การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพมีศักยภาพที่จะเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการดูแลสุขภาพ และกำลังเปลี่ยนแปลงวงการแพทย์อย่างรวดเร็ว จึงต้องมีการจัดการความเสี่ยงและความท้าทายอย่างรอบคอบเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่ผู้ป่วยและระบบสาธารณสุข
ผลกระทบเชิงบวก
•เพิ่มประสิทธิภาพในการวินิจฉัยและรักษาโรค
AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้เร็วขึ้น เช่น การใช้ AI วิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์เพื่อตรวจหาความผิดปกติ
•ช่วยปรับปรุงพัฒนาการดูแลผู้ป่วย
AI ช่วยในการติดตามอาการผู้ป่วยแบบต่อเนื่อง วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ และแจ้งเตือนเมื่อพบความเสี่ยง ทำให้สามารถป้องกันภาวะแทรกซ้อนได้ทันท่วงที
•ลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์
AI สามารถทำงานซ้ำๆ เช่น การคัดกรองผู้ป่วยเบื้องต้น หรือการจัดการข้อมูล ช่วยให้แพทย์และพยาบาลมีเวลาดูแลผู้ป่วยมากขึ้น
กรณีศึกษาที่ใช้
AI ช่วยให้การดูแลสุขภาพ
● การคัดกรองโรคตาที่เกี่ยวข้องกับเบาหวานในสิงคโปร์
ระบบ AI ถูกนำมาใช้ในโปรแกรมคัดกรองสุขภาพระดับประเทศเพื่อตรวจหาโรคตาที่เกี่ยวข้องกับเบาหวาน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคัดกรองประชากรจำนวนมาก
● การระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงในการกลับเข้ารักษาซ้ำในโรงพยาบาล
ระบบ AI ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลและระบุผู้ที่มีความเสี่ยงสูงในการต้องกลับมารักษาซ้ำหลายครั้งในเดือนถัดไป
โดยเฉพาะในกลุ่มผู้สูงอายุที่มีโรคซับซ้อน
● การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
AI ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น X-ray และ MRI
เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วขึ้น
● การพัฒนายาและการรักษาแบบเฉพาะบุคคล
AI ช่วยเร่งกระบวนการค้นพบยาใหม่และปรับปรุงแผนการรักษาให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล
โดยใช้ข้อมูลทางพันธุกรรมในการปรับแต่งการรักษา
● การใช้
AI ในการดูแลสุขภาพจิต
มีการพัฒนาแชตบอตที่ขับเคลื่อนด้วย
AI เพื่อส่งเสริมการมีส่วนร่วมทางความคิดในผู้สูงอายุ ช่วยในการดูแลสุขภาพจิต
● การวิเคราะห์การสนทนาเกี่ยวกับสุขภาพจิตบน
Reddit
AI ถูกใช้ในการวิเคราะห์การสนทนาเกี่ยวกับสุขภาพจิตบนแพลตฟอร์ม Reddit
เพื่อเข้าใจประเด็นและความกังวลของผู้ใช้
ความท้าทายและความเสี่ยง
● ความปลอดภัยของข้อมูล
การใช้ AI ต้องอาศัยข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก จึงมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล จำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด
●ความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสของ AI
AI บางระบบทำงานแบบ "Black Box" ทำให้ยากต่อการอธิบายกระบวนการตัดสินใจ ซึ่งอาจส่งผลต่อความไว้วางใจของผู้ป่วยและบุคลากรทางการแพทย์
●ผลกระทบทางจริยธรรมและสังคม
การใช้ AI ในการตัดสินใจทางการแพทย์อาจนำไปสู่ประเด็นทางจริยธรรม เช่น ความรับผิดชอบเมื่อเกิดความผิดพลาด หรือการเลือกปฏิบัติโดยไม่ตั้งใจ
●การฝึกอบรมบุคลากร
จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมบุคลากรทางการแพทย์ให้เข้าใจและใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การพัฒนาและใช้งาน AI ในการดูแลสุขภาพจำเป็นต้องมีการกำกับดูแลที่เหมาะสม มีความโปร่งใส และคำนึงถึงผลกระทบต่อผู้ป่วยและสังคมโดยรวม นอกจากนี้ ควรมีการศึกษาวิจัยเพิ่มเติมเพื่อประเมินประสิทธิภาพและความปลอดภัยของ AI ในสถานการณ์จริง รวมถึงพัฒนาแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมสำหรับการใช้ AI ในวงการแพทย์ และยังมีความท้าทายด้านความน่าเชื่อถือ และประเด็นทางจริยธรรมที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ
แหล่งอ้างอิง :
- www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11047798/
- www.semanticscholar.org/paper/6adb36ac45423f57680abe9005ea4dd3b486a538
- www.semanticscholar.org/paper/95e4759d82456acb91fbed5b5946b19e9fe39549
- www.semanticscholar.org/paper/a154e2c1472bf523fb62bd8603889e2c2ba5bd12
- www.semanticscholar.org/paper/6020c9b72578b5be7e0f3aa530ecca47305e360c
- www.semanticscholar.org/paper/abfdafe6e218cf8cbf62cdf54db80fd9176c2d78
- www.semanticscholar.org/paper/ed4e68d4c0a0de51836093a8416a84578d640c41
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38976787/
- www.semanticscholar.org/paper/7cb0d1df4470b55f0c2bdcb2e340a8bbece014a4