ข้ามไปที่เนื้อหา
 
สมาคมโรคพาร์กินสันและการเคลื่อนไหวระหว่างประเทศ

        เล่มที่ 29 ฉบับที่ 4 • ธันวาคม 2025 

ปัญญาประดิษฐ์และการดูแลผู้ป่วย: เคล็ดลับอยู่ที่การใส่ใจผู้ป่วย 

“เคล็ดลับของการดูแลผู้ป่วยอยู่ที่การใส่ใจผู้ป่วย” – ดร. พีบอดี้ 

สำหรับคนที่ไม่ได้ดูแลผู้ป่วยโดยตรง สาขารังสีวิทยาดูเหมือนจะพร้อมสำหรับการแทนที่มนุษย์ด้วย AI แล้ว เพราะการทำซ้ำ การจดจำรูปแบบ และการวินิจฉัยโรคตามมาตรฐานที่ดูเหมือนจะเป็นกลางนั้นเป็นสิ่งที่กำหนดลักษณะของสาขานี้ ในการประชุม Machine Learning and Market for Intelligence ปี 2016 ที่เมืองโตรอนโต นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชื่อดังและผู้ได้รับรางวัล Turing Award อย่าง Geoffrey Hinton, PhD ได้ประกาศอย่างโด่งดังว่า นักรังสีวิทยานั้นเหมือนกับ “หมาป่า” ที่ยังไม่รู้ตัวว่า “ไม่มีพื้นดินอยู่ใต้เท้า” และ “เราควรหยุดฝึกอบรมนักรังสีวิทยาได้แล้ว มันชัดเจนมาก...” ซึ่งเรียกเสียงหัวเราะจากผู้ชม1 เกือบสิบปีต่อมา ความต้องการแพทย์รังสีวิทยามีมากกว่าจำนวนบุคลากรอย่างมาก รังสีวิทยาเป็นหนึ่งในสาขาเฉพาะทางที่ให้ค่าตอบแทนสูงที่สุดในสหรัฐอเมริกา โดยมีจำนวนตำแหน่งฝึกอบรมเฉพาะทางที่เปิดรับสมัครในปี 2025 มากเป็นประวัติการณ์ ทั้งๆ ที่เกือบ 80% ของอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ใช้ AI ซึ่งได้รับการอนุมัติจาก FDA นั้นจัดอยู่ในประเภทรังสีวิทยา2, 3 ความแม่นยำของการทดสอบในห้องปฏิบัติการจะไม่ใช่ตัวชี้วัดที่เพียงพอสำหรับการดูแลผู้ป่วยอย่างชาญฉลาดและเห็นอกเห็นใจเสมอไป เมื่อปัญญาประดิษฐ์พัฒนาขึ้น บทบาทของรังสีแพทย์ก็มีแนวโน้มที่จะพัฒนาไปสู่การเป็น "ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล" เพื่อบูรณาการและตีความข้อมูลที่ซับซ้อนจากตัวบ่งชี้ทางคลินิกและภาพต่างๆ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัยและเป็นแนวทางในการรักษา4 ตัวอย่างของรังสีวิทยาเป็นบทเรียนสำหรับวงการแพทย์สาขาอื่นๆ และผู้ที่ต้องการพัฒนาวงการแพทย์ให้ดียิ่งขึ้น 

เกิดการเปลี่ยนแปลงที่อาจไม่เด่นชัดนักแต่ชัดเจนในบทสนทนาเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในทางการแพทย์ สมมติฐานที่ว่า AI จะเข้ามาแทนที่แพทย์ได้ถูกแทนที่ด้วยการพูดคุยเกี่ยวกับการปรับปรุงระบบเพื่อเสริมการดูแลผู้ป่วย กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ... การแก้ไขอุปสรรคที่ขัดขวางไม่ให้แพทย์ได้ทำหน้าที่ของตนอย่างเต็มที่ในปี 2025 ประสบการณ์และความสัมพันธ์ระหว่างผู้ป่วยและแพทย์ รวมถึงคุณภาพการดูแลรักษาที่เกิดขึ้นนั้น ถูกบดบังด้วยภาระด้านการบริหารจัดการมากมาย เช่น โมดูลที่ไร้ชีวิตชีวา ปัญหาทางเทคนิค (การคลิก 1,000 ครั้งทำให้ใช้งานไม่ได้) ข้อกำหนดด้านเอกสาร การสนับสนุนทางคลินิกที่ไม่เพียงพอผ่านการโทรศัพท์และข้อความ และความจำเป็นในการขออนุมัติจากบริษัทประกันสำหรับการตรวจและการรักษาที่ได้รับอนุมัติ5 กำลังมีการศึกษาการใช้ AI ในสถานการณ์เหล่านี้ เทคโนโลยีการถอดเสียงแบบรอบด้านสามารถถอดเสียงบทสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วยในคลินิก ทำให้แพทย์สามารถมุ่งเน้นไปที่ผู้ป่วยและความต้องการของพวกเขาโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการบันทึกข้อมูลไปพร้อมกัน การที่บทสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วยดำเนินไปโดยไม่ถูกขัดจังหวะ น่าจะช่วยเพิ่มคุณค่าในการวินิจฉัยและการรักษาในการตรวจรักษาได้6 มีการแสดงให้เห็นว่าผู้ช่วยจดบันทึกเหล่านี้ช่วยลดภาวะหมดไฟที่เกี่ยวข้องได้7 ในทำนองเดียวกัน AI สามารถช่วยในการจัดทำเอกสารสำหรับผู้ป่วยในได้8การปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากรโดยการรายงานมาตรวัดคุณภาพในเวลาและต้นทุนที่ลดลง9รวมถึงผู้ช่วยเสมือนจริงสำหรับเตือนเรื่องการรับประทานยาและการจัดตารางเวลา และการต่อต้านการปฏิเสธที่ไม่เป็นธรรมจากบริษัทประกันภัยด้วยจดหมายแสดงความจำเป็นทางการแพทย์10 การใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ที่เหมาะสมอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพด้านต้นทุนในระดับองค์กรได้11 เป็นเช่นนี้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถช่วยให้ผู้ป่วยเป็นศูนย์กลางของการดูแลรักษาได้.  

เราต้องคำนึงถึงหลักการบางประการ นวัตกรรมและการนำไปใช้ในกระบวนการทำงานประจำวันผ่านนโยบายต้องควบคู่ไปกับความรับผิดชอบ นอกจากนี้ สิ่งสำคัญอย่างยิ่งคือเราต้องไม่ปล่อยให้ AI เป็นสาเหตุของ “ภาวะขาดทักษะ” ในระหว่างการฝึกอบรมและการปฏิบัติทางคลินิก AI เป็นเครื่องมือที่กำลังพัฒนา ซึ่งน่าเสียดายที่ได้รับผลกระทบจากกระแสความนิยมเกินจริง โดยส่วนใหญ่มาจากผู้ที่ไม่มีโอกาสได้ดูแลผู้ป่วย สิ่งนี้ต้องได้รับการแก้ไข ในขณะเดียวกัน AI ก็เป็นอุตสาหกรรมมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ที่มีแรงผลักดันอย่างมาก12 หากใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบและด้วยความระมัดระวัง AI ก็จะเป็นประโยชน์ในการเข้าถึงข้อมูลที่เรารู้กันอยู่แล้วได้ เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่แพทย์และผู้ป่วยจะต้องมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและประเมินปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเป็นแนวทางในการดูแลรักษาผู้ป่วยที่ดี13  

อ่านกระดาษ

 

อ้างอิง 

  1. เจฟฟ์ ฮินตัน: เกี่ยวกับรังสีวิทยา ช่อง YouTube: Creative Destruction Lab https://youtu.be/2HMPRXstSvQ?si=U0Pse9TV2JAg9h1q. 
  2. มูซา ดี. ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เข้ามาแทนที่รังสีแพทย์ https://www.understandingai.org/p/ai-isnt-replacing-radiologists?utm_campaign=post&utm_medium=web1 ตุลาคม 2025 
  3. สำนักงานบริหาร UFD. อุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์. 2025 [20 ตุลาคม 2025]; เข้าถึงได้จาก: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-enabled-medical-devices. 
  4. Jha S, Topol EJ. การปรับตัวเข้ากับปัญญาประดิษฐ์: รังสีแพทย์และพยาธิแพทย์ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล Jama. 13 ธันวาคม 2016;316(22):2353-4. 
  5. Mahajan A, Lees AJ. "เครื่องจักรจะเห็นคุณเดี๋ยวนี้": มุมมองของแพทย์เกี่ยวกับ "ปัญญาประดิษฐ์" ในการดูแลทางคลินิก Mov Disord Clin Pract. พฤษภาคม 2025;12(5):588-91 
  6. Stokel-Walker C. เครื่องมือ “ambient scribe” ที่รับฟังและสรุปการปรึกษาหารือระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย BMJ. 2025;389:r663. 
  7. Olson KD, Meeker D, Troup M และคณะ การใช้ AI จดบันทึกแบบรอบด้านเพื่อลดภาระงานบริหารและความเหนื่อยหน่ายในวิชาชีพ JAMA Netw Open. 2025 ต.ค. 1;8(10):e2534976 
  8. Williams CYK, Subramanian CR, Ali SS และคณะ สรุปการจำหน่ายผู้ป่วยออกจากโรงพยาบาลที่สร้างโดยแพทย์และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ JAMA Intern Med. 2025 กรกฎาคม 1;185(7):818-25 
  9. Boussina A, Krishnamoorthy R, Quintero K และคณะ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อการรายงานมาตรการคุณภาพโรงพยาบาลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น Nejm ai. 24 ตุลาคม 2024;1(11) 
  10. Deik A. ประโยชน์และอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากการนำ ChatGPT มาใช้ในคลินิกความผิดปกติของการเคลื่อนไหว J Mov Disord. พฤษภาคม 2023;16(2):158-62 
  11. Klang E, Apakama D, Abbott EE และคณะ กลยุทธ์สำหรับการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนในระดับระบบสุขภาพ NPJ Digit Med. 2024 พฤศจิกายน 18;7(1):320 
  12. Angus DC, Khera R, Lieu T และคณะ ปัญญาประดิษฐ์ สุขภาพ และการดูแลสุขภาพในปัจจุบันและอนาคต: รายงานการประชุมสุดยอด JAMA ว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์ JAMA. 2025. 
  13. L. การทวงคืนการดูแลในยุค AI. The Lancet. 2025;406(10512):1535. 

 

 

 

 

อ่านเพิ่มเติม เคลื่อนตัวไปตาม:

ฉบับเต็ม    สารบัญ