ข้อมูลทางคลินิกคือขุมทองสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลทางการแพทย์ที่มีขนาดใหญ่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกและปรับปรุงผลลัพธ์ในห่วงโซ่คุณค่าด้านการดูแลสุขภาพตั้งแต่การวิจัย การวินิจฉัยไปจนถึงการจัดการผู้ป่วย อย่างไรก็ตาม การจัดการข้อมูลทางคลินิกที่ซับซ้อนเป็นเวลาหลายปีถือเป็นความท้าทายอย่างมากสำหรับทั้งแพทย์และนักวิเคราะห์  นอกจากนี้อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกำลังเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนแพทย์ ค่าใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพที่เพิ่มขึ้น และเกิดขึ้นของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพจำนวนมหาศาล ซึ่งในสถานการณ์เช่นนี้การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วด้วยปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์ (Applied Artificial Intelligence -AI) จะกลายเป็นกุญแจสำคัญในการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้

วันพรุ่งนี้ที่ดีกว่า

ด้วยปริมาณข้อมูลที่พร้อมใช้งานที่กำลังเพิ่มขึ้นในอัตราที่น่าตกใจพร้อมกับความต้องการของผู้ป่วยที่มีต้อผู้บริการที่สูงขึ้น จึงถึงเวลาที่หน่วยงานด้านการดูแลสุขภาพต้องมีการเปลี่ยนแปลงที่ดีขึ้น ในสถานการณ์ดังกล่าว AI สามารถเจาะทุกส่วนของของอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ไม่ต้องสงสัยอีกแล้วถึงความจำเป็นในการปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการทำงาน และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรว

มในการใช้จ่าย นอกจากนี้ความต้องการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และการให้บริการที่มีประสิทธิภาพทำให้โซลูชันที่มีความสามารถด้าน AI ก้าวขึ้นมาอยู่แถวหน้าของการปฏิวัติด้านการดูแลสุขภาพ

ลองมาเจาะลึกลงไปในแนวโน้มที่สำคัญบางส่วนของ AI

เพิ่มขีดความสามารถในการดูแลสุขภาพ

ผลของการทำงานร่วมกันของข้อมูล และการปรับใช้ AI ระหว่างผู้จ่ายเงินและผู้ให้บริการมีผลต่อการแบ่งปันข้อมูลทางคลินิก สิ่งนี้นำไปสู่การทำงานร่วมกันอย่างแนบแน่นระหว่างการจัดการการดูแล ผู้ป่วย การจัดการผู้ป่วยรายกรณี และการจัดการทรัพยากรทางสุขภาพ โดยมีการนำเอาแอพพลิเคชั่น AI ที่หลากหลายมาใช้ในการทำงานร่วมกันซึ่งมีประโยชน์ต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจทั้งของผู้จ่ายเงินและผู้ให้บริการเช่นเดียวกัน

ผู้จ่ายเงินมักใช้โซชูชั่นที่ทำงานด้วย AI เพื่อลดการเข้ารับการตรวจฉุกเฉินที่ไม่จำเป็นสำหรับผู้ป่วย และตรวจสอบการฉ้อโกงการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ตัวอย่างเช่น AccuHealth บริษัทสตาร์ทอัพในชิลีได้นำเสนอโมเดลด้านการดูแลสุขภาพที่อิงกับผู้ป่วยโดยมุ่งเน้นการดูแลจากระยะไกลที่บ้านมากกว่าการดูแลรักษาที่สถานพยาบาล ซึ่งส่งผลให้ลดการเข้าใช้ห้องฉุกเฉินลงร้อยละ 42 และทำให้บริษัทประกันที่เข้าร่วมโครงการประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึงร้อยละ 30

โรงพยาบาลและคลินิกด้านสุขภาพใช้ AI กับงานที่หลากหลายโดยเน้นการวินิจฉัยโรคและแอพพลิเคชันที่ต้องใช้ลูกค้าเป็นหลัก อย่างเช่นที่ Medalogix ใช้ Alternate Solutions HomeCare เพื่อลดความถี่ในการกลับเข้ารับการรักษาของผู้ป่วยหลังการรักษาเสร็จสิ้นแล้ว

เครื่องมือไอทีด้านการดูแลสุขภาพที่ใช้ AI ถูกคาดหวังว่าจะช่วยลดเวลาและความยุ่งยากในการประมวลผลข้อมูล นอกจากนี้เรายังคาดหวังว่าโซลูชัน AI ในอนาคตจะสามารถใช้ประโยชน์ข้อมูลสื่อสังคมออนไลน์ เช่น ชุมชนด้านสุขภาพ และข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วยจากอุปกรณ์สวมใส่เพื่อให้ดูแลรักษาสุขภาพของผู้ป่วยได้ดีขึ้น

เปลี่ยนจากการวินิจฉัยโดยแพทย์ไปเป็นการวินิจฉัยด้วยข้อมูล

กระบวนการวินิจฉัยที่มีค่าใช้จ่ายสูง การทดสอบผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่ำมากเกินไป และความสามารถในการตรวจหาโรคเรื้อรังที่จำกัดตั้งแต่ระยะเริ่มต้นผลักดันให้มีการนำ AI มาใช้ในการวินิจฉัยมากขึ้น  ข่าวดีก็คือ AI จะช่วยสพานเชื่อมช่องว่างระหว่างการวินิจฉัยโดยแพทย์กับการวินิจฉัยด้วย AI ผ่านการจดจำรูปแบบและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่น มะเร็งวิทยาเป็นสาขาที่โดดเด่นที่สุดในการพัฒนาโซลูชั่นด้านการวินิจฉัยด้วย AI ในความเป็นจริง สาขานี้ถือว่ามีจำนวนการทดลองใช้งานสูงสุด เมื่อพิจารณาถึงการวินิจฉัยภาวะเบาหวานขึ้นตา  (ทำเป็นสาเหตุให้เกิดอาการตาบอดในวัยเด็ก) โดยการวิเคราะห์ภาพของดวงตาของเด็กทารก ซึ่งความแม่นยำในการวินิจฉัยของแพทย์จะเท่ากับร้อยละ 82 แต่การใช้ AI สามารถเพิ่มระดับความแม่นยำได้ถึงร้อยละ 91

เปลี่ยนแปลงการค้นพบยาในอุตสาหกรรมยา

เวลาและต้นทุนในการพัฒนายาที่เพิ่มขึ้นผลักดันให้บริษัทยาเปลี่ยนไปสู่ระบบดิจิทัล ตามรายงานของ Deloitte ในปีพ. ศ. 2560 บริษัทชีวเภสัชกรรมรายใหญ่ที่สุด 12 แห่งได้รับผลตอบแทนจากหน่วยงานด้านการวิจัยยาของตนเองเพียงร้อยละ 3.2 เมื่อเทียบกับร้อยละ 10 ในปี 2553 การใช้ AI ในการค้นคว้ายาเสพติดถูกคาดว่าจะช่วยเร่งกระบวนการโดยรวม การใช้ระบบอัจฉริยะสามารถปรับปรุงอัตราความสำเร็จในการค้นพบยาได้ร้อยละ 8-10 ส่งผลให้อุตสาหกรรมนี้ประหยัดเงินได้หลายพันล้านดอลลาร์ การค้นหาสารประกอบของยา และยาที่มีความแม่นยำในการรักษาโรคถือเป็นแอพลลิเคชันหลักที่มีการใช้งานกันในบรรดาแอพทางเภสัชกรรมที่ใช้ AI อื่น ๆ

ความจริงแล้วโครงการนำร่องที่ใช้เครื่องมือ AI ในการค้นคว้ายาได้แสดงให้เห็นถึงการลดเวลาในการพัฒนาอย่างเห็นได้ชัด ยกตัวอย่างเช่น Clinical Trial Matching (CTM) ของ IBM Watson ช่วยลดความจำเป็นในการเปรียบเทียบเกณฑ์การลงทะเบียนการทดลองทางคลินิกด้วยตนเอง โดย CTM ใช้ AI เอ่านข้อมูลทางการแพทย์ของผู้ป่วยและจับคู่ผู้ป่วยที่เหมาะสมกับการศึกษาทางคลินิกที่ถูกต้อง ซึ่งช่วยลดระยะเวลาการรอการตรวจสอบได้ถึงร้อยละ 78 ในระหว่างระยะทดลอง (16 สัปดาห์) และลดจำนวนผู้ป่วยที่ไม่ผ่านเกณฑ์การทดลองทางคลินิกลงถึงร้อยละ 94

ความพร้อมของข้อมูลผู้ป่วยและการแพทย์ที่เพิ่มมากขึ้นคือการปูทางให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถออกแบบยาเฉพาะแบบ ระบุสัญญาณเริ่มต้นของโรคสำคัญๆ และที่สำคัญที่สุดคือมีความมั่นใจในการดูแลผู้ป่วยแต่ละราย ในทางกลับกัน มีความท้าทายที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับการรวมแหล่งข้อมูล ความพร้อมของบุคลากร  และการใช้ระบบ AI ที่มีอยู่อย่างจำกัด แต่คาดว่าในปีพ. ศ. 2565 จะมีการใช้งาน AI กันอย่างแพร่หลายในอุตสหกรรมนี้ เพื่อรับมือกับการจัดการด้านสุขภาพของประชากรในยุคดิจิทัล และสามารถตอบคำถามเฉพาะผู้ป่วยได้

ที่มา: techbullion