บทบาทของAI กับการแพทย์และอุตสาหกรรมยานั้นมีมากขึ้นแบบก้าวกระโดด เนื่องจากปัจจุบันเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาเพื่อดูแลสุขภาพแบบครบวงจร หรือ Health Technology (Health Tech) นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายทั้งด้านการตรวจสุขภาพ การวิเคราะห์ วินิจฉัยการค้นคว้าวิจัยทางด้านยาและการแพทย์ แนวทางการนำเทคโนโลยี AI, Machine Learning มาพัฒนาในแวดวงการแพทย์และยารักษาโรคในปัจจุบันและในอนาคต
การวินิจฉัยโรค
การนำ Machine Learning, Deep Learning เข้ามามีบทบาทในการวินิจฉัยโรคทำให้สามารถวินิจฉัยโรค ได้อย่างแม่นยำมีประสิทธิภาพมากขึ้น รายงานการทดสอบแข่งขันการวินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนัง ระหว่าง AI กับผู้เชียวชาญเฉพาะทาง โดย AI สามารถวินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนังจากรูปภาพของผู้ป่วยโรคมะเร็งชนิดต่างๆและได้รับการฝึกฝนจากผู้เชี่ยวชาญจนมีความแม่นยำในการวินิจฉัยถึง95% ส่วนทางด้านผู้เชี่ยวชาญทำการวินิจฉัยในกรณีเดียวกันนี้แม่นยำเพียง 87% เป็นต้น
AI ผู้ช่วยหุ่นยนต์ศัลยกรรม
AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลของผู้ป่วยโดยนำข้อมูลและประสบการณ์ด้านการผ่าตัดที่เกิดขึ้นจริงในเคสต่างๆมาปรับปรุงพัฒนาเพื่อการผ่าตัดและที่สำคัญคือการใช้ AI หุ่นยนต์เป็นผู้ช่วยผ่าตัดนั้นนับว่าเป็นความเสียหายที่น้อยที่สุด บาดแผลที่เกิดจากการผ่าตัดจะมีขนาดเล็กกว่าการผ่าตัดโดยทีมศัลยแพทย์ ซึ่งจะทำให้การผ่าตัดมีความแม่นยำในการใช้เครื่องมือทางการแพทย์และลดระยะเวลาการพักรักษาตัวของผู้ป่วยได้มากขึ้น
การให้คำแนะนำและให้ความรู้แก่ผู้ป่วย
การมี Big Data Analytics, Chatbot เป็นการเพิ่มศักยภาพในการวางแผนการรักษา ดูแลและให้คำปรึกษาสำหรับผู้ป่วยให้เหมาะสมแต่ละคน โดยการใช้ Smart Phone เป็นเครื่องมือช่วยรวบรวมข้อมูลมาวิเคราะห์ เช่น ประวัติการรักษา การบริโภคอาหาร กิจกรรมประจำวัน เป็นต้นและให้ข้อมูลได้ถูกต้องและรวดเร็ว ยกตัวอย่างเช่น Virtual Nurse เป็นโปรแกรม AI เพื่อเพิ่มช่องทางสื่อสารระหว่างผู้ป่วยกับผู้ให้บริการ เฝ้าระวังอาการป่วย ให้คำปรึกษา ติดตามอาการ และแจ้งเตือนแบบ Realtime เป็นต้น
การผลิตยา
นักวิจัยจากคณะเภสัชศาสตร์จาก University of North Carolina at Chapel Hill Eshelman ได้พัฒนาโปรแกรม AI ที่สามารถสอนให้ออกแบบโมเลกุลยาชนิดใหม่ได้ ความก้าวหน้าดังกล่าวจะเป็นการช่วยให้การคิดค้นยาชนิดใหม่ๆได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เป็นต้น
Image Analysis
การทำ MRI, CT Scan, X-rays, Ultra Sound หรือการใช้อุปกรณ์ที่มีผลต่อผู้ป่วยโดยตรง นำมาวิเคราะห์อาการป่วย หรือมาหาสาเหตุของโรคต่างๆ ซึ่ง AI จะมีบทบาทในส่วนการทำงานด้านนี้ได้เป็นอย่างดีเนื่องจากการนำเอาข้อมูลต่างๆในอดีต ถ้ามีข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำและมากพอก็ทำให้ AI สามารถวิเคราะห์ได้ถูกต้องแม่นยำมากขึ้น รวมถึงการรักษาผู้ป่วยในพื้นที่ห่างไกล ในระบบ Telemedicine ผู้ป่วยสามารถถ่ายภาพโดยใช้ Smart Phone ในบริเวณที่ต้องการรักษาซึ่ง AI สามารถวิเคราะห์และให้คำแนะนำในการรักษาเบื้องต้นได้ เป็นต้น
งานเอกสารในโรงพยาบาล
การนำ AI มาใช้จัดการด้านธุรกรรมและเอกสาร เป็นการลดต้นทุนสำคัญอย่างหนึ่ง เช่นการจัดเก็บข้อมูลต่างๆโดยนำ AI มาเป็นผู้ช่วย จัดเก็บ จัดระเบียบข้อมูลของผู้ป่วย รวมถึงข้อมูลทางการแพทย์ที่จำเป็นต่อการรักษา เพื่อความสะดวกในการใช้งานและง่ายต่อทุกหน่วยงานในองค์กรเวลานำไปใช้ ข้อดีอีกอย่างของการนำ AI มาช่วยจัดการข้อมูลในระบบคือ สามารถ update อัติโนมัติเป็นแบบ Real Time สามารถนำไปใช้ได้ทันที ลดการผิดพลาดในการทำงานได้มากขึ้น เพิ่มเวลาให้ผู้รักษามีเวลาให้แก่ผู้ป่วยมากขึ้น เป็นต้น
ที่กล่าวมาเป็นเพียงส่วนเล็กๆในการนำ AI เข้ามาประยุกต์ใช้กับวงการยาและแพทย์เพื่อพัฒนาให้การรักษามีประสิทธิภาพมากขึ้น ถึงแม้ AI จะมีส่วนสำคัญในการรักษาผู้ป่วยแต่ที่สำคัญที่จะลืมไม่ได้คือความเชื่อถือ ความมั่นใจ และความเคารพที่ผู้ป่วยมีให้กับบุคลกรทางการแพทย์ ในปัจจุบันบุคลากรด้านการแพทย์ต้องปรับตัวและทำงานร่วมกับ AI โดยมี AI เป็นฝ่ายสนับสนุนเพื่อประสิทธิภาพในการรักษาที่ดียิ่งขึ้น
ประยุกต์ใช้งานหุ่นยนต์ และ AI กับการทำงานในชีวิตประจำวันได้อย่างไร?
ธุรกิจในกลุ่มด้านการดูแลรักษาผู้ป่วยแบบครบวงจรหรือ Health Tech กำลังมาแรงเนื่องจาก Trend การดูแลสุขภาพของประชาการโลกนั้นให้ความสนใจและหาสถานที่รักษาสุขภาพที่ดีมีประสิทธิภาพ รวดเร็ว ไม่แพง รวมถึง จากนโยบายของรัฐที่มีแผนผลักดันประเทศไทยให้เป็น Medical Hub Service ของ Asean ซึ่งสามารถนำไปแตกยอดความคิดได้อีกมากมายเช่นธุรกิจการท่องเที่ยวเชิงสุขภาพ เป็นต้น เห็นได้ว่าการให้บริการด้านธุรกิจการแพทย์กำลังเติบโตและทำเม็ดเงินมหาศาลเข้าสู่ประเทศ ดังนั้นการนำ AI Technology เข้ามาประยุกต์ใช้ในระบบจัดการต่างๆของอุตสาหกรรมยา การแพทย์และการรักษาจึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ทำให้ธุรกิจประสบความสำเร็จได้อย่างแน่นอน ตัวอย่าง กลุ่ม Start Up ด้านการแพทย์ และงานทดลองวิจัย ได้แก่
บทความต่อไปจะกล่าวถึง AI กับเครื่องนุ่งห่มและแฟชั่น โปรดติดตามตอนต่อไป
ที่มา : [3], [4], [6]