การดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI: อนาคตของการแพทย์

ในความเป็นจริง ตลาดการดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีมูลค่า 14.6 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตหลายเท่าเป็น 102.7 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2571

ในยุคปัจจุบัน AI ได้รับการทดสอบอย่างประสบความสำเร็จในวิธีการทางการแพทย์ต่างๆ รวมถึงการระบุความผิดปกติอย่างรวดเร็วในการสแกนทางรังสี การตีความสัญญาณทางชีวการแพทย์ที่ซับซ้อนเพื่อการตรวจหาโรคในระยะเริ่มแรก และการอำนวยความสะดวกในการรักษาเฉพาะบุคคลโดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรม

สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตก็คือแอปพลิเคชันเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในวงกว้างยิ่งขึ้น บางส่วนควรจะเป็นประชาธิปไตยในระดับผู้ใช้ปลายทาง ในขณะที่บางส่วนจะถูกจำกัดอยู่เพียงระดับสถาบันการแพทย์และนักวิจัย

มาสำรวจอนาคตของการใช้งาน AI ในภาคการดูแลสุขภาพกันดีกว่า

1. การระบุความผิดปกติในการสแกนด้วยรังสี

การเอกซเรย์ทรวงอกมีบทบาทสำคัญในการวินิจฉัยปัญหาที่เกี่ยวข้องกับหัวใจและปอดในวงกว้าง การตรวจจับความผิดปกติในการเอ็กซ์เรย์ทรวงอกสามารถส่งสัญญาณสภาวะต่างๆ เช่น มะเร็งและโรคปอดเรื้อรัง

เครื่องมือ AI ที่สามารถแยกแยะระหว่างการเอ็กซเรย์ทรวงอกปกติและผิดปกติได้อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยลดภาระงานหนักที่นักรังสีวิทยาทั่วโลกต้องเผชิญได้อย่างมาก

ตามรายงานล่าสุดที่เผยแพร่โดยสมาคมรังสีวิทยาแห่งอเมริกาเหนือ นักวิจัยใช้เครื่องมือ AI ที่มีวางจำหน่ายทั่วไปเพื่อวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ทรวงอกจากผู้ป่วย 1,529 รายในโรงพยาบาล 4 แห่งในเขตเมืองหลวงของเดนมาร์ก

การเอ็กซเรย์ครอบคลุมกรณีแผนกฉุกเฉิน ผู้ป่วยในโรงพยาบาล และผู้ป่วยนอก เครื่องมือ AI แบ่งประเภทรังสีเอกซ์ออกเป็นสองกลุ่ม: “มีความมั่นใจสูงปกติ” หรือ “ไม่มีความมั่นใจสูงปกติ” ซึ่งแสดงถึงสภาวะปกติและผิดปกติตามลำดับ

นักรังสีวิทยาทรวงอกที่ผ่านการรับรองสองคนทำการประเมินรังสีเอกซ์เพื่อเป็นเกณฑ์มาตรฐาน ในกรณีที่มีความขัดแย้ง มีการปรึกษานักรังสีวิทยาคนที่สาม และผู้เชี่ยวชาญทั้งสามคนไม่ทราบถึงผลลัพธ์ของ AI

จากการตรวจเอ็กซ์เรย์ทรวงอก 429 รายการที่มีป้ายกำกับว่าเป็นเรื่องปกติ เครื่องมือ AI ยังจัดหมวดหมู่ 120 รายการ (หรือ 28%) ตามปกติ ส่วนย่อยนี้ ซึ่งคิดเป็น 7.8% ของรังสีเอกซ์ทั้งหมด อาจถูก AI ดำเนินการโดยอัตโนมัติได้อย่างปลอดภัย สิ่งที่น่าสนใจกว่านั้นคือเครื่องมือ AI แสดงความไว 99.1% ในการตรวจจับรังสีเอกซ์หน้าอกที่ผิดปกติ

2. การตีความสัญญาณทางชีวการแพทย์ที่ซับซ้อน

การวิเคราะห์สัญญาณทางชีวการแพทย์หมายถึงวิธีการรวบรวมและประมวลผลสัญญาณทางสรีรวิทยาเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับการวินิจฉัยและการรักษาทางการแพทย์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการประมวลผลสัญญาณที่หลากหลายเพื่อกลั่นกรองข้อมูลและระบุรูปแบบที่บ่งบอกถึงสภาวะหรือการเจ็บป่วยที่เฉพาะเจาะจง

การวิเคราะห์สัญญาณทางชีวการแพทย์ครอบคลุมสัญญาณประเภทต่างๆ เช่น คลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG) คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) และคลื่นไฟฟ้ากล้ามเนื้อ (EMG) สัญญาณแต่ละอย่างให้รายละเอียดที่ชัดเจนเกี่ยวกับสภาพทางสรีรวิทยาของร่างกาย และสามารถช่วยในการวินิจฉัยปัญหาทางการแพทย์ในวงกว้างได้

เมื่อเร็วๆ นี้ Anumana, Inc. ซึ่งตั้งอยู่ในเมืองเคมบริดจ์ รัฐแมสซาชูเซตส์ สหรัฐอเมริกา ได้สร้างอัลกอริทึม ECG ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการระบุโรคอะไมลอยโดซิสในหัวใจตั้งแต่เนิ่นๆ ซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้สามารถตีความสัญญาณ ECG ที่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์อาจไม่มีใครสังเกตเห็น

เนื่องจากมีการใช้การทดสอบ ECG แบบไม่รุกรานอย่างแพร่หลาย อัลกอริธึม AI-ECG มีศักยภาพในการเข้าถึงประชากรผู้ป่วยในวงกว้างในระยะเริ่มต้นของโรค ปัจจุบัน Anumana มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริทึมนี้ให้เป็น Software-as-a-Medical-Device (SaMD) โดยมีเป้าหมายที่จะบูรณาการโซลูชันนี้เข้ากับขั้นตอนการทำงานทางคลินิกที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น

นวัตกรรม AI-ECG นี้ยังได้รับรางวัล Breakthrough Device Designation จากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) ของสหรัฐอเมริกา เพื่อให้มั่นใจว่าผู้ป่วยและผู้ให้บริการด้านสุขภาพจะสามารถเข้าถึงอัลกอริทึมนี้ได้ทันที

3. การประเมินสุขภาพจิต

ในปี 2021 ผู้คนมากกว่า 150 ล้านคนทั่วภูมิภาคยุโรปของ WHO ต้องต่อสู้กับปัญหาสุขภาพจิต

น่าเสียดาย เนื่องจากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาสถานการณ์นี้ทวีความรุนแรงขึ้นเนื่องจากการแพร่ระบาดของโควิด-19 การเข้าถึงบริการที่จำเป็นก็ลดน้อยลง และความเครียดที่เพิ่มขึ้น สถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่ไม่เอื้ออำนวย ความขัดแย้ง และความรุนแรงได้ตอกย้ำธรรมชาติอันละเอียดอ่อนของจิตใจ สุขภาพ.

ในขณะเดียวกัน AI ได้เปิดศักราชแห่งการเปลี่ยนแปลงในขอบเขตของการแพทย์และการดูแลสุขภาพ กำลังกลายเป็นเครื่องมือนวัตกรรมในการจัดบริการด้านสุขภาพจิต และระบุและติดตามปัญหาสุขภาพจิตทั้งในระดับบุคคลและประชากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการดูแลสุขภาพดิจิทัล ซึ่งมีอยู่ในรูปแบบที่หลากหลาย เช่น บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ รูปภาพทางการแพทย์ และบันทึกทางคลินิกที่เขียนด้วยลายมือ เครื่องมือเหล่านี้ทำงานอัตโนมัติ ให้การสนับสนุนแพทย์ และอำนวยความสะดวกในการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับต้นกำเนิดที่ซับซ้อนของความผิดปกติที่ซับซ้อน

Thymia ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านสุขภาพดิจิทัลที่ล้ำสมัย ทำหน้าที่เป็นตัวอย่างสำคัญของความก้าวหน้าทางนวัตกรรมนี้ Thymia ก่อตั้งขึ้นในปี 2020 โดย เป็นผู้บุกเบิกวิดีโอเกมที่ใช้ AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อเร่ง ปรับปรุง และประเมินผลสุขภาพจิตอย่างเป็นกลางมากขึ้น

ภายในแพลตฟอร์มนี้ ความชอบของผู้ป่วยในวิดีโอเกมจะถูกนำมาใช้เพื่ออำนวยความสะดวกในการประเมินพื้นฐานอย่างรวดเร็ว ต่อจากนั้น AI จะเจาะลึกคุณลักษณะใบหน้าที่ไม่เปิดเผยตัวตนจำนวนมากจากวิดีโอ และวิเคราะห์ข้อมูลเสียง ดังนั้นจึงระบุความน่าจะเป็นและความร้ายแรงที่อาจเกิดขึ้นของภาวะซึมเศร้า

เทคโนโลยีนี้มอบความสามารถในการติดตามระยะไกลอย่างต่อเนื่องแก่ทั้งผู้ป่วยและแพทย์ ทำให้สามารถเข้าใจสภาวะและความคืบหน้าของการรักษาได้แบบเรียลไทม์

4. การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ

ภาคการดูแลสุขภาพสร้างปริมาณข้อมูลมากกว่าภาคส่วนอื่นๆ ในระบบเศรษฐกิจ อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมพอใจกับข้อมูลที่ 'แม่นยำอย่างคร่าวๆ' เท่านั้น ซึ่งส่วนใหญ่มาจากการสำรวจที่มีจำนวนผู้เข้าร่วมจำกัด

การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพสามารถปรับปรุงความชัดเจนของการเชื่อมโยงระหว่างผู้ป่วย ผู้ปฏิบัติงาน ผู้ให้บริการ ผู้จ่ายเงิน และการเรียกร้อง เมื่อรวมกับการเรียนรู้ของเครื่องและความก้าวหน้าของ AI การแสดงภาพจะช่วยให้ผู้ใช้สามารถหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดและความยุ่งเหยิง ขณะเดียวกันก็ระบุความผิดปกติและกรณีที่อาจเกิดขึ้นของการฉ้อโกงที่เกี่ยวข้องกับการเรียกเก็บเงินค่ารักษาพยาบาลหรือใบสั่งยาได้อย่างรวดเร็ว

โดยธรรมชาติแล้วนี่ไม่ใช่ทั้งหมด เพียงแค่ดูตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงต่อไปนี้

Trilliant Health บริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการวิจัยตลาด ได้เปิดตัว SameityIndex | Hospitals ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลอันล้ำสมัยที่กำหนดเกณฑ์มาตรฐานสำหรับโรงพยาบาลมากกว่า 2,000 แห่งทั่วสหรัฐอเมริกา

เครื่องมือนี้ขับเคลื่อนโดย SameityEngine ซึ่งเป็นเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้เลือกโรงพยาบาลอ้างอิง จากนั้นจึงแสดงภาพกลุ่มโรงพยาบาลที่คล้ายกัน 10 แห่ง การแสดงภาพมาพร้อมกับตัวกรองที่ครอบคลุมปัจจัยต่างๆ เช่น อัตราการกลับเข้ามาใหม่ อัตราการเสียชีวิต และคะแนนสำหรับอาการที่โรงพยาบาลได้มา

Trilliant Health ยืนยันว่าความสามารถในการเปรียบเทียบที่ได้รับการปรับปรุงนี้ช่วยให้ผู้นำด้านการดูแลสุขภาพสามารถประเมินระบบสุขภาพโดยใช้กลยุทธ์ที่มีหลักฐานเชิงประจักษ์ แทนที่จะอาศัยการจัดอันดับโรงพยาบาลชั้นนำที่มีการส่งเสริมการขาย 100 อันดับแรก

ไม่มีนิยายวิทยาศาสตร์อีกต่อไป – AI อยู่ที่นี่แล้ว

ในฐานะบริษัทพัฒนา AI เราอยู่ในแถวหน้าของการนำ AI มาใช้ในด้านการดูแลสุขภาพ ไม่ว่าจะเป็นงานอัตโนมัติง่ายๆ หรือการประมวลผลข้อมูลการประเมินสุขภาพชุดใหญ่ เราได้เห็น AI สร้างความมหัศจรรย์ให้กับภาคการดูแลสุขภาพ

AI คือความสุขสำหรับผู้ป่วย แพทย์ โรงพยาบาล และนักวิจัย และตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมสำหรับสถาบันด้านการดูแลสุขภาพในการระบุขอบเขตของการนำ AI มาใช้และเริ่มต้นดำเนินการ