AI วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ไม่ใช่อนาคตอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือใหม่ในห้องฉุกเฉิน
AI วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ คือการใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยอ่านและตีความภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอกซเรย์ทรวงอกและอัลตราซาวด์ เพื่อค้นหาความผิดปกติของอวัยวะหรือโครงสร้างต่าง ๆ อย่างเป็นระบบ ลดภาระแพทย์ เพิ่มความแม่นยำ และช่วยให้ตรวจจับโรคมะเร็งหรือภาวะกระดูกหักได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้นในเวลาที่สั้นลง จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อภาครัฐตัดสินใจขับเคลื่อนระบบ Digital Health อย่างเป็นทางการผ่านความร่วมมือระหว่างกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรมกับกระทรวงสาธารณสุข ที่ประกาศเมื่อวันที่ 17 ส.ค.2569 เพื่อเชื่อมงานวิจัยปัญญาประดิษฐ์เข้ากับระบบบริการสุขภาพ ความร่วมมือนี้ไม่ได้พูดถึง AI แบบลอย ๆ แต่กำหนดชัดว่าจะนำเครื่องมือจากเครือข่าย Medical AI Consortium เข้าโรงพยาบาลจริง ผ่านสามโครงการที่เน้นการตรวจจับกระดูกสะโพกหัก คัดกรองมะเร็งตับ และตรวจความผิดปกติจากภาพเอกซเรย์ทรวงอก โดยใช้โรงพยาบาลพระนั่งเกล้าและพระปกเกล้าเป็นพื้นที่นำร่องก่อนขยายผลไปที่อื่น
AI ตรวจจับกระดูกสะโพกหัก: ลดความเสี่ยงคนไข้รอวินิจฉัยนาน
ห้องฉุกเฉินของโรงพยาบาลภูมิภาคมักมีผู้สูงอายุเข้ามาด้วยอุบัติเหตุหกล้มจำนวนมาก การอ่านภาพเอกซเรย์เพื่อหากระดูกสะโพกหักจึงเป็นงานที่ทั้งเร่งด่วนและกดดัน การมี AI for Hip Fracture Detection เข้ามาช่วยจึงไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยีเท่ ๆ แต่เป็นการลดความเสี่ยงที่คนไข้ถูกมองข้าม โครงการนี้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจจับกระดูกสะโพกหักจากภาพเอกซเรย์โดยเฉพาะ ผลงานของคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่นถูกออกแบบมาให้ช่วยแพทย์ระบุตำแหน่งที่สงสัยว่ามีกระดูกสะโพกหักบนภาพได้อย่างรวดเร็ว เมื่อถูกนำไปทดสอบในโรงพยาบาลพระนั่งเกล้าและพระปกเกล้า ระบบจะถูกประเมินว่าช่วยให้แพทย์ตัดสินใจได้เร็วขึ้นแค่ไหน และมีความแม่นยำเพียงใด ก่อนจะเข้าสู่ขั้นตอนรับรองและเชื่อมต่อกับบริการ MOPH Digital Health Services เพื่อให้โรงพยาบาลอื่นสามารถใช้เครื่องมือเดียวกันได้ แนวทางนี้สะท้อนท่าทีที่ชัดว่าภาครัฐมอง AI เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างบริการ ไม่ใช่ของเล่นในห้องวิจัยอีกต่อไป
AI คัดกรองมะเร็งตับด้วยอัลตราซาวด์: เสริมสายตาแพทย์ให้เห็นความผิดปกติที่มองยาก
มะเร็งตับคือหนึ่งในโรคที่มักถูกพบช้า เพราะการอ่านภาพอัลตราซาวด์ต้องใช้ประสบการณ์สูง แพทย์ในพื้นที่ทรัพยากรจำกัดอาจไม่มีผู้เชี่ยวชาญเพียงพอ การนำระบบ LiverSound เข้ามาคัดกรองจึงเป็นการเสริมกำลัง ไม่ใช่การแทนที่ทีมแพทย์ LiverSound ถูกพัฒนาขึ้นโดยคณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยร่วมกับหน่วยงานวิจัยด้านเทคโนโลยี เพื่อตรวจหาความผิดปกติจากภาพอัลตราซาวด์ตับอย่างเป็นระบบ จุดสำคัญคือการย้ายเครื่องมือนี้จากสถานะโครงการทดลอง ไปอยู่ในลูปบริการจริงของโรงพยาบาลพระนั่งเกล้าและพระปกเกล้า ผ่านการทดสอบ ประเมินผลทางการแพทย์ และรับรองมาตรฐาน ก่อนเชื่อมสู่แพลตฟอร์ม Digital Health ของกระทรวงสาธารณสุข เมื่อระบบเริ่มทำงานในวงกว้าง แนวโน้มคือคนไข้ที่มีความเสี่ยงมะเร็งตับจะถูกคัดกรองได้เร็วขึ้น ลดโอกาสเข้าระยะลุกลามโดยไม่รู้ตัว และช่วยให้การใช้ทรัพยากรตรวจเพิ่มเติม เช่น ซีทีสแกน ถูกจัดลำดับให้ตรงกับคนไข้ที่จำเป็นที่สุด
AI อ่านภาพเอกซเรย์ทรวงอก: ก้าวแรกของระบบ Digital Health ที่เชื่อมข้อมูลทั้งประเทศ
ในโลกความจริง ภาพเอกซเรย์ทรวงอกจำนวนมหาศาลถูกอ่านโดยแพทย์ทั่วไปที่ต้องรับมือหลายหน้าที่พร้อมกัน ระบบ RAMAAI CXR Solution จึงเป็นตัวอย่างชัดเจนของ AI วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ที่ออกแบบมาเพื่ออยู่ข้างแพทย์ ไม่ใช่แข่งกับแพทย์ RAMAAI CXR Solution พัฒนาโดยคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล เพื่อช่วยคัดกรองความผิดปกติจากภาพเอกซเรย์ทรวงอก และสนับสนุนการอ่านภาพของบุคลากรทางการแพทย์ เมื่อระบบถูกนำไปทดสอบในโรงพยาบาลนำร่อง และผ่านกระบวนการประเมินรับรองแล้ว จะถูกเชื่อมเข้ากับ MOPH Digital Health Services และแพลตฟอร์มต่าง ๆ ของกระทรวงสาธารณสุข เพื่อให้สถานพยาบาลทั่วประเทศเข้าถึงเครื่องมือเดียวกันได้ด้วยมาตรฐานการเชื่อมต่อและการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน คำกล่าวในงานแถลงว่า “ความร่วมมือมีกรอบระยะเวลา 3 ปี ครอบคลุมการเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพ การวิจัย และผลักดันเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สู่การใช้งานจริง” จึงเป็นสัญญาณว่าระบบ Digital Health กำลังเดินหน้าจริง ไม่ได้หยุดอยู่ที่คำประกาศ
จากงานวิจัยสู่ระบบบริการ: ทำไม AI การแพทย์กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่
สิ่งที่น่าสนใจในความร่วมมือด้าน Digital Health และ AI การแพทย์ครั้งนี้ ไม่ใช่แค่รายชื่อโครงการ แต่คือโครงสร้างการทำงานที่ถูกวางไว้ให้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบบริการอย่างยั่งยืน ภาครัฐประกาศชัดว่าจะนำเครื่องมือจากสถาบันวิจัยและโรงเรียนแพทย์เข้าสู่กระบวนการประเมิน รับรอง และขยายผล พร้อมสนับสนุนการพัฒนาซอฟต์แวร์ในฐานะเครื่องมือแพทย์ ห้องปฏิบัติการทดสอบ และเอกสารมาตรฐานที่จำเป็น กระทรวงสาธารณสุขในทางกลับกันรับบทเชื่อมโจทย์จากหน้างานจริง ทั้งข้อมูลสุขภาพ โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล และเครือข่ายสถานพยาบาล เพื่อให้การพัฒนาเทคโนโลยีตอบโจทย์การใช้งานและขยายผลได้อย่างต่อเนื่อง โดยกำหนดสถานพยาบาลสำหรับวิจัย ทดสอบ และประเมิน ตลอดจนออกมาตรฐานการเชื่อมต่อและแนวทางแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างหน่วยงาน ผลที่ตั้งใจให้เกิดมีสามประการ คือ ตรวจพบโรคได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น เปลี่ยนระบบจากรักษาเป็นหลักไปสู่การเฝ้าระวังและป้องกัน และลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงบริการทางการแพทย์ขั้นสูง หากกรอบสามปีนี้เดินไปตามแผน AI วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์และระบบคัดกรองมะเร็งต่าง ๆ จะไม่ใช่เทคโนโลยีหรูเฉพาะโรงเรียนแพทย์ แต่กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานการรักษาที่ประชาชนทุกพื้นที่มีสิทธิ์เข้าถึง
