AI ในโรงพยาบาลวันนี้คืออะไร และทำไมต้องพูดเรื่อง Workflow ไม่ใช่แค่ Demo
การใช้ AI ในโรงพยาบาลหมายถึงการนำปัญญาประดิษฐ์เข้าไปอยู่ในกระบวนการทำงานทางคลินิกและการบริหารตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทาง ตั้งแต่เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ ระบบห้องปฏิบัติการ ระบบภาพทางการแพทย์ ไปจนถึงระบบเรียกเก็บค่าสินไหมแบบอัตโนมัติ โดย AI ต้องทำงานกับข้อมูลสุขภาพที่เชื่อมโยงกันแบบเรียลไทม์ เพื่อช่วยแพทย์ พยาบาล และบุคลากรลดภาระงานเอกสาร สนับสนุนการตัดสินใจ และทำให้บริการของระบบสาธารณสุขดิจิทัลเดินได้จริงในทุกวัน ไม่ใช่แค่แสดงศักยภาพในงานทดลองหรือห้องแล็บ
ทิศทางนี้ถูกพูดชัดในงานประชุมระดับภูมิภาค InterSystems Asia READY 2026 ซึ่งรวมผู้บริหารด้านสุขภาพ บุคลากรการแพทย์ และผู้เชี่ยวชาญเทคโนโลยี เพื่อแสดงว่าแพลตฟอร์มข้อมูลที่เชื่อมโยงกันคือรากฐานสำคัญของการใช้ AI ในโรงพยาบาลอัจฉริยะ การประชุมภายใต้แนวคิด Are You READY for the Future จัดขึ้นที่กรุงเทพฯ และตอกย้ำว่าเรากำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนจากการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัล ไปสู่ยุค Practical AI ที่เข้ามาแก้ปัญหาในกระบวนการทำงานจริงของระบบสาธารณสุข
จาก Data Silos สู่โครงการ Smart Hospital ที่ AI ทำงานได้จริง
หัวใจของโรงพยาบาลอัจฉริยะ AI ไม่ได้อยู่ที่การซื้อระบบใหม่แยกชิ้น แต่อยู่ที่การทลาย Data Silos ให้ข้อมูลพูดคุยกันได้ ตั้งแต่ EHR ห้องแล็บ ภาพถ่ายทางการแพทย์ ไปจนถึงระบบบริหารงานหลังบ้าน ขณะที่ข้อมูลยังแตกเป็นเกาะ แพทย์ต้องสลับหน้าจอหลายระบบหรือพึ่งเอกสารกระดาษ ทำให้เสียเวลาและเสี่ยงตรวจซ้ำโดยไม่จำเป็น การมีข้อมูลเชื่อมโยงกันจึงเป็นเงื่อนไขก่อนจะคุยเรื่อง AI ขั้นสูงใดๆ
ผู้บริหาร InterSystems สรุปทิศทางของโครงการ Smart Hospital ว่าต้องยืนบนสามเสาหลัก คือ Trusted Data ข้อมูลที่มีคุณภาพและมีบริบทเพียงพอ Interoperability หรือความสามารถเชื่อมข้อมูลข้ามระบบ และ Practical AI ที่มุ่งแก้ปัญหาจริงไม่ใช่โชว์เทคโนโลยี คำพูดที่น่าจดคือ “การเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างระบบไม่ได้แปลว่าแค่ต่อสายกัน แต่คือการทำให้ระบบที่ใช้ภาษาข้อมูลคนละแบบหันมาพูดภาษาเดียวกัน” ซึ่งสะท้อนว่าการเปลี่ยนผ่านสู่โรงพยาบาลอัจฉริยะคือเรื่องของข้อมูล มากกว่าการซื้อ Gadget ใหม่
Practical AI ในชีวิตประจำวันของแพทย์ ตั้งแต่ห้องตรวจถึงห้องประชุมเวชระเบียน
ระบบสาธารณสุขดิจิทัลกำลังข้ามจากโปรเจกต์ทดลองไปสู่การฝัง AI ลงใน Workflow จริง สิ่งที่เรียกว่า Practical AI คือการเอา AI ไปอยู่ในงานที่ปวดหัวที่สุดของแพทย์และพยาบาล เช่น การค้นหาข้อมูลผู้ป่วย การสรุปเวชระเบียน การบันทึกข้อมูล และการสนับสนุนลำดับขั้นตอนการรักษา ไม่ใช่สร้างแดชบอร์ดสวยๆ แต่ไม่มีคนใช้ แนวคิด AI Native EHR ที่ถูกเสนอในงาน คือการออกแบบเวชระเบียนให้มี AI อยู่ในโครงสร้างตั้งแต่แรก ไม่ใช่แค่ปลั๊กอินเสริมทีหลัง
ตัวอย่างที่จับต้องได้ ได้แก่ การให้แพทย์ใช้ข้อความหรือเสียงค้นหาข้อมูลในเวชระเบียนด้วย Natural Language Experience แทนการคลิกเมนูหลายชั้น หรือการใช้ AI ทำ Ambient Orchestration ช่วยเก็บข้อมูลระหว่างสนทนากับผู้ป่วย จากนั้นสรุปเป็นโน้ตทางคลินิกและแบบฟอร์มที่จำเป็น ลดเวลาเคาะคีย์บอร์ด สาระสำคัญคือ AI วิเคราะห์ภาพแพทย์ หรือระบบสรุปข้อมูลใดๆ ต้องฝังอยู่ในบริบทการรักษา ไม่ใช่ให้แพทย์เปิดโปรแกรมอีกตัวหนึ่งแยกต่างหาก
ระบบสาธารณสุขคนละโจทย์ แต่ปัญหาร่วมคือมาตรฐานและโครงสร้างข้อมูล
แม้แต่ละระบบสาธารณสุขจะมีโจทย์ต่างกัน แต่การทำให้ AI ใช้งานได้เหมือนกันทุกแห่งเป็นเรื่องเกินจริง ความแตกต่างด้านโครงสร้างประชากรและจำนวนแพทย์ทำให้สูตรสำเร็จเรื่อง AI ใช้ร่วมกันไม่ได้ มีข้อมูลว่าอัตราส่วนแพทย์ประมาณ 1 คนต่อประชากร 1000 คน ขณะที่อีกประเทศหนึ่งมีราว 2.5 คนต่อ 1000 คน ส่วนบางประเทศมีแพทย์เพียงราว 1 คนต่อ 20000 คน ตัวเลขเหล่านี้ชี้ว่าบางที่ต้องใช้ AI ช่วยรับมือสังคมสูงวัยและโรคเรื้อรัง ขณะที่บางที่ต้องใช้ AI เพิ่มการเข้าถึงบริการพื้นฐาน
แต่ปัญหาร่วมที่ทุกประเทศเจอเหมือนกันคือ Data Silos ที่ทำให้การทำมาตรฐาน AI ข้ามหลายโรงพยาบาลเป็นเรื่องยาก ถ้าแต่ละโรงพยาบาลเก็บข้อมูลคนละแบบ หรือขาด Interoperability ระบบ AI ที่ฝึกจากแห่งหนึ่งจะย้ายไปอีกแห่งแล้วล้มเหลวทันที คำตอบจึงไม่ใช่การไล่ติดตั้งโมเดล AI ใหม่ทุกที่ แต่ต้องเริ่มจากการทำให้ข้อมูลสุขภาพในเครือข่ายเดียวกันมีมาตรฐาน และมีโครงสร้างร่วมที่ AI อ่านได้เหมือนกัน
กรณีศึกษาโครงสร้างข้อมูลและประสบการณ์ผู้ป่วยในโครงการ Smart Hospital รุ่นใหม่
สิ่งที่น่าสนใจคือโครงการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างโรงพยาบาลกับบริษัทประกันภัย ที่เดินหน้าบนแนวคิดเดียวกับโรงพยาบาลอัจฉริยะ AI โดยเน้นสร้างโครงสร้างข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI ตั้งแต่ต้น สององค์กรร่วมมือกันเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2569 เพื่อพัฒนาโครงสร้างเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพและระบบการเรียกร้องค่าสินไหมทางอิเล็กทรอนิกส์แบบอัตโนมัติ จุดเน้นคือให้ข้อมูลไหลจากโรงพยาบาลไปยังฝั่งประกันภัยอย่างเป็นระบบและตรวจสอบได้
หนึ่งในเป้าหมายคือการสนับสนุน Electronic Claims และ Automated Claims เพื่อลดงานเอกสาร การป้อนข้อมูลซ้ำ และขั้นตอนแบบแมนนวล ผลลัพธ์ในทางปฏิบัติคือเวลาที่เคยหมดไปกับงานเอกสารสามารถหันกลับมาเป็นเวลาที่แพทย์และพยาบาลใช้กับผู้ป่วยมากขึ้น และ AI ยังสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปสร้างเอกสารแนะนำหรือสื่อให้ความรู้ผู้ป่วยในภาษาที่เข้าใจง่าย เพื่อยกระดับความรู้เท่าทันด้านสุขภาพของประชาชน นี่คือภาพชัดๆ ว่าโครงการ Smart Hospital ที่ยืนบนข้อมูลเชื่อมโยงกำลังเปลี่ยนประสบการณ์ผู้ป่วยอย่างเป็นรูปธรรม
