Looloo Health เปิดตัว 'no-name-ner-th' AI ลบข้อมูลส่วนบุคคลอัตโนมัติ

ปี 2024 นับเป็นปีที่เลวร้ายที่สุดในประวัติศาสตร์การละเมิดข้อมูลสุขภาพ จนถึงทุกวันนี้มีข้อมูลผู้ป่วยทั่วโลกถูกละเมิดถึง 276.7 ล้านราย [1] ขณะที่ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลในภาคสุขภาพสูงถึง 10.9 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อครั้ง เพิ่มขึ้น 53.3% ในรอบ 3 ปี [2]

ประเทศไทยเองก็ไม่รอดพ้นจากวิกฤตินี้ ล่าสุดพบการรั่วไหลข้อมูลจากการขึ้นทะเบียนวัคซีนของประชาชน 55 ล้านคน [3] รวมถึงกรณีโรงพยาบาลเอกชนที่ถูกปรับเงิน 1.21 ล้านบาท [4] จากการนำเวชระเบียนผู้ป่วยกว่า 1,000 รายชื่อไปใช้เป็นถุงใส่ขนม

ท่ามกลางวิกฤติดังกล่าว Looloo Health by Looloo Technology บริษัท AI ทางการแพทย์ชั้นนำของไทย ก้าวเข้ามาแก้ปัญหาด้วยการเปิดตัว "no-name-ner-th" โมเดล AI ลบข้อมูลส่วนบุคคลจากเวชระเบียนภาษาไทยอัตโนมัติ พร้อมเปิดเป็น Open Source ให้ใช้งานฟรี เพื่อยกระดับความปลอดภัยของระบบสุขภาพไทย

ปัญหาข้อมูลทางการแพทย์ที่ทั่วโลกต้องเผชิญ

ปัจจุบันโรงพยาบาลและสถาบันวิจัยทางการแพทย์ กำลังเผชิญความท้าทายใหญ่กับจัดการข้อมูลผู้ป่วย การลบข้อมูลส่วนบุคคลด้วยมือมนุษย์ใช้เวลานานและมีข้อผิดพลาดสูง ขณะที่การใช้ AI ระบบคลาวด์ทั่วไปเสี่ยงต่อการละเมิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) โดยเฉพาะในประเทศไทย โมเดล Named Entity Recognition (NER) ที่มีอยู่ถูกเทรนด้วยข้อมูลทั่วไป เช่น ข่าวสาร ทำให้ไม่แม่นยำกับศัพท์และบริบททางการแพทย์ เกิดความเสี่ยงสูงต่อการรั่วไหลของข้อมูลผู้ป่วย

De-identification ด้วย AI "no-name-ner-th" เปลี่ยนเกมการแพทย์ไทย

Looloo Health ผู้พัฒนาแพลตฟอร์ม "PresScribe" AI สรุปบันทึกการสนทนาระหว่างแพทย์กับผู้ป่วยเป็นบันทึกการแพทย์ได้อัตโนมัติ ได้เปิดตัวโมเดล "no-name-ner-th" ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาการรั่วไหลข้อมูลผู้ป่วยโดยตรง

โมเดลนี้สามารถระบุและลบข้อมูลส่วนบุคคลจากเวชระเบียนภาษาไทยได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นชื่อผู้ป่วย เลข HN ที่อยู่ วันที่ เบอร์โทรศัพท์ และอีเมล ปัจจุบันโมเดลนี้ถูกใช้งานจริงในแพลตฟอร์ม PresScribe ช่วยให้แพทย์สามารถใช้เวลากับผู้ป่วยได้มากขึ้น

จุดเด่นของ Model AI no-name-ner-th ปกป้องความเป็นส่วนตัวผู้ป่วย

• High-Accuracy : ความแม่นยำมากกว่า 95% เทรนด้วยชุดข้อมูลทางการแพทย์กว่า 300,000 บทสนทนา
• Context-Aware : แทนที่ข้อมูลส่วนบุคคลด้วย Smart Tokens เช่น [PERSON], [HOSPITAL], [DATE] โดยรักษาบริบททางการแพทย์เดิมไว้ครบถ้วน
• Cost-Efficient : รันได้บน CPU ธรรมดา ไม่ต้องใช้ GPU แพง เหมาะสำหรับโรงพยาบาลขนาดเล็ก-กลาง
• Zero-Risk : ข้อมูลปลอดภัย ประมวลผลภายในระบบ ไม่ส่งข้อมูลออกนอก
• User-Friendly : ใช้งานง่ายผ่าน Hugging Face พร้อม UI สำเร็จรูป

ปลดล็อกศักยภาพการแพทย์ไทยด้วย AI 

Looloo Health เชื่อว่า AI ไม่ได้มาแทนหมอ แต่เป็นเครื่องมือที่จะช่วยให้แพทย์โฟกัสกับการดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้น ขณะที่ผู้ป่วยเองก็เข้าถึงบริการทางการแพทย์ที่ดีอย่างเท่าเทียมมากขึ้น ด้วยการให้ Model AI no-name-ner-th เผยแพร่แบบ Open Source ภายใต้ CC BY-NC 4.0 ให้สถาบันวิจัย โรงพยาบาล และนักพัฒนาสามารถนำไปต่อยอดได้อย่างอิสระและหลากหลาย

โรงพยาบาล

• สร้าง Clinical Data Lake ขนาดใหญ่สำหรับวิเคราะห์คุณภาพการรักษา
• ลดต้นทุนการปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูล
• เพิ่มประสิทธิภาพระบบ AI ภายใน

นักวิจัย

• ปลดล็อกข้อมูลสำหรับงานวิจัยการแพทย์ระดับสูง
• พัฒนา AI Model ทางการแพทย์เฉพาะทาง
• ส่งเสริมการแพทย์แม่นยำ (Precision Medicine)

สถาบันการศึกษา

• พัฒนาสื่อการเรียนรู้จากข้อมูลจริง
• เพิ่มคุณภาพการฝึกอบรมบุคลากรทางการแพทย์

ก้าวสู่อนาคตของ Digital Healthcare คืนเวลาให้หมอ ได้ทำหน้าที่หมอ 

นายแพทย์จิรภัทร บุนนาค Lead AI Healthcare Specialist ของ Looloo Health กล่าวว่า เราเชื่อว่าการแบ่งปันเทคโนโลยีจะเร่งให้เกิดนวัตกรรมในระบบสุขภาพไทย การที่โรงพยาบาลทุกขนาดทุกพื้นที่สามารถเข้าถึง AI ปลอดภัยจะช่วยยกระดับการรักษาทั้งประเทศให้สะดวกและได้มาตรฐานยิ่งขึ้น

no-name-ner-th ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา Digital Healthcare ของประเทศไทย ด้วยการให้ AI เข้ามาเป็นเทคโนโลยีที่ช่วย "คืนเวลาให้หมอ ได้ทำหน้าที่หมอ" ตามที่ Looloo Health มุ่งมั่นและทำให้เป็นจริง ซึ่งสอดคล้องกับแนวโน้มตลาด Digital Health ของไทยที่คาดว่าจะเติบโตจาก 3,821.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2024 เป็น 12,861.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2030 ด้วยอัตราการเติบโต CAGR 22.7% [5]

ใช้งาน no-name-ner-th ได้ฟรีแล้ววันนี้ GitHub Hugging Face Model Huggingface Spaces Demo สอบถามข้อมูลที่เมล: looloohealth หรือโทร 02-028-7557 Looloo Health เป็นผู้นำด้าน AI Medical Technology ในไทย ผู้พัฒนา PresScribe แพลตฟอร์มสรุปบทสนทนาทางการแพทย์อัตโนมัติ สนับสนุนโรงพยาบาลกว่า 40 แห่งทั่วประเทศ และผ่านการใช้งานมากกว่า 30,000+ เคส