสากล โดยมีหน่วยงานอย่าง อย. (FDA) เข้ามามีบทบาทสำคัญในการรับรองซอฟต์แวร์และลิขสิทธิ์ เพื่อให้ AI ของไทยสามารถใช้งานได้จริงในระดับโลก
“ข้อมูลเขตร้อน" Data ที่น่าจับตามอง
ศ.ดร.ยศชนัน กล่าวต่อไปว่าประเทศไทยและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้คือ "เหมืองทอง" ของข้อมูลที่มีความหลากหลาย (Diversity) สูงที่สุดแห่งหนึ่งของโลก ซึ่งเป็นสิ่งที่มหาเศรษฐีและนักลงทุนระดับโลกต่างจับตามอง ข้อมูลเหล่านี้เปรียบเสมือนน้ำมันดิบเกรดพรีเมียมที่หาไม่ได้ในซีกโลกตะวันตก
ขุมทรัพย์นี้ไม่ได้ครอบคลุมแค่ข้อมูลพันธุกรรม (Genomic) หรือภาพถ่ายทางการแพทย์ (Imaging) เท่านั้น แต่ยังรวมถึง Tropical Data ข้อมูลโรคเขตร้อน ข้อมูลด้านอาหาร (Food) สภาพอากาศและสิ่งแวดล้อม (Air Quality) รวมถึงวิถีชีวิต (Lifestyle) ของคนในภูมิภาคนี้
Geopolitical Balance ในวันที่โลกเทคโนโลยีแยกเป็นสองขั้วระหว่างสหรัฐฯ และจีน (เช่น ความแรงของ DeepSeek ที่กำลังมาแรง) ประเทศไทยต้องวางตัวเป็นศูนย์กลางการประมวลผลข้อมูลที่มีความหลากหลายนี้ เพื่อสร้างอำนาจต่อรองในเชิงภูมิรัฐศาสตร์เทคโนโลยี
‘Science Diplomacy’ ทูตผ่านฮีโร่ไร้พรมแดน
ปัญหาการสมองไหล (Brain Drain) จะไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไปหากเราใช้แนวคิด "Science Diplomacy" หรือการทูตเชิงวิทยาศาสตร์ เรามีบุคลากรไทยระดับพระกาฬ (Talent) กระจายตัวอยู่ใน Big Tech อย่าง OpenAI, Google และ Meta คนเหล่านี้คือ "Remote Heroes" ที่พร้อมจะช่วยชาติ
เราไม่จำเป็นต้องบังคับให้คนเก่งเหล่านี้ย้ายกลับมาถาวร แต่ต้องสร้างกลไกที่เปิดโอกาสให้เขาเป็น "ทูต" เชื่อมโยงเทคโนโลยีระดับโลกเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานของไทย การให้โอกาสพวกเขาได้เป็น "ฮีโร่" จากระยะไกล จะช่วยแก้ปัญหาวิกฤตบุคลากรและทำให้ไทยก้าวข้ามขีดจำกัดด้านความรู้ได้อย่างรวดเร็ว
ลงทุน Ecosystem ภาครัฐเอกชนต้องช่วยกัน
ในยุคที่ OpenAI หรือ Gemini ออกเครื่องมือใหม่ทุกนาที "ความเร็ว" คือตัวกำหนดผู้อยู่รอด การพัฒนา Thai LLM (Large Language Model) ที่บูรณาการข้อมูลข้ามกระทรวง ทั้งจากกระทรวง อว. และสาธารณสุข จึงเป็นภารกิจเร่งด่วนที่รอไม่ได้
หัวใจสำคัญของการสร้างระบบนิเวศนี้คือ ความเข้าใจเชิงเศรษฐศาสตร์ ทั้งในเรื่องเทคโนโลยีที่คนไทยพัฒนาเองในระยะแรกอาจมีราคาสูงกว่าคู่แข่งระดับโลก แต่ภาครัฐและเอกชนต้องช่วยกันสนับสนุนในลักษณะ Matching Fund เพื่อสร้างมูลค่าบริษัท (Valuation) ให้เติบโตจนสามารถดึงดูดนักลงทุนระดับสากลได้ อีกทั้งต้องสร้างแรงจูงใจที่ชัดเจนว่า ยิ่งแชร์ข้อมูลมาก ยิ่งได้รับประโยชน์มาก เพื่อกระตุ้นให้เกิดการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างหน่วยงานและโรงพยาบาลต่างๆ อย่างยั่งยืน
"เราอยู่ในยุคที่รอไม่ได้แม้แต่นาทีเดียว" เพราะความล่าช้าเพียงนิดอาจหมายถึงการสูญเสียโอกาสในการช่วยชีวิตผู้คน หรือการเสียเอกราชทางเทคโนโลยีให้กับแพลตฟอร์มต่างชาติอย่างถาวร”ศ.ดร.ยศชนัน กล่าว
ปี2569 ขยายฐานข้อมูล 7.9 แสนภาพ
ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สวทช. กล่าวว่า ปัจจุบัน Medical AI Data Sharing Platform รวบรวมข้อมูลไว้กว่า 3 ล้านภาพ และมีแผนขยายเพิ่มอีก 7.9 แสนภาพภายในปี 2569 เนคเทค สวทช. ยังพัฒนาเครื่องมือสำคัญอย่าง RadiiView สำหรับระบุลักษณะข้อมูลภาพ และ NomadML
สำหรับการพัฒนาโมเดล AI อย่างง่าย เกิดการส่งเสริมผลิตภัณฑ์ Medical AI รวมกว่า 10 โมเดล ขณะนี้มี 2 ผลิตภัณฑ์ไฮไลต์ที่อยู่ระหว่างเตรียมขึ้นทะเบียน อย. คือ "LiverSound" ระบบช่วยคัดกรองมะเร็งตับจากคณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปัจจุบันเตรียมพร้อมเพื่อนำไปใช้งานในโรงพยาบาลภายใต้เขตสุขภาพที่ 3 และ "RAMAAI CXR Solution" ระบบวินิจฉัยภาพเอกซเรย์ทรวงอกจากคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล ซึ่งได้เริ่มนำร่องใช้งานจริงในโรงพยาบาลสังกัดกรมการแพทย์ เป้าหมายรวม 14 แห่ง เพื่อพิสูจน์ประสิทธิภาพของ Service Platform ในบริบทการรักษาจริง
ย่นระยะเวลา สร้างความน่าเชื่อถือในห้องแล็บ
ศ.ดร.ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการ สวทช. กล่าวเสริมว่า สวทช. ในฐานะหน่วยงานวิจัยหลักได้วางรากฐานโครงสร้างพื้นฐานกลางของประเทศผ่านบทบาทของ Medical AI Consortium เพื่อแก้ปัญหาข้อจำกัดด้านการเข้าถึงข้อมูลและการทดสอบมาตรฐาน โดยความก้าวหน้าในครั้งนี้ครอบคลุมครบทั้ง Value Chain ตั้งแต่การมีชุดข้อมูลภาพทางการแพทย์ขนาดใหญ่ โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลสมรรถนะสูงอย่างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ LANTA ไปจนถึงห้องปฏิบัติการวิเคราะห์ทดสอบซอฟต์แวร์เครื่องมือแพทย์ (SQUAT) ให้สอดคล้องกับมาตรฐานของสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (อย.) และยังมีแผนการพัฒนาระบบทดสอบประสิทธิภาพ Medical AI Benchmark กระบวนการเหล่านี้จะช่วยย่นระยะเวลา และสร้างความน่าเชื่อถือให้นวัตกรรมจากห้องแล็บสามารถขึ้นทะเบียนและขยายผลสู่การใช้งานจริงในหน่วยบริการทางการแพทย์ได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย
ด้าน ดร.ณิรวัฒน์ ธรรมจักร์ ผู้อำนวยการหน่วยบริหารจัดการทุนด้านเทคโนโลยีและนวัตกรรมเพื่ออุตสาหกรรมแห่งอนาคต (บพค.) กล่าวเสริมว่า บพค. ได้กำหนดเป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์เพื่อทำให้ภาพนโยบาย Medical AI เกิดผลสัมฤทธิ์ที่เป็นรูปธรรมผ่านการสนับสนุนงบประมาณในส่วนของการวางรากฐานโครงสร้างพื้นฐาน และการสร้างเครือข่ายความร่วมมือข้ามหน่วยงานหรือ Shared Innovation
ปัจจุบัน Consortium ซึ่งก่อตั้งโดย คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี, สวทช. และกรมการแพทย์ได้ขยายความร่วมมือสู่ 8 หน่วยงานหลัก รวมถึงเครือข่ายคณะแพทยศาสตร์จาก ม.เชียงใหม่, ม.ขอนแก่น, ม.สงขลานครินทร์, วชิรพยาบาล และจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ซึ่งการลงทุนในระบบนิเวศที่แข็งแรงนี้จะช่วยลดต้นทุนการนำเข้าเทคโนโลยีจากต่างประเทศและสร้างมูลค่าเพิ่มทางเศรษฐกิจและสังคมอย่างเป็นรูปธรรม
ทั้งนี้ ภายในงาน ยังมีการสัมมนาเชิงวิชาการ Medical AI Consortium เครือข่ายเพื่อพัฒนาและส่งเสริมการใช้ Medical AI เพื่อให้ผลงาน Medical AI ไปจนถึงการนำไปใช้ในบริบทจริงของระบบบริการสุขภาพ โดยมี นพ.ปิยะมิตร ศรีธรา อธิการบดีมหาวิทยาลัยมหิดล นพ.ธนินทร์ เวชชาภินันท์ รองอธิบดีกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข ศ.ดร.สมปอง คล้ายหนองสรวง ผู้อำนวยการสำนักงานคณะกรรมการ ส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.)ร่วมด้วย ผู้บริหารจากหน่วยงานภาครัฐ ภาคการศึกษา ภาคเอกชน คณะแพทย์ นักวิจัย และผู้พัฒนาเทคโนโลยี เข้าร่วมงาน