COVID-19

AI Technology

MedTech

Innovation

Digital

01.09.2022

【MedTech】MedTech กับการใช้งานจริง สู่ชีวิต และสุขภาพที่ยั่งยืน

MedTech กับการใช้งานจริง สู่ชีวิต และสุขภาพที่ยั่งยืน

ปัจจุบันมีการนำ AI มาใช้ควบคู่กับการส่องกล้องเพื่อตรวจคัดกรองมะเร็งลำไส้ใหญ่ด้วยเทคโนโลยี AI-Assisted Colonoscopy ในการตรวจจับหาติ่งเนื้อและอ่านเยื่อบุชิ้นเนื้อได้ โดย AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในการเป็นเสมือนผู้ช่วยแพทย์ให้แพทย์สามารถทำการตรวจรักษาได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

แพทย์หญิงปิตุลักษณ์ อัศวกุล อายุรแพทย์ด้านโรคระบบทางเดินอาหาร โรงพยาบาลสมิติเวช กล่าวว่า ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence : AI) คือ เทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ (Machine Learning : ML) หรือทำความเข้าใจในองค์ความรู้ต่างๆ ได้

“การนำ AI มาใช้ในการตรวจคัดกรองมะเร็งลำไส้ใหญ่ด้วยการส่องกล้อง (Screening Colonoscopy) พบว่าสามารถป้องกันการเกิดมะเร็งลำไส้ได้ 60-70% ลดอัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยจากโรคมะเร็งลำไส้ได้”

เทคโนโลยี AI-Assisted Colonoscopy กับการตรวจหามะเร็งลำไส้

พญ.ปิตุลักษณ์กล่าวว่า การตรวจพบผู้ป่วยมะเร็งลำไส้ใหญ่ โดยเฉพาะผู้ป่วยที่อายุน้อยกว่า 50 ปี ตรวจพบมะเร็งได้มากขึ้นกว่าเดิม 2-3 เท่า หมายความว่า เมื่อก่อนการตรวจคัดกรองในผู้ป่วยที่อายุน้อยกว่า 50 ปี จะตรวจพบเจอประมาณร้อยละ 1 ของผู้ป่วยที่เข้ารับการตรวจทั้งหมด แต่ปัจจุบันมีการตรวจพบผู้ป่วยมะเร็งลำไส้ใหญ่มากขึ้นร้อยละ 3-4 ซึ่งมากกว่าเดิม 2-3 เท่า ทางสมาคม American Cancer Society ได้มีการแนะนำให้เริ่มทำการตรวจคัดกรองในกลุ่มผู้ที่ไม่มีความเสี่ยงหรือไม่มีประวัติคนในครอบครัวเป็นมะเร็งอยู่ที่อายุ 45 ปี แทนที่จะเป็น 50 ปี แบบเมื่อก่อน

“จากการศึกษาพบว่า ติ่งเนื้อหนึ่งชิ้นสามารถกลายเป็นมะเร็งได้ใช้เวลาในการพัฒนาเฉลี่ย 2-10 ปี ดังนั้น ถ้าตรวจพบได้ไวแล้วตัดทิ้งก่อนที่จะกลายเป็นมะเร็ง จะช่วยลดความเสี่ยงจากการเป็นมะเร็งได้”

“จากการเก็บรวบรวมข้อมูลย้อนหลังในผู้ป่วยของสมิติเวชประมาณ 2,000-3,000 คน พบว่า ผู้ที่มาส่องกล้องครั้งแรกมีโอกาสเจอติ่งเนื้อเทียบเท่าหรือมากกว่าอายุจริงของผู้ป่วยเล็กน้อย” พญ.ปิตุลักษณ์กล่าว

“สมัยก่อนการตรวจพบติ่งเนื้อขึ้นอยู่กับแพทย์ว่ามองเห็นหรือไม่ แต่ปัจจุบันการตรวจพบติ่งเนื้อถือเป็นมาตรวัดคุณภาพการส่องกล้องของแพทย์ ถ้าแพทย์ใช้เวลาในการส่องกล้องนานด้วยความละเอียดรอบคอบ โอกาสเจอติ่งเนื้อย่อมมากกว่าแพทย์ที่ถอยกล้องออกเร็ว ซึ่งอาจทำให้พลาดโอกาสในการเจอติ่งเนื้อขนาดเล็ก สำหรับที่สมิติเวชสามารถมองเห็นติ่งเนื้อได้ตั้งแต่ขนาด 1-2 มิลลิเมตร”

ในการวัดคุณภาพการส่องกล้องจะประเมินจากค่า Adenoma Detection Rate (ADR) คือ อัตราการตรวจพบติ่งเนื้อผิดปกติ โดยคำนวณจากผู้ป่วยที่ตรวจพบติ่งเนื้อหรือ Adenomatous Polyp หารด้วยจำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับการตรวจ โดยไม่นับรวมกลุ่มที่เป็นติ่งเนื้อธรรมดาหรือ Hyperplastic Polyp โดยค่า ADR ตามมาตรฐานทั่วโลกอยู่ที่ 25% ของผู้ที่มีอายุ 50 ปีขึ้นไป หมายความว่า ใน 25 คน จากจำนวน 100 คน มีโอกาสเจอติ่งเนื้อผิดปกติได้

พญ.ปิตุลักษณ์กล่าวเสริมว่า ค่า ADR ที่สมิติเวชค่อนข้างสูงกว่ามาตรฐานโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 48-60% เนื่องจาก แพทย์ที่ทำส่องกล้องจะพิจารณาตามกรณีว่าควรส่องกล้องในลักษณะแบบใด รวมถึงประสบการณ์ของแพทย์และอายุผู้ป่วยเป็นตัวแปรที่ส่งผลต่อค่า ADR”

การใช้ AI ในการตรวจจับ Polyp และอ่านเยื่อบุชิ้นเนื้อ

สำหรับ AI ที่ใช้ในการส่องกล้องมะเร็งลำไส้มีอยู่ 2 แบบ คือ แบบที่แปลผลด้วยภาพหรือ Image Processing และแบบที่แปลผลด้วยวีดิโอหรือ Video Processing สำหรับสมิติเวชใช้แบบแปลผลด้วยภาพร่วมกับการส่องกล้องมาตั้งแต่เดือนตุลาคม ปี 2564 และมีการใช้ Computer-aided Diagnosis เป็นโปรแกรมอ่านเยื่อบุชิ้นเนื้อในลักษณะต่าง ๆ โดยตัวกล้องสามารถปรับสีเยื่อบุและเส้นเลือดให้ชัดเจนขึ้นโดยไม่ต้องย้อมสีเหมือนสมัยก่อน และมีกำลังขยายมากถึง 550 เท่า โดย AI ตัวนี้มีความแม่นยำในการแปลผลชิ้นเนื้ออยู่ที่ 90%

นอกจากนี้ยังมี AI ที่ช่วยในการตรวจจับหาติ่งเนื้อหรือ Polyp โดยข้อดี คือ มีระบบส่งเสียงแจ้งเตือนเมื่อเครื่องประมวลผลว่าเจอลักษณะติ่งเนื้อคล้ายกับที่เครื่องได้เรียนรู้มา ด้านความไวในการตรวจจับหาติ่งเนื้อมีสูงถึง 90% แต่เมื่อทำการตรวจสอบจริง ๆ แล้ว พบว่า ความแม่นยำในการตรวจจับติ่งเนื้ออยู่ที่ราว ๆ 50-60%

สิ่งที่ถือว่าเป็นประโยชน์จากการใช้ AI คือ การช่วยควบคุมการทำงานของแพทย์ เช่น ในกรณีที่ภาพถ่ายออกมาไม่ชัดเจน ระบบจะแจ้งเตือนให้ปรับโฟกัสภาพใหม่ นอกจากนี้ยังช่วยป้องกันความผิดพลาด ในกรณีที่แพทย์มีอาการเหนื่อยล้าจากการทำงานเป็นเวลานาน ซึ่งอาจทำให้การตรวจมีความคลาดเคลื่อน ดังนั้น AI จึงมีส่วนช่วยในการลดปัญหาความผิดพลาดในส่วนนี้ได้

ความก้าวหน้าของ AI และ ML สู่ Medical Technology

AI มีลักษณะการรับรู้แบบ Pattern Recognition คือ การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถรับรู้รูปแบบต่าง ๆ แล้วทำการถอดรหัสเป็นภาษาเครื่อง (Machine Language) เพื่อนำไปประมวลผลต่อได้ ซึ่งกระบวนการเรียนรู้ของ AI เกิดจากการป้อนข้อมูลจำนวนมากให้เครื่องสามารถจดจำได้ นอกจากนี้ AI ยังมีการตอบสนองต่อความผิดปกติที่ไวกว่าความรู้สึกมนุษย์ ดังนั้น กระบวนการนี้จึงได้เข้ามามีบทบาทสำคัญเป็นอย่างมากใน Medical Technology

พญ.ปิตุลักษณ์ กล่าวว่า “ปัจจุบัน AI ในทางการแพทย์มีลักษณะคล้ายกัน คือ แทบทุกบริษัทมีการฝึกเครื่อง AI จากส่วนกลางที่บริษัทผู้ผลิตโดยตรง และเมื่อมีการใช้งานจริง แพทย์หรือผู้ใช้งานสามารถส่งข้อมูลย้อนกลับไปยังบริษัทผู้ผลิต โดยบริษัทจะมีการอัปเกรดโปรแกรมไปเรื่อย ๆ ให้เครื่องค่อย ๆ เรียนรู้ไป แต่ในขณะนี้ยังไม่สามารถทำการป้อนข้อมูลย้อนกลับจากผู้ใช้งานผ่านเครื่อง แล้วให้เครื่องเรียนรู้ด้วยตัวเอง (Self-learning) ได้โดยตรง”

ปัจจุบัน ความก้าวล้ำของเทคโนโลยีในการทำหัตถการ สามารถทำได้โดยใช้กล้องและเครื่องมือผ่าตัดสอดเข้าไปตามรูเปิดที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ เช่น ปาก รูทวาร และช่องคลอด โดยวิธีการนี้เรียกว่า การผ่าตัดผ่านกล้องแบบไร้รอยแผล (Natural Orifice Surgery : NOTES) โดยไม่ต้องทำการผ่าตัดผ่านกล้องที่ผนังหน้าท้อง (Laparoscopic) แบบสมัยก่อน ซึ่งเป็นการผ่าตัดที่ทำให้เกิดรอยแผลตามบริเวณผิวหนังได้

นอกจากนี้ยังมี Capsule Endoscopy หรือแคปซูลจิ๋วที่มีการติดกล้องบันทึกภาพขนาดเล็ก โดยให้ผู้ป่วยกลืนแคปซูลเข้าไป แล้วกล้องจะถ่ายรูประบบภายในทางเดินอาหารเพื่อใช้ในการตรวจวินิจฉัยโรคได้ และมีงานวิจัยที่อยู่ในช่วงทดลองอย่าง Therapeutic Capsule คือ การทำแคปซูลให้สามารถนำพาสารเคมีบางอย่างเข้าไปทำลายสารก่อมะเร็งในเซลล์ ในจุดเล็ก ๆ ที่เข้าถึงยาก โดยไม่ต้องทำการผ่าตัด

อนาคตประเทศไทยกับการก้าวเข้าสู่ MedTech

พญ.ปิตุลักษณ์ ให้มุมมองไว้ว่า ประเทศไทยโชคดีที่พร้อมเปิดรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ แต่ปัญหา คือ เรายังขาดนวัตกรรมที่เป็นของตนเอง แม้ว่าจะมีสถาบันวิจัยและสถาบันการศึกษามากมาย แต่นวัตกรรมไม่เกิด เพราะ ไม่ได้มีการลงทุนอย่างจริงจังในการพัฒนานวัตกรรมเหล่านี้ ซึ่งจำนวนเงินที่ใช้ในการลงทุนอาจมากถึงหลักพันล้าน

“นอกจากนี้ ทรัพยากรมนุษย์หรือ Human Resource เป็นสิ่งสำคัญ เพราะ ถ้าเรามีเทคโนโลยีแต่เราใช้ไม่เป็น หรือใช้ผิดวิธี หรือมีแล้วไม่ได้ใช้ ประโยชน์จะไม่เกิดหรือเกิดได้ไม่เต็มศักยภาพเท่าที่ควร และอีกสิ่งหนึ่งที่มีความสำคัญคือการมีองค์ความรู้ที่มากพอจะรู้ว่าควรใช้ AI อย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุด มีข้อดีหรือข้อเสียอย่างไร เพราะสิ่งสำคัญ คือ เราต้องเป็นผู้ใช้เครื่อง ไม่ใช่ว่าเราถูกเครื่องใช้” พญ.ปิตุลักษณ์เสริมทิ้งท้าย

ความท้าทายวงการแพทย์ AI สามารถเข้ามาแทนที่แพทย์ในอนาคตได้หรือไม่

ศาสตร์ทางการแพทย์ถือเป็นการผสานกันระหว่างวิทยาศาสตร์และศิลปะ กล่าวคือ เวลาผู้ป่วยมาพบแพทย์ อาจไม่ได้มีปัญหาร่างกายในเชิงกายภาพเท่านั้น แต่อาจมีปัญหาอื่นร่วมด้วย เช่น ปัญหาจิตใจ ปัญหาไลฟ์สไตล์

ถึงแม้ว่า AI จะเข้ามาช่วยเรื่องความแม่นยำในการวินิจฉัย แต่ยังไม่สามารถช่วยในด้านอารมณ์ความรู้สึกและการสื่อสารกับผู้ป่วยได้ แต่ไม่แน่ว่าในอนาคตอีก 15-20 ปี AI อาจมีการพัฒนาให้มีความสามารถล้ำขึ้นไปอีก ซึ่งปัจจุบันเริ่มเห็น AI สามารถที่จะเรียนรู้รูปแบบการคิดเชิงเหตุและผล (Rational Thinking) แบบมนุษย์ได้บ้างแล้ว

พญ.ปิตุลักษณ์ แสดงความคิดเห็นทิ้งท้ายในฐานะแพทย์ว่า “AI เป็นส่วนหนึ่งในการพัฒนาทางการแพทย์ แต่ยังไม่สามารถแทนที่แพทย์ได้ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะ AI ยังไม่ได้มีการพัฒนาไปจนถึงขั้นสุด ในตอนนี้ AI เปรียบเสมือนตาคู่ที่ 2 ที่เข้ามาทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยแพทย์ แต่ไม่ได้หมายความว่า แพทย์จะสามารถละเลยการปฏิบัติหน้าที่ด้วยความหละหลวม เพราะการแปลผลของ AI ขึ้นอยู่กับการควบคุมของแพทย์ หากแพทย์ใช้ AI ได้ไม่เต็มศักยภาพ ประสิทธิภาพหรือข้อมูลจาก AI ที่ได้ย่อมมีการผิดพลาดด้วยเช่นกัน”

Show Case

Related Articles

RECOMMEND