9 กรณีการใช้ Generative AI ในวงการสาธารณสุขที่กำลังเปลี่ยนแปลงการดูแลรักษา

ฉันก็ชอบดู Grey’s Anatomy เหมือนกับใครหลายคน ฉากผ่าตัดสุดระทึก ความสัมพันธ์ชวนลุ้น การตัดสินใจชีวิตในช่วงฝนตกหนัก

แต่สำหรับคนที่เคยใช้เวลานับไม่ถ้วนในโรงพยาบาลจริง ๆ คุณจะรู้ว่าความจริงนั้นไม่ได้สวยหรู โรงพยาบาลจริงขับเคลื่อนด้วยข้อมูล—และการรอคอยที่ยาวนาน

แต่ตอนนี้ Generative AI กำลังเข้ามาช่วย ไม่ใช่ด้วยหูฟังแพทย์หรือมีดผ่าตัด แต่ด้วยผู้ช่วยเสียงและ แชทบอทสำหรับองค์กร ที่ช่วยลดภาระให้บุคลากรทางการแพทย์

ไม่ใช่แค่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพเท่านั้นที่สังเกตเห็น ผลสำรวจของ Deloitte ล่าสุดพบว่า กว่าครึ่งของผู้บริโภคเชื่อว่า Generative AI จะช่วยให้เข้าถึงบริการสุขภาพได้ดีขึ้น

ในบทความนี้ ฉันจะอธิบายกรณีการใช้ Generative AI ในวงการสาธารณสุข พร้อมตัวอย่างจริงที่ใช้งานได้แล้วในปัจจุบัน

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ถูกนำมาใช้ในวงการสุขภาพอย่างไรบ้าง

Generative AI ช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สรุปและดำเนินการกับข้อมูลจำนวนมากได้ง่ายขึ้น

เทคโนโลยีอย่างโมเดลภาษา (LLMs), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), แชทบอท AI และผู้ช่วยเสียง ถูกนำไปผสานในกระบวนการทำงานของคลินิกและโรงพยาบาล

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของการใช้ AI ในวงการสาธารณสุขที่เกิดขึ้นจริง:

• แพทย์พูดใส่ไมโครโฟนระหว่างตรวจผู้ป่วย AI ผู้ช่วยเสียง จะฟัง จัดโครงสร้างบทสนทนา สร้างบันทึกความคืบหน้า และเน้นจุดที่ต้องติดตามหรือขอข้อมูลเพิ่ม
• ผู้ป่วยพิมพ์ถามใน แชทบอท AI ว่า “ถ้าเป็นเบาหวาน กินคาร์โบไฮเดรตได้ไหม?” แทนที่จะตอบแบบทั่วไป บอท (ที่เชื่อมกับเวชระเบียน) จะตอบโดยอิงจากผลแล็บและยาล่าสุดของผู้ป่วยคนนั้น
• เจ้าหน้าที่โรงพยาบาลอัปโหลดใบแจ้งหนี้จำนวนมาก โมเดล Generative AI จะจับคู่แต่ละใบกับสัญญาที่ถูกต้อง แจ้งเตือนความผิดปกติของการเรียกเก็บเงิน และส่งต่อไปยังแผนกที่เกี่ยวข้องเพื่ออนุมัติ

9 กรณีการใช้ Generative AI ในวงการสาธารณสุข

การสร้างข้อมูล

AI อย่าง แชทบอททางการแพทย์ ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายเพื่อฝึกฝน แต่กฎหมายคุ้มครองข้อมูลผู้ป่วยอย่าง HIPAA ทำให้การแบ่งปันข้อมูลจริงระหว่างสถาบันเป็นเรื่องยาก ตรงนี้เองที่ Generative AI สำหรับการสร้างข้อมูลจำลองเข้ามามีบทบาท

แทนที่จะเข้าถึงเวชระเบียนจริง นักวิจัยใช้โมเดล Generative ที่ฝึกกับชุดข้อมูลที่ลบข้อมูลระบุตัวตนออกแล้ว โมเดลเหล่านี้เรียนรู้รูปแบบการดำเนินของโรค ความสัมพันธ์ระหว่างอาการกับผลแล็บ และผลของการรักษา จากนั้น จึงสร้างเวชระเบียนผู้ป่วยจำลองที่มีลักษณะเหมือนข้อมูลจริงแต่ไม่ผูกกับตัวบุคคลใด

สมมติว่าโรงพยาบาลต้องการฝึกโมเดล AI ให้ตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด แต่มีข้อมูลจริงแค่ 200 เคส ซึ่งไม่พอ AI จึงวิเคราะห์ 200 เคสนั้นแล้วสร้างข้อมูลจำลองเพิ่มอีกหลายพันรายการ:

• บางรายการแสดงอาการติดเชื้อทั่วไป
• บางรายการจำลองอาการหายาก เช่น ไข้ช้าร่วมกับสัญญาณชีพผิดปกติหลังสามวัน
• บางกรณีจำลองผู้ป่วยที่มีอาการซึ่งอาจทำให้เข้าใจผิด เพื่อช่วยทดสอบกรณีขอบเขต

เวชระเบียนจำลองเหล่านี้ไม่ได้เป็นของใคร แต่มีพฤติกรรมเหมือนข้อมูลจริง

สิ่งนี้เปิดโอกาสใหม่ในการทดสอบแนวคิดและสำรวจสถานการณ์ “ถ้าเกิด...” ในทางการแพทย์โดยไม่เสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย

การวินิจฉัยทางการแพทย์

ในสหรัฐฯ โรงพยาบาลอย่าง Mayo Clinic และ Mass General Brigham นำข้อมูลผู้ป่วยที่ไม่ระบุตัวตน เช่น MRI, CT, ผลแล็บ และบันทึกแพทย์ มาใช้กับเครื่องมือวินิจฉัย AI

ในความเป็นจริง 65% ของโรงพยาบาลในสหรัฐฯ ใช้โมเดล AI เชิงคาดการณ์ในบางส่วนของกระบวนการวินิจฉัยแล้ว

หนึ่งในสาขาที่นำไปใช้เร็วที่สุดคือรังสีวิทยา ซึ่ง AI ช่วยให้แพทย์มองเห็นสิ่งที่ตามนุษย์อาจมองไม่เห็น อัลกอริทึมถูกฝึกให้ปรับภาพเบลอให้คมชัด และเน้นจุดที่น่าสงสัย เช่น เนื้องอกหรือกระดูกหัก

แต่การใช้งานที่มีผลกระทบมากที่สุดไม่ได้หยุดแค่ภาพเดียว โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ตั้งแต่รายงานรังสี บันทึกแพทย์ ผลแล็บ ใบสั่งยา ไปจนถึงสัญญาณชีพ เพื่อสร้างภาพรวมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ลองนึกถึงเวชระเบียนที่เขียนว่า “หายใจติดขัดเล็กน้อยมา 2 สัปดาห์ มีเสียงหวีดใหม่ ไม่มีประวัติหอบหืด”

ผู้ช่วย AI อาจจับรูปแบบที่บ่งชี้ภาวะหัวใจล้มเหลวระยะแรกได้ จากนั้นตรวจสอบค่าผลแล็บ B-type Natriuretic Peptide (ใช้ตรวจภาวะหัวใจเครียด) และประวัติการใช้ยา หากผู้ป่วยอายุเกิน 65 ระบบอาจจัดลำดับความสำคัญของภาวะหัวใจล้มเหลวเหนือหอบหืด และแจ้งเตือนให้แพทย์ตรวจสอบ

การค้นคว้ายาใหม่

ในปี 2020 นักวิทยาศาสตร์จาก MIT และ Harvard ใช้ Generative AI ค้นพบยาปฏิชีวนะตัวใหม่ ชื่อ halicin ที่สามารถฆ่าเชื้อแบคทีเรียดื้อยาได้

ความก้าวหน้าแบบนี้กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของนักเคมีและนักวิจัยยาในส่วนที่ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดของวงการแพทย์

การพัฒนายาเพียงหนึ่งตัว (รวมต้นทุนของตัวเลือกที่ล้มเหลว) อาจมีค่าใช้จ่ายตั้งแต่ 1 ถึง 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยปกติเป็นการสุ่มตรวจสารนับพัน ทดลองซ้ำแล้วซ้ำอีก หวังว่าจะเจอสารที่ใช้งานได้จริง

Generative AI ทำให้กระบวนการนี้เร็วขึ้นมาก นักวิจัยเริ่มจากโจทย์ เช่น “ออกแบบโมเลกุลที่ยับยั้งการกลายพันธุ์ KRAS G12C ในมะเร็งปอดแต่ไม่กระทบเซลล์ปกติ”

โจทย์นี้ถูกป้อนเข้าโมเดล Generative ที่ฝึกกับฐานข้อมูลโครงสร้างสารเคมี ปฏิสัมพันธ์ของโปรตีน และผลข้างเคียงที่ทราบ ภายในไม่กี่ชั่วโมง โมเดล จะเสนอโครงสร้างโมเลกุลใหม่ทั้งหมด ที่ตรงตามเงื่อนไข บางส่วนได้แรงบันดาลใจจากสารที่มีอยู่ บางส่วนเป็นสารใหม่หมด

จากนั้นนักวิจัย สามารถจำลองการจับของโมเลกุลเหล่านี้กับโปรตีนเป้าหมาย เพื่อคัดกรองก่อนจะทดลองจริงในห้องแล็บ

หรือจะทำกลับกันก็ได้ หากนักวิจัยป้อนข้อมูลการแสดงออกของยีนจากผู้ป่วย โมเดลสามารถคาดเดาว่าสารแบบไหนอาจแก้ไขความผิดปกตินั้น แม้สารนั้นจะยังไม่มีอยู่จริง

การจัดทำเอกสารทางคลินิก

แทนที่แพทย์จะต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงค้นหาข้อมูลในเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) ตอนนี้แพทย์สามารถรับสรุปข้อมูลสำคัญได้ทันที เช่น การวินิจฉัย รายการยา แนวโน้มผลแลบ และประวัติการรักษา

สรุปเหล่านี้ช่วยให้แพทย์รับช่วงงานได้เร็วขึ้น โดยเฉพาะช่วงเปลี่ยนเวรหรือช่วงที่มีผู้ป่วยจำนวนมาก

นอกจากช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้ดีขึ้น เครื่องมือเหล่านี้ยังถูกนำมาใช้ ทำให้การจัดทำเอกสารเป็นอัตโนมัติ แพทย์มักใช้เวลาเขียนบันทึกมากกว่ารักษาผู้ป่วย แต่ด้วย LLMs แพทย์สามารถพูดหรืออัปโหลดรายละเอียดผู้ป่วย แล้วรับร่างบันทึกความคืบหน้าหรือสรุปการจำหน่ายกลับมา ขั้นตอนสุดท้ายคือการตรวจสอบและอนุมัติอย่างรวดเร็ว

Epic Systems ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการ EHR รายใหญ่ของสหรัฐฯ กำลัง ทดลองใช้การสร้างบันทึกด้วย AI ร่วมกับ Microsoft ในการศึกษาอื่น ผลลัพธ์เบื้องต้นพบว่าแพทย์ประหยัดเวลาได้ เฉลี่ย 3.3 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ด้วยการจัดทำเอกสารที่มี AI ช่วย

ระบบเหล่านี้ยังเพิ่มชั้นความปลอดภัยทางคลินิกด้วย AI จะช่วยตรวจสอบปัญหาต่าง ๆ เช่น ปฏิกิริยาระหว่างยา-ภูมิแพ้ หรือคำสั่งที่ขัดแย้งกันในเวชระเบียน แม้ AI จะไม่ได้ตัดสินใจแทนแพทย์ แต่ก็เปรียบเสมือนการมีคนช่วยตรวจสอบอีกชั้น ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดทางการแพทย์

การแพทย์เฉพาะบุคคล

Generative AI สามารถทำนายว่าผู้ป่วยแต่ละคนจะตอบสนองต่อการรักษาอย่างไร โดยวิเคราะห์จากพันธุกรรมและประวัติสุขภาพ

ด้วยการฝึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ AI จะค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ เช่น อิทธิพลของยีนบางชนิดต่อการเผาผลาญยา แล้วนำข้อมูลนี้มาแนะนำแนวทางการรักษาที่เหมาะกับแต่ละบุคคล

การดูแลสุขภาพจิต

หลักการเดียวกันนี้ของการใช้ Generative AI เพื่อสร้างการตอบสนองเฉพาะบุคคล กำลังถูกนำมาประยุกต์ใช้ในด้านสุขภาพจิตเช่นกัน

บริษัทอย่าง Woebot Health กำลังพัฒนาเครื่องมือบำบัดพฤติกรรมทางปัญญาด้วย AI (CBT) ที่วิเคราะห์การสนทนาก่อนหน้า เพื่อสร้างบทสนทนาเชิงบำบัดที่เหมาะกับแต่ละคน และจำลองสถานการณ์ที่กระตุ้นความวิตกกังวล เช่น การไปงานปาร์ตี้ที่คนเยอะ หรือการถูกวิจารณ์ที่ทำงาน จากนั้น AI จะช่วยแนะนำวิธีรับมือแบบเรียลไทม์ ให้ผู้ป่วยต่อเนื่องระหว่างแต่ละเซสชัน

การศึกษาและฝึกอบรมทางการแพทย์

การฝึกอบรมแพทย์แบบดั้งเดิมมักใช้กรณีศึกษาและผู้ป่วยจำลองที่เป็นมาตรฐาน ซึ่งมีประโยชน์แต่ยังไม่เพียงพอสำหรับการเตรียมรับมือสถานการณ์จริงที่ไม่แน่นอนในคลินิก

Generative AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงตรงนี้ ด้วยการสร้างสถานการณ์จำลองใหม่ ๆ ที่ปรับเปลี่ยนตามการตอบสนองและวิธีการเรียนรู้ของนักศึกษาแต่ละคน

Virti บริษัทจากสหราชอาณาจักร ได้พัฒนา "ผู้ป่วยเสมือนจริง" ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อยกระดับการฝึกอบรมทางคลินิกระยะไกล ใน Virti นักศึกษา อาจต้อง:

• แจ้งข่าวร้ายกับผู้ป่วยเสมือนที่เป็นมะเร็ง
• ปลอบใจญาติที่โกรธและต้องการคำตอบ
• อธิบายโรคที่ซับซ้อนด้วยภาษาง่าย ๆ

ผู้ป่วยเสมือนจะตอบสนองแบบเรียลไทม์ต่อสิ่งที่นักศึกษาพูดหรือทำ ทำให้ประสบการณ์สมจริงยิ่งขึ้น

ผู้ป่วยเสมือนของ Virti ยังประเมินด้วยว่านักศึกษาสื่อสารชัดเจนและเห็นอกเห็นใจมากน้อยแค่ไหน เช่น หากนักศึกษาพูดว่า “metastatic” ระบบอาจแนะนำให้เปลี่ยนเป็น “มะเร็งได้ลุกลาม” เพื่อให้ผู้ป่วยเข้าใจง่ายขึ้น

Virti ยังติดตามผลการฝึกของนักศึกษาจากสถานการณ์จำลองต่าง ๆ และให้แดชบอร์ดสำหรับอาจารย์ เพื่อดูว่านักศึกษาอาจมีปัญหาตรงไหน เช่น การจ่ายยาปฏิชีวนะเกินจำเป็น หรือพลาดการวินิจฉัยสำคัญ

เทคโนโลยี AI นี้ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ในการใช้งานจริง ช่วงโควิด-19 เทคโนโลยีของ Virti ฝึกอบรมแพทย์กว่า 300 คน ที่โรงพยาบาล Cedars-Sinai

การให้ความรู้แก่ผู้ป่วย

สำหรับการให้ความรู้ผู้ป่วย Generative AI ช่วยให้ข้อมูลที่ตรงกับสภาพและประวัติสุขภาพของแต่ละคน

แอปอย่าง OneRemission ใช้ AI chatbot ช่วยแนะนำผู้ป่วยมะเร็ง ในการดูแลหลังการรักษา เช่น หากผู้ป่วยถามว่า “กินอาหารนี้กับยาของฉันได้ไหม?” chatbot จะตอบโดยอิงจากประวัติสุขภาพของผู้ป่วยโดยตรง

การโต้ตอบนี้ไปไกลกว่าการสนทนาแบบเดิม เช่น ผู้ป่วยเบาหวานที่เพิ่งได้รับการวินิจฉัย อาจเริ่มต้นด้วยคำถามพื้นฐาน เช่น วิธีตรวจน้ำตาลในเลือด เวลาใช้อินซูลิน หรือควรกินอะไร จากนั้นอาจถามต่อว่า “ถ้าลืมฉีดยาจะเกิดอะไรขึ้น?” หรือ “กินผลไม้ได้ไหม?” AI จะตอบด้วยภาษาง่าย ๆ ทันที ไม่ใช้ศัพท์เทคนิค

AI ยังปรับการอธิบายให้เหมาะกับแต่ละคน เช่น หากผู้ป่วยมีความรู้ด้านสุขภาพน้อย หรือพูดคนละภาษา AI จะเลือกวิธีอธิบายที่เข้าใจง่ายขึ้น เช่น แทนที่จะพูดว่า “ตรวจวัดกลูโคส” ก็จะบอกว่า “ตรวจน้ำตาลในเลือดด้วยอุปกรณ์นี้ วิธีใช้เป็นแบบนี้”

เพื่อช่วยให้ผู้ป่วยไม่ลืมดูแลตัวเอง AI chatbot ยังส่งแจ้งเตือนตรงเวลา เช่น “ถึงเวลาทานยาตอน 4 โมงเย็นแล้ว” หรือ “พรุ่งนี้นัดติดตามผลเวลา 10 โมงเช้า”

งานสนับสนุนหลังบ้าน

แม้โรงพยาบาลจะทันสมัยในห้องผ่าตัด แต่เบื้องหลังยังคงใช้สเปรดชีต ไฟล์ PDF สแกน และอีเมลยาว ๆ แผนกบุคคล การเงิน และฝ่ายปฏิบัติการมักใช้ระบบเก่าที่ทำให้กระบวนการพื้นฐานไม่มีประสิทธิภาพ

Generative AI กำลังช่วยปรับปรุงงานหลังบ้านเหล่านี้ ด้วยการเปลี่ยนกระบวนการที่ต้องทำด้วยมือให้เป็นระบบอัตโนมัติ

เช่น ในฝ่ายการเงิน แทนที่พนักงานจะต้องตรวจสอบใบแจ้งหนี้ทีละใบ ตอนนี้บางโรงพยาบาลใช้ AI สแกนใบสั่งซื้อ เทียบกับสัญญาผู้ขาย ตรวจจับความผิดปกติ เช่น คิดเงินซ้ำ และส่งต่อให้ผู้อนุมัติที่ถูกต้อง

ในฝ่ายบุคคล AI ขับเคลื่อน chatbot ภายในที่ตอบคำถามพนักงาน เช่น “หานโยบายลาพักร้อนได้ที่ไหน?” แทนที่จะต้องรอฝ่าย IT หรือ HR ตอบเป็นชั่วโมงหรือเป็นวัน พนักงานก็ได้รับคำตอบทันที แม้จะเป็นตอนตีสอง

เครื่องมือเบื้องหลังเหล่านี้อาจไม่โดดเด่นเท่าระบบวินิจฉัยหรือผู้ช่วยเสมือน แต่ช่วยลดข้อผิดพลาดและให้พนักงานมีเวลาทำงานที่สำคัญกว่า

และไม่ใช่แค่โรงพยาบาลที่กำลังปรับปรุงกระบวนการล้าสมัย บริษัทประกันภัยก็ใช้ AI chatbot จัดการงานอย่างการอัปเดตกรมธรรม์และเคลมประกัน — เป็นตัวอย่างให้โรงพยาบาลนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในงานของตนเอง

ตัวอย่างการใช้ Generative AI ในวงการแพทย์จริงมีอะไรบ้าง?

โทรติดตามวัคซีนอัตโนมัติด้วย Voice AI

ในช่วงการฉีดวัคซีนโควิด-19 ที่อิตาลี ทีมสาธารณสุขต้องการวิธีติดตามอาการข้างเคียงจากผู้ป่วยจำนวนมาก การตรวจสอบด้วยตัวเองหรือโทรศัพท์ทีละคนทำได้ยากและเสี่ยงต่อการพลาดอาการรุนแรง

engineon ได้สร้างบอทเสียงโดยใช้ Botpress เพื่อโทรหาผู้ป่วย ถามอาการหลังรับวัคซีน และบันทึกคำตอบ ทั้งหมดนี้ยังคงเป็นไปตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวของสหภาพยุโรป

ข้อมูลถูกส่งตรงเข้าสู่ระบบวิเคราะห์ของ engineon ช่วยให้เจ้าหน้าที่สาธารณสุขตอบสนองต่อเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ได้อย่างรวดเร็ว

ผลลัพธ์คือ ความแม่นยำในการตอบกลับ 95% ประหยัดงบประมาณปีละ 80,000 ยูโร และลดภาระงานกว่า 6,000 ชั่วโมง

ผู้ช่วยทางคลินิกแบบแฮนด์ฟรีสำหรับแพทย์

ศูนย์การแพทย์มหาวิทยาลัย Vanderbilt เผชิญปัญหาใหญ่: บุคลากรเหนื่อยล้า

งานเอกสารและงานธุรการกินเวลามากและเพิ่มต้นทุนแรงงาน เพื่อช่วยลดภาระนี้ Dr. Yaa Kumah-Crystal จึงนำเครื่องมือ AI ที่สั่งงานด้วยเสียงมาใช้ในงานประจำวันของแพทย์

ร่วมกับ Epic Systems ทีมงานได้พัฒนา V-EVA: ผู้ช่วยด้วยเสียงที่ให้แพทย์เข้าถึงข้อมูลสำคัญของผู้ป่วยด้วยการพูดถาม แทนที่จะต้องอ่านเวชระเบียนหรือฟังเสียงตอบยาว ๆ แพทย์จะเห็นสรุปข้อมูลบนหน้าจอทันทีตามที่ต้องการ

ตอนนี้แพทย์สามารถสั่งตรวจแล็บหรือขออัปเดตข้อมูลด้วยเสียงโดยไม่ต้องใช้มือ และเมื่อ AI พัฒนาขึ้น ก็จะสามารถฟังบทสนทนาและคาดการณ์ความต้องการทางคลินิกได้มากขึ้น

AI Chatbot ตอบคำถามสาธารณสุขจำนวนมากได้พร้อมกัน

ช่วงโควิด-19 ในควิเบก กระทรวงสาธารณสุขและบริการสังคม (MSSS) ต้องรับมือกับคำถามจากประชาชนจำนวนมาก ตั้งแต่เรื่องอาการ การตรวจหาเชื้อ ไปจนถึงความช่วยเหลือทางการเงินและมาตรการสาธารณสุข ศูนย์บริการทางโทรศัพท์ไม่สามารถรองรับได้ทัน

เพื่อให้ตอบสนองได้รวดเร็ว MSSS เปิดใช้งาน AI chatbot ที่ขับเคลื่อนด้วย Botpress ภายในเวลาเพียงสองสัปดาห์ ระบบนี้ถูกฝึกให้ตอบคำถามเกี่ยวกับโควิดจำนวนมาก ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง และอัปเดตข้อมูลสุขภาพล่าสุดเสมอ

สายด่วนคัดกรองโควิด-19 ที่ดูแลโดย AI Voice Bot

ในช่วงโควิด-19 ระลอกแรก Mass General Brigham เปิดสายด่วนช่วยเหลือผู้ป่วยที่มีข้อสงสัย แต่ไม่กี่ชั่วโมงหลังเปิดให้บริการ ปริมาณสายโทรเข้าก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

เพื่อแก้ปัญหา ทีมงานได้สร้าง ผู้ช่วยเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยฝึกจากแนวทางคัดกรองของ CDC บอทจะถามอาการ แนะนำขั้นตอนถัดไป และส่งต่อผู้ป่วยไปยังคลินิกเวชปฏิบัติทั่วไปหรือห้องฉุกเฉินตามความเหมาะสม

ด้วยการให้ AI รับสายงานประจำเหล่านี้ เวลารอคอยลดลงอย่างมาก และช่วยให้ผู้ป่วยหลายพันคนได้รับคำแนะนำเร็วขึ้น

ปัจจุบัน การใช้ AI ในลักษณะนี้ยังคงดำเนินต่อไป: แพทย์ 1 ใน 10 ของ Mass General Brigham ใช้ Generative AI เพื่อช่วยงานเอกสาร

เครื่องมือแปลงเสียงด้วย AI สำหรับผู้พิการ

Vocable เป็นแอปฟรีที่ช่วยให้ผู้ที่มีปัญหาในการพูดสามารถสื่อสารได้ โดยใช้การเคลื่อนไหวของศีรษะ ใบหน้า หรือดวงตา เพื่อสร้างคำตอบที่เป็นธรรมชาติด้วยพลัง AI

เวอร์ชันแรกใช้กล้องหน้าของอุปกรณ์มือถือเพื่อติดตามการเคลื่อนไหวของศีรษะและใบหน้า ให้ผู้ใช้เลือกคำและวลีบนหน้าจอ นับเป็นก้าวสำคัญเมื่อเทียบกับอุปกรณ์ AAC (การสื่อสารเสริมและทางเลือก) แบบเดิมที่มักมีราคาสูงกว่า 15,000 ดอลลาร์ และมีฟังก์ชันจำกัด

แต่ประสบการณ์ยังดูไม่เป็นธรรมชาติ เพื่อแก้ไข ทีมงานจึงผสาน ChatGPT เข้าไป ตอนนี้ Vocable สามารถเข้าใจสิ่งที่ผู้ดูแลพูดและสร้างคำตอบอัจฉริยะได้แบบเรียลไทม์

บน Apple Vision Pro ประสบการณ์ยิ่งล้ำไปอีก ผู้ใช้สามารถควบคุมอินเทอร์เฟซด้วยการติดตามดวงตาในหน้าจอที่สมจริงเต็มรูปแบบ

ผลลัพธ์คือเครื่องมือสื่อสารยุคใหม่สำหรับผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง ผู้ที่เป็น ALS หรือ MS ผู้ที่ไม่สามารถพูดได้ และผู้ที่มีปัญหาในการพูด

วิธีสร้างแชทบอทสำหรับการดูแลสุขภาพ

1. กำหนดเป้าหมายของคุณ

อย่าสร้างแชทบอทเพียงเพราะอยากมี กำหนดให้ชัดว่าต้องการให้มันทำอะไร

• ต้องการให้จองนัดหมายหรือไม่?
• ส่งการแจ้งเตือนเรื่องยาใช่ไหม?
• คัดกรองอาการและนำผู้ป่วยไปยังการดูแลใช่ไหม?

แต่ละเป้าหมายจะนำไปสู่ฟีเจอร์ การเชื่อมต่อ และการออกแบบที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการคัดกรองอาการ คุณจะต้องมีเอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ซึ่งเข้าใจภาษาธรรมชาติและสามารถรับมือกับข้อความเปิด เช่น: “ฉันเจ็บคอและมีไข้มา 2 วันแล้ว ควรไปพบแพทย์ไหม?”

ไม่มีเป้าหมายชัดเจน = บอทรก ไม่มีคุณค่าชัดเจน

2. เลือกแพลตฟอร์ม AI ที่เหมาะสม

ไม่ใช่ทุกเครื่องมือสร้างแชทบอทจะเหมาะกับโรงพยาบาลหรือคลินิก เลือกแพลตฟอร์มที่สร้างมาเพื่อ หรือปรับใช้กับการดูแลสุขภาพได้ง่าย เริ่มต้นได้ที่นี่ 9 เครื่องมือสร้างแชทบอท AI ที่ดีที่สุด

มองหาเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้ เพื่อกำหนดตรรกะสำหรับการคัดกรอง การแจ้งเตือน หรือรับข้อมูล และการเชื่อมต่อกับ EHR พอร์ทัลผู้ป่วย และเครื่องมือจองนัดหมาย

ตรวจสอบด้วยว่ารองรับข้อกำหนดด้านความปลอดภัย (เช่น HIPAA) และสามารถขยายระบบได้ คุณไม่อยากสร้างใหม่เมื่อโครงการนำร่องขยายตัว

และอย่าลืมตรวจสอบว่าแพลตฟอร์มที่เลือกมีมาตรการ ความปลอดภัยของแชทบอท ที่แข็งแกร่ง เช่น การเข้ารหัสข้อมูลและการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาท

3. เชื่อมต่อกับระบบหลัก

แชทบอทที่แยกเดี่ยวจะช่วยอะไรไม่ได้มาก หากต้องการให้ การใช้งานแชทบอท มีคุณค่า ต้องเชื่อมต่อกับระบบหลักเพื่อให้ทำงานได้จริง เช่น

• ดึงข้อมูลผู้ป่วยจาก EHR เพื่อปรับการสนทนาให้เหมาะกับแต่ละคน
• ตรวจสอบเวลานัดหมายที่ว่างแบบเรียลไทม์
• จัดการคำถามเกี่ยวกับการชำระเงินโดยเชื่อมต่อกับเครื่องมือประกันและเคลม
• ติดตามข้อมูลการใช้งานผ่านแพลตฟอร์มวิเคราะห์ เช่น Looker หรือ Tableau

ถ้าไม่เชื่อมต่อ แชทบอทของคุณก็เป็นแค่ FAQ ที่ดูดีเท่านั้น

4. สร้างและทดสอบ

ออกแบบลำดับการสนทนาเหมือนกับกระบวนการทางคลินิก วางแผนให้ชัดเจน:

• บอทควรเริ่มต้นพูดว่าอะไรดี?
• ควรถามคำถามติดตามผลอะไรบ้าง?
• จะรับมือกับข้อความที่สับสนหรือสถานการณ์ที่ต้องส่งต่ออย่างไร?

เมื่อวางลำดับได้ชัดเจนแล้ว ก็เริ่มสร้างแชทบอทของคุณ

5. ปรับปรุงซ้ำ

สุดท้าย ทดสอบซ้ำ ๆ

จำลองการสนทนากับผู้ป่วย ค้นหาจุดที่บอททำงานผิดพลาดแล้วแก้ไข รับฟังความคิดเห็นจากเจ้าหน้าที่ด่านหน้าและผู้ใช้จริง ปรับโทนและคำตอบจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

การปรับปรุงไม่ได้จบหลังเปิดใช้งาน บอทที่ดีที่สุดจะพัฒนาไปตามการใช้งานจริง

สร้างแชทบอทสำหรับการดูแลสุขภาพได้ฟรี

AI กำลังเปลี่ยนแปลงวงการสุขภาพ ตั้งแต่การจองนัดหมายอัตโนมัติ การติดตามอาการแบบเรียลไทม์ ไปจนถึงการสนับสนุนสุขภาพจิตระหว่างการพบแพทย์

แต่หากจะใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ คุณต้องมีแพลตฟอร์ม AI ที่ทั้งทรงพลังและปรับเปลี่ยนได้

Botpress คือแพลตฟอร์มระดับองค์กรที่ยืดหยุ่นสำหรับสร้างเอเจนต์ AI ที่รองรับกรณีใช้งานจริงในวงการสุขภาพ — ไม่ต้องมีปริญญาเอกหรือทีมพัฒนาขนาดใหญ่

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี!

คำถามที่พบบ่อย

จะรู้ได้อย่างไรว่าหน่วยงานสุขภาพของฉันพร้อมสำหรับการใช้งาน Generative AI หรือยัง?

คุณจะรู้ว่าหน่วยงานสุขภาพของคุณพร้อมสำหรับการใช้งาน Generative AI หากคุณมีปัญหาที่ต้องการแก้ไขอย่างชัดเจน เช่น ลดเวลาการจัดทำเอกสาร หรือปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูล และทีมงานเปิดรับเครื่องมือดิจิทัลใหม่ ๆ ความพร้อมยังหมายถึงการมีระบบข้อมูลที่ปลอดภัย (เช่น EHR) ที่ AI สามารถเชื่อมต่อได้ และได้รับการสนับสนุนจากผู้นำองค์กรในการทดลองโครงการ AI ขนาดเล็กก่อนขยายผล

ต้องคำนึงถึงกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วยอะไรบ้างเมื่อใช้ Generative AI ในวงการสุขภาพ?

เมื่อใช้ Generative AI ในวงการสุขภาพ คุณต้องปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย เช่น HIPAA ในสหรัฐฯ (หรือ GDPR ในยุโรป) ซึ่งควบคุมการจัดเก็บและแบ่งปันข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) หมายความว่าเครื่องมือ AI ที่นำมาใช้ควรสนับสนุนการเข้ารหัสข้อมูล การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงอย่างเข้มงวด บันทึกการใช้งาน และกระบวนการลบข้อมูลระบุตัวตนหากนำไปใช้ฝึกโมเดลหรือวิเคราะห์ข้อมูล

Generative AI ปลอดภัยพอสำหรับการตัดสินใจทางคลินิกหรือควรใช้แค่ในงานธุรการ?

Generative AI ยังไม่แม่นยำพอที่จะใช้แทนการตัดสินใจทางคลินิก ควรใช้เป็นเครื่องมือช่วยเหลือ ไม่ใช่ผู้ตัดสินใจหลักในการดูแลผู้ป่วย สามารถใช้กับงานธุรการ เช่น ร่างบันทึกหรือรับมือคำถามทั่วไปจากผู้ป่วยได้อย่างปลอดภัย แต่การวินิจฉัยหรือแผนการรักษาควรอยู่ภายใต้การดูแลของบุคลากรทางการแพทย์เสมอเพื่อป้องกันข้อผิดพลาด

โดยปกติแล้วต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการติดตั้งแชทบอท AI ในสถานพยาบาล?

การติดตั้งแชทบอท AI ในสถานพยาบาลอาจใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่สัปดาห์จนถึงหลายเดือน ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน แชทบอท FAQ พื้นฐานอาจเปิดใช้งานได้ใน 2–4 สัปดาห์ ขณะที่แชทบอทขั้นสูงที่เชื่อมต่อกับ EHR สนทนาแบบ HIPAA-compliant หรือคัดกรองอาการ อาจใช้เวลา 2–6 เดือนสำหรับการพัฒนา ทดสอบ และขออนุมัติด้านความปลอดภัย

มีสาขาการแพทย์เฉพาะทางที่ Generative AI มีประโยชน์มากกว่าหรือไม่?

ใช่ Generative AI มีประโยชน์มากในสาขาอย่างรังสีวิทยา (ช่วยแปลผลภาพและร่างรายงาน) พยาธิวิทยา (สรุปผลการตรวจ) มะเร็งวิทยา (สรุปแผนการรักษาที่ซับซ้อน) สุขภาพจิต (บอทสนทนาเพื่อบำบัด) และสาขาที่มีงานธุรการมาก เช่น เวชปฏิบัติทั่วไป ที่ช่วยจัดทำเอกสารทางคลินิกและสื่อสารกับผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพ