![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/Medical-AI-Platform-Cover-1-1024x538.png)
“เครื่องมือ AI ในฐานะผู้ช่วยแพทย์” ไม่ใช่เรื่องใหม่ทั้งในไทยและทั่วโลก ซึ่งส่วนใหญ่มักใช้ AI ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์เพื่อช่วยรังสีแพทย์วินิจฉัยภาวะผิดปกติของอวัยวะต่าง ๆ จากฟิล์มเอกซเรย์ หรือ ภาพถ่าย เป็นต้น อย่างไรก็ตาม การสนับสนุนให้เกิดเครื่องมือ AI ในวงการแพทย์ของไทย ยังมีความท้าทายอีกมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรื่องข้อมูลทางการแพทย์ ซึ่งกระบวนการได้มา การจัดการกับข้อมูลที่นำมาเทรนด์ AI การแพทย์นั้นเป็นเรื่องละเอียดอ่อนที่ต้องปฏิบัติตามหลักจริยธรรม และ ธรรมาภิบาลข้อมูล รวมทั้งการผ่านมาตรฐานต่าง ๆ เพื่อนำมาใช้กับประชาชนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และ ปลอดภัย
ปัจจุบัน แผนปฏิบัติการด้าน AI ประเทศไทย พยายามจะเติมเต็มระบบนิเวศ AI การแพทย์ของไทย โดยมีหนึ่งในโครงการนำร่อง คือ “การพัฒนาแพลตฟอร์มบริหารจัดการข้อมูลเปิดด้านการแพทย์ – Medical AI Data Platform” แพลตฟอร์มที่สนับสนุนการใช้และแชร์ข้อมูลทางการแพทย์ร่วมกันของเครือข่ายโรงพยาบาลภายในประเทศ พร้อมเครื่องมือจัดการกับข้อมูลให้เหมาะสมกับการนำไปพัฒนา AI ทางการแพทย์โดยเฉพาะ
สรุปสาระจากการเสวนา “การบริหารจัดการข้อมูลจากงานบริการด้านสาธารณสุขเพื่อพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์” ในการประชุมวิชาการประจำปี HA National Forum ครั้งที่ 24 “Growth Mindset for Better Healthcare System” ระบบบริการสุขภาพที่ก้าวหน้า ด้วยกรอบความคิดที่กว้างไกล จัดโดย สถาบันรับรองคุณภาพสถานพยาบาล (องค์การมหาชน) (สรพ.) เมื่อวันที่ 14 มีนาคม ที่ผ่านมา ณ อิมแพค ฟอรั่ม เมืองทองธานี
ผู้ร่วมเสวนา ได้แก่ ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. นพ.ภัทรวินฑ์ อัตตะสาระ ผู้อำนวยการสำนักดิจิทัลการแพทย์ กรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข., รศ.นพ.สิทธิ์ พงษ์กิจการุณ หัวหน้าภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล รศ.ดร.พญ.รุ่งฤดี ชัยธีรกิจ ภาควิชาอายุรศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์ โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย และดร.วงศกร พูนพิริยะ ผู้อำนวยการฝ่ายบริหารเครือข่ายวิจัยพัฒนาและนวัตกรรม (RNM) สวทช. ดำเนินรายการ
![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/medical-ai-platform-15-768x513.jpg)
แพทย์ภาระหนัก ขาดคน-เครื่องมือ หวังใช้ AI ช่วยก็กลัว “ข้อมูลไม่พอ”
ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรในวงการแพทย์ถูกพูดถึงเป็นอย่างมาก ส่งผลต่อการบริการประชาชนที่ล่าช้าอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งระยะเวลาที่ล่าช้า อาจหมายถึงการสูญเสียโอกาสในการรักษา และอัตราการมีชีวิตที่ลดน้อยลง
รศ.ดร.พญ.รุ่งฤดี ชัยธีรกิจ เล่าว่า “จากการนัดตรวจคัดกรองมะเร็งตับด้วยอัลตร้าซาวด์ของคนไข้ซึ่งเป็นมะเร็งที่พบบ่อยและเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับ 1 ของคนไทย จากปกติกลุ่มเสี่ยงจะต้องตรวจคัดกรองทุก ๆ 6 เดือน ล่าช้าออกไปเป็นมากกว่า 1 ปี ซึ่งอาจทำให้ไปเจอก้อนมะเร็งในระยะท้าย ๆ ที่ไม่สามารถรักษาให้หายขาดได้ จึงเป็นโจทย์ที่ร่วมกับเนคเทค สวทช. นำเทคโนโลยี AI มาใช้ประกอบกับการทำอัลตร้าซาวด์เป็น ‘AI Assistant ultrasound system’ เพื่อใช้ในการตรวจคัดกรองตำแหน่งที่มีก้อน ระบุว่าเป็นก้อนชนิดไหน เป็นมะเร็งหรือไม่ ในกรณีที่เป็นมะเร็งจะระบุชนิด และหากไม่เป็นน่าจะเป็นก้อนชนิดไหน ด้วยความน่าจะเป็นเท่าไหร่ และช่วยตรวจสอบว่าอัลตร้าซาวด์ครบทุกส่วนของตับแล้วหรือไม่ในลักษณะ Quality assurance ปัจจุบันใช้งานจริงอยู่ในคลินิกโรคตับ โรงพยาบาลจุฬาฯ”
“การทำ AI ด้านการแพทย์ มักมีคำถามว่าต้องใช้ภาพจำนวนเท่าไหร่จึงจะเพียงพอ คำตอบขึ้นอยู่กับโรค ขึ้นอยู่กับว่าโจทย์ว่าเป็นอะไร โจทย์บางอย่างอาจจะต้องใช้หลักแสน หลักล้านรูป อย่างไรก็ตามประเทศไทยกำลังเกิดความร่วมมือในการสร้างแพลตฟอร์มที่จะรวบรวมรูปทางการแพทย์เพราะฉะนั้นอย่าเพิ่งกังวลว่าข้อมูลจะไม่พอ” รศ.ดร.พญ.รุ่งฤดี กล่าวเสริม
![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/medical-ai-platform-16-768x513.jpg)
เติมเต็มระบบนิเวศ AI การแพทย์ ลดพึ่งพา Big Tech
“กว่า 70-80% ของทุนวิจัยโครงการด้านการแพทย์และสุขภาวะ มีทุนวิจัยต่ำกว่า 3 ล้านบาท ในช่วงปี 2563 – 2565 (ข้อมูลจากสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม หรือ สกสว.) เกิดการคำถามตามมาว่าภายใต้เงินทุนดังกล่าวจะเพียงพอต่อการผลักดันผลงานไปสู่นวัตกรรมหรือไม่”ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้ช่วยเลขานุการคณะกรรมการขับเคลื่อนแผนฯ AI แห่งชาติ และ ผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. ตั้งข้อสังเกต
อย่างไรก็ตาม ดร.ชัย มองว่า การส่งเสริมการวิจัยและพัฒนา AI ด้านการแพทย์และสาธารณสุขให้ไปสู่นวัตกรรมใช้ได้จริงนั้น ระบบนิเวศของการพัฒนา AI ด้านการแพทย์ของไทยยังต้องได้รับการเติมเต็ม ถึงแม้ว่าภายใต้ระบบนิเวศดังกล่าวด้านการวิจัยและพัฒนา ประเทศไทยจะมีโรงพยาบาลวิจัยเข้าร่วมจำนวนหนึ่ง แต่ในด้าน Startup มีจำนวนน้อยมาก “เนื่องจากความจำเป็นที่เรายังต้องพึ่งพาบริษัท Big Tech ในการทดสอบเครื่องมือ นวัตกรรมต่าง ๆ รวมถึงอาศัยมาตรฐานจากต่างประเทศ ซึ่งมักมาพร้อมกับเทคโนโลยีจากบริษัท Big Tech จึงเป็นอุปสรรคต่อการเติบโตของการวิจัยและพัฒนา รวมถึงระบบนิเวศ AI ด้านการแพทย์และสาธารณสุข” ดร.ชัย กล่าว
สอดคล้องกับมุมมองของ นพ.ภัทรวินฑ์ อัตตะสาระ ผู้อำนวยการสำนักดิจิทัลการแพทย์ กรมการแพทย์ ซึ่งเล่าว่าในอดีตที่ประเทศไทยยังมีโครงสร้างพื้นฐานการพัฒนา AI จำนวนมากพอ และ รวดเร็วเทียบเท่าปัจจุบัน จึงจำเป็นต้องส่งข้อมูลไปให้บริษัทต่างประเทศร่วมวิจัยพัฒนาและแปลผลได้ฟรี แต่กลับไม่ได้รับโมเดลการพัฒนากลับมา
![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/medical-ai-platform-7-768x513.jpg)
เริ่มต้นจากระบบนิเวศภายใน ค่อยไปเชื่อมต่อกับประเทศ
ความพยายามในการขับเคลื่อนระบบนิเวศ AI ด้านการแพทย์ในระดับประเทศ อาจไม่ได้การันตีว่าความสำเร็จดังกล่าวจะเกิดขึ้นกับในแต่ละหน่วยงานเช่นกัน ดังนั้นการทำงานแบบคู่ขนานทั้งในระดับประเทศและระดับหน่วยงานจึงเป็นอีกวิธีหนึ่งที่โรงพยาบาลรามาดำเนินการอยู่
รศ.นพ.สิทธิ์ พงษ์กิจการุณ กล่าวว่า คณะแพทยศาสตร์ โรงพยาบาลรามาธิบดีพยายามสร้างระบบนิเวศภายในหน่วยงานขึ้นมา ก่อนที่จะไปเชื่อมต่อกับระบบนิเวศที่ประเทศไทยเตรียมเอาไว้ ทั้งด้านบุคลากร ด้านเทคโนโลยี และองค์ความรู้ โดยเริ่มต้นจากการหาโจทย์ การเตรียมข้อมูล (Data preparation) การจัดทำ Data anonymization ไม่ว่าจะเป็นกระบวนการลบข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อป้องกันเรื่อง PDPA การกำหนดสิทธิ์ผู้เข้าถึงข้อมูล การกำหนด Data Standard ให้สอดคล้องกับระดับสากล เพื่อเปิดโอกาสในเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลระดับโลกในอนาคต
“ตอนนี้เรามีการพัฒนา annotation tool เป็น pilot project ร่วมกับ สวทช. เพื่อช่วยให้การทำงานง่ายและสะดวกยิ่งขึ้น โดยสามารถนำไปปลั๊กอินกับโรงพยาบาลต่าง ๆ ที่ต้องการได้ รวมถึงเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มของประเทศ” รศ.นพ.สิทธิ์ อธิบาย
![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/medical-ai-platform-38-768x513.jpg)
สร้างแพลตฟอร์มข้อมูลเปิด ซับพอร์ต AI การแพทย์ ดันสู่การใช้จริง
ภายใต้แผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์เพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2565 – พ.ศ. 2570) ในยุทธศาสตร์ที่ 4 ด้านการวิจัยและพัฒนา ได้ปักหมุดโครงการนำร่องด้านการแพทย์และสาธารณะสุข คือ การพัฒนาแพลตฟอร์มบริหารจัดการข้อมูลเปิดด้านการแพทย์ (Medical AI Data Platform) เพื่อช่วยให้นักวิจัย แพทย์ เอกชนในเครือข่ายได้เข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลทางการแพทย์สำหรับต่อยอดพัฒนาเป็น AI ใช้สนับสนุนบริการทางการแพทย์ของประเทศ
ดร.ชัย เล่าว่า โครงการดังกล่าวเริ่มต้นจาก 3 ความร่วมมือ ระหว่าง กรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล และ สวทช. โดยการสนับสนุนจากหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคน และทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษา การวิจัยและการสร้างนวัตกรรม (บพค.)
ทั้งนี้สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (อย.) ได้มีการประกาศแล้วว่า เครื่องมือแพทย์ AI ในไทยต้องได้รับการรับรองขึ้นทะเบียนกับทาง อย. นอกจากนี้การพัฒนาแพลตฟอร์มดังกล่าว มีเครือข่ายคือ Medical AI Consortium เพื่อรวบรวมชุดข้อมูลทางด้านการแพทย์หลากหลายประเภทจากหลายหน่วยงาน ในการนำไปใช้งานด้าน AI สร้างระบบนิเวศการวิจัย พัฒนากำลังคน นำไปสู่บริการทางการแพทย์” นพ.ภัทรวินฑ์ กล่าวเสริม
![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/medical-ai-platform-33-768x513.jpg)
ข้อมูลในแพลตฟอร์มดังกล่าวได้รับการจัดการด้านข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) การทำ Data anonymization, Data Governance, Data Catalog ตามมาตรฐานและการควบคุมจากคณะกรรมการ Medical AI Data Consortium รวมถึงมีการจัดทำ Data Sharing Policy ทั้งในระดับที่เฉพาะโรงพยาบาลเข้าถึงได้เท่านั้น ระดับที่ต้องพิจารณาเป็นรายกรณี และข้อมูลเปิดสาธารณะ โดยผู้ที่ต้องการใช้หรือแชร์ข้อมูลต้องสมัครสมาชิกเป็น Medical AI Data Consortium ก่อน
“การขับเคลื่อนให้ผลงาน AI การแพทย์ให้ผ่านเข้าไปเป็นผลิตภัณฑ์ให้ได้จะต้องผ่านอย. ทราบว่ามีนวัตกรรมการแพทย์ที่จะขึ้นทะเบียน อย. จำนวนมาก แต่สำเร็จน้อย ซึ่งไม่ได้ติดปัญหาเรื่องคุณภาพ แต่ขาดห้องปฏิบัติการที่จะทำการทดสอบ ทำให้ต้องไปทำการทดสอบที่ต่างประเทศ ซึ่งกระบวนการดังกล่าวใช้เวลานาน เราจึงพยายามจะแก้ปัญหา เพื่อจัดตั้งห้องทดสอบที่มีมาตรฐานเพื่อช่วยลดภาระของการขึ้นทะเบียน ลดค่าใช้จ่ายในการทำทดสอบให้ได้ตามมาตรฐาน” ดร.ชัย กล่าว
![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/medical-ai-platform-51-768x513.jpg)
ภาพรวม Medical AI Data Platform
ในช่วงท้ายของการเสวนาคณะนักวิจัยจากเนคเทค สวทช.ได้นำเสนอภาพรวมและสาธิตการใช้งาน “แพลตฟอร์มบริหารจัดการข้อมูลเปิดด้านการแพทย์ (Medical AI Data Platform)” นำโดย ดร.มารุต บูรณรัตน์ นักวิจัยอาวุโส ทีมวิจัยการวิเคราะห์ยุทธศาสตร์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (SAI) ดร.วลิตะ นาคบัวแก้ว นักวิจัยทีมวิจัยระบบสร้างภาพทางการแพทย์ (MIS) และดร.ธีศิษฏ์ ลีลาสวัสดิ์สุข นักวิจัยทีมวิจัยสมองกลอัจฉริยะและความจริงเสมือน (SMR)
“แพลตฟอร์มนี้ตอบโจทย์ผู้ใช้งานใน 3 กลุ่ม ได้แก่ 1) หน่วยงานที่มีภาพถ่ายทางการแพทย์ที่จะมาแชร์ข้อมูลร่วมกัน 2) แพทย์ หรือรังสีแพทย์ที่จะเข้ามากำกับข้อมูล (Annotated) 3) วิศวกร AI ที่จะนำข้อมูลจากแพลตฟอร์มไปพัฒนาเป็นโมเดล AI สนับสนุนบริการทางการแพทย์” ดร.มารุต อธิบาย
คณะนักวิจัยได้เล่าถึงผลงานวิจัยเนคเทค สวทช.ที่ผนวกรวมอยู่ในแพลตฟอร์มฯ เพื่อสนับสนุนการทำงานของผู้ใช้ทั้ง 3 กลุ่มให้ง่ายและสะดวกยิ่งขึ้น ได้แก่ แพลตฟอร์ม CKAN Open-D, BigSteam ช่วยจัดการส่วนของข้อมูลทั้งหมดและการทำข้อมูลแบบเปิด ,แพลตฟอร์ม RadiiView เป็น Anonotation Tools รองรับการกำกับข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ และแพลตฟอร์ม NomadML ช่วยสร้าง AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ด พร้อมฟังก์ชัน Smart Hyperparameter Tuning สามารถเทรนโมเดลที่มีความแม่นยำสูงถึง >97% เทียบเคียงกับการเทรนโมเดลโดยผู้เชี่ยวชาญภายใน 15 trials
![](https://ai.in.th/wp-content/uploads/2024/03/medical-ai-platform-60-768x513.jpg)