AI ในการดูแลสุขภาพคืออะไร

AI ในการดูแลสุขภาพใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึกและเทคโนโลยีอื่น ๆ เพื่อประมวลผลชุดข้อมูลที่ครอบคลุม เป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วย ผู้ให้บริการ การวิจัย และการดำเนินงานภายในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

การดูแลสุขภาพ ตั้งแต่การวิจัยไปจนถึงการดูแลผู้ป่วย สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล การใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้นทั้งหมดเป็นหนึ่งในปัจจัยที่นำไปสู่การให้การดูแลที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ ปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้เชิงลึก, AI เชิงการสร้าง (GenAI) และวิธีการอัลกอริทึมอื่น ๆ ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกันจำนวนมหาศาล เพื่อค้นหาและดำเนินการกับรูปแบบต่าง ๆ ด้วยความเร็วและขนาดที่เกินกว่าความสามารถของคน

เมื่อนำไปใช้ในการดูแลสุขภาพ AI มอบประโยชน์มากมายที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลให้กับผู้ป่วย เจ้าหน้าที่คลินิกและพยาบาล และเจ้าหน้าที่งานธุรการ ผลลัพธ์ที่ได้ เช่น การวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำขึ้น การติดตามผู้ป่วยจากระยะไกล และการช่วยเหลือผู้ป่วยด้วยผู้ช่วยเสมือน ขั้นตอนการทำงานที่สอดคล้อง งานธุรการแบบอัตโนมัติ และการติดตามสินค้าคงคลังที่ปรับปรุงให้ดีขึ้น ช่วยลดต้นทุนและช่วยให้พนักงานมีเวลาเพิ่มขึ้นในการมีปฏิสัมพันธ์ส่วนบุคคลที่เพิ่มมูลค่าให้สูงขึ้น ในห้องปฏิบัติการ AI กำลังทำให้เครื่องมือในห้องปฏิบัติการทำงานโดยอัตโนมัติ เพื่อให้ผลการทดสอบที่ถูกต้องและแม่นยำในวงกว้าง เร่งความเร็วในการวินิจฉัยและการค้นพบยา และช่วยให้เกิดการแพทย์ที่แม่นยำ

โซลูชันการรักษาความปลอดภัยที่เสริมด้วย AI และพีซี AI ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพปฏิบัติตรงตามข้อกำหนดและปกป้องระบบและข้อมูลขององค์กร รวมถึงของผู้ป่วยจากภัยคุกคามทางไซเบอร์

ประโยชน์ของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ

AI มอบประโยชน์ที่จับต้องได้ในด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต:

• ผลตอบแทนจากการลงทุน: การศึกษาของ IDC ที่มอบหมายโดย Microsoft ในปี 2023 พบว่า องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI ที่ชัดเจนภายใน 14 เดือน โดยมีผลตอบแทนจากการลงทุนเฉลี่ยประมาณ 3.20 เหรียญสหรัฐต่อทุก ๆ ดอลลาร์ที่ใช้จ่ายในโครงการ AI และแนวคิดริเริ่ม³
• ประสิทธิภาพการดำเนินงาน: AI สามารถทำให้งานธุรการดำเนินไปโดยอัตโนมัติ ช่วยให้พนักงานมีเวลาเพิ่มขึ้นในการมีปฏิสัมพันธ์ส่วนบุคคลที่เพิ่มมูลค่าให้สูงขึ้น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สามารถใช้สำหรับความสามารถในการแปลงคำพูดเป็นข้อความ เพื่อปรับกระบวนการจัดทำเอกสารบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ให้สอดคล้องกัน เครื่องมือ GenAI สามารถใช้ในการแนะนำและปรับการฝึกสอนพนักงานและการพัฒนาทักษะแบบเฉพาะบุคคลได้ AI สามารถใช้ในการปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลังหรือวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจเพื่อแนะนำการปรับปรุงประสิทธิภาพได้
• การวินิจฉัยและการตรวจจับที่เร็วขึ้น: เวิร์กโฟลว์การสร้างภาพทางการแพทย์ที่เสริมด้วย AI ช่วยเร่งเวลาให้ได้ผลลัพธ์เร็วขึ้นและมีรายละเอียดที่ชัดเจนมากขึ้น การวิเคราะห์ที่เสริมด้วย AI สามารถระบุความผิดปกติและรูปแบบที่คนอาจมองข้ามไป การวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมหรือบันทึกของผู้ป่วยจากระบบที่แตกต่างกัน สามารถแจ้งเตือนแพทย์ถึงสัญญาณเริ่มต้นของโรค เพื่อให้ทำการรักษาได้เร็วขึ้น
• การเข้าถึงการดูแลและการเฝ้าติดตามที่ปรับปรุงให้ดีขึ้น: อุปกรณ์สวมใส่ที่ใช้ AI สามารถติดตามข้อมูลสำคัญของผู้ป่วยจากระยะไกล และรับข้อมูลโดยอัตโนมัติเพื่อประหยัดเวลาในระหว่างการให้คำปรึกษาทางไกล แพลตฟอร์มแบบรวมครบวงจรที่ใช้ AI ในโรงพยาบาลต่าง ๆ สามารถให้ข้อมูลที่ใกล้เคียงเรียลไทม์และย้อนหลังมากขึ้นแก่เจ้าหน้าที่ เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานและการส่งมอบการดูแล หรือนำไปใช้ในการสร้างสถานีพยาบาลเสมือนที่พยาบาลคนเดียวสามารถเฝ้าติดตามได้ ในบางกรณีอาจดูแลผู้ป่วยมากกว่า 50 รายผ่านอินเทอร์เฟซผู้ใช้เดียวจากหลายหน่วยและ/หรือสถานพยาบาล⁴
• ประสบการณ์ของผู้ป่วยที่ปรับปรุงให้ดีขึ้น: ตู้บริการตนเองที่เสริมด้วย AI ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการเช็คอิน การกำหนดตารางเวลา และการชำระเงินของผู้ป่วย แชทบอท AI และผู้ช่วยเสมือนสามารถช่วยผู้ป่วยสร้างรายการตรวจสอบการดูแลจากบันทึกหลังการตรวจ หรือค้นหาเอกสารของผู้ให้บริการเพื่อหาคำตอบเกี่ยวกับคำถามด้านสุขภาพทั่วไป
• การแพทย์เฉพาะบุคคล: AI สามารถนำไปใช้เพื่อสร้างแผนการรักษาเฉพาะบุคคลโดยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์การรักษาที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ในภาพที่ใหญ่ขึ้น ระบบที่ใช้ AI ในห้องปฏิบัติการสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อวินิจฉัยโรคและปรับการรักษาแบบเฉพาะบุคคลและการดูแลที่เน้นผู้ป่วยเป็นศูนย์กลางสำหรับกลุ่มย่อยที่เจาะจงของผู้ที่มีเครื่องหมายทางพันธุกรรม ลักษณะเฉพาะ หรือสภาวะแบบเดียวกัน
• การวิจัยและการค้นพบที่เร็วขึ้น: ในการค้นหาวิธีการรักษาใหม่ ๆ ในการช่วยรักษาชีวิต นักวิจัยด้านวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตพึ่งพา AI มากขึ้นเพื่อเร่งเวลาในการค้นหาข้อมูลเชิงลึก และลดเวลาในการออกสู่ตลาดผ่านประสิทธิภาพและผลิตภาพที่เพิ่มขึ้น AI สามารถปรับปรุงกระบวนการวิจัยและพัฒนา เร่งความเร็วในการค้นพบยา ปรับประสิทธิภาพการทดลองทางคลินิกให้เหมาะสม และช่วยเหลือด้านการแพทย์แบบเฉพาะบุคคล

ข้อควรพิจารณาของ AI

แม้ว่าการใช้ AI จะนำมาซึ่งประโยชน์มากมาย แต่อาจเป็นความท้าทายและความเสี่ยงที่มองข้ามไม่ได้เช่นกัน:

• ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: การดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมมากที่สุดในโลกและเหตุผลนั้นก็สมเหตุสมผล ข้อเท็จจริงที่ว่าสถานพยาบาลเข้าถึงและจัดเก็บข้อมูลด้านสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) ไว้จำนวนมาก อาจทำให้เกิดความระมัดระวังในกลุ่มเจ้าหน้าที่ธุรการบางคนในการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการดูแลสุขภาพ อย่างไรก็ดี เนื่องจากภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบ หน่วยงานด้านการดูแลสุขภาพมีนโยบายการกำกับดูแลข้อมูลอยู่แล้วซึ่งเป็นรากฐานสำคัญในการเริ่มต้นใช้ AI
• อคติ: โมเดล AI ได้รับการฝึกและเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งอาจมีอคติ ดังนั้นจึงมีความเป็นไปได้ที่โมเดล AI อาจสืบทอดอคติเหล่านั้นและเผยแพร่ในการตอบสนองที่สร้างขึ้นที่ตามมา เพื่อแก้ไขปัญหานี้ จึงมีการให้ความสำคัญมากขึ้นเกี่ยวกับ AI ที่อธิบายได้ ซึ่งช่วยให้องค์กร ผู้มีอำนาจตัดสินใจ และนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถติดตามข้อมูลเชิงลึกว่า อัลกอริทึมนำมาสู่ผลลัพธ์ที่เจาะจงได้อย่างไร เนื่องจากอัลกอริทึมมีวิธีการทำงานที่โปร่งใส ผู้ใช้จึงสามารถระบุอคติที่อาจเกิดขึ้นและค้นหาว่าตัวแปรมีส่วนทำให้เกิดผลลัพธ์ได้อย่างไร AI ที่สามารถอธิบายได้มักจำเป็นสำหรับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม เช่น การดูแลสุขภาพ

• การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ: ความท้าทายเพิ่มเติมในการใช้ AI ได้แก่ ผลกระทบด้านจริยธรรมและสังคม ผู้นำด้านนวัตกรรม AI กำลังทำงานร่วมกันและมุ่งมั่นแสวงหาแนวปฏิบัติด้าน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งมีความโปร่งใส ครอบคลุมและตรวจสอบได้ เพื่อช่วยปลูกฝังความใส่ใจเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ AI ต่อสังคม และรับประกันว่าความก้าวหน้าใน AI จะช่วยยกระดับชุมชนอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างการใช้งาน AI ในด้านการดูแลสุขภาพ

แม้ว่า AI จะถูกนำไปใช้ในการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตแล้ว แต่องค์กรต่าง ๆ ยังเพิ่งเริ่มที่จะสำรวจศักยภาพของ AI ต่อไปนี้เป็นวิธีการเพิ่มเติมที่ AI ช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับหลากหลายอุตสาหกรรม

AIOps

โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรด้านการดูแลสุขภาพ โดยให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย AI เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างการติดตามระบบ การวิเคราะห์ระบบและฟังก์ชันความปลอดภัยให้ทำงานโดยอัตโนมัติ เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีมีข้อมูลที่พวกเขาต้องการเพื่อให้สิ่งต่าง ๆ ทำงานได้อย่างราบรื่น:

• การกำกับดูแล AI ในด้านการดูแลสุขภาพ: การนำนวัตกรรมทางธุรกิจและการปฏิบัติตามกฎระเบียบมารวมกันเป็นประโยชน์ต่อทุกคน AI สามารถช่วยรวบรวมข้อมูลที่มีการแบ่งส่วนในอดีต สร้างภาพที่ชัดเจนขึ้นสำหรับแพทย์ และช่วยให้ผู้ป่วยควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลของตนได้มากขึ้น
• การติดตามระบบ AI: ทีมไอทีสามารถใช้โซลูชันความปลอดภัยที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ในการระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในเชิงรุก การปฏิบัติงาน AI (AIOps) สามารถระบุและแก้ไขหรือแจ้งเตือนพนักงานเกี่ยวกับพีซีและปัญหาเครือข่ายได้เร็วกว่าการติดตามด้วยตนเองหรือการรายงานด้วยตนเองเพื่อจำกัดการหยุดชะงักทางธุรกิจ

AI ในการดูแลผู้ป่วย

การดูแลผู้ป่วยเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของการดูแลสุขภาพ และมีตัวอย่างการใช้ AI เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยให้ดีขึ้นเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง การวินิจฉัยตั้งแต่เนิ่น ๆ การติดตามผู้ป่วยที่ดีขึ้น และการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่รวดเร็วขึ้น เป็นเพียงสามส่วนที่ AI ได้สร้างผลลัพธ์เชิงบวกในการรักษาผู้ป่วยแล้ว:

• AI ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: การตรวจหามะเร็งตั้งแต่เนิ่น ๆ ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ให้ดีขึ้น มะเร็งตับอ่อนเป็นโรคที่ยากจะวินิจฉัยได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ แต่อัตราการรอดชีวิตในห้าปีต่ำมากหากวินิจฉัยพบในระยะท้าย การใช้ AI ที่เกิดขึ้นใหม่ เป็นการช่วยค้นหารอยโรคของมะเร็งตั้งแต่เนิ่น ๆ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์การสแกนช่องท้องส่วนบนซึ่งเป็นที่ตั้งของตับอ่อน อาจให้การวินิจฉัยทางการแพทย์ด้วย AI ที่ยืนยันโดยคนว่าเป็นมะเร็งตับอ่อนได้เร็วกว่ามากและผ่านการสแกนที่ใช้ตรวจภายนอก แบบจำลองที่ฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อจากผู้ป่วยหลายพันรายที่มีรอยโรคแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่ดีเยี่ยม การเรียนรู้ของเครื่องในการดูแลสุขภาพที่ปรับตามวัตถุประสงค์เฉพาะ เช่น การค้นหารอยโรค เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดของ AI ในด้านการแพทย์
• AI ในการพยาบาล: เนื่องจากอายุและอัตราการเกิดของประชากรลดลง ทำให้คาดได้ว่าการขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์ในปัจจุบันจะเพิ่มมากขึ้น AI ในการพยาบาลเสนอโอกาส เช่น การติดตามผู้ป่วยจากระยะไกล เพื่อช่วยให้ผู้ป่วยปลอดภัยในช่วงเวลาที่เจ้าหน้าที่พยาบาลกำลังดูแลผู้ป่วยจำนวนมาก
• AI ในการสร้างภาพ: หนึ่งในการใช้งาน AI ที่พบบ่อยที่สุดในปัจจุบันคือการสร้างภาพ AI ถูกนำมาใช้ในการสร้างภาพอย่างกว้างขวางแล้ว และเนื่องจาก AI เชิงการสร้างมีประสิทธิภาพเพิ่มสูงขึ้น ทำให้มีตัวอย่างการใช้งานใหม่ ๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลจำนวนมากจะเป็นประโยชน์ได้ต้องได้รับการประมวลผลสำหรับ MRI, CT Scan และการสร้างภาพประเภทอื่น ๆ AI ช่วยลดระยะเวลาในการสร้างภาพที่ต้องการ ลดการสัมผัสของผู้ป่วย และเวลาที่ใช้ในการประมวลผลภาพ

AI ในห้องปฏิบัติการ

การวิจัยถือเป็นหัวใจสำคัญของการปรับปรุงการดูแลสุขภาพ การค้นพบยาและระบาดวิทยาเป็นเพียงสองส่วนจากหลาย ๆ ส่วนที่นำ AI มาใช้เพื่อเร่งการวิจัยให้ประสบความสำเร็จเร็วขึ้น:

• AI ในการค้นพบยา: การศึกษาจีโนมิกส์กำลังให้คำจำกัดความใหม่ของยาเฉพาะบุคคลและสร้างชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล AI จัดการกับความท้าทายที่นำเสนอโดยการวิจัยจีโนมิกส์ ขณะเดียวกันก็ปรับปรุงความสามารถของนักวิทยาศาสตร์ในการได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล
• AI ในระบาดวิทยา: การนำเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ในระบาดวิทยา ทำให้สามารถติดตามการแพร่กระจายของโรคติดเชื้อได้แม่นยำยิ่งขึ้น และคาดการณ์การระบาดและแนวโน้มในอนาคตได้ ปัจจุบันมีการใช้เครื่องมือ AI เพื่อคาดการณ์ว่าการระบาดมีแนวโน้มจะเกิดขึ้นเมื่อไรและที่ไหน นักวิจัยยังคงทำงานเพื่อพัฒนาเครื่องมือในการแจ้งเตือนด้านสาธารณสุข เพื่อให้สามารถดำเนินมาตรการป้องกันก่อนที่การวินิจฉัยจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น

อนาคตของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ

AI กำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว องค์กรด้านการดูแลสุขภาพอยู่ในสถานะที่เหมาะสมในการสำรวจศักยภาพของโซลูชัน AI ในด้านการดูแลสุขภาพ ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบ หมายถึง ระบบสุขภาพมีกลยุทธ์ข้อมูลพื้นฐานอยู่แล้วซึ่งเป็นก้าวแรกที่สำคัญในการใช้เทคโนโลยี AI

AI ในการดูแลสุขภาพ ตั้งแต่ห้องปฏิบัติการไปจนถึงการออกจากโรงพยาบาล ช่วยปรับปรุงการทำงานในอุตสาหกรรมสำหรับผู้ให้บริการ เจ้าหน้าที่ ผู้ป่วย และครอบครัวของพวกเขา AI ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน และองค์กรต่าง ๆ รวมถึงผู้ป่วยที่ใช้บริการก็ตระหนักถึงประโยชน์ของ AI