ส่องความคืบหน้าโปรเจกต์แพทย์ไฮเทคของโรงพยาบาลมหาราชนครเชียงใหม่ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ที่ร่วมมือกับบริษัทไอบีเอ็ม (IBM) เปิดศักราชใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กลุ่ม Generative AI แนะนำและทำนัดให้ผู้ป่วยใช้บริการห้องปฏิบัติการทางการแพทย์แบบพยาบาลไม่ต้องเมื่อย การันตีเป็น AgenticAI แรกในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่ทำงานผ่านการเชื่อม AI กับเวชระเบียนแบบครบวงจรไม่แยกฝ่าย มั่นใจ 3 โมเดลล่าสุดถูกหลัก PDPA พร้อมพัฒนาต่อถึงการส่งเอ็กซเรย์
ศ.(เชี่ยวชาญพิเศษ) นพ.บรรณกิจ โลจนาภิวัฒน์ คณบดีคณะแพทยศาสตร์ มช. เปิดเผยว่า การพัฒนาครั้งนี้ใช้เทคโนโลยี watsonx.data และ watsonx.ai ของ IBM เชื่อมโยงระบบห้องปฏิบัติการทั้งหมดเข้าด้วยกัน ทั้งข้อมูลผู้ป่วยย้อนหลัง ผลตรวจทางห้องปฏิบัติการ และงานวิจัย เพื่อสนับสนุนการวินิจฉัยของแพทย์และการส่งตรวจเพิ่มเติมแบบอัตโนมัติ ถือเป็นส่วนหนึ่งของวิสัยทัศน์ในการก้าวสู่การเป็น Digital Faculty และผู้นำด้านการแพทย์ในระดับอาเซียน ของโรงพยาบาลมหาราชนครเชียงใหม่ ซึ่งเป็นโรงพยาบาลรัฐขนาดใหญ่ที่สุดในภาคเหนือ มีผู้เข้ารับบริการมากกว่า 1.6 ล้านคนต่อปี เฉลี่ยวันละกว่า 5,000 คน
“ช่วงแรกของโครงการเป็นการนำร่องที่ทำด้วยกัน แต่หลังจากนั้นการบำรุงรักษาระบบที่อาจต้องใช้งบประมาณราว 10 ล้านบาท ความร่วมมือนี้เป็นหนึ่งในโชว์เคสที่ต่อยอดจากการลงทุนระบบไซเบอร์ซิเคียวริตีที่วางไว้ 200 ล้านบาท ซึ่งอาจไม่เห็นประโยชน์เมื่อไม่ถูกโจมตี ดังนั้น เพื่อให้เห็นว่าผู้ป่วยได้ประโยชน์จากการลงทุนด้านดิจิทัลที่ต่อเนื่องของคณะแพทยศาสตร์ มช. ความร่วมมือนี้จึงเกิดขึ้นเพื่อให้เห็นอิมแพกต์ของสิ่งที่เราทำไป”
ระบบ AI ผู้ช่วยแพทย์ที่ IBM และโรงพยาบาลมหาราชนครเชียงใหม่ ใช้เวลา 8 เดือนสร้างสรรค์ขึ้นนั้นถูกคาดหวังให้ช่วยลดความผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลด้วยมือ ขณะเดียวกัน ก็เชื่อมโยงการตรวจทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นการตรวจเลือด CT Scan หรือ MRI เข้าด้วยกันอย่างไร้รอยต่อ ส่งผลให้ลดระยะเวลารอคอยของผู้ป่วยลงได้บนเป้าใหญ่ 30-40 นาที จากระยะเวลาเฉลี่ย 150 นาทีที่ผู้ป่วยต้องเดินวนและรอคอยในโรงพยาบาลต่อครั้ง นอกจากนี้ โรงพยาบาลยังมีแผนต่อยอดใช้ AutoAI ในการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับบริการผู้ป่วยในอนาคต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการให้บริการตามมาตรฐานระดับสากล
***3 งานแพทย์ AgenticAI สรุปข้อมูล+คลิกให้เสร็จ
ผศ.นพ.กฤษณ์ ขวัญเงิน รองคณบดีคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ กล่าวระหว่างสาธิตการทำงานของระบบปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์ ว่าทุกฝ่ายในโรงพยาบาลจะทำงานปกติ ตั้งแต่การกรอกซักประวัติของนางพยาบาล และการตรวจร่างกายซึ่งปกติจะต้องมีการสั่งตรวจเพื่อส่งต่อห้องปฏิบัติการ (ห้องแล็บ) แต่ด้วยระบบนี้ แพทย์จะสามารถกดปุ่มเดียวเพื่อให้ AI ได้รับข้อมูลจากประวัติเวชระเบียนที่บันทึกประวัติผู้ป่วย (OPD card หรือโอพีดีการ์ด) ซึ่งเป็นเอกสารทางการแพทย์ ที่บันทึกและเก็บรวบรวมเรื่องราวประวัติของผู้ป่วย ตั้งแต่ประวัติการแพ้ยา และประวัติการเจ็บป่วย
“ข้อมูลโอพีดีการ์ดจะมีการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลของทั้งแพทย์ พยาบาล และผู้ป่วยที่เป็นเจ้าของโอพีดีการ์ดนี้ ทั้งหมดเป็นไปตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของประเทศไทย หรือ PDPA โดยหากมีข้อมูลใดที่สามารถระบุตัวตนได้ ระบบจะแจ้งว่าไม่สามารถส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบได้ เช่น ข้อมูลชื่อแพทย์ผู้ตรวจ หมายเลขบัตรผู้ป่วยหรือเอชเอ็น และหมายเลขบัตรประจำตัวประชาชน”
ด้วยการเชื่อมต่อกับเวชระเบียน ระบบจะได้สิทธิตรวจสอบข้อมูลผลตรวจในแล็บ เพื่อที่จะใช้ผลของแล็บนั้นเป็นข้อมูลอ้างอิงของการวินิจฉัยโรค ระบบจะแนะนำให้แพทย์ทราบถึงแนวทางการส่งผู้ป่วยไปตรวจต่อในห้องแล็บที่จำเป็น เช่น การตรวจดูความเร็วในการตกตะกอนของเม็ดเลือดแดง (ESR) หรือตรวจความสมบูรณ์ของเลือด (CBC) เลือด และการส่งตรวจแล็บอื่นๆ
***เชื่อม AI เข้าเวชระเบียน-ขอเวลาฉลาดขึ้น
อย่างไรก็ตาม การทดลองพบว่า AI ผู้ช่วยแพทย์ยังไม่เฉลียวฉลาดเต็มที่ในระยะแรก และแพทย์จะต้องมีการสอนหรือเทรน AI ในส่วนนี้ ซึ่งหากแพทย์รู้สึกว่าผลแล็บที่ระบบแนะนำไว้ยังไม่ครบถ้วน สามารถคลิกเพิ่มได้ และเมื่อตรวจสอบว่าถูกต้องแล้ว จะสามารถคลิกส่งตรวจได้เลย ซึ่งข้อมูลส่วนนี้จะถูกนำไปปรับปรุงระบบ AI ทำให้มีความแม่นยำขึ้น อาจมีความเฉลียวฉลาดมากขึ้นจนถึงระดับการแนะนำให้ส่งตรวจสมรรถภาพปอดในอนาคต
จาก Ai ตัวแรก ระบบจะส่งข้อมูลสู่ AI ตัวที่สอง ซึ่งการสาธิตแสดงชัดว่า ”เมาส์” หรือตัวชี้บนหน้าจอคอมพิวเตอร์นั้นขยับได้เองจากจุดหนึ่งไปอีกจุดหนึ่ง การดำเนินการนี้เกิดขึ้นโดยโรบอตซึ่งพัฒนาโดย IBM Robotic Process Automation หรือ RPA ทำให้ระบบบอตสามารถทำรายการแทนแพทย์และพยาบาล ด้วยการรอรายการแล็บที่แนะนำมาจาก Ai Assistant ตัวแรก และเปิดระบบที่ปกติแพทย์และพยาบาลใช้ในการสั่งตรวจแล็บ เพื่อทำรายการแทน
“อันนี้หมอชอบเพราะจะได้ไม่ต้องสั่งเอง ขั้นตอนนี้บอตจะเป็นผู้ควบคุมระบบคอมพิวเตอร์ทั้งหมด โดยที่ไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุมคีย์บอร์ดหรือเมาส์ ระบบจะคีย์ข้อมูลตามที่ AI Assistant แนะนำไว้ไปเรื่อยๆ จนครบ หากมีข้อมูลใดที่จะต้องถูกเลือกเพิ่มเติม บอตจะเป็นผู้เลือกให้ เมื่อนางพยาบาลไม่ต้องรับผิดชอบการกดสั่งงานบนคอมพิวเตอร์ ก็จะไปดูแลผู้ป่วยได้อย่างเต็มที่มากขึ้น คาดว่าเป็นประโยชน์มากในหอผู้ป่วยฉุกเฉินหรือ ER”
เมื่อข้อมูลทั้งหมดถูกแสดงสถานะสำเร็จและกดบันทึก AI ตัวสุดท้ายจะถูกวางตัวให้จัดการทำนัด ซึ่งเป็นขั้นตอนที่มีรายละเอียดมากให้ต้องจัดการระหว่างแพทย์ ห้องปฏิบัติการ และผู้ป่วย แต่ระบบ AI จะสามารถแนะนำวันที่ต้องการนัดหมายผู้ป่วยในระยะเวลาที่ต้องการอย่างอัตโนมัติ ระบบสามารถลงเวลา กดยืนยัน และจบขั้นตอนการทำนัดผู้ป่วยล่วงหน้าโดยประหยัดเวลาแพทย์และนางพยาบาลได้
***ไม่มีชื่อแพทย์ ลบทุกข้อมูลที่อาจไล่เรียงถึงบุคคล
ผศ.นพ.กฤษณ์ อธิบายถึงการไม่ลบเพียงข้อมูลผู้ป่วย แต่ยังลบข้อมูลชื่อแพทย์ และพยาบาลออกจากระบบ AI นี้ ว่าเป็นไปตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของประเทศไทย และกฎหมายด้านการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ ซึ่งจะรองรับการขยายผลสู่การพัฒนา AI โมเดลอื่นบนคลาวด์ได้ต่อเนื่อง
“ที่ต้องปิด เพราะต่อให้เอา AI มาไว้ที่เซิร์ฟเวอร์คณะแพทย์ แต่ AI จะก้าวหน้าไปเรื่อย ปีหน้าจะฉลาดมากขึ้น และไปฉลาดบนคลาวด์ มากกว่าอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ เราจึงวางแผนให้สามารถใช้เทคโนโลยีเพื่อย้ายข้อมูลไปบนคลาวด์ การกำหนดกรอบให้ปิดข้อมูลส่วนตัวไว้จะเอื้อให้เกิดการย้ายข้อมูลไปบนคลาวด์ได้อย่างปลอดภัย เราอาจจะปิดมากกว่านั้นก็ได้ เพราะมีข้อมูลอ่อนไหว เช่น บางคนที่เป็นโรคเฉพาะ หรืออาจเป็นคนไข้คนเดียวใน รพ. ซึ่งต้องปิดรายละเอียดข้อมูลเพราะจะระบุตัวตนได้ “
ผศ.นพ.กฤษณ์ยอมรับว่าแม้ประเด็นการปิดข้อมูลส่วนตัวเป็นอุปสรรคสำคัญที่สุดที่ทำให้ AI ไปยากในวงการแพทย์ไทย แต่จำเป็นต้องทำเพราะเป็นกฎหมาย และเมื่อพิจารณาดูแล้วเห็นว่าสามารถขยายผลได้ โดยการทำโปรเจกต์นี้ไม่มีการเพิ่มบุคลากรเพื่อคัดกรอง หรือต้องสร้างฐานข้อมูลใหม่ที่ไม่มีชื่อผู้ป่วย เนื่องจากการเซ็นเซอร์ข้อมูลทำได้ในระดับฐานข้อมูลหลักผ่านการคลิกเพื่อปิดได้อย่างสะดวก
นายอโณทัย เวทยากร กรรมการผู้จัดการใหญ่ IBM ประเทศไทย กล่าวว่า จุดเด่นของโครงการนี้อยู่ที่การให้ความสำคัญกับระบบธรรมาภิบาล AI และความน่าเชื่อถือของข้อมูล ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการรักษาและการบริการผู้ป่วย
“การเริ่มต้น AI ที่ถูกต้อง คือการใช้อย่างรับผิดชอบ เกิดได้จากการตั้งคำถาม โดยผู้ป่วยมีสิทธิในการเลือก และแพทย์ก็มีสิทธิในการรักษาตามกรอบปฏิบัติที่ดี ทั้งหมดนี้ต้องสร้างตั้งแต่ต้น ก่อนที่จะนำ AI มาใช้ ในอนาคตเมื่อ AI ขยายก็จะไม่ต้องมานั่งแก้ไข ซึ่งเรื่องนี้เป็นกรอบการทำงานที่คณะแพทย์ มช. ให้ความสำคัญมากและทำตั้งแต่วันแรก”
ที่สุดแล้ว “AI ผู้ช่วยหมอ” แห่งโปรเจกต์ IBM และโรงพยาบาลมหาราชนครเชียงใหม่ ได้กลายเป็น Agentic AI สำหรับโรงพยาบาลแห่งแรกของอาเซียน ซึ่งคาดว่าอาจจะเป็นต้นแบบให้วงการแพทย์ในภูมิภาคต่อไป
