Medical AI ขับเคลื่อนการแพทย์แห่งอนาคต ยกระดับระบบสาธารณสุขไทย
ระบบสาธารณสุขไทยก้าวสู่ยุค AI เปิดตัว Medical AI Data Platform รวมภาพถ่ายกว่า 2.2 ล้านภาพ สร้างเครื่องมือให้แพทย์-นักวิจัยพัฒนาโมเดล AI เอง ลดพึ่งพาต่างชาติ
ประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของการใช้ “ปัญญาประดิษฐ์” (Artificial Intelligence หรือ AI) ในระบบสาธารณสุขอย่างเต็มรูปแบบ ด้วยการเปิดตัว “แพลตฟอร์มข้อมูลกลางทางการแพทย์ (Medical AI Data Platform)” ซึ่งถือเป็นกลไกสำคัญในการสร้างระบบนิเวศของนวัตกรรม AI ทางการแพทย์ ที่จะยกระดับบริการสาธารณสุขให้มีประสิทธิภาพ ลดความเหลื่อมล้ำ และสร้างโอกาสในการพัฒนาเศรษฐกิจสุขภาพของประเทศ
สวทช. ปั้นเครื่องมือ “ให้คนไทยใช้ AI ได้จริง”
ศ.ดร.ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการ สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) กล่าวว่า AI จะฉลาดและมีประสิทธิภาพได้ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับตรรกะและ วิธีการสอน ให้ AI เรียนรู้และมองเห็นสิ่งที่สำคัญในข้อมูลนั้น เฉกเช่นเดียวกับที่แพทย์ผู้เชี่ยวชาญใช้ประสบการณ์ในการวินิจฉัยโรค
ภายใต้วิสัยทัศน์นี้ สวทช. โดย เนคเทค จึงได้จับมือกับพันธมิตรสำคัญ ทั้งกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล และภาคีเครือข่าย Medical AI Consortium ริเริ่มและพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลกลางทางการแพทย์ขึ้น ปัจจุบันรวมภาพถ่ายทางการแพทย์แล้วกว่า 2.2 ล้านภาพ ครอบคลุม 8 กลุ่มโรคสำคัญ เช่น โรคทรวงอก มะเร็งเต้านม โรคตา โรคช่องท้อง โรคผิวหนัง โรคหลอดเลือดสมอง และโรคกระดูกพรุน เป็นต้น
"หัวใจสำคัญที่ สวทช. มุ่งมั่นพัฒนา ไม่ใช่เพียงแค่การสร้างคลังข้อมูล แต่คือการสร้างเครื่องมือที่จะปลดล็อกให้นักวิจัยและบุคลากรทางการแพทย์ไทยสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ทางการแพทย์ได้ด้วยตนเอง ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีราคาสูงจากต่างประเทศ"
สวทช. โดย เนคเทค ได้พัฒนาเครื่องมือสำคัญ ได้แก่ “RadiiView” ซอฟต์แวร์และคลาวด์แอปพลิเคชันสำหรับกำกับข้อมูล (Annotation) หรือการระบุลักษณะสำคัญบนภาพทางการแพทย์ได้อย่างแม่นยำ เพื่อสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับสอน AI “NomadML” แพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักวิจัยพัฒนาโมเดล AI ได้ง่ายขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดโปรแกรมที่ซับซ้อน และสามารถเชื่อมต่อกับ LANTA Supercomputer เพื่อใช้พลังการประมวลผลสมรรถนะสูงของ สวทช. ในการเร่งกระบวนการพัฒนาและฝึกสอนโมเดล AI ให้รวดเร็วยิ่งขึ้น
“ยุทธศาสตร์ของไทยไม่ใช่การแข่งขันพัฒนา AI แต่คือการนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างชาญฉลาดในบริบทที่ไทยมีจุดแข็ง ซึ่งก็คือ ข้อมูลทางการแพทย์ และความรู้ความเชี่ยวชาญของบุคลากร การมีแพลตฟอร์มกลางที่ทำให้ข้อมูลจากโรงพยาบาลต่าง ๆ มาแชร์และเรียนรู้ร่วมกันจะทำให้ AI ที่พัฒนาขึ้นมีความสามารถสูง”
ศ.ดร.ชูกิจ กล่าวทิ้งท้ายว่าศักยภาพของ AI ทางการแพทย์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การวิเคราะห์ภาพถ่ายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพในองค์รวม เพื่อสร้างแบบจำลองดิจิทัลเสมือนของตัวบุคคล (Digital Twin) ที่สามารถให้คำแนะนำด้านสุขภาพเฉพาะบุคคลได้อย่างแม่นยำ ซึ่ง Medical AI Data Platform นี้จะเป็นฐานข้อมูลสำคัญสำหรับการพัฒนาต่อยอดในอนาคต”
จุดเปลี่ยนสำคัญของข้อมูลสุขภาพ
ศ.นพ.ปิยะมิตร ศรีธรา อธิการบดีมหาวิทยาลัยมหิดล ระบุว่า หัวใจของ AI การแพทย์อยู่ที่ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) แม้ไทยอาจตามหลังด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ แต่ศักยภาพด้านข้อมูลกลับแข็งแกร่ง หากสามารถจัดระเบียบและเชื่อมโยงข้อมูลได้ดี จะสร้างโอกาสมหาศาล ตัวอย่างเช่น Inspectra CXR - AI วิเคราะห์ภาพเอ็กซเรย์ทรวงอก ที่พัฒนาโดย Perceptra ร่วมกับศิริราชฯ ปัจจุบันถูกนำไปใช้ในโรงพยาบาลกว่า 90 แห่งทั่วประเทศ
การใช้เทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) ยังช่วยให้ AI เข้าใจข้อมูลเฉพาะของไทย เช่น ข้อมูลจาก 3 กองทุนสุขภาพหลัก และโครงการ Genomics Thailand ซึ่งเป็นฐานข้อมูลจีโนมิกส์ขนาดใหญ่ของประเทศ
AI ช่วยคัดกรอง-ลดภาระแพทย์-เพิ่มโอกาสการเข้าถึง
ผศ.นพ.ธนินทร์ เวชชาภินันท์ รองอธิบดีกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข กล่าวว่า การใช้ AI ช่วยคัดกรองเบาหวานขึ้นจอประสาทตา ถือเป็นกรณีศึกษาสำคัญ ความไวในการตรวจของ AI สูงถึง 97% เมื่อเทียบกับ 74% จากแพทย์ และมีความแม่นยำถึง 96% ซึ่งช่วยลดภาระของจักษุแพทย์ที่กระจุกตัวอยู่ในเมืองใหญ่ และเพิ่มโอกาสการเข้าถึงการรักษาของผู้ป่วยในต่างจังหวัด
Medical AI คือ S-Curve ใหม่
ศ.ดร.สมปอง คล้ายหนองสรวง ผู้อำนวยการ ผู้อำนวยการสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว). กล่าวว่า Medical AI สอดคล้องกับโมเดล BCG ของประเทศ และมีศักยภาพในการเป็น S-Curve ใหม่ทางเศรษฐกิจ โดยเฉพาะในด้านการผลิตเครื่องมือแพทย์เพื่อลดการนำเข้า และการผลักดันให้การใช้ AI เบื้องต้นใน 10 กลุ่มโรคสามารถเบิกจ่ายค่ารักษาได้ในอนาคต ซึ่งจะเปลี่ยนบทบาทของระบบสาธารณสุขจาก “ภาระงบประมาณ” ไปสู่ “เครื่องจักรเศรษฐกิจ”
กองทุน ยกระดับศักยภาพและขับเคลื่อนระบบวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (ววน.) ถูกขนานนามว่าเป็น “กองทุนที่ 4” นอกเหนือจากกองทุนสุขภาพหลัก โดยจะมีบทบาทสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐาน บุคลากร และนวัตกรรมใหม่ ๆ ใน Medical AI
บพค. เสริม Ecosystem เชิงลึก
ดร.ณิรวัฒน์ ธรรมจักร์ ผู้อำนวยการ หน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคน และทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษา การวิจัยและการสร้างนวัตกรรม บพค. กล่าวถึงการสนับสนุนกว่า 90 ล้านบาทเพื่อสร้างต้นแบบ AI Model พร้อมกรอบธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) เพื่อสร้างความมั่นใจและมาตรฐานการใช้งานที่ปลอดภัย เน้นการพัฒนาแบบมี “Milestone” และความร่วมมือในวงกว้างเพื่อผลักดันแพลตฟอร์มนี้ให้ใช้ได้จริงในเชิงปฏิบัติ