Philips เปิด 7 ประโยชน์สุดล้ำ! เทคโนโลยี AI พลิกโฉมวงการเฮลธ์แคร์ไทยสู่ยุคดิจิทัล

ฟิลิปส์ (Philips) เจาะลึก 7 ประโยชน์ของการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในวงการเฮลธ์แคร์ ตั้งแต่การช่วยวินิจฉัยที่แม่นยำไปจนถึงการลดภาระบุคลากรทางการแพทย์ พลิกโฉมระบบสุขภาพเพื่อผลลัพธ์การรักษาที่ดีกว่าในยุคดิจิทัล…

Philips เปิด 7 ประโยชน์สุดล้ำ! เทคโนโลยี AI พลิกโฉมวงการเฮลธ์แคร์ไทยสู่ยุคดิจิทัล

ข้อมูลจากกระทรวงสาธารณสุขคาดการณ์ว่า ในปี พ.ศ.2569 ประเทศไทยจะมีจำนวนผู้ป่วยนอก (OPD) และผู้ป่วยใน (IPD) ที่เข้ารับบริการในโรงพยาบาลสังกัดสำนักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุขรวมกว่า 40 ล้านคน หรือเฉลี่ยประมาณ 2.9 ครั้งต่อคนต่อปี

ขณะเดียวกัน ข้อมูลจากแพทยสภาในปี พ.ศ.2567 ระบุว่า ประเทศไทยมีแพทย์ทั้งหมด 62,418 คน หรือคิดเป็นสัดส่วนแพทย์ 1 คนต่อผู้ป่วย 922 ราย ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงภาระงานที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของบุคลากรทางการแพทย์

ดังนั้นการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยในการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์จึงมีบทบาทสำคัญในการแบ่งเบาภาระงาน ยกระดับคุณภาพการรักษา และขยายการเข้าถึงบริการทางการแพทย์ให้ครอบคลุมยิ่งขึ้น ซึ่งถือเป็นแนวทางสำคัญในการพัฒนาระบบสาธารณสุขของประเทศไทย

หลาย ๆ คนคงเคยได้ยินถึง Artificial Intelligence หรือ เทคโนโลยี AI ซึ่งได้เข้ามาพลิกโฉมวงการเฮลธ์แคร์อย่างรวดเร็ว ด้วยการนำเสนอแนวทางใหม่ ๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย สนับสนุนการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ และยกระดับการดูแลรักษาผู้ป่วยให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

จนเกิดผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมจากการใช้งานจริง ตั้งแต่ช่วยกระบวนการตรวจวินิจฉัยด้านรังสีวิทยาที่รวดเร็วขึ้น ไปจนถึงการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก และการส่งเสริมการดูแลสุขภาพเชิงป้องกัน สะท้อนให้เห็นถึงบทบาทของ AI ที่ครอบคลุมทุกมิติของการดูแลผู้ป่วยในระบบสาธารณสุข

7 คุณประโยชน์ของเทคโนโลยี AI ช่วยสนับสนุนบุคลากรทางการแพทย์

ช่วยลดระยะเวลาทำงานด้านเอกสารให้กับบุคลากรทางการแพทย์

จากรายงาน Philips Future Health Index 2025 พบว่า ในปัจจุบันมากกว่า 1 ใน 3 ของบุคลากรทางการแพทย์ใช้เวลาดูแลผู้ป่วยน้อยลง แต่กลับต้องใช้เวลาไปกับงานเอกสารมากขึ้นเมื่อเทียบกับช่วง 5 ปีก่อนหน้านี้ ในขณะที่มีเพียง 20% เท่านั้นที่ได้ใช้เวลาอยู่กับผู้ป่วยเพิ่มขึ้น

ซึ่งส่งผลให้กลุ่มบุคลากรทางการแพทย์ที่ใช้เวลากับผู้ป่วยน้อยลงกว่าเมื่อ 5 ปีก่อน รู้สึกวิตกกังวล และมีภาวะเครียดเพิ่มขึ้น ดังนั้นการนำเทคโนโลยี AI มาช่วยจัดการงานด้านเอกสารที่ซ้ำซ้อน และใช้เวลานาน จะทำให้บุคลากรทางการแพทย์ได้กลับไปทุ่มเทเวลาในการดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างเต็มที่

ในรายงานยังระบุว่าบุคลากรทางการแพทย์คาดหวังจะได้รับประโยชน์จากการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อช่วยจัดการงานในด้านนี้มากที่สุด พร้อม ๆ กับการเพิ่มขีดความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลงานวิจัยทางคลินิก

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นวัตกรรมเพื่อช่วยจัดการงานด้านเอกสารเกิดขึ้นมากมาย ไม่ว่าจะเป็น เครื่องมือ Generative AI ที่สามารถถอดข้อความการซักถาม สรุปบันทึกอาการของผู้ป่วย รวมถึงการร่างรายงานและจดหมายส่งตัวผู้ป่วยแบบอัตโนมัติ

ซึ่งทั้งหมดนี้ช่วยลดขั้นตอนการกรอกข้อมูล และงานเอกสารของบุคคลากรทางการแพทย์ให้เหลือน้อยที่สุด จึงทำให้บุคลากรทางการแพทย์มีเวลาในการดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างเต็มที่

เพิ่มความรวดเร็วในการตรวจวินิจฉัย และการประมวลผลภาพทางรังสีวิทยา

ในปัจจุบันแผนกรังสีวิทยาต้องเผชิญกับความกดดันที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากจำนวนผู้ป่วยที่มากขึ้น ในขณะที่ยังต้องรักษามาตรฐานของภาพถ่ายด้านรังสี ด้วยเหตุนี้สถานพยาบาลหลายแห่งจึงเริ่มนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ปรับปรุงคุณภาพของภาพทางรังสีวิทยา

และช่วยลดภาระงานของรังสีแพทย์ ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ การใช้เครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือตรวจวินิจฉัยทางรังสีวิทยาที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งหากมีการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้จะได้ประโยชน์อย่างมาก โดยเฉพาะการปรับปรุงกระบวนการทำงาน และเพิ่มความคมชัดของภาพ

เทคโนโลยี AI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนในการตรวจด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) เริ่มตั้งแต่การจัดท่าผู้ป่วยซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญ เพราะหากมีความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจส่งผลให้ผู้ป่วยได้รับปริมาณรังสีสูงเกินความจำเป็น หรือทำให้ผลภาพไม่ชัดเจน

เทคโนโลยี AI–enabled camera technology สามารถช่วยระบุตำแหน่งทางกายวิภาคโดยอัตโนมัติ เพื่อให้การจัดวางตำแหน่งมีความแม่นยำ และเมื่อทำงานร่วมกับ AI–driven image reconstruction จะช่วยลดปริมาณการปล่อยรังสีให้น้อยลงช่วยเพิ่มความคมชัดของภาพ เพื่อเพิ่มความมั่นใจในการวินิจฉัย

เช่นเดียวกันกับการตรวจด้วยเครื่องตรวจวินิจฉัยด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) ที่มีผู้ป่วยเข้าใช้บริการเพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง การนำเทคโนโลยี AI–based image reconstruction เข้ามา จะทำให้ผู้ให้บริการทางสาธารณสุขสามารถรองรับการตรวจผู้ป่วยได้จำนวนมากขึ้นแต่ใช้เวลาน้อยลง

พร้อมให้ผลลัพธ์ของภาพที่คมชัด และมีความละเอียดสูง ซึ่งการตรวจที่รวดเร็วขึ้นควบคู่กับการสแกนที่แม่นยำตั้งแต่ครั้งแรก จะช่วยยกระดับประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ป่วย โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ป่วยที่มีความวิตกกังวล หรือกำลังเจ็บปวด

ช่วยยกระดับทักษะของบุคลากรทางการแพทย์ถึงแม้ยังขาดประสบการณ์

อีกหนึ่งข้อดีของเทคโนโลยี AI ตามรายงาน Future Health Index 2025 คือความสามารถในการช่วยให้บุคลากรที่ยังมีประสบการณ์ไม่มากนัก สามารถทำการตรวจวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำ ซึ่งนับเป็นปัจจัยสำคัญอย่างยิ่งท่ามกลางสภาวะขาดแคลนบุคลากรที่เชี่ยวชาญเฉพาะทางในปัจจุบัน โดยเฉพาะในพื้นที่ห่างไกล

ตัวอย่างเช่น เครื่องอัลตราซาวด์หัวใจเป็นเครื่องมือสำคัญในการตรวจวินิจฉัยโรคหัวใจ แต่อย่างไรก็ตามคุณภาพของภาพมักขึ้นอยู่กับทักษะ และประสบการณ์ของผู้ใช้งานเป็นหลัก นอกจากนี้การวัดค่าที่จำเป็นด้วยคลื่นเสียงสะท้อนความถี่สูง (Echocardiography) มักใช้เวลานาน

และมีความเสี่ยงที่จะเกิดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลจากผู้ใช้งานที่แตกต่างกัน หรือแม้แต่ความไม่สม่ำเสมอในการวัดค่าโดยคนเดียวกันในแต่ละครั้ง ดังนั้นการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ จึงช่วยลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อน และลดเวลาในการสแกนได้

ด้วยเทคโนโลยี AI–based automatic measurements ซึ่งจะช่วยให้การตรวจวินิจฉัยค่าการทำงานของหัวใจเป็นไปได้อย่างรวดเร็ว สม่ำเสมอและแม่นยำ โดยแพทย์ยังคงสามารถตรวจสอบ ยืนยัน หรือปรับแก้ไขผลการวัดค่าได้ตามต้องการ ถือเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

เพิ่มความแม่นยำในการตรวจวินิจฉัย และการตรวจพบโรคในระยะเริ่มต้น

นอกจากการเปลี่ยนงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ เป็นประจำให้เป็นระบบอัตโนมัติ และมีความรวดเร็วขึ้นแล้ว เทคโนโลยี AI ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกที่มีประสิทธิภาพ โดยสามารถวิเคราะห์ผลภาพด้านรังสีวิทยา ระบุรอยโรคที่ซับซ้อน และดึงข้อมูลเชิงลึกที่อาจถูกมองข้ามไป

มากไปกว่านั้นเทคโนโลยี AI ยังสนับสนุนการทำงานของรังสีแพทย์และบุคลากรทางการแพทย์ได้ด้วยการประมวลผล และจัดเก็บข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมหาศาลให้กลายเป็นข้อมูลที่นำไปใช้งานต่อได้จริง ทำให้แพทย์สามารถวินิจฉัยได้อย่างรวดเร็ว และแม่นยำยิ่งขึ้น ส่งผลต่อการรักษาของผู้ป่วยที่ดียิ่งขึ้น

ยกตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีวิเคราะห์ภาพทางรังสีวิทยาด้วย AI สามารถช่วยให้ตรวจพบมะเร็งเต้านมได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น และช่วยลดภาระงานในการอ่านผลคัดกรองของแพทย์อีกด้วย ในขณะเดียวกันเทคโนโลยี AI สำหรับการตรวจก้อนเนื้อขนาดเล็กหรือจุดในปอด ก็สามารถช่วยตรวจพบความผิดปกติในปอดได้เร็วขึ้นถึง 26%

และสามารถช่วยตรวจพบจุดที่ผิดปกติได้มากกว่าเดิมถึง 29% เมื่อเทียบกับการตรวจ และประมวลผลแบบเดิม ความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยีเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจพบโรคในระยะเริ่มต้น ซึ่งมีผลโดยตรงต่อผลลัพธ์ทางการรักษา

อย่างไรก็ตาม จากรายงาน Future Health Index 2025 ระบุว่าผู้ป่วยยอมรับการใช้เทคโนโลยี AI สำหรับงานด้านธุรการ เช่น การนัดหมายหรือการลงทะเบียนเข้าตรวจมากกว่าการวินิจฉัยโรค ดังนั้นเทคโนโลยี AI ถือเป็นเพียงเครื่องมือที่สนับสนุนการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์เท่านั้น แต่การวินิจฉัย และการนำข้อมูลไปใช้ในการดูแลรักษาผู้ป่วยยังคงเป็นการตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์เป็นหลัก

สนับสนุนการวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคล

เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยเสนอทางเลือกใหม่ในการดูแลรักษาผู้ป่วยแบบเฉพาะบุคคล ด้วยการดึงข้อมูลเชิงลึกจำนวนมากจากแหล่งข้อมูลสุขภาพที่หลากหลาย ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ ภาพตรวจด้านรังสีวินิจฉัย หรือข้อมูลสุขภาพที่ผู้ป่วยบันทึกด้วยตนเอง โดยอัลกอริทึมของ AI จะช่วยรวบรวม

และประมวลผลข้อมูลผู้ป่วยตั้งแต่ประวัติการรักษาจนถึงอาการในปัจจุบันของผู้ป่วยแต่ละราย ทำให้แพทย์เห็นภาพรวมของอาการผู้ป่วยได้อย่างครอบคลุม และข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ยังช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น และยังสามารถเลือกแนวทางการดูแลรักษาในแต่ละขั้นตอนให้เข้ากับผู้ป่วยแต่ละบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อีกหนึ่งความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วของการใช้เทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำให้ระบบ AI สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีนัยสำคัญทางคลินิกออกมาจากข้อมูลที่กระจัดกระจายจำนวนมาก เช่น บันทึกทางการแพทย์ หรือรายงานสรุปผลของผู้ป่วย

และเมื่อนำมาวิเคราะห์ร่วมกับประวัติสุขภาพของผู้ป่วย ข้อมูลเหล่านี้จะเผยให้เห็นรูปแบบของความผิดปกติหรือปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ทีมบุคลากรทางการแพทย์จึงสามารถระบุแนวทางการวินิจฉัย หรือทางเลือกในการรักษาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละบุคคลได้อย่างแม่นยำ

ยกระดับการดูแลรักษาเชิงพยากรณ์ และเชิงป้องกัน

อีกหนึ่งข้อดีที่สำคัญของเทคโนโลยี AI ต่อวงการเฮลท์แคร์ คือ สามารถช่วยให้เกิดการดูแลสุขภาพเชิงป้องกันได้ ในปัจจุบันที่อัตราการเกิดโรคไม่ติดต่อเรื้อรังเพิ่มสูงขึ้น ทำให้ค่าใช้จ่ายด้านสาธารณสุขเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง รัฐบาล และหน่วยงานด้านสาธารณสุขหลายแห่ง

จึงปรับเปลี่ยนกลยุทธ์จากการรักษาเชิงตั้งรับ (Reactive Care) ไปสู่โมเดลการดูแลรักษาเชิงรุก (Proactive Care) ด้วยการนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้ในสถานพยาบาล และผู้ให้บริการด้านสาธารณสุข ทำให้สามารถตรวจพบ และป้องกันโรคได้ตั้งแต่ในระยะเริ่มต้น ช่วยพัฒนาการดูแลรักษาผู้ป่วย

รวมถึงช่วยให้การบริหารจัดการทรัพยากร และบริการทางการแพทย์มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น จากรายงาน Future Health Index 2025 ระบุว่า 82% ของบุคลากรทางการแพทย์เชื่อว่าเทคโนโลยี AI และเครื่องมือวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) สามารถช่วยชีวิตผู้ป่วยได้จากการเข้ารับการรักษาอย่างรวดเร็ว

และกว่า 75% เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยลดอัตราการเข้ารักษาตัวในโรงพยาบาลได้ในอนาคต โดยแบบจำลองจากเทคโนโลยี AI สามารถระบุแนวโน้ม และปัจจัยเสี่ยงของผู้ป่วยจากชุดข้อมูลสุขภาพจำนวนมหาศาลได้ เพื่อแจ้งเตือนบุคลากรทางการแพทย์เกี่ยวกับภาวะแทรกซ้อนที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเข้าสู่ภาวะวิกฤต

การคาดการณ์ภาวะของผู้ป่วยได้ล่วงหน้า ช่วยให้สถานพยาบาลสามารถดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็ว และตรงจุด ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านสาธารณสุข และยกระดับคุณภาพการดูแลรักษาผู้ป่วยได้อีกด้วย

มีการนำเทคโนโลยีดังกล่าวเข้าไปใช้ในการดูแลรักษาโรคหัวใจแล้ว เนื่องจากบริการสาธารณสุขได้ขยายตัวจากแค่การดูแลรักษาภายในโรงพยาบาลไปสู่การดูแลรักษานอกโรงพยาบาล และการดูแลรักษาที่บ้านและชุมชน เทคโนโลยี AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากอุปกรณ์สวมใส่ทางการแพทย์

และอุปกรณ์สามาร์ทเฮลท์ต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น ฟีเจอร์ AI บนคลาวด์ (cloud–based AI) สามารถช่วยแปลผลคลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG) เพื่อตรวจหาภาวะหัวใจห้องบนสั่นพลิ้ว (AFib) หรือความผิดปกติของโรคหัวใจอื่นๆ ที่อาจตรวจไม่พบ การแจ้งเตือนความผิดปกติตั้งแต่เนิ่น ๆ ทำให้แพทย์สามารถดูแลรักษาผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดความเสี่ยงจากภาวะวิกฤต ส่งผลให้การรักษาประสบความสำเร็จมากขึ้น

สนับสนุนการดูแลตนเองแบบเฉพาะบุคคล

เทคโนโลยี AI ไม่เพียงแต่จะเข้ามาพลิกโฉมกระบวนการทำงานทางคลินิกเท่านั้น แต่ยังช่วยส่งเสริมการดูแลสุขภาพเชิงรุกให้กับผู้คน โดยการรวบรวม และประมวลผลข้อมูลเชิงลึก รวมถึงการเฝ้าติดตามโรค และช่วยให้ผู้ป่วยเข้าใจถึงปัจจัยเสี่ยงของโรคจากไลฟ์สไตล์ของตัวเอง

เช่น การนอนหลับ การรับประทาน และกิจกรรมทางกายประจำวันที่ส่งผลต่อสุขภาพโดยรวม ผู้ช่วยดูแลสุขภาพเสมือนจริง (Virtual Health Assistants) เป็นหนึ่งตัวอย่างของความเปลี่ยนแปลง ด้วยการผสานเทคโนโลยีอินเทอร์เฟซโต้ตอบเสมือนจริงเข้ากับโมเดล AI ขั้นสูง สามารถแจ้งเตือน แนะนำ

และให้การสนับสนุนด้านสุขภาพจิตแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งช่วยให้ผู้ป่วยสามารถปฏิบัติตามแผนการรักษาได้อย่างต่อเนื่อง และเมื่อนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาบูรณาการเข้ากับแผนการรักษา จึงกลายเป็นสะพานที่เชื่อมโยงการดูแลตัวเองของผู้ป่วยเข้ากับการดูแลรักษาโดยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งอาจจะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย และยกระดับผลลัพธ์ทางการดูแลรักษาให้ดียิ่งขึ้น

ส่วนขยาย

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th