เปิดฉาก: ทำไมปี 2025 คือจุดเปลี่ยนของ Healthcare AI
โลกการแพทย์กำลังถูกเขย่าครั้งใหญ่ด้วย Healthcare AI ที่ไม่ได้มาแค่ช่วยงานหมอหรือโรงพยาบาลเล็ก ๆ น้อย ๆ อีกต่อไป แต่กำลังเข้าไปอยู่แทบทุกจุดของระบบสาธารณสุข ตั้งแต่การวินิจฉัย การรักษา ไปจนถึงการบริหารจัดการข้อมูลผู้ป่วยอย่างเป็นระบบ
ในปี 2025 แนวโน้มสำคัญของ Healthcare AI จะชัดเจนขึ้นใน 5 ด้านหลัก ตั้งแต่การใช้ Multimodal AI, การพัฒนา AI agents, ระบบค้นหาความรู้แบบ Assistive Search, การใช้ gen AI เพื่อสื่อสารกับหน่วยงานกำกับดูแลและลูกค้า ไปจนถึงการยกระดับ ความปลอดภัยและการป้องกันภัยไซเบอร์
ใครอยู่ในสายสุขภาพ ดิจิทัลเฮลท์ หรือกำลังทำโปรเจกต์ด้าน AI เพื่อการแพทย์ บทความนี้คือแผนที่เส้นทางปี 2025 ที่คุณต้องมีในมือ
ภาพรวม 5 เทรนด์ Healthcare AI ที่กำลังมาแรง
ก่อนลงดีเทล มาดูภาพรวมกันก่อนว่า 5 เทรนด์ Healthcare AI ที่จะขับเคลื่อนปี 2025 มีอะไรบ้าง:
Multimodal AI: วิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายรูปแบบ ทั้งภาพถ่ายทางการแพทย์ บันทึกสุขภาพ และจีโนม เพื่อให้ได้การวินิจฉัยและการรักษาที่เฉพาะบุคคลมากขึ้น
AI Agents: ขยับจาก chatbot ตอบคำถามพื้นฐาน ไปสู่ระบบ AI agents ที่วางแผน ตัดสินใจ และทำงานอัตโนมัติได้ทั้งกระบวนการ
Assistive Search: ระบบค้นหาที่เข้าใจภาษาทางการแพทย์และบริบทเชิงลึก ช่วยให้ค้นคว้าวิจัยได้เร็วและแม่นยำกว่าเดิม
Gen AI เพื่อ Regulatory & CX: ใช้ generative AI สรุปข้อมูลซับซ้อน ให้หน่วยงานกำกับดูแลเข้าใจง่าย และยกระดับประสบการณ์ลูกค้า/ผู้ป่วย
Cybersecurity สำหรับยุค AI: ป้องกัน deepfakes, prompt injection และการโจมตีรูปแบบใหม่ เพื่อรักษาความน่าเชื่อถือของข้อมูลทางการแพทย์
ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่เทรนด์สวยหรู แต่คือการเปลี่ยนโลกการแพทย์ให้ เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และปลอดภัยขึ้น
Trend 1: Multimodal AI – สมองกลางที่อ่านได้ทั้งภาพ ข้อความ และจีโนม
ในยุคที่ข้อมูลทางการแพทย์ระเบิดแบบก้าวกระโดด ตั้งแต่
บันทึกการรักษาในระบบ EMR
ผลแล็บและข้อมูลทางห้องปฏิบัติการ
ภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น MRI, CT, X-ray
ข้อมูลจีโนมและข้อมูลชีววิทยาศาสตร์เชิงลึก
การใช้วิธีวิเคราะห์แบบเดิม ๆ แยกกันเป็นส่วน ๆ แทบจะไม่พออีกต่อไป Healthcare AI ในรูปแบบ Multimodal AI จึงเข้ามาเป็นตัวเปลี่ยนเกม
Multimodal AI คือการให้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง หลายฟอร์แมต แล้วเชื่อมโยงเป็นภาพรวมเดียวกัน เช่น เอาภาพสแกนคู่กับบันทึกอาการและข้อมูลพันธุกรรม เพื่อช่วยให้
การวินิจฉัย แม่นยำขึ้น
การวางแผนรักษา เฉพาะบุคคลมากขึ้น
บุคลากรแพทย์ ลดเวลางานเอกสาร และโฟกัสที่คนไข้ได้จริง ๆ
หัวใจสำคัญ คือการเปลี่ยนกองข้อมูลขนาดมหาศาลให้กลายเป็นอินไซต์ที่แพทย์เอาไปใช้ตัดสินใจได้ทันเวลา
เคสจริง: Prudential และ Bayer
Prudential นำชุดภาษา MedLM มาใช้สรุปและวิเคราะห์เอกสารเคลมทางการแพทย์ ตั้งแต่รายงานแพทย์ไปจนถึงใบแจ้งหนี้ ส่งผลให้การอนุมัติและจ่ายเคลม เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพขึ้น และลดภาระแอดมินอย่างชัดเจน
Bayer ใช้ AI วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ แปลงภาพซับซ้อนให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่แพทย์ตีความได้ง่ายขึ้น ทำให้การวินิจฉัย เร็วขึ้นและเป็นส่วนตัวมากขึ้นต่อคนไข้แต่ละราย
สรุปเทรนด์นี้: ถ้าองค์กรคุณมีข้อมูลหลายรูปแบบกระจัดกระจาย Multimodal AI คือคีย์เวิร์ดที่ต้องเริ่มศึกษาให้ลึกตั้งแต่ตอนนี้
Trend 2: AI Agents – จาก Chatbot ตอบคำถาม สู่ระบบทำงานแทนคนทั้ง Flow
หลายองค์กรด้านสุขภาพยังติดอยู่กับงานที่ใช้คนประสานเยอะ เช่น
การส่งต่อข้อมูลระหว่างทีมพยาบาล แพทย์ และแผนกอื่น
การจัดการคำสั่งซื้อหรือเคสของลูกค้า/คนไข้ที่ซับซ้อน
งานหลังบ้านที่มีขั้นตอนเยอะและต้องคอยตามเอกสาร
แม้ chatbot จะเข้ามาช่วยตอบคำถามพื้นฐาน แต่ก็ยังขาดความสามารถในการ
วางแผนงานหลายขั้นตอน
ตัดสินใจบนข้อมูลที่ซับซ้อน
ประสานการทำงานข้ามทีมแบบอัตโนมัติจริง ๆ
จุดนี้เองที่ AI agents เข้ามารับไม้ต่อ
ระบบ multi-agent คือการมี AI หลายตัวทำงานร่วมกัน แต่ละตัวรับผิดชอบงานคนละด้าน เช่น
ดูแลลูกค้า/ผู้ป่วย
วิเคราะห์ข้อมูลและสรุปอินไซต์
ตรวจสอบความปลอดภัยหรือความครบถ้วนของข้อมูล
ผลลัพธ์คือองค์กรสามารถ:
ลดงานซ้ำ ๆ ที่เคยใช้คนทำ
เพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการประมวลผล
ทำให้การประสานงานระหว่างทีม ไหลลื่นขึ้นแบบ end-to-end
เคสจริง: Elanco
Elanco ผู้นำด้านสุขภาพสัตว์ ใช้กรอบ gen AI ร่วมกับ Vertex AI และ Gemini เพื่อสร้างระบบ AI agents มาช่วยงานสำคัญ เช่น
ติดตามความปลอดภัยของยา (Pharmacovigilance)
จัดการคำสั่งซื้อของลูกค้า
วิเคราะห์ข้อมูลคลินิก
ผลคือ ลดภาระด้านเอกสาร และยังสร้าง ROI ประมาณ 1.9 ล้านดอลลาร์ ภายในปีแรกที่เริ่มใช้
จุดเปลี่ยนสำคัญ: AI agents ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่
ทำงานแบบเป็นทีม (multi-agent)
ส่งต่อข้อมูลระหว่างฝ่ายต่าง ๆ
ทำให้กระบวนการดูแลผู้ป่วยหรือการบริการลูกค้าทั้งชุด “เดินเอง” ได้มากขึ้น
Trend 3: Assistive Search – จากการ “ค้นหา” สู่การ “เข้าใจ” ความรู้ทางการแพทย์
ระบบค้นหาปกติส่วนใหญ่ทำได้แค่ “ดึงข้อมูลที่ตรงคำค้น” แต่สำหรับโลกการแพทย์ที่เต็มไปด้วย
ศัพท์เทคนิคเฉพาะ
ตัวย่อ
แนวคิดเชิงคลินิกที่มีบริบทซับซ้อน
การค้นหาด้วยวิธีเดิม ๆ ไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะคนทำงานด้านสุขภาพไม่ได้อยากได้แค่ข้อมูล แต่ต้องการ ความเข้าใจเชิงบริบท เพื่อใช้ตัดสินใจ
ตรงนี้คือจุดที่ Assistive Search เข้ามาเติมเต็ม
Assistive Search ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถ:
เข้าใจศัพท์เฉพาะทางการแพทย์และคำย่อ
ทำความเข้าใจบริบทของคำถาม
สรุปและนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่แพทย์/นักวิจัยเอาไปใช้ต่อได้ทันที
ผลลัพธ์ที่ชัดเจน:
ลดเวลาคัดกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล
เพิ่มความเร็วในการค้นคว้าวิจัย
ทำให้การตัดสินใจเชิงวิชาการและคลินิก แม่นยำและมั่นใจมากขึ้น
เคสจริง: Mayo Clinic
Mayo Clinic ให้สิทธิ์นักวิจัยเข้าถึงข้อมูลคลินิกขนาดใหญ่กว่า 50 petabytes ผ่านระบบ Vertex AI search ช่วยให้
ค้นหาข้อมูลทางคลินิกได้เร็วขึ้นมาก
รองรับการค้นหาได้หลายภาษา
ลดเวลาที่ต้องใช้คัดกรองข้อมูลเอง
ผลลัพธ์คือการวิจัยเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพขึ้น และองค์กรมีแต้มต่อในการแข่งขันด้านนวัตกรรมสุขภาพ
Trend 4: ใช้ Gen AI คุยกับ Regulator และยกระดับ CX ไปพร้อมกัน
ในโลกจริง กระบวนการทำงานกับ หน่วยงานกำกับดูแล มักเต็มไปด้วย
เอกสารยาวหลายร้อยหน้า
ข้อมูลคลินิกที่ละเอียดและซับซ้อน
ขั้นตอนตรวจสอบที่ใช้เวลานาน และเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ที่ทำให้กระบวนการล่าช้า
ขณะเดียวกัน ฝั่งลูกค้า/ผู้ป่วยก็คาดหวัง
การตอบสนองแบบเรียลไทม์
ประสบการณ์ที่ เป็นส่วนตัว (personalized) มากขึ้น
Gen AI กลายเป็นตัวช่วยสำคัญในการเชื่อมสองโลกนี้เข้าด้วยกัน
สิ่งที่ Gen AI ทำได้ชัดเจน
สรุปและจัดทำเอกสารอัตโนมัติ
รวบรวมข้อมูลจากรายงานคลินิก งานวิจัย และฐานข้อมูลต่าง ๆ แล้วสรุปเป็นเอกสารที่อ่านง่าย พร้อมส่งให้หน่วยงานกำกับดูแลได้เร็วขึ้น ลดทั้งเวลาและความเสี่ยงจากการกรอกข้อมูลผิดปรับปรุงการสื่อสารกับลูกค้า/ผู้ป่วย
สร้างบทสนทนาแบบเรียลไทม์ เข้าใจบริบท และตอบตามข้อมูลจริง ทำให้ประสบการณ์การคุยกับระบบอัตโนมัติ ใกล้เคียงกับการคุยกับคนจริงมากขึ้นเพิ่มความโปร่งใสและตรวจสอบได้
เมื่อมีการวางระบบควบคุมให้มนุษย์ตรวจรอบสุดท้าย Gen AI สามารถส่งมอบข้อมูลที่ทั้งเร็วและเชื่อถือได้ ตรงตามข้อกำหนดของ Regulator
ตัวอย่างการใช้งานในกระบวนการอนุมัติยา
บริษัทเภสัชกรรมบางแห่งใช้ Gen AI เพื่อ
รวบรวมข้อมูลจากการทดลองทางคลินิกและเอกสารวิชาการ
สรุปเป็นร่างเอกสารสำหรับขออนุมัติยาใหม่
ลดเวลาจัดทำเอกสารลงอย่างมีนัยสำคัญ และลดต้นทุนงานเอกสาร
ระบบสนทนาอัตโนมัติที่ใช้ Gen AI ช่วยให้
ลูกค้าหรือผู้ป่วยถามข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือขั้นตอนอนุมัติได้ทันที
ระบบตอบอย่างแม่นยำ โดยมีการตรวจสอบก่อนส่งมอบ
สมมุติ “บริษัท A” นำ Gen AI เข้ามาช่วยงานด้านเอกสาร
สามารถลดเวลาเตรียมเอกสารได้ถึง 40% และยังเพิ่มความสอดคล้องและความถูกต้องของข้อมูล ส่งผลให้การอนุมัติเร็วขึ้น และต้นทุนการพัฒนายาลดลง
ข้อสรุปของเทรนด์นี้: Gen AI ไม่ได้มีไว้แค่สร้างข้อความสวย ๆ แต่คือเครื่องยนต์ที่ปรับโครงสร้างงานเอกสารทั้งสายการผลิตในธุรกิจสุขภาพและชีววิทยาศาสตร์
Trend 5: ความปลอดภัย & Cybersecurity – ด่านสุดท้ายของ Healthcare AI
เมื่อ AI ถูกใช้กว้างขึ้นในภาคสุขภาพ ความเสี่ยงก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะภัยไซเบอร์ยุคใหม่ที่ใช้ AI เป็นอาวุธ เช่น
Deepfakes: ภาพหรือวิดีโอปลอมที่เหมือนจริงจนใช้ปั่นข้อมูลทางการแพทย์หรือรายงานวิจัยได้
Prompt injection: การพยายามป้อนคำสั่งที่ทำให้ AI ให้คำตอบผิด หรือเปิดเผยข้อมูลสำคัญ
การโจมตีรูปแบบอื่นที่อาศัยการปลอมแปลงข้อมูลหรือเจาะระบบ
ผลกระทบคือ
ความน่าเชื่อถือของข้อมูลทางการแพทย์ถูกสั่นคลอน
การตัดสินใจทางคลินิกอาจผิดพลาด
ความปลอดภัยของผู้ป่วยถูกนำไปเสี่ยงโดยตรง
ทำไม Security Layer จึงสำคัญกับ Healthcare AI
การลงทุนในโซลูชันความปลอดภัยไม่ใช่แค่เรื่อง “กันโดนแฮก” แต่คือการ
รักษาความถูกต้องของข้อมูลทางการแพทย์
ปกป้องผู้ป่วยและผู้ใช้บริการ
ลดความเสี่ยงด้านชื่อเสียงและกฎหมายขององค์กร
แนวทางหลักที่องค์กรเริ่มใช้รับมือ
Red Team & Red Teaming สำหรับระบบ AI
ตั้งทีมผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเพื่อ “โจมตีระบบตัวเอง” ลองหาช่องโหว่ของ AI
ทดสอบ prompt injection และการดึงข้อมูลสำคัญ เพื่อดูว่าระบบรับมือได้ดีแค่ไหน แล้วค่อยอุดช่องโหว่
ใช้ Blockchain ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
ใช้ Blockchain เพื่อยืนยันว่าเอกสาร ภาพ หรือวิดีโอทางการแพทย์ไม่ถูกแก้ไข
ช่วยให้มั่นใจว่าเอกสารทางการแพทย์ที่ส่งต่อกันในระบบมาจากแหล่งที่เชื่อถือได้
AI-based Threat Detection – ใช้ AI จับภัยไซเบอร์ด้วยกันเอง
พัฒนาเครื่องมือ AI ที่คอยสแกนพฤติกรรมผิดปกติในระบบและเครือข่ายแบบเรียลไทม์
แจ้งเตือนทันทีเมื่อพบความเสี่ยง เพื่อให้ทีมความปลอดภัยเข้าไปจัดการได้อย่างรวดเร็ว
Human-in-the-loop – ให้ AI ทำงาน แต่ให้มนุษย์ยืนยันรอบสุดท้าย
เพราะ AI ยังมีโอกาสเกิด hallucination หรือให้ข้อมูลผิด ๆ ได้
จึงต้องมีผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนนำไปใช้จริง โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับการรักษาชีวิตคนไข้
บทสรุปของเทรนด์นี้: AI เก่งขึ้นเรื่อย ๆ แต่ถ้าขาดชั้นความปลอดภัยที่ดีพอ ความเสียหายจากข้อมูลผิดพลาดหรือถูกโจมตีอาจใหญ่กว่าประโยชน์ที่ได้มา
สรุปใหญ่: Healthcare AI กำลัง Reshape วงการแพทย์แบบถอนราก
เมื่อมองทั้ง 5 เทรนด์ร่วมกัน จะเห็นภาพชัดว่า Healthcare AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นโครงสร้างหลักของระบบสุขภาพยุคใหม่
Multimodal AI ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลได้ลึกและรอบด้าน
AI Agents แปลงขั้นตอนการทำงานให้เป็นระบบอัตโนมัติฉลาด ๆ ตั้งแต่ต้นจนจบ
Assistive Search ทำให้การค้นคว้าและวิจัยไม่ใช่เรื่องเสียเวลาหลายวันอีกต่อไป
Gen AI ลดความยุ่งยากของงานเอกสารและเพิ่มคุณภาพประสบการณ์ลูกค้า
Cybersecurity for AI ปกป้องฐานข้อมูลและความน่าเชื่อถือของทั้งระบบ
ทั้งหมดนี้ทำให้การบริการทางการแพทย์มีโอกาส
เร็วขึ้น แต่ยังคงความละเอียดรอบคอบ
แม่นยำขึ้น ด้วยข้อมูลที่เชื่อมโยงกันหลายมิติ
ปลอดภัยขึ้น สำหรับทั้งผู้ป่วยและองค์กร
TL;DR – AI Trend 2025 สำหรับ Healthcare AI
Multimodal AI:
Healthcare AI วิเคราะห์ข้อมูลหลายชนิด (ภาพ บันทึกสุขภาพ จีโนม) เพื่อการวินิจฉัยและรักษาที่แม่นยำและเฉพาะบุคคลAI Agents:
จาก chatbot ธรรมดา สู่ AI agents ที่จัดการงานอัตโนมัติได้ทั้งกระบวนการ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการAssistive Search:
ระบบค้นหาที่เข้าใจศัพท์แพทย์และบริบท ช่วยให้ค้นคว้าวิจัยและเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ได้เร็วและตรงจุดGenerative AI สำหรับ Regulatory & CX:
ใช้ Gen AI สรุปข้อมูลซับซ้อน เร่งกระบวนการอนุมัติ และยกระดับประสบการณ์ลูกค้าหรือผู้ป่วยให้เป็นส่วนตัวมากขึ้นCybersecurity:
ป้องกันภัยไซเบอร์ใน Healthcare AI ทั้ง deepfakes, prompt injection และการโจมตีรูปแบบอื่น เพื่อรักษาความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของข้อมูล
ปี 2025 ไม่ใช่แค่ปีที่ AI เข้าไปอยู่ในโรงพยาบาลมากขึ้น แต่คือปีที่ใครไม่เข้าใจ Healthcare AI ก็มีโอกาสตามไม่ทันเกมสุขภาพดิจิทัลอย่างแท้จริง