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 ประสิทธิภาพของ AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับตรรกะและวิธีการสอนให้ AI เรียนรู้และมองเห็นสิ่งที่สำคัญในข้อมูลนั้น เช่นเดียวกับที่แพทย์ผู้เชี่ยวชาญใช้ประสบการณ์ในการวินิจฉัยโรค การฝึกฝน AI ด้วยข้อมูลคุณภาพสูงจึงเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาระบบวินิจฉัยทางการแพทย์ที่แม่นยำ
ภายใต้วิสัยทัศน์นี้ สวทช. โดย เนคเทค จึงได้จับมือกับพันธมิตรสำคัญทั้งกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล และภาคีเครือข่าย Medical AI Consortium ริเริ่มและพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลกลางทางการแพทย์ขึ้น ปัจจุบันรวบรวมภาพถ่ายทางการแพทย์ได้มากกว่า 2.2 ล้านภาพ ครอบคลุม 8 กลุ่มโรคสำคัญ เช่น โรคทรวงอก มะเร็งเต้านม โรคตา โรคช่องท้อง โรคผิวหนัง โรคหลอดเลือดสมอง และโรคกระดูกพรุน เป็นต้น
“หัวใจสำคัญที่ สวทช. มุ่งมั่นพัฒนา ไม่ใช่เพียงแค่การสร้างคลังข้อมูล แต่คือการสร้างเครื่องมือที่จะปลดล็อกให้นักวิจัยและบุคลากรทางการแพทย์ไทยสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ทางการแพทย์ได้ด้วยตนเอง ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีราคาสูงจากต่างประเทศ” ศ.ดร.ชูกิจ กล่าว
เครื่องมือสำคัญในการพัฒนา Medical AI ของไทย
สวทช. โดย เนคเทค ได้พัฒนาเครื่องมือสำคัญหลายตัวเพื่อส่งเสริมการพัฒนา Medical AI ในประเทศ ได้แก่ “RadiiView” ซอฟต์แวร์และคลาวด์แอปพลิเคชันสำหรับกำกับข้อมูล (Annotation) หรือการระบุลักษณะสำคัญบนภาพทางการแพทย์ได้อย่างแม่นยำ เพื่อสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับสอน AI
อีกหนึ่งเครื่องมือสำคัญคือ “NomadML” แพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักวิจัยพัฒนาโมเดล AI ได้ง่ายขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดโปรแกรมที่ซับซ้อน และสามารถเชื่อมต่อกับ LANTA Supercomputer เพื่อใช้พลังการประมวลผลสมรรถนะสูงของ สวทช. ในการเร่งกระบวนการพัฒนาและฝึกสอนโมเดล AI ให้รวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้นักวิจัยไทยสามารถพัฒนาโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องลงทุนซื้อฮาร์ดแวร์ราคาแพง
“ยุทธศาสตร์ของไทยไม่ใช่การแข่งขันพัฒนา AI แต่คือการนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างชาญฉลาดในบริบทที่ไทยมีจุดแข็ง ซึ่งก็คือ ข้อมูลทางการแพทย์ และความรู้ความเชี่ยวชาญของบุคลากร การมีแพลตฟอร์มกลางที่ทำให้ข้อมูลจากโรงพยาบาลต่าง ๆ มาแชร์และเรียนรู้ร่วมกันจะทำให้ AI ที่พัฒนาขึ้นมีความสามารถสูง” ศ.ดร.ชูกิจ เน้นย้ำ
ศักยภาพของ Medical AI ไม่หยุดแค่การวินิจฉัยภาพ
ศ.ดร.ชูกิจ กล่าวทิ้งท้ายว่า ศักยภาพของ AI ทางการแพทย์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การวิเคราะห์ภาพถ่ายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพในองค์รวม เพื่อสร้างแบบจำลองดิจิทัลเสมือนของตัวบุคคล (Digital Twin) ที่สามารถให้คำแนะนำด้านสุขภาพเฉพาะบุคคลได้อย่างแม่นยำ ซึ่ง Medical AI Data Platform นี้จะเป็นฐานข้อมูลสำคัญสำหรับการพัฒนาต่อยอดในอนาคต
ในระยะยาว เทคโนโลยี Digital Twin จะช่วยให้แพทย์สามารถจำลองผลของการรักษาที่แตกต่างกันบนแบบจำลองของผู้ป่วยก่อนที่จะตัดสินใจเลือกแนวทางการรักษาที่เหมาะสมที่สุด ลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาสในการรักษาที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ยังสามารถนำไปสู่การพัฒนาระบบเฝ้าระวังสุขภาพเชิงรุกที่สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงในการเกิดโรคล่วงหน้าได้อีกด้วย
จุดเปลี่ยนสำคัญของข้อมูลสุขภาพไทย
ศ.นพ.ปิยะมิตร ศรีธรา อธิการบดีมหาวิทยาลัยมหิดล ระบุว่า หัวใจของ AI การแพทย์อยู่ที่ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) แม้ไทยอาจตามหลังด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ แต่ศักยภาพด้านข้อมูลกลับแข็งแกร่ง หากสามารถจัดระเบียบและเชื่อมโยงข้อมูลได้ดี จะสร้างโอกาสมหาศาล
“ประเทศไทยมีจุดแข็งเรื่องระบบสาธารณสุขที่มีการรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในโรงพยาบาลขนาดใหญ่ ซึ่งหากนำมาจัดระเบียบและเชื่อมโยงกันอย่างเป็นระบบ จะกลายเป็นคลังข้อมูลที่มีค่ามหาศาลสำหรับการพัฒนา AI” ศ.นพ.ปิยะมิตร กล่าว
ตัวอย่างความสำเร็จที่เห็นได้ชัดคือ Inspectra CXR – AI วิเคราะห์ภาพเอ็กซเรย์ทรวงอก ที่พัฒนาโดย Perceptra ร่วมกับคณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล ปัจจุบันถูกนำไปใช้ในโรงพยาบาลกว่า 90 แห่งทั่วประเทศ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการนำ AI ไปใช้งานจริงในวงกว้าง
การใช้เทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) ยังช่วยให้ AI เข้าใจข้อมูลเฉพาะของไทย เช่น ข้อมูลจาก 3 กองทุนสุขภาพหลัก และโครงการ Genomics Thailand ซึ่งเป็นฐานข้อมูลจีโนมิกส์ขนาดใหญ่ของประเทศ ทำให้สามารถพัฒนา AI ที่เข้าใจบริบทด้านสุขภาพของคนไทยได้อย่างลึกซึ้ง และช่วยในการวางแผนนโยบายสาธารณสุขที่ตรงกับความต้องการของประชาชนมากยิ่งขึ้น
AI ช่วยคัดกรอง-ลดภาระแพทย์-เพิ่มโอกาสการเข้าถึง
ผศ.นพ.ธนินทร์ เวชชาภินันท์ รองอธิบดีกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข กล่าวว่า การใช้ AI ช่วยคัดกรองเบาหวานขึ้นจอประสาทตา ถือเป็นกรณีศึกษาสำคัญที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการยกระดับการให้บริการทางการแพทย์ “ความไวในการตรวจของ AI สูงถึง 97% เมื่อเทียบกับ 74% จากแพทย์ และมีความแม่นยำถึง 96% ซึ่งช่วยลดภาระของจักษุแพทย์ที่กระจุกตัวอยู่ในเมืองใหญ่ และเพิ่มโอกาสการเข้าถึงการรักษาของผู้ป่วยในพื้นที่ห่างไกล”
นอกจากนี้ การนำ AI มาช่วยในการคัดกรองเบื้องต้นยังช่วยให้แพทย์สามารถใช้เวลาและทรัพยากรกับผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงได้มากขึ้น เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของระบบสาธารณสุขโดยรวม โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีข้อจำกัดด้านบุคลากรทางการแพทย์
“เราไม่ได้มองว่า AI จะมาแทนที่แพทย์ แต่ AI จะเป็นผู้ช่วยที่ทำให้แพทย์สามารถดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะในการคัดกรองโรคที่มีความชุกสูงในประเทศไทย” ผศ.นพ.ธนินทร์ เน้นย้ำ
Medical AI คือ S-Curve ใหม่ของเศรษฐกิจไทย
ศ.ดร.สมปอง คล้ายหนองสรวง ผู้อำนวยการสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว). กล่าวว่า Medical AI สอดคล้องกับโมเดล BCG ของประเทศ และมีศักยภาพในการเป็น S-Curve ใหม่ทางเศรษฐกิจ โดยเฉพาะในด้านการผลิตเครื่องมือแพทย์เพื่อลดการนำเข้า และการผลักดันให้การใช้ AI เบื้องต้นใน 10 กลุ่มโรคสามารถเบิกจ่ายค่ารักษาได้ในอนาคต
“การพัฒนา Medical AI จะเปลี่ยนบทบาทของระบบสาธารณสุขจาก ‘ภาระงบประมาณ’ ไปสู่ ‘เครื่องจักรเศรษฐกิจ’ ที่สร้างมูลค่าและนวัตกรรมให้กับประเทศ” ศ.ดร.สมปอง กล่าว พร้อมเน้นย้ำว่า การพัฒนา Medical AI ยังสอดคล้องกับแนวโน้มของโลกที่กำลังเผชิญกับสังคมผู้สูงอายุ ซึ่งจะต้องการเทคโนโลยีทางการแพทย์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
กองทุนยกระดับศักยภาพและขับเคลื่อนระบบวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (ววน.) ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น “กองทุนที่ 4” นอกเหนือจากกองทุนสุขภาพหลัก จะมีบทบาทสำคัญในการสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐาน พัฒนาบุคลากร และส่งเสริมนวัตกรรมใหม่ ๆ ในด้าน Medical AI เพื่อสร้างระบบนิเวศที่เอื้อต่อการพัฒนาเทคโนโลยีทางการแพทย์ของประเทศ
บพค. เสริม Ecosystem เชิงลึก
ดร.ณิรวัฒน์ ธรรมจักร์ ผู้อำนวยการหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคน และทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษา การวิจัยและการสร้างนวัตกรรม (บพค.) กล่าวถึงการสนับสนุนกว่า 90 ล้านบาทเพื่อสร้างต้นแบบ AI Model พร้อมกรอบธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) เพื่อสร้างความมั่นใจและมาตรฐานการใช้งานที่ปลอดภัย
“การพัฒนา Medical AI ไม่ใช่เพียงแค่การสร้างเทคโนโลยี แต่ต้องคำนึงถึงกรอบจริยธรรมและความปลอดภัยของข้อมูลผู้ป่วยด้วย เราจึงให้ความสำคัญกับการพัฒนาธรรมาภิบาลข้อมูลควบคู่ไปกับการพัฒนาเทคโนโลยี” ดร.ณิรวัฒน์ กล่าว
บพค. เน้นการพัฒนาแบบมี “Milestone” ที่ชัดเจนและความร่วมมือในวงกว้างเพื่อผลักดันแพลตฟอร์มนี้ให้ใช้ได้จริงในเชิงปฏิบัติ โดยมุ่งเน้นการสร้างบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้าน Medical AI ผ่านโครงการฝึกอบรมและการให้ทุนวิจัยแก่นักศึกษาและนักวิจัยรุ่นใหม่ เพื่อสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ทางการแพทย์ของประเทศในระยะยาว
ทั้งนี้ ความสำเร็จของ Medical AI Data Platform จะเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญในการปฏิรูประบบสาธารณสุขไทยไปสู่ยุคดิจิทัล ที่ไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการรักษา แต่ยังช่วยลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงบริการทางการแพทย์ และสร้างโอกาสทางเศรษฐกิจใหม่ ๆ ให้กับประเทศไทยในอนาคต
