เมื่อ AI เข้ามาในโรงพยาบาล: สิ่งใดเปลี่ยนแปลงไปสำหรับแพทย์และผู้ป่วย

ในคอลัมน์ก่อนหน้า ผมสำรวจเรื่อง AI ทางการแพทย์จากมุมมองทางธุรกิจ โดยมุ่งเน้นโอกาสที่เทคโนโลยีนี้สร้างให้แก่บริษัทเทคโนโลยี แต่นอกเหนือจากศักยภาพด้านนวัตกรรมและตลาดใหม่แล้ว ยังมีคำถามที่สำคัญยิ่งกว่านั้นว่า เทคโนโลยีเหล่านี้จะส่งผลอย่างไรต่อแพทย์ที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวและผู้ป่วยที่ต้องพึ่งพาแพทย์เหล่านั้น ท้ายที่สุดแล้ว คุณค่าที่แท้จริงของนวัตกรรมทางการแพทย์อยู่ที่ความสามารถในการยกระดับคุณภาพและการเข้าถึงบริการดูแลรักษา และผมก็เริ่มเห็นความเปลี่ยนแปลงที่น่าทึ่งในวิธีการให้บริการดูแลรักษาแล้ว

การขาดแคลนบุคลากรกำลังเร่งให้ระบบดูแลสุขภาพใช้ระบบอัตโนมัติมากขึ้นอย่างไร

ผมรู้จักผู้ประกอบการคนหนึ่งซึ่งบริษัทให้บริการบุคลากรทางการแพทย์ชั่วคราวแก่โรงพยาบาล รวมถึงพยาบาลที่เข้ามาทำงานแทนเมื่อพนักงานประจำไม่สามารถปฏิบัติงานได้ คุณอาจคิดว่าธุรกิจเช่นนี้น่าจะเติบโตได้ดีท่ามกลางปัญหาขาดแคลนบุคลากรที่ยืดเยื้อ แต่เขาบอกว่า แม้แต่บริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการจัดหาบุคลากรทางการแพทย์ก็ยังประสบปัญหาในการหาคนที่มีคุณสมบัติเหมาะสมให้เพียงพอ

โรงพยาบาลเผชิญปัญหาขาดแคลนแพทย์และพยาบาลมานานหลายสิบปี การฝึกอบรมบุคลากรทางการแพทย์รุ่นใหม่ต้องใช้ทั้งเวลาและทรัพยากรจำนวนมาก การศึกษาด้านการแพทย์ โดยเฉพาะในสหรัฐอเมริกา อาจมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไป อีกทั้งการเรียนและการฝึกปฏิบัติทางคลินิกเป็นเวลาหลายปียังมาพร้อมกับแรงกดดันทั้งด้านการเงินและจิตใจ แม้ผ่านการฝึกอบรมแล้ว แพทย์ก็ยังต้องเผชิญกับความเครียดในระดับสูง ความรับผิดชอบมหาศาล และข้อจำกัดด้านเวลาที่มีอยู่ตลอด

ด้วยเหตุนี้ แพทย์จึงอาจมีเวลากับผู้ป่วยแต่ละคนเพียงไม่กี่นาทีในการทบทวนอาการ พิจารณาการวินิจฉัยที่เป็นไปได้ สั่งตรวจ และจัดทำเอกสารที่จำเป็น ภาระงานนี้เพิ่มความเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาด และทำให้มีเวลาสร้างปฏิสัมพันธ์กับผู้ป่วยอย่างมีความหมายน้อยลง อีกทั้งการจ้างบุคลากรเพิ่มเพียงอย่างเดียวก็ไม่น่าจะแก้ปัญหาได้

ด้วยเหตุนี้ ผมจึงเชื่อว่าการขาดแคลนบุคลากรที่ยืดเยื้อและภาระงานที่เพิ่มขึ้นจะเป็นแรงผลักดันสำคัญประการหนึ่งที่เร่งให้โรงพยาบาลนำ AI มาใช้

แพทย์จะมอบหมายงานใดให้ AI ช่วยได้บ้าง

หนึ่งในการใช้งานที่นำไปปฏิบัติได้จริงมากที่สุดคือระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งบันทึกบทสนทนาระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย สรุปการปรึกษา และช่วยจัดเตรียมเอกสารทางคลินิก แทนที่จะต้องเสียเวลาเขียนบันทึกด้วยตนเอง แพทย์จะได้รับร่างเอกสารเพื่อนำไปตรวจทานและแก้ไขตามความจำเป็น

ประโยชน์ของเครื่องมือเหล่านี้เริ่มเห็นได้ชัดแล้วในการปฏิบัติงานทางคลินิก งานศึกษาที่เผยแพร่ใน JAMA เมื่อเดือนเมษายน 2026 วิเคราะห์ข้อมูลจากบุคลากรทางการแพทย์มากกว่า 8,500 คนในศูนย์การแพทย์ 5 แห่งของสหรัฐฯ ในกลุ่มบุคลากรทางคลินิกที่นำเครื่องมือจัดทำเอกสารซึ่งขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ เวลาที่ใช้เขียนบันทึกทางคลินิกลดลงโดยเฉลี่ย 10% หรือคิดเป็นประมาณ 16 นาทีต่อช่วงเวลานัดตรวจผู้ป่วย 8 ชั่วโมง

อีกตัวอย่างหนึ่งคือการใช้ AI ช่วยวินิจฉัยแยกโรค ลองนึกภาพผู้ป่วยที่ไปพบแพทย์ด้วยอาการปวดท้องและรู้สึกเสียวซ่าที่ด้านซ้าย ระบบ AI สามารถวิเคราะห์อาการและเสนอหลายสาเหตุที่ควรตรวจสอบเพิ่มเติม ระบบไม่ได้วินิจฉัยขั้นสุดท้าย แต่ช่วยให้แพทย์จัดทำรายการความเป็นไปได้ ระบุคำถามสำหรับการติดตามอาการ และพิจารณาว่าจำเป็นต้องตรวจอะไรบ้าง ผมเคยพบเครื่องมือเช่นนี้ในการใช้งานจริงแล้ว และคาดว่าเครื่องมือเหล่านี้จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของการปรึกษาทางการแพทย์ตามปกติ แต่ก็ทำให้เกิดข้อกังวลที่สมเหตุสมผลเช่นกันว่า การพึ่งพาคำแนะนำที่ AI สร้างขึ้นอาจค่อย ๆ บั่นทอนความสามารถของแพทย์ในการใช้เหตุผลอย่างเป็นอิสระหรือไม่ เมื่อระบบให้คำตอบสำเร็จรูป การเชื่อข้อสรุปของระบบย่อมเป็นเรื่องน่าดึงดูดใจ โดยเฉพาะเมื่อแพทย์มีเวลาให้ผู้ป่วยแต่ละคนน้อยอยู่แล้ว

อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ยังมีอีกแง่มุมหนึ่ง ไม่ว่าแพทย์จะมีประสบการณ์มากเพียงใด ความรู้ของแพทย์ย่อมได้รับอิทธิพลจากผู้ป่วยที่เคยรักษา การฝึกอบรมที่ได้รับ และงานวิจัยที่มีเวลาศึกษา ขณะที่โมเดล AI อาจสามารถตรวจพบรูปแบบจากข้อมูลทางการแพทย์ปริมาณมหาศาลได้ ซึ่งรวมถึงกรณีที่แพทย์แต่ละคนอาจไม่เคยพบมาก่อน

AI ในฐานะผู้มีส่วนร่วมในการวิจัยทางการแพทย์

อีกประเด็นที่ควรศึกษาเพิ่มเติมคือกรณีทางคลินิกที่ซับซ้อน ซึ่งแม้แต่ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ก็ยังหาข้อสรุปร่วมกันได้ยาก ปัจจุบันมักนำกรณีเหล่านี้เข้าสู่การประชุมทบทวนกรณีทางการแพทย์ ซึ่งแพทย์จะร่วมกันพิจารณาผลตรวจ หารือเกี่ยวกับการวินิจฉัยที่เป็นไปได้ และตกลงขั้นตอนการรักษาถัดไป ผมไม่คิดว่า AI จะเข้ามาแทนที่การหารือเหล่านี้ แต่ก็นึกภาพได้ว่า AI อาจเข้ามามีส่วนร่วมเพิ่มเติม

แนวทางนี้อาจดำเนินการได้หลายรูปแบบ โมเดลหลายตัวอาจวิเคราะห์กรณีทางคลินิกเดียวกันอย่างเป็นอิสระจากกัน เพื่อให้แพทย์เปรียบเทียบผลการวิเคราะห์และระบุประเด็นที่เห็นตรงกันหรือไม่ตรงกัน อีกทางหนึ่งคือให้โมเดลตัวเดียวพิจารณากรณีนั้นหลายครั้งโดยใช้แนวทางการวิเคราะห์ที่แตกต่างกัน แล้วนำผลลัพธ์มารวบรวมเพื่อทบทวน

แน่นอนว่า การที่โมเดล AI เห็นพ้องกันไม่ได้หมายความว่าโมเดลเหล่านั้นจะได้ข้อสรุปที่ถูกต้องเสมอไป โมเดลอาจมีข้อจำกัดร่วมกัน อาศัยข้อมูลฝึกฝนที่คล้ายคลึงกัน และทำผิดพลาดแบบเดียวกันได้ ถึงอย่างนั้น มุมมองเพิ่มเติมเหล่านี้ก็อาจช่วยค้นพบความไม่สอดคล้อง ชี้ให้เห็นภาวะที่พบได้ยาก หรือเสนอความเป็นไปได้ที่แพทย์ไม่ได้พิจารณาไว้ตั้งแต่แรก

อย่างไรก็ตาม หาก AI จะมีส่วนช่วยในการอภิปรายดังกล่าวได้อย่างมีความหมาย ก็ต้องพิจารณามากกว่าผลการตรวจแต่ละรายการที่แยกจากกัน จากการทำงานของเราที่ Keymakr ฉันได้เห็นด้วยตนเองแล้วว่าบริบททางคลินิกที่ครอบคลุมกว้างขึ้นนี้มีความสำคัญเพียงใด ในโครงการถ่ายภาพอัลตราซาวนด์โครงการหนึ่ง เราทำงานกับภาพสแกนของผู้ป่วยรายเดิมที่บันทึกไว้คนละช่วงเวลา บางรายสแกนหลายครั้งในวันเดียว และกลับมาสแกนอีกครั้งในอีกหลายเดือนต่อมา ทีมงานทำเครื่องหมายระบุโครงสร้างทางกายวิภาคและจุดที่อาจมีความผิดปกติเพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ โดยคำนึงถึงความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นตลอดประวัติการตรวจของผู้ป่วยแต่ละรายด้วย

ความไม่สอดคล้องกันเพียงเล็กน้อยในเวชระเบียนแต่ละรายการอาจส่งผลต่อการตีความข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันตลอดทั้งชุดข้อมูล ประสบการณ์นี้ยิ่งทำให้เห็นว่าการพิจารณาประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วยอย่างรอบด้านมีความสำคัญเพียงใด ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นไม่แพ้กันสำหรับระบบ AI ที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกที่ซับซ้อน

ตรวจ MRI ได้โดยไม่ต้องใช้เครื่อง MRI

แต่การวินิจฉัยไม่ได้ขึ้นอยู่กับการตีความข้อมูลทางการแพทย์อย่างถูกต้องเพียงอย่างเดียว ยังต้องสามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นได้ตั้งแต่แรกด้วย หนึ่งในโครงการ AI ที่น่าสนใจที่สุดเท่าที่ฉันเคยพบในงานที่ Scryon แนะนำ มุ่งแก้ปัญหานี้โดยตรง ทีมนักพัฒนาค้นพบวิธีใช้ภาพซีทีสแกนและภาพเอกซเรย์หลายภาพที่ถ่ายจากมุมเฉพาะ เพื่อสร้างภาพที่มีลักษณะคล้ายภาพ MRI ด้วยปัญญาประดิษฐ์ แนวคิดนี้เกิดจากปัญหาในทางปฏิบัติอย่างยิ่ง นั่นคือเครื่อง MRI มีราคาแพง และผู้ป่วยบางรายต้องรอหลายเดือนกว่าจะได้ตรวจ ขณะที่เครื่องเอกซเรย์และเครื่องซีทีสแกนมีให้บริการแพร่หลายกว่ามาก

ขณะนี้เทคโนโลยีมุ่งเน้นไปที่ข้อเข่า แม้นักพัฒนากำลังพิจารณาขยายการใช้งานไปยังข้อต่อส่วนอื่น ๆ ด้วย ทีมงานระบุว่าภาพที่สร้างขึ้นมีจุดประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเทียบเคียงได้กับภาพ MRI แม้เทคนิคการสร้างภาพจะอาศัยหลักการทางฟิสิกส์ที่แตกต่างกัน

แทนที่จะพัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์ราคาแพงขึ้นมาอีกชิ้น ทีมงานเลือกใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพที่มีอยู่แล้ว และเพิ่มขีดความสามารถให้ทำสิ่งต่าง ๆ ได้มากขึ้นด้วยการสร้างภาพขึ้นใหม่โดยอาศัย AI

ห้องผ่าตัดไร้พรมแดน

ฉันคาดว่าในช่วงทศวรรษหน้า AI จะมีบทบาทในกระบวนการทางการแพทย์อย่างน้อยครึ่งหนึ่ง ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง โดยครอบคลุมการใช้งานหลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์และการช่วยวินิจฉัย ไปจนถึงการให้คำแนะนำด้วย AI แบบเรียลไทม์ระหว่างการผ่าตัด

ในระยะยาว เทคโนโลยีเหล่านี้ยังอาจช่วยก้าวข้ามอุปสรรคด้านการเงิน องค์กร และแม้แต่ภูมิศาสตร์ที่ขวางกั้นการเข้าถึงบริการสุขภาพ ลองนึกภาพศัลยแพทย์ฝีมือดีในสหรัฐอเมริกาช่วยผ่าตัดเด็กคนหนึ่งในอินเดีย หรือผู้เชี่ยวชาญในอินเดียช่วยรักษาผู้ป่วยในแคนาดา โดยไม่ต้องอยู่ในห้องผ่าตัดด้วยตนเอง ความก้าวหน้าด้านหุ่นยนต์ ระบบควบคุมระยะไกล และระบบช่วยผ่าตัดที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจทำให้สถานการณ์เช่นนี้เกิดขึ้นได้

เราเริ่มเห็นก้าวแรก ๆ ในทิศทางนี้แล้ว ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์ม Proximie ช่วยให้ศัลยแพทย์เชื่อมต่อกับห้องผ่าตัดจากระยะไกล สังเกตการผ่าตัดได้แบบเรียลไทม์ และทำงานร่วมกับทีมแพทย์ที่อยู่หน้างานได้ ระบบรองรับวิดีโอถ่ายทอดสด การสื่อสารด้วยเสียง และการใส่คำอธิบายประกอบบนภาพ อีกทั้งยังใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลขั้นตอนการผ่าตัดด้วย ทั้งนี้ไม่ได้หมายความว่าศัลยแพทย์จะผ่าตัดทุกชนิดจากระยะไกลได้แล้ว แต่ระบบช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญแบ่งปันความรู้และให้คำแนะนำได้โดยไม่ต้องอยู่ในห้องผ่าตัดเดียวกัน

ฉันเชื่อว่าการยกระดับการเข้าถึงบริการสุขภาพควรเป็นหนึ่งในเป้าหมายหลักของ AI ทางการแพทย์ สิ่งสำคัญคือเทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยลดเวลารอการตรวจวินิจฉัย บรรเทาภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ และเพิ่มเวลาให้แพทย์ได้ดูแลผู้ป่วยมากขึ้นหรือไม่ ท้ายที่สุด ฉันจะวัดความสำเร็จของ AI ทางการแพทย์จากจำนวนผู้คนที่ได้รับการดูแลทางการแพทย์ที่มีคุณภาพสูงและทันท่วงทีเพิ่มขึ้นเพราะเทคโนโลยีนี้