The Future of AI-Enabled Health: Leading the Way (ภาษาไทย)
/ 2 min read
TL;DR
AI เป็นส่วนหนึ่งของเปลี่ยนแปลงทางดิจิตอลที่มีศักยภาพมหาศาล ตั้งแต่การช่วยแพทย์ให้ทำงานได้ดีขึ้น ลดภาระงานที่ไม่จำเป็น ไปจนถึงการให้ผู้ป่วยสามารถจัดการสุขภาพของตนเองได้ดีขึ้น ในแง่ของระบบปฏิบัติการ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการบริหารจัดการด้านสุขภาพ แต่การนำ AI ไปใช้ในวงกว้างยังเป็นไปได้ช้า ซึ่งอาจทำให้ศักยภาพที่แท้จริงของ AI ในระบบสุขภาพไม่ได้ถูกใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่
โครงการ Digital Healthcare Transformation (DHT) ของ World Economic Forum ได้ศึกษาการใช้ AI ในระบบสุขภาพ และพบ 3 อุปสรรคหลัก1
- Complexity of AI in Health Deterring Policy-Makers and Business Leaders – AI ยังไม่สามารถเข้าสู่แผนยุทธศาสตร์ด้านสุขภาพในระดับนโยบายได้อย่างเต็มที่ เนื่องจากความซับซ้อนของการนำ AI มาใช้ในระบบสุขภาพ
- Misalignment of Technical Choices with Strategic Visions – ผู้นำในภาคสุขภาพมักมอบหมายให้ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคตัดสินใจเรื่อง AI ซึ่งอาจทำให้เทคโนโลยีไม่สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร
- Low Confidence in AI Within a Fragmented Regulatory Framework – ความไม่ไว้วางใจของประชาชนและความกังขาจากอุตสาหกรรมอาจเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำ AI ไปใช้
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ จำเป็นต้องมี 6 แนวทางสำคัญในการผลักดัน AI ในระบบสุขภาพให้เติบโตอย่างเป็นระบบ:
- Delivering Near-Term Benefits – เน้นการนำ AI ไปใช้กับกระบวนการที่สามารถวัดผลได้ทันที
- Building Public–Private Ecosystems – ผนึกกำลังระหว่างภาครัฐและเอกชนเพื่อสร้างสมดุลด้านผลประโยชน์
- Prioritizing Shared Infrastructure – ให้ความสำคัญกับโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ใช้ร่วมกัน
- Empowering Leaders with AI Literacy – ส่งเสริมความรู้ด้าน AI ในระดับผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจ
- Proactively Building Trust – ใช้แนวทางการกำกับดูแลที่ยืดหยุ่น และมีความโปร่งใส
- จIntegrating Data for Global and Local Impact – สนับสนุนระบบข้อมูลที่สามารถเชื่อมต่อกันได้ทั้งในระดับท้องถิ่นและสากล
แนวทางเหล่านี้จะช่วยให้ AI สามารถพลิกโฉมระบบสุขภาพ ทำให้เกิดการเข้าถึงบริการที่เป็นธรรม เพิ่มคุณภาพชีวิต และขับเคลื่อนการเติบโตของภาคสุขภาพอย่างยั่งยืน
Context: AI in the Health Sector
AI กำลังเปลี่ยนแปลงระบบสุขภาพ ตั้งแต่การช่วยแพทย์วินิจฉัยโรค การพัฒนายา ไปจนถึงการปรับปรุงกระบวนการบริหารจัดการ แต่การนำไปใช้อย่างแพร่หลายยังมีอุปสรรคสำคัญ
Key Areas of AI Impact
- Providers: ใช้ AI ช่วยในการวินิจฉัย การติดตามอาการ และการบริหารจัดการทางคลินิก
- Pharmaceutical Firms: เร่งการพัฒนายาใหม่และการทดลองทางคลินิก
- Healthcare Payers & Insurance: ลดต้นทุน ป้องกันการทุจริต และพัฒนาระบบประกันสุขภาพแบบเฉพาะบุคคล
- MedTech Companies: นำ AI มาใช้ในอุปกรณ์ทางการแพทย์และปรับปรุง Supply chain
- Public Health Agencies: ใช้ AI เพื่อวางแผนทรัพยากรและคาดการณ์สถานการณ์ด้านสุขภาพ
Future Outlook: Four Visions for AI-Enabled Health
แนวคิดเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในระบบสุขภาพสามารถแบ่งออกเป็น 4 มุมมองสำคัญ:
- Transformation in Well-Being – AI สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ คาดการณ์ความเสี่ยง และปรับไลฟ์สไตล์เพื่อป้องกันโรค แทนที่จะรักษาหลังจากเกิดอาการ
- 8 Billion Doctors – ระบบ AI กลายเป็นผู้ช่วยส่วนตัวด้านสุขภาพสามารถให้คำแนะนำทางการแพทย์แบบเรียลไทม์ ทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลสุขภาพที่แม่นยำโดยไม่มีข้อจำกัดด้านภูมิศาสตร์และเศรษฐฐานะ
- AI-Powered Operational Excellence – AI สามารถทำให้ระบบสุขภาพมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ลดภาระงานที่ไม่จำเป็น เช่น การบริหารจัดการเอกสาร การนัดหมาย และการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
- Health Leapfrog – เปลี่ยนวิธีการพัฒนาระบบสุขภาพจากแบบดั้งเดิม เพื่อให้สามารถใช้ AI ลดช่องว่างด้านการเข้าถึงบริการสุขภาพและยกระดับมาตรฐานการดูแลผู้ป่วยได้
แม้ว่าทั้งสี่แนวทางนี้จะมีศักยภาพสูง แต่การทำให้เป็นจริงต้องอาศัยการสนับสนุนทางนโยบาย เทคโนโลยีที่ทันสมัย และการลงทุนเชิงกลยุทธ์อย่างต่อเนื่อง
Analysis: Three Key Challenges to Scaling AI in Health
แม้ว่า AI จะมีศักยภาพสูง แต่การนำไปใช้ในวงกว้างยังคงเผชิญกับอุปสรรคใหญ่ 3 ข้อ:
Complexity of AI in Health Deterring Policy-Makers and Business Leaders
- AI ยังไม่ได้รับความสำคัญเป็นลำดับต้น ๆ ในแผนนโยบายด้านสุขภาพ เนื่องจากข้อจำกัดทางการเมืองและงบประมาณ
- การลงทุน AI ระยะยาวต้องอาศัยหลักฐานเชิงประจักษ์ว่ามีประสิทธิผลจริง
- ผู้นำด้านสุขภาพยังขาดแนวทางที่ชัดเจนในการรวม AI เข้ากับระบบสาธารณสุขโดยรวม
Misalignment of Technical Choices with Strategic Visions
- การพัฒนา AI มักถูกดำเนินการโดยขาดการเชื่อมโยงกับเป้าหมายระยะยาวของระบบสุขภาพ
- ผู้นำที่ไม่มีพื้นฐานด้าน Digital อาจตัดสินใจนำ AI ไปใช้แบบไม่มีประสิทธิภาพ
- กรอบกฎหมายและการกำกับดูแลยังไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี AI
Low Confidence in AI Within a Fragmented Regulatory Framework
- ข้อบังคับเกี่ยวกับ AI แตกต่างกันในแต่ละประเทศ ทำให้เกิดอุปสรรคด้านความไว้วางใจและการนำไปใช้
- ระบบ AI ด้านสุขภาพหลายระบบยังขาดมาตรฐานความโปร่งใสและหลักฐานยืนยันผลลัพธ์ที่ชัดเจน
- จำเป็นต้องมีความร่วมมือระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อสร้างมาตรฐานการกำกับดูแลที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ
Strategy: Six Calls to Action to Drive Value Creation
เพื่อแก้ไขปัญหาด้าน AI ในระบบสุขภาพ ผู้นำทั้งภาครัฐและเอกชนจำเป็นต้องดำเนินการอย่างเป็นรูปธรรม มีแนวทางต่อไปนี้:
- From Dreaming of Breakthroughs to Delivering Near-Term Benefits – ให้ความสำคัญกับการใช้งาน AI เชิงปฏิบัติที่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้จริง พร้อมวางรากฐานสำหรับการพัฒนาในระยะยาว
- From Independent Tech Progress to Public–Private Ecosystems – ผนึกกำลังระหว่างภาครัฐและเอกชนเพื่อกำหนดทิศทาง AI ให้เกิดความร่วมมือที่เป็นประโยชน์ต่อทุกฝ่าย
- From Infrastructure Competition to Service-Driven Success – เน้นการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลร่วมกัน เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพและความเท่าเทียมในการใช้ AI
- From Good Intentions to Responsible Technical Decisions – ส่งเสริมให้ผู้นำด้านสุขภาพมีความเข้าใจเกี่ยวกับ AI เพื่อให้สามารถกำหนดทิศทางเชิงกลยุทธ์ได้อย่างเหมาะสม
- From Regulatory Dependence to Proactive Trust Building – พัฒนาแนวทางกำกับดูแล AI ให้ยืดหยุ่น โปร่งใส และสามารถตอบสนองความกังวลของสังคมได้อย่างรวดเร็ว
- From Dispersed Data to Deliberate Integration – สนับสนุนให้มีระบบข้อมูลที่สามารถเชื่อมโยงกันได้ทั่วโลก แต่ยังคงควบคุมได้ในระดับท้องถิ่น เพื่อเพิ่มความแม่นยำและเป็นธรรมในการใช้งาน AI
บทสรุป
AI สามารถพลิกโฉมระบบสุขภาพได้ แต่จะประสบความสำเร็จหรือไม่ขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญ:
- การให้ความสำคัญกับ AI ในระดับนโยบาย
- การตัดสินใจทางเทคนิคที่เชื่อมโยงกับเป้าหมายด้านสุขภาพ
- การกำหนดกรอบกฎหมายที่ช่วยสร้างความไว้วางใจและส่งเสริมการนำ AI ไปใช้
หากสามารถดำเนินการตามแนวทางทั้ง 6 ประการได้ AI จะสามารถขับเคลื่อนภาคสุขภาพไปสู่อนาคตที่มีประสิทธิภาพ ยุติธรรม และยั่งยืน