AI ในโรงพยาบาล: เมื่อเทคโนโลยีไม่ได้มาแทนคน แต่มาช่วยคืนเวลาให้การดูแลผู้ป่วย

EN

เมื่อพูดถึง AI ในภาคสาธารณสุข หลายคนมักเริ่มจากคำถามว่าเทคโนโลยีนี้จะมาแทนแพทย์หรือไม่ แต่ในโลกการทำงานจริง คำถามที่สำคัญกว่านั้นคือ AI จะช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์มีเวลา มีสมาธิ และมีศักยภาพมากขึ้นในการดูแลผู้ป่วยได้อย่างไร เพราะท้ายที่สุดแล้ว คุณค่าของ AI ในโรงพยาบาลไม่ได้อยู่ที่การทำแทนคน แต่อยู่ที่การช่วยให้คนทำงานในสิ่งที่สำคัญที่สุดได้มากขึ้น

เมื่อวันที่ 17 มีนาคมที่ผ่านมา คุณที ธัชกรณ์ วชิรมน ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Sertis ได้เข้าร่วมแบ่งปันความรู้และมุมมองให้กับคณะแพทย์จากหลากหลายสาขา ในหลักสูตร Digital Transformation in Healthcare โดยชวนผู้เข้าร่วมมอง AI ในมุมที่สำคัญกว่าความล้ำของเทคโนโลยี นั่นคือการนำมาใช้แก้ปัญหาจริงในระบบโรงพยาบาล ตั้งแต่งานเอกสาร การเข้าถึงข้อมูล การประสานงาน ไปจนถึงการช่วยให้การตัดสินใจในแต่ละวันรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

วันนี้ความท้าทายของโรงพยาบาลไม่ได้อยู่ที่การไม่มีข้อมูล แต่คือการมีข้อมูลจำนวนมากที่กระจายอยู่หลายระบบ และต้องใช้เวลาไม่น้อยในการรวบรวม ตีความ และส่งต่อให้ทันกับจังหวะการทำงานจริง ขณะเดียวกัน บุคลากรทางการแพทย์ยังต้องรับภาระงานเอกสารและงานธุรการจำนวนมาก โดยมีการประเมินว่างานลักษณะนี้กินเวลาราว 30–40% ของเวลาทำงานทางคลินิกทั้งหมด นี่จึงเป็นเหตุผลที่ AI เริ่มมีบทบาทชัดขึ้นในระบบสุขภาพ ไม่ใช่เพราะเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่น่าจับตาเท่านั้น แต่เพราะมันตอบโจทย์ปัญหาที่เกิดขึ้นจริงทุกวันในโรงพยาบาล

หากมองให้ลึกขึ้น จะเห็นว่า AI ที่สร้างผลลัพธ์ได้เร็วที่สุด มักไม่ใช่สิ่งที่ดูซับซ้อนที่สุด แต่คือสิ่งที่ช่วยลดความติดขัดในการทำงานประจำวันได้มากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการช่วยสรุปบันทึกการรักษา การค้นหาข้อมูลจากแนวทางภายในหรือระเบียบปฏิบัติ การช่วยคัดกรองผู้ป่วยเบื้องต้น หรือการทำให้ทีมมองเห็นคอขวดในการดูแลผู้ป่วยได้เร็วขึ้น แก่นสำคัญจึงไม่ใช่การใช้ AI เพื่อสร้างงานออกมาให้มากขึ้น แต่คือการทำให้การทำงานดีขึ้น เร็วขึ้น และต่อเนื่องขึ้นอย่างมีความหมาย

ในภาพรวม จุดที่ AI เริ่มสร้างคุณค่าได้ก่อนมักอยู่ในสองส่วนสำคัญ ส่วนแรกคือการช่วยงานด้านการดำเนินงาน เช่น การสรุปบันทึกจากบทสนทนา การช่วยงานด้านรหัสการรักษาและการเรียกเก็บค่าใช้จ่าย การช่วยจัดคิวและนัดหมาย ไปจนถึงการสื่อสารกับผู้ป่วย อีกส่วนคือการช่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการรักษา เช่น การช่วยอ่านภาพทางการแพทย์ การประเมินความเสี่ยง การติดตามผู้ป่วยหลังการรักษา การคัดกรองเบื้องต้น รวมถึงการดึงข้อมูลสำคัญขึ้นมาใช้ในช่วงเวลาที่ต้องตัดสินใจจริง ภาพนี้สะท้อนว่า AI ในโรงพยาบาลไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะงานวิเคราะห์โรคขั้นสูง แต่กำลังเข้าไปช่วยในทุกจุดที่ระบบบริการต้องทำงานให้เร็วขึ้น แม่นขึ้น และเชื่อมกันมากขึ้น

หนึ่งในตัวอย่างที่เห็นภาพได้ชัดคือการใช้ AI ช่วยสรุปบันทึกการรักษาจากบทสนทนาระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย เพื่อลดภาระการพิมพ์และการทำเอกสารนอกเวลางาน กรณีของ Sutter Health แสดงให้เห็นว่าเมื่อระบบถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกับขั้นตอนเดิมของบุคลากรได้อย่างกลมกลืน ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นไม่ได้มีแค่เรื่องความเร็ว แต่ยังรวมถึงประสบการณ์การทำงานที่ดีขึ้นด้วย โดย 78% ของผู้ใช้งานระบุว่าความพึงพอใจในการทำงานดีขึ้น และ 49% รู้สึกว่าภาระทางความคิดลดลงอย่างชัดเจน อีกทั้งยังขยายการใช้งานจากช่วงนำร่องไปสู่บุคลากรกว่า 1,000 คนในสามเดือนแรก และต่อยอดไปมากกว่า 2,000 คนในเวลาต่อมา

อีกตัวอย่างที่สำคัญไม่แพ้กันคือการใช้ AI ร่วมกับศูนย์ติดตามการดำเนินงาน เพื่อให้โรงพยาบาลเห็นภาพรวมของเตียง ผู้ป่วย และจุดที่การทำงานสะดุดได้แบบใกล้เคียงเวลาจริง กรณีของ The Queen’s Health Systems ชี้ให้เห็นว่าเมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาใช้ได้เร็วขึ้น โรงพยาบาลสามารถลดความล่าช้าในการรับเข้า การย้ายเตียง และการจำหน่ายผู้ป่วยกลับบ้านได้ดีขึ้น ช่วยประหยัดต้นทุนได้ 20 ล้านดอลลาร์ในปีแรก และลดระยะเวลานอนโรงพยาบาลลงได้ 0.7 วัน สิ่งนี้ทำให้เห็นชัดว่า AI ไม่ได้สร้างผลลัพธ์แค่ในระดับงานย่อย แต่สามารถยกระดับประสิทธิภาพของทั้งระบบได้ หากถูกนำไปใช้ในจุดที่ใช่

นอกจากสองกรณีนี้ ยังมีอีกหลายจุดที่น่าจับตา เช่น ผู้ช่วยค้นหาข้อมูลที่ตอบคำถามจากระเบียบปฏิบัติ นโยบาย หรือคู่มือภายในจากแหล่งข้อมูลที่องค์กรเชื่อถือได้ ระบบช่วยคัดกรองผู้ป่วยตั้งแต่จุดแรกเริ่ม หรือระบบที่ช่วยแปลภาษาทางการแพทย์ให้เป็นภาษาที่ผู้ป่วยและครอบครัวเข้าใจง่ายขึ้น จุดร่วมของทั้งหมดนี้คือ AI ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากเรื่องที่ซับซ้อนที่สุดเสมอไป แต่ควรเริ่มจากจุดที่คนทำงานรู้สึกได้เร็วที่สุดว่าชีวิตการทำงานดีขึ้นจริง และผู้ป่วยเองก็ได้รับประโยชน์จากความลื่นไหลที่ดีขึ้นของระบบไปพร้อมกัน

อย่างไรก็ตาม ในโลกของโรงพยาบาล AI ที่ดีไม่ได้วัดกันที่การสาธิตจะลื่นไหลแค่ไหน หรือระบบจะตอบได้เก่งเพียงใด สิ่งที่สำคัญกว่าคือมันช่วยแก้ปัญหาในงานจริงหรือไม่ เข้ากับวิธีทำงานในแต่ละวันหรือเปล่า มีผู้รับผิดชอบชัดเจนหรือไม่ วัดผลได้หรือไม่ และตรวจสอบย้อนหลังได้มากน้อยแค่ไหน เพราะหากระบบเพิ่มจำนวนขั้นตอน ทำให้คนหน้างานต้องเรียนรู้สิ่งใหม่โดยยังไม่เห็นประโยชน์ชัด หรือขาดแนวทางกำกับดูแลที่เหมาะสม โอกาสที่ AI จะถูกนำไปใช้จริงอย่างต่อเนื่องก็จะลดลงทันที นี่จึงเป็นเหตุผลที่หลายองค์กรเริ่มมองว่า AI ที่ดีไม่ใช่ AI ที่แค่ตอบได้เก่ง แต่ต้องเป็น AI ที่ทำให้งานดีขึ้นอย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ด้วย

แนวคิดนี้สอดคล้องกับหลักสำคัญของการใช้ AI ในภาคการแพทย์ นั่นคือ AI ควรทำหน้าที่ “เสริม” การทำงานของมนุษย์ ไม่ใช่แทนที่มนุษย์ทั้งหมด เพราะแม้ AI จะเก่งเรื่องการสรุปข้อมูล การดึงข้อมูลเชิงโครงสร้าง การร่างฉบับแรก หรือการหาความเชื่อมโยงจากข้อมูลจำนวนมาก แต่ยังไม่เหมาะกับการรับผิดชอบแทนมนุษย์ในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับจริยธรรม ความคลุมเครือ และการตัดสินใจที่ต้องอาศัยวิจารณญาณสูง งานอย่างการดูแลผู้ป่วย การตัดสินใจในกรณีที่ซับซ้อน หรือการสื่อสารที่ต้องอาศัยความเข้าใจความรู้สึกของผู้ป่วยและครอบครัว ยังคงเป็นสิ่งที่มนุษย์ต้องเป็นแกนหลักเสมอ

สำหรับองค์กรสุขภาพที่กำลังเริ่มต้น แนวทางที่เหมาะสมอาจไม่ใช่การเริ่มจากโครงการที่ใหญ่ที่สุด แต่คือการเลือกจุดที่เป็นปัญหาชัด มีผู้รับผิดชอบชัด มีข้อมูลรองรับ และวัดผลได้จริง จากนั้นค่อยทดลองในวงจำกัด เรียนรู้จากการใช้งานจริง และตัดสินใจอย่างตรงไปตรงมาว่าควรขยายผล ปรับแนวทาง หรือหยุดไว้ก่อน วิธีคิดแบบนี้ช่วยให้ AI ไม่กลายเป็นเพียงโครงการทดลองที่ดูน่าสนใจอยู่ช่วงสั้น ๆ แต่กลายเป็นการเปลี่ยนแปลงที่เชื่อมต่อกับผลลัพธ์ทางการดำเนินงานได้จริง และนี่เองคือสิ่งที่ทำให้ AI ก้าวจากคำว่า “กระแส” ไปสู่การเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนผ่านอย่างแท้จริงในระบบสุขภาพ

ท้ายที่สุดแล้ว AI ในโรงพยาบาลไม่ควรถูกมองว่าเป็นการแข่งขันระหว่างคนกับเทคโนโลยี แต่ควรถูกมองว่าเป็นโอกาสในการออกแบบการทำงานใหม่ให้คนทำงานได้เต็มศักยภาพมากขึ้น งานที่ซ้ำ งานที่ค้าง และงานที่ใช้เวลาเกินจำเป็นสามารถถูกสรุป จัดระเบียบ และเร่งให้เร็วขึ้นได้ ขณะที่มนุษย์ยังคงเป็นผู้ใช้วิจารณญาณ รับผิดชอบต่อการตัดสินใจ และดูแลมิติที่ละเอียดอ่อนที่สุดของการรักษา เมื่อใช้ในจุดที่ใช่ AI จะไม่ใช่เพียงเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ แต่จะกลายเป็นโครงสร้างสำคัญของโรงพยาบาลยุคใหม่ ที่ช่วยให้ทั้งองค์กรเคลื่อนตัวได้เร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และพร้อมรับความซับซ้อนของระบบสุขภาพในอนาคตมากขึ้น

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาจุดเริ่มต้นของ AI ในโรงพยาบาลคำตอบอาจไม่ใช่การเริ่มจากสิ่งที่ล้ำที่สุด แต่คือการเริ่มจากขั้นตอนการทำงานที่ติดขัดที่สุด มีข้อมูลพร้อมที่สุด และเป็นจุดที่ทีมงานจะสัมผัสได้ถึงความเปลี่ยนแปลงตั้งแต่ระยะแรก

ติดต่อเราเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่า AI จะช่วยขับเคลื่อนธุรกิจของคุณได้อย่างไร : https://bit.ly/4sPaG5c