ปลดล็อก AI 'สาธารณสุขไทย' โจทย์ใหญ่ต้องรื้อ 'ไซโลข้อมูล'

การนำ AI เข้าสู่ระบบสาธารณสุขไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ต้องเริ่มจากการทำให้ข้อมูลจากระบบต่าง ๆ เชื่อมโยงและนำไปใช้งานได้จริง

ลูเซียโน บรุสเตีย กรรมการผู้จัดการประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก บริษัท อินเตอร์ซิสเต็มส์ (InterSystems) กล่าวว่า การเชื่อมโยงข้อมูล (Interoperability) ข้อมูลสุขภาพที่เชื่อถือได้ และการใช้ AI แก้โจทย์จริง เป็นปัจจัยสำคัญต่อการพัฒนาระบบสาธารณสุขและโรงพยาบาลอัจฉริยะ

สำหรับ 3 ปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านระบบสุขภาพ ได้แก่ การสร้างรากฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ การเชื่อมโยงและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบ และการประยุกต์ใช้ AI เพื่อแก้โจทย์จริงในภาคสาธารณสุข

'ข้อมูลที่เชื่อถือได้' คือรากฐานของ AI สุขภาพ

ผู้ให้บริการด้านสุขภาพและโรงพยาบาลมีข้อมูลจำนวนมากจากหลายระบบ เมื่อข้อมูลเหล่านี้ยังถูกจัดเก็บแยกจากกัน องค์กรด้านสุขภาพอาจไม่สามารถมองเห็นภาพรวมของผู้ป่วยและการดำเนินงานได้ครบถ้วน รวมถึงมีข้อจำกัดในการประสานการดูแลผู้ป่วยระหว่างหน่วยงาน

การเชื่อมโยงและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบจึงมีบทบาทในการทำให้ข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถเชื่อมต่อกันได้อย่างปลอดภัย เข้าถึงและนำไปใช้งานได้ง่ายขึ้น รวมถึงสร้างพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้ AI เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก การประสานการดูแลผู้ป่วย และการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวม

ลูเซียโน มองว่า การเชื่อมโยงและแลกเปลี่ยนข้อมูลช่วยให้องค์กรสุขภาพในเอเชียแปซิฟิกขยับจากการทำข้อมูลให้เป็นดิจิทัล ไปสู่ระบบการดูแลสุขภาพที่เชื่อมโยงและชาญฉลาดมากขึ้น

สำหรับประเทศไทย ได้เห็นว่ามีระบบนิเวศด้านบริการสุขภาพที่แข็งแกร่ง และให้ความสำคัญกับสุขภาพดิจิทัลและนวัตกรรมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยโอกาสสำคัญคือการเชื่อมโยงข้อมูลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสร้างรากฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ เพื่อรองรับการขยายการใช้ AI ในระบบสุขภาพ เปลี่ยนข้อมูลเป็นองค์ความรู้ที่นำไปใช้ได้จริง และยกระดับประสบการณ์ของผู้ป่วยและบุคลากรทางการแพทย์

เปลี่ยนศักยภาพ AI สู่การใช้งานจริง

อินเตอร์ซิสเต็มส์ระบุว่า การนำ AI มาใช้ในระบบสาธารณสุขควรมุ่งตอบโจทย์ทั้งด้านการรักษาพยาบาลและการดำเนินงาน ตั้งแต่ช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์เข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้รวดเร็วขึ้น ลดภาระงานเอกสารและงานธุรการ ไปจนถึงการปรับปรุงกระบวนการทำงาน

ลูเซียโน กล่าวว่า การพูดถึง AI ในวงการสาธารณสุขจำเป็นต้องขยับจากคำถามว่า AI ทำอะไรได้ในทางทฤษฎี ไปสู่การพิจารณาว่า AI สามารถสร้างคุณค่าได้จริงในจุดใด โดยการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยข้อมูลที่ถูกต้อง เชื่อถือได้ และมีบริบทที่เหมาะสม

แนวทางดังกล่าวเป็นที่มาของการให้ความสำคัญกับ Practical AI หรือ AI ที่นำไปใช้ได้จริง เพื่อสนับสนุนบุคลากรทางการแพทย์ ยกระดับกระบวนการทำงาน และช่วยให้องค์กรใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ได้มากขึ้น

โดยโรงพยาบาลอัจฉริยะต้องพึ่งพาระบบด้านการรักษาพยาบาลและระบบปฏิบัติการหลายประเภท การเชื่อมโยงและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบจึงช่วยให้ข้อมูลไหลเวียนระหว่างระบบต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และทำให้องค์กรใช้ประโยชน์จากการลงทุนด้านเทคโนโลยีที่มีอยู่เดิมได้เต็มศักยภาพ

โรงพยาบาลอัจฉริยะไม่สามารถดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากข้อมูลสำคัญยังแยกอยู่ในระบบต่างๆ การนำข้อมูลมาเชื่อมโยงบนรากฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ จะช่วยให้องค์กรด้านสุขภาพสร้างสภาพแวดล้อมที่พร้อมรองรับการวิเคราะห์ข้อมูล AI และบริการดิจิทัลรูปแบบใหม่ในระดับที่สามารถขยายการใช้งานได้จริง

เชื่อมผู้ป่วยกับระบบสุขภาพ

สำหรับประโยชน์ที่ผู้บริโภคและผู้ป่วยจะได้รับจาก AI ลูเซียโนมองว่า AI มีโอกาสสร้างผลกระทบเชิงบวก โดยเฉพาะการทำให้ผู้ป่วยสามารถเข้าใจข้อมูลสุขภาพของตัวเองได้ง่ายขึ้น

นอกจากนี้ AI เข้ามามีบทบาทในระดับผู้บริโภคแล้ว เนื่องจากสุขภาพเป็นหนึ่งในหัวข้อสำคัญที่ผู้คนใช้พูดคุยกับเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT หรือ Claude

อีกประเด็นคือการลดเวลาที่บุคลากรทางการแพทย์ต้องใช้ในการค้นหาประวัติผู้ป่วย โดยลูเซียโนยกตัวอย่างว่า หากการพบแพทย์ในโรงพยาบาลรัฐใช้เวลาประมาณ 5-15 นาที และแพทย์ต้องใช้เวลาส่วนหนึ่งในการคีย์ข้อมูลหรือค้นประวัติ หาก AI สามารถตอบได้ว่าเหตุใดผู้ป่วยจึงมาพบแพทย์ในครั้งนั้น และมีโรคเรื้อรังหรือประวัติสำคัญอะไร ก็จะช่วยให้เวลาที่มีอยู่ถูกใช้ไปกับการแก้ปัญหาสุขภาพของผู้ป่วยมากขึ้น แทนการค้นข้อมูลย้อนหลัง

การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น การแก้ปัญหาไม่ควรเป็นการเพิ่มภาระให้แพทย์ทำงานหนักขึ้น เพราะบุคลากรทางการแพทย์มีภาระสูงอยู่แล้ว แต่ควรเป็นการปรับกระบวนการทำงาน และนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วย

ไม่จำเป็นต้องเพิ่มต้นทุน หากใช้ถูกจุด

ในประเด็นค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพและคำถามว่า AI จะทำให้ประชาชนมีภาระค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นหรือไม่ ลูเซียโนระบุว่า ความต้องการบริการสุขภาพมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นตามการเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ ขณะที่ค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพมีแนวโน้มสูงกว่าดัชนีราคาผู้บริโภค (CPI) และต้นทุนของการรอคอยก็ไม่ใช่ศูนย์

เขามองว่าโจทย์จึงไม่ควรพิจารณาเพียงว่าประชาชนต้องจ่ายเงินเพิ่มขึ้นหรือไม่ แต่ควรพิจารณาถึงคุณภาพและรูปแบบการให้บริการด้วย โดยประเทศไทยเป็นจุดหมายด้าน Medical Travel มาหลายปี มีโครงสร้างพื้นฐาน เทคโนโลยี และคุณภาพด้านบริการสุขภาพอยู่แล้ว และสิ่งที่ต้องดำเนินการต่อคือการเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อให้ประชาชนสามารถเข้าถึงคุณภาพของบริการได้เช่นเดียวกัน

AI บางกรณีอาจเพิ่มต้นทุนโดยไม่ได้สร้างความคุ้มค่า แต่หากเลือกใช้ในจุดที่เหมาะสม ก็มีโอกาสช่วยลดต้นทุนในท้ายที่สุด