ปฏิเสธไม่ได้ว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ทางการแพทย์กำลังเข้ามามีบทบาทและช่วยเสริมการทำงานให้กับบุคลากรทางการแพทย์ในระบบ Healthcare ได้ในหลากหลายส่วน ซึ่งตอบรับกับความต้องการทางการแพทย์ที่ทันสมัยและมีมากยิ่งขึ้น ดังนั้น AI จึงกลายเป็นสิ่งที่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและธุรกิจต่างๆ พยายามเรียนรู้และนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ แม้ว่า AI จะมีประโยชน์มากมายสักเพียงใด แต่ก็ยังมีประเด็นที่เป็นข้อกังขาอยู่ในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องของข้อดีและข้อเสียในการปฏิบัติงานโดยพึ่งพาอัลกอริทึมและเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดูแลผู้ป่วย
ข้อดีของ AI ทางการแพทย์
ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน
สำหรับวงการการแพทย์และสุขภาพ นั้น AI มีบทบาทที่สำคัญมาก โดยเฉพาะในช่วงที่เกิดการแพร่ระบาดของเชื้อไวรัส Covid-19 หลายองค์กรได้นำ AI เข้ามาช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ทั้งนี้ก็เพื่อตอบสนองต่อความต้องการของผู้ป่วยที่เพิ่มสูงขึ้นในช่วงแพร่ระบาดของเชื้อไวรัส Covid-19 ตัวอย่างที่เห็นเด่นชัด เช่น การใช้โมเดลการพยากรณ์ที่ขับเคลื่อนโดย AI สามารถคาดการณ์ผลกระทบของ COVID-19 ต่อสถานพยาบาลและผู้ป่วยได้ ซึ่งเป็นผลทำให้สถานพยาบาลสามารถเตรียมพร้อมในด้านการขนส่งผู้ป่วยได้อย่างทันท่วงทีมากขึ้น นอกจากนี้โรงพยาบาลบางแห่งยังใช้ AI ในการช่วยวิเคราะห์ความต้องการในการจัดสรรทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพ เช่น การใช้ระบบ AI ช่วยวิเคราะห์จำนวนผู้ป่วยที่อาจต้องใช้เครื่องช่วยหายใจหรือฟอกไต
ประมวลผลได้รวดเร็วทันใจทำให้งานเสร็จไวมากยิ่งขึ้น
การใช้สมองกลของ AI นั้นมีประโยชน์ต่องานที่ต้องจัดการบริหารและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นจำนวนมาก โดย AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายรูปแบบ เช่น ข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ รูปภาพ การทดลองวิจัยทางคลินิกและการอ้างสิทธิ์ทางการแพทย์ อัลกอริทึมของ AI จะทำงานและวิเคราะห์ชุดข้อมูลเหล่านี้ด้วยความเร็วสูงและเปรียบเทียบกับการศึกษาอื่นๆ เพื่อระบุรูปแบบและเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว โดยกระบวนการนี้จะช่วยย่นระยะเวลาในการทำงานให้กับบุคลากรทางการแพทย์ และช่วยให้แพทย์สามารถติดตามข้อมูลที่สำคัญได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ AI ยังสามารถวิเคราะห์และตรวจสอบข้อมูลเชิงลึกที่ตรวจพบได้ยากหรือใช้เวลานานได้อีกด้วย ทั้งหมดนี้ระบบ AI สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ต้องหยุดพักเหมือนแรงงานคน จึงทำให้การทำงานเป็นไปด้วยความรวดเร็วและมีประสิทธิภาพที่คงที่อยู่ตลอดเวลา
ช่วยลดอคติ และความผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ในการทำงาน
เมื่อการตัดสินใจทางการแพทย์ต้องอาศัยทั้งความรู้และความเชี่ยวชาญ ซึ่งถือเป็นปัจจัยสำคัญในการดำเนินการรักษาผู้ป่วย แต่ในบางครั้งการมีอคติ (ฺBias)ทั้งทางตรงและทางอ้อมอาจจะส่งผลต่อการตัดสินใจได้อย่างไม่รู้ตัว ดังนั้น AI ทางการแพทย์ที่ได้รับการพัฒนาศักยภาพด้านอัลกอริทึมต่างๆ อย่างเต็มที่แล้ว จะมีความชาญฉลาดและความเข้าใจมากยิ่งขึ้น รวมถึงระบบจะสามารถจัดการกับอคติในด้านต่างๆ ได้อย่างน่าทึ่ง ดังเช่นตัวอย่างจาก Emory University School of Medicine พบว่าการเก็บข้อมูลบางครั้งมีความเหลื่อมล้ำและความลำเอียงทางวัฒนธรรม ซึ่งอาจจะทำให้เกิด ‘Pain Gap’ จนทำให้ผู้ป่วยบางรายไม่ได้ถูกดูแลอย่างเหมาะสม ดังนั้น AI ที่ได้รับการพัฒนาจะมีการจัดการกับอคติและมีอัลกอริทึมที่แตกต่างออกไป ในหลายกรณี AI จะเลือกใช้วิธีอื่นในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น AI วิเคราะห์มะเร็งในเต้านมผ่านภาพแมมโมแกรมดิจิทัล ทำให้ไม่ต้องเข้าถึงประวัติครอบครัว การตรวจชิ้นเนื้อ หรือเชื้อชาติ ซึ่งสามารถลดอคติลงได้
ข้อเสียของ AI ทางการแพทย์
หากผู้ใช้ขาดความเชี่ยวชาญอาจส่งผลต่อการรักษาได้
เมื่อ AI ทางการแพทย์นั้นยังต้องอาศัยการเรียนรู้จากชุดข้อมูลความรู้ต่างๆ ที่ถูกป้อนเข้าไป ดังนั้นการวินิจฉัยโรคที่แม่นยำจึงขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับมา ซึ่งหากฐานข้อมูลมีไม่เพียงพอ ก็อาจจะส่งผลเสียต่อการวิเคราะห์ได้ ในบางกรณีอาจจะทำให้เสียเวลาหรืออาจจะให้ผลการวิเคราะห์ที่ไม่ตรงจุด ดังนั้นผลกระทบเหล่านี้อาจจะส่งผลเสียต่อการนำไปใช้งาน โดยเฉพาะหากบุคลากรทางการแพทย์มีประสบการณ์น้อยหรือขาดทักษะ หากนำแต่ผลวิเคราะห์ของ AI ไปใช้โดยไม่พิจารณาอย่างถี่ถ้วนก็อาจทำให้การรักษาผิดพลาดหรือล่าช้าได้
AI ยังมีองค์ความรู้ที่จำกัด
แม้ว่า AI มีองค์ความรู้ที่หลากหลาย แต่หลายครั้งความต้องการของผู้ป่วยมักจะมีมากกว่าปัจจัยทางกายภาพหรืออาการเจ็บป่วย เช่น ปัจจัยทางสังคมและเศรษฐกิจ ดังนั้นการใช้บทวิเคราะห์ของ AI เพียงอย่างเดียว อาจจะไม่สามารถนำเสนอคำตอบที่เหมาะสมที่สุดให้แก่ผู้ป่วยได้ เช่น AI วิเคราะห์ให้รักษาอาการเจ็บป่วยด้วยยาที่มีราคาแพง ก็อาจส่งผลต่อการตัดสินใจสำหรับผู้ป่วยที่มีรายได้น้อยได้ หรือหากระบบ AI แนะนำให้ผู้ป่วยเข้ารับการรักษาแบบเฉพาะทางที่มีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งหากผู้ป่วยมีกำลังทรัพย์ไม่เพียงพอก็อาจจะทำให้เกิดปัญหาในการรักษาและมาพบแพทย์ตามนัดได้ จะเห็นได้ว่าระบบ AI ทางการแพทย์อาจจะไม่ได้พิจารณาถึงข้อจำกัดที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อจำกัดทางการเงินของผู้ป่วย ดังนั้นในท้ายที่สุด นอกจากการได้รับข้อมูลเชิงวิเคราะห์ด้านการรักษาจาก AI แล้ว เรายังคงต้องใช้บุคลากรทางการแพทย์เข้ามาช่วยคิดและตัดสินใจ เพื่อให้คำแนะนำผู้ป่วยแต่ละคนได้อย่างเหมาะสมที่สุด
ที่มา
• 9 Pros and Cons of AI adoption in Healthcare
• Contributed: Top 10 Use Cases for AI in Healthcare
• How AI is improving operational efficiencies across oil and gas, healthcare, and more
