จากงานประจำ สู่การวิจัยที่เปลี่ยนระบบสุขภาพ
ในระบบสุขภาพ หลายคนมองว่า “จะพัฒนาอะไรได้ ต้องมีไอเดียใหญ่ ๆ ก่อน” แต่ความจริงแล้ว จุดเริ่มต้นของการพัฒนาคุณภาพงาน มักซ่อนอยู่ในงานประจำที่เราทำทุกวัน
ที่หน้างานของบุคลากรทางการแพทย์ เต็มไปด้วยปัญหาเล็กบ้างใหญ่บ้าง เช่น งานล่าช้า เอกสารซ้ำซ้อน หรือการสื่อสารที่ผิดพลาด ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถถูกยกระดับกลายเป็น “งานวิจัยที่ใช้ได้จริง” ผ่านกระบวนการที่เรียกว่า R2R (Routine to Research)
R2R คือการหยิบปัญหาหรือข้อสงสัยที่เราพบอยู่แล้วในงานประจำ มาตั้งเป็นคำถามวิจัยอย่างเป็นระบบ ศึกษาหาสาเหตุ แก้ไขด้วยวิธีที่มีหลักฐานรองรับ แล้วนำผลลัพธ์กลับไปปรับใช้ในงานจริง เพื่อให้ระบบสุขภาพเดินได้ดีขึ้นโดยอาศัยข้อมูล ไม่ใช่แค่ความเคยชิน
4 ขั้นตอน R2R ที่เริ่มได้จากสิ่งใกล้ตัว
การทำ R2R ไม่ได้ไกลตัวอย่างที่คิด หากแยกเป็นขั้น ๆ จะเห็นว่าเป็นสิ่งที่ทุกหน่วยงานเริ่มทำได้ทันที
1. เริ่มจากปัญหางานประจำ
เช่น การให้บริการล่าช้า ผู้ป่วยรอนาน ความผิดพลาดในการสื่อสาร การบริหารเวชภัณฑ์ไม่เป็นระบบ หรือข้อมูลเวชระเบียนตกหล่น2. ตั้งคำถามวิจัยและวางแผนศึกษา
แปลงปัญหาให้ชัด เช่น “อะไรคือปัจจัยที่ทำให้การนัดหมายล่าช้า?” หรือ “ทำไมเอกสารซ้ำซ้อนยังเกิดขึ้นซ้ำ ๆ?” จากนั้นวางแผนเก็บข้อมูลและออกแบบวิธีการศึกษา3. เก็บข้อมูลและวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ
ใช้วิธีการทางวิชาการในการเก็บข้อมูล วัดผล และวิเคราะห์ เพื่อให้คำตอบที่ได้มีน้ำหนักมากกว่าความรู้สึกหรือการคาดเดา4. นำผลวิจัยกลับไปใช้ปรับปรุงงานจริง
สิ่งสำคัญของ R2R คือ ต้องกลับไปเปลี่ยนวิธีทำงานให้ดีขึ้นอย่างยั่งยืน ไม่ใช่แค่ทำวิจัยเพื่อจบโครงการแล้ววางบนชั้น
AI: ตัวช่วยทรงพลังของยุค R2R ใหม่
วันนี้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เริ่มเข้ามามีบทบาทจริงจังในแวดวงการแพทย์ และกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ R2R เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และเบาภาระงานซ้ำซ้อนลง
AI สามารถช่วยได้ตั้งแต่ขั้นตอนต้น ๆ อย่างการรวบรวมข้อมูล การค้นคว้า ไปจนถึงการวิเคราะห์เบื้องต้นและสรุปผล ทำให้บุคลากรทางการแพทย์มีเวลาเหลือไปโฟกัสกับการดูแลผู้ป่วยและตัดสินใจเชิงลึกมากกว่าเดิม
AI ไม่ได้แค่เป็นผู้ช่วยพิมพ์รายงาน แต่กำลังกลายเป็น “เพื่อนร่วมทีมวิจัย” ของบุคลากรทางการแพทย์
เริ่มใช้ AI ง่ายที่สุด: ให้ช่วยทำ Literature Review
หนึ่งในขั้นตอนที่กินแรงที่สุดของ R2R คือ การทบทวนวรรณกรรม (Literature Review) เพราะต้องใช้เวลามหาศาลไปกับการ
ค้นหาบทความที่เกี่ยวข้อง
อ่าน สรุป และจัดหมวดหมู่เนื้อหา
เปรียบเทียบแนวคิดและผลการศึกษา
สำหรับคนทำงานประจำที่ต้องแบ่งเวลา การเริ่มต้น R2R มักสะดุดตรงจุดนี้ แต่ AI สามารถเข้ามาช่วยให้ส่วนที่ยากกลายเป็นขั้นตอนที่ “ทำได้จริง” ในเวลาจำกัด
ตัวอย่างเครื่องมือ AI ที่ใช้ช่วย Literature Review ได้แก่
ChatGPT, Gemini 2.0
ใช้ช่วยสรุปบทความ ถอดใจความสำคัญ และอธิบายเนื้อหาที่ยากให้อ่านเข้าใจง่ายขึ้นElicit, Scholarcy, Scite.ai
ช่วยจัดโครงสร้าง Literature Review วิเคราะห์แนวโน้มของงานวิจัย และช่วยค้นหาช่องว่างขององค์ความรู้
การใช้ AI ในการค้นคว้าและสังเคราะห์ข้อมูล ไม่เพียงลดเวลาอ่านเอกสาร แต่ยังเปิดมุมมองใหม่จากแหล่งข้อมูลจำนวนมากในเวลาอันสั้น ช่วยให้ผู้วิจัยเห็นภาพรวมของประเด็นที่ศึกษาได้ชัดขึ้น
ก่อนเข้าสู่ยุค AGI: งานวิจัยจะเปลี่ยนไปอย่างไร
ทุกวันนี้ AI ยังไม่ถึงขั้น AGI (Artificial General Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดรอบด้านใกล้เคียงมนุษย์ในทุกมิติ แต่แนวโน้มชัดเจนว่า บทบาทของ AI ในงานวิจัยจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะในส่วนที่เป็น
งานซ้ำ ๆ ที่ใช้เวลาแต่ไม่ต้องคิดลึก
งานวิเคราะห์เบื้องต้นที่ใช้สูตรและรูปแบบตายตัว
งานจัดทำเอกสาร รายงาน และสรุปผล
สิ่งเหล่านี้สามารถส่งต่อให้ AI รับผิดชอบได้มากขึ้น ขณะที่มนุษย์เก็บสมองไปใช้กับการวางคำถามวิจัย การตีความผลลัพธ์ และการตัดสินใจเชิงจริยธรรม
การเริ่มใช้ AI ในขั้นตอน Literature Review จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ง่าย คุ้มค่า และปลอดภัย ก่อนที่เราจะก้าวเข้าสู่ยุค AGI อย่างเต็มรูปแบบ
เข้าใจ AGI ใน 4 มิติความสามารถ
เมื่อพูดถึง AGI หลายคนคิดถึงหุ่นยนต์อัจฉริยะที่คิดได้เหมือนมนุษย์ แต่ในมุมของการทำงาน AGI สามารถแบ่งระดับความสามารถออกเป็น 4 ด้านหลัก ๆ
1. Conversational
ความสามารถในการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น พูดคุยกับคน ตั้งคำถาม ตอบคำถาม หรือช่วยอธิบายเรื่องยากให้เข้าใจง่าย2. Reasoning
การให้เหตุผล แยกแยะ วิเคราะห์ และแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ไม่ใช่แค่ตอบจากข้อมูลที่เคยเห็น แต่เชื่อมโยงความรู้เพื่อหาแนวทางใหม่3. Agents
ความสามารถในการ “ลงมือทำงานให้เรา” เช่น วางแผน จัดตารางงาน ประสานข้อมูลหลายระบบ หรือรันขั้นตอนงานต่าง ๆ แทนมนุษย์4. Innovation
การสร้างสรรค์สิ่งใหม่ คิดนวัตกรรม หรือเสนอวิธีทำงานรูปแบบใหม่ที่ไม่เคยถูกสั่งมาก่อน
AI ในระดับ AGI จะไม่ใช่แค่ตอบคำถามทีละรอบ แต่สามารถ คิดหลายชั้น ลองหลายทางเลือก แล้วคัดคำตอบที่ดีที่สุดออกมา คล้ายกับกระบวนการคิดลึกของมนุษย์
เมื่อ AI เริ่มแตะอาชีพแบบจริงจัง
แม้ AI ยังไม่แทนมนุษย์ได้ทั้งหมด แต่ความเปลี่ยนแปลงในตลาดงานเริ่มชัดเจนแล้ว โดยเฉพาะในอาชีพที่มีงานซ้ำ ๆ หรือมีรูปแบบชัดเจน
1. โปรแกรมเมอร์ระดับเริ่มต้น (Junior Programmer)
AI เช่น GitHub Copilot หรือ ChatGPT สามารถช่วยเขียนโค้ด ตรวจสอบข้อผิดพลาด และเสนอวิธีเขียนที่ดีขึ้นได้อย่างรวดเร็ว งานเขียนโค้ดแบบรูทีนเริ่มถูกลดความสำคัญลง2. แพทย์ทั่วไป (General Practitioner)
AI ยังไม่เข้าใจบริบท ชีวิตจริง ความรู้สึก หรือมิติด้านจริยธรรมได้เท่ามนุษย์ แต่เริ่มเข้ามาช่วย GP ในงานเบื้องต้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน การคัดกรองโรค หรือการจัดการเอกสารถูกทำให้ง่ายขึ้น3. Systematic Reviewer
งานที่เน้นการทบทวนวรรณกรรม วิเคราะห์บทความวิจัยจำนวนมาก และสรุปประเด็นสำคัญ เป็นจุดแข็งของ AI ที่สามารถจัดการข้อมูลได้เร็วและกว้างกว่ามนุษย์มาก4. นักวิจัยคลินิก (Clinical Researcher)
งานวิจัยในมนุษย์ยังต้องพึ่งทักษะมนุษย์อย่างมาก ทั้งการออกแบบการศึกษา การประเมินจริยธรรม และดูแลผู้ป่วยระหว่างการทดลอง AI ช่วยในส่วน Big Data การจำลองผล (Simulation) และการวิเคราะห์เชิงลึก แต่ การตัดสินใจขั้นสุดท้ายยังต้องเป็นของมนุษย์
สัญญาณเหล่านี้สะท้อนว่า ไม่ใช่อาชีพจะหายไปทันที แต่รูปแบบงานในอาชีพเดิมจะเปลี่ยนไปอย่างมาก
ตัวอย่างจริง: X-ray AI ฝีมือไทยที่ดังระดับโลก
ประเทศไทยเองก็เดินหน้าเรื่อง AI ทางการแพทย์อย่างจริงจัง ตัวอย่างชัดเจนคือ X-ray AI ที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยอ่านภาพถ่ายทรวงอก ซึ่งมีความแม่นยำสูงจนติดอันดับ 2 ของโลก รองจาก Microsoft
วันนี้ X-ray AI ของไทยไม่ได้หยุดอยู่ที่การช่วยอ่านโรคในทรวงอกเท่านั้น แต่ยังสามารถ
ประเมินความเสี่ยงโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs) เช่น เบาหวาน
ใช้ข้อมูลจากภาพเพียงภาพเดียว เพื่อช่วยคัดกรองเบื้องต้น โดยไม่จำเป็นต้องตรวจเลือดทันที
นี่คือตัวอย่างว่า เมื่อแพทย์และทีมสุขภาพร่วมมือกับนักพัฒนา AI ผ่านมุมมอง R2R ที่ดี เราสามารถสร้างนวัตกรรมที่ช่วยทั้งผู้ป่วยและระบบสุขภาพได้จริง
ประเมิน AI ทางการแพทย์ ต้องดูให้ลึกกว่าคำว่า “แม่นไม่แม่น”
เมื่อ AI เข้ามาอยู่ในเวชปฏิบัติ สิ่งสำคัญไม่ใช่แค่ถามว่า “ดีไหม” แต่ต้องรู้วิธีประเมินอย่างถูกต้องในมุมวิชาการ
สิ่งที่ควรพิจารณา ได้แก่
1. AI เป็นเพียงเครื่องมือวินิจฉัยอีกชนิดหนึ่ง (AI = Investigation Tool)
ต้องดูตัวชี้วัดทางสถิติ เช่น sensitivity, specificity, AUC-ROC ว่าทำได้ในระดับที่ยอมรับได้หรือไม่ และเหมาะกับบริบทการใช้งานแบบไหน2. ข้อมูลที่ใช้ฝึก AI มีผลโดยตรงต่อคุณภาพ
ความหลากหลายของกลุ่มผู้ป่วย เครื่องมือที่ใช้ถ่ายภาพ หรือบริบทสถานพยาบาล ล้วนมีผลกับความแม่นยำเมื่อใช้งานจริง หากข้อมูลฝึกต่างจากบริบทใช้งานมาก ประสิทธิภาพอาจลดลง3. Explainability (การอธิบายเหตุผล)
AI ที่ดีควรมีวิธีอธิบายผลลัพธ์ เช่น Heatmap บอกตำแหน่งที่สนใจ หรือ Confidence Score เพื่อให้แพทย์เข้าใจว่า AI มองอะไร และช่วยประกอบการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่เชื่อหรือไม่เชื่อผลลัพธ์แบบลอย ๆ
ทำไม AI ที่เทรนในไทย ถึงสำคัญกับระบบสุขภาพไทย
ในทางปฏิบัติแล้ว AI ที่ถูกฝึกจากข้อมูลต่างประเทศ ไม่ได้เหมาะกับบริบทไทยเสมอไป เพราะ
ข้อมูลผู้ป่วยไทยมีความแตกต่าง ทั้งโรคประจำถิ่น พฤติกรรมสุขภาพ และปัจจัยด้านสังคม
เครื่องมือ เครื่องตรวจ และแนวทางรักษาในโรงพยาบาลไทยอาจไม่เหมือนกับประเทศที่พัฒนา AI
การใช้ AI ที่ฝึกจากข้อมูลและบริบทไทยโดยตรง ช่วยให้ผลลัพธ์แม่นยำกว่า และทำให้ระบบสุขภาพเดินหน้าอย่างยั่งยืน
ดังนั้น การผลักดันให้เกิด AI “เวอร์ชันไทย” จึงไม่ใช่เรื่องแข่งขันกับต่างชาติ แต่เป็นเรื่องของความเหมาะสมและความปลอดภัยของผู้ป่วยในระบบของเราเอง
Soft Skills: เหตุผลที่มนุษย์ยังเหนือกว่า AI
ต่อให้ AI ฉลาดแค่ไหน ยังมีหลายอย่างที่เครื่องจักรเลียนแบบได้ยาก โดยเฉพาะในงานสุขภาพที่ต้องเจอกับคนจริง ๆ ความรู้สึกจริง ๆ และชีวิตจริง ๆ
Soft Skills ที่ทำให้มนุษย์ยังได้เปรียบ AI ได้แก่
ความสัมพันธ์กับผู้ป่วย (Relationship)
การสร้างความไว้วางใจ การสื่อสารอย่างเข้าใจ และการอยู่เคียงข้างผู้ป่วยในช่วงเวลายากลำบากความเห็นอกเห็นใจ (Empathy)
การรับรู้ความกลัว ความกังวล ความสูญเสีย แล้วตอบสนองอย่างมีมนุษยธรรม ไม่ใช่แค่ตามสูตรคำตอบการดูแลแบบองค์รวม (Holistic Care)
การมองผู้ป่วยเป็นมนุษย์หนึ่งคน ไม่ใช่แค่ผลแลบหรือภาพเอกซเรย์ การเชื่อมโยงมิติร่างกาย จิตใจ ครอบครัว และสังคมเข้าด้วยกัน
นี่คือพื้นที่ที่ AI ยังเข้าไม่ถึง และเป็นจุดแข็งที่บุคลากรการแพทย์ต้องรักษาและพัฒนาให้มากขึ้นในยุค AI
เลือกใช้ AI ให้เหมาะกับงาน ไม่ใช่ใช้เพราะกลัวตกเทรนด์
การกระโดดไปใช้ AI โดยไม่เข้าใจ อาจทำให้งานซับซ้อนกว่าเดิม หรือเพิ่มความเสี่ยงที่มองไม่เห็น สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่การใช้ AI ให้มากที่สุด แต่คือการใช้ให้ เหมาะสม
แนวคิดสำคัญคือ
ดูให้ชัดว่างานไหนเหมาะให้ AI ช่วย เช่น งานซ้ำซาก งานคำนวณ งานสรุปข้อมูล
แยกให้ออกว่างานไหนต้องใช้การตัดสินใจเชิงมนุษย์ เช่น จริยธรรม การสื่อสารข่าวร้าย การวางแผนดูแลระยะยาว
ใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ตัวแทนในการคิดแทนทุกอย่าง
มนุษย์ที่ใช้ AI จะมาแทนมนุษย์ที่ไม่ใช้ AI
ประโยคหนึ่งที่สะท้อนยุคนี้ได้ชัดคือ
“AI ไม่ได้มาแทนมนุษย์ แต่มนุษย์ที่ใช้ AI จะมาแทนมนุษย์ที่ไม่ใช้ AI”
AGI อาจยังไม่เกิดขึ้นเต็มรูปแบบในวันนี้ แต่ การเริ่มเรียนรู้ AI ตั้งแต่ตอนนี้ คือเกราะป้องกันไม่ให้เราถูกเทคโนโลยีทิ้งไว้ข้างหลัง โดยเฉพาะในวงการแพทย์และสาธารณสุข ที่ความเปลี่ยนแปลงเริ่มเกิดขึ้นแล้วอย่างเงียบ ๆ
สำหรับบุคลากรทางการแพทย์ การเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับยุคใหม่คือ
พัฒนา ทักษะการใช้ AI เพื่อนำมาเสริมการทำ R2R ค้นคว้า วิเคราะห์ และจัดการข้อมูล
เติมเต็มด้วย Soft Skills ทั้งด้านความสัมพันธ์ การสื่อสาร และการดูแลแบบองค์รวม
เมื่อผสานทั้งสองด้านเข้าด้วยกัน เราจะไม่ได้แค่ตามเทคโนโลยีให้ทัน แต่ยังสามารถ ใช้ AI ยกระดับคุณภาพงานและระบบสุขภาพได้อย่างมีความหมาย
นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่คือเรื่องของการออกแบบอนาคตวิชาชีพของเราเองในยุคที่ AI กำลังจะฉลาดใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้นทุกวัน