แก้ปัญหาแพทย์งานล้นมือด้วย Practical AI ตัวช่วยทลาย Data Silos เชื่อมข้อมูลโรงพยาบาล คืนเวลาตรวจให้หมอ และลดขั้นตอนซ้ำซ้อน
หากใครเคยมีประสบการณ์ไปโรงพยาบาลแต่เช้าตรู่เพื่อรอคิวตรวจ คงคุ้นเคยกับภาพความแออัดและเวลาในการรอคอยที่ยาวนานหลายชั่วโมง
แต่เมื่อถึงเวลาเข้าพบแพทย์จริง ๆ คุณหมอกลับมีเวลาตรวจ ซักประวัติ และพูดคุยกับเราเพียงแค่ 5 ถึง 15 นาทีเท่านั้น ซ้ำร้ายในเวลาอันน้อยนิดนี้ คุณหมอยังต้องแบ่งสมาธิไปกับการก้มหน้าพิมพ์คีย์ข้อมูลลงคอมพิวเตอร์และเปิดค้นประวัติเดิมที่กระจัดกระจายอีกด้วย
คำถามคือ เราจะแก้ปัญหานี้อย่างไรในวันที่ผู้ป่วยล้นมือ แต่หมอมีเท่าเดิม?
ในงานประชุมระดับภูมิภาค InterSystems Asia READY 2026 จัดขึ้น ณ โรงแรมเดอะ ริทซ์-คาร์ลตัน กรุงเทพฯ ภายใต้แนวคิด “Are You READY for the Future?”
คณะผู้บริหารระดับสูงจาก อินเตอร์ซิสเต็มส์ (InterSystems) ผู้นำด้านเทคโนโลยีข้อมูลสุขภาพระดับโลกที่บริหารจัดการข้อมูลเวชระเบียนกว่าหนึ่งพันล้านระเบียนทั่วโลก ได้ร่วมเปิดมุมมองที่น่าสนใจว่า
ทางออกไม่ใช่การขอให้แพทย์ทำงานหนักขึ้น แต่คือการนำ Practical AI หรือ AI ที่ใช้งานได้จริง มาผนวกกับ Interoperability หรือการเชื่อมโยงข้อมูลอย่างไร้รอยต่อเพื่อพลิกโฉมประสบการณ์ของทั้งผู้บริโภคและขับเคลื่อนประสิทธิภาพของภาคธุรกิจโรงพยาบาลและบริษัทประกันภัย
วิกฤตเงียบของสาธารณสุขไทย ผู้ป่วยพุ่ง สังคมสูงวัย แต่แพทย์ขาดแคลน
คุณ Luciano Brustia กรรมการผู้จัดการประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกของ InterSystems ได้ฉายภาพความท้าทายเชิงโครงสร้างของระบบสุขภาพไทยคือ
- สังคมสูงวัยขั้นสุด โดยประเทศไทยมีประชากรราว 70 ล้านคน โดยมีสัดส่วนผู้สูงอายุวัย 65 ปีขึ้นไปสูงถึง 15–16% ในขณะที่ประชากรวัยเด็กอายุต่ำกว่า 15 ปี มีสัดส่วนไม่ถึง 12–13%
- คลื่นสึนามิของโรคเรื้อรัง สถิติพบว่า 7 ใน 10 ของการเสียชีวิตในประเทศไทยเกิดจากกลุ่มโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง และส่วนใหญ่มักเป็นหลายโรคร่วมกัน ซึ่งต้องอาศัยการรักษาต่อเนื่องยาวนาน
- ปัญหาคอขวดด้านบุคลากร โดยปัจจุบันไทยมีอัตราส่วนแพทย์ประมาณ 1 คนต่อประชากร 1,000 คน (เมื่อเทียบกับประเทศเพื่อนบ้านอย่างมาเลเซียที่มีแพทย์ราว 2.5 คนต่อ 1,000 คน)
คำตอบของปัญหานี้ไม่ใช่การขอให้แพทย์ทำงานให้หนักขึ้น แต่คือการปรับปรุงกระบวนการทำงานและนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยให้การปฏิบัติงานง่ายขึ้น
ไทยกับศักยภาพ Digital Health ระดับหัวแถวใน APAC
แม้จะเผชิญความท้าทายข้างต้น แต่ในระดับภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (APAC) ประเทศไทยนับเป็นหนึ่งในประเทศที่มีความพร้อมและระบบนิเวศด้านบริการสุขภาพดิจิทัล ที่แข็งแกร่งเป็นอย่างยิ่ง
โดยไทยได้รับการยอมรับในฐานะ ศูนย์กลางทางการแพทย์ระดับโลก (Medical Tourism Hub) โรงพยาบาลชั้นนำในบ้านเรามีการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานและเทคโนโลยีการแพทย์ที่ล้ำหน้าทัดเทียมนานาชาติ ทำให้ไทยมีรากฐานเทคโนโลยีที่ดีเยี่ยม
ทว่า โอกาสสำคัญที่ยังรอการปลดล็อกคือ การเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพให้มีประสิทธิภาพและทั่วถึงทั้งประเทศ เพื่อให้ประชาชนคนไทยทุกคนได้รับบริการที่มีมาตรฐานเดียวกัน ไม่ว่าจะรักษาในโรงพยาบาลเอกชนชั้นนำหรือโรงพยาบาลรัฐในต่างจังหวัด
ปลดล็อกระบบ Legacy เมื่อโรงพยาบาลใช้ระบบต่างค่าย จะเชื่อมต่อกันอย่างไรก่อนไปถึง AI?
ปัญหาคลาสสิกของโรงพยาบาลไทยคือ หลายแห่งยังคงใช้งานระบบดั้งเดิม และมีการจัดซื้อซอฟต์แวร์จากผู้ให้บริการหลากหลายเจ้า เช่น แผนกเวชระเบียน แผนกห้องแล็บ ระบบภาพเอกซเรย์ทางการแพทย์ และระบบจ่ายยา ต่างฝ่ายต่างใช้ระบบแยกกัน จนเกิดภาวะ Data Silos หรือข้อมูลถูกขังแยกส่วน โดยเฉพาะเมื่อข้ามเขตจากกรุงเทพฯ ไปยังโรงพยาบาลในต่างจังหวัด
ก่อนที่โรงพยาบาลจะกระโดดไปสู่การใช้งาน AI ผู้บริหาร InterSystems แนะนำว่า ต้องเริ่มจากการสร้างรากฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ และการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างระบบเสียก่อน
ทำอย่างไรให้ระบบต่างค่ายคุยภาษาเดียวกันได้?
คุณลูเซียโน ได้เปรียบเทียบให้เห็นภาพว่า ถ้าภาษาแม่ของคุณคือภาษาไทย และภาษาแม่ของผมคือภาษาอิตาลี หากเราคุยกันคนละภาษา เราย่อมไม่เข้าใจกัน เราจึงต้องมีภาษากลางอย่าง ภาษาอังกฤษ ซึ่งในโลกของข้อมูลสุขภาพ ภาษากลางนั้นมีชื่อว่า FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)
ด้าน คุณ Scott Gnau รองประธานอาวุโสฝ่ายแพลตฟอร์มข้อมูลของ InterSystems ได้อธิบายกลไกทางเทคนิคว่า การรวมข้อมูลจากหลากหลาย Vendor เข้าสู่แพลตฟอร์มเดียวประกอบด้วย 2 ส่วนหลักคือ
1.Connectivity โดยมี Standard API ที่รองรับทุกมาตรฐานอุตสาหกรรม เสมือนเป็นหัวปลั๊กไฟอเนกประสงค์ที่สามารถเสียบเข้ากับทุกระบบได้ทันที
2.Usability มีระบบแปลงชุดข้อมูลมาตรฐานแบบอัตโนมัติ (Many-to-Many Translation) และเครื่องมือแปลงรูปแบบข้อมูลเฉพาะ เพื่อให้ข้อมูลไหลเวียนหากันได้อย่างสมบูรณ์
นอกจากนี้ แพลตฟอร์มอย่าง InterSystems IRIS ยังถูกออกแบบให้เป็นซอฟต์แวร์แบบชิ้นเดียวที่บูรณาการครบวงจร ทำให้มีชุดข้อมูลเพียงชุดเดียว ไม่ต้องคอยโยกย้ายข้อมูลข้ามไปมาระหว่างหลายเซอร์วิส ช่วยลดความหน่วง ลดต้นทุน และทำงานได้อย่างต่อเนื่องไม่มีสะดุด
Practical AI ถ้าเริ่มต้นใช้งานจริงในโรงพยาบาล แล้วคนไทย จะได้อะไร?
- Conversational EHR แพทย์ไม่ต้องคลิกเปิดหลายแท็บเพื่อหาประวัติคนไข้ที่หนาเป็นพันหน้า แต่สามารถพิมพ์หรือสั่งการด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น ช่วยสรุปประวัติคนไข้รายนี้ มีประวัติแพ้ยาอะไร หรือมีประวัติโรคหัวใจหรือไม่? ซึ่ง AI จะประมวลผลและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาแสดงให้ทันที
- Ambient Orchestration เป็น AI อัจฉริยะที่ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วย ที่ฟังบทสนทนาระหว่างแพทย์และคนไข้ในห้องตรวจ แล้วทำการบันทึกเวชระเบียน จัดเตรียมรายการสั่งยา และใบส่งตรวจทางห้องปฏิบัติการให้โดยอัตโนมัติ โดยมีแพทย์คอยตรวจสอบและอนุมัติอีกขั้น
ในมุมของผู้บริโภคและคนไข้ทั่วไป ประโยชน์ที่จะได้รับคือ
- คุณหมอมีเวลาสบตาและดูแลเรามากขึ้น เมื่อ AI ช่วยลดภาระงานเอกสาร เวลาตรวจ 5–15 นาทีจะถูกนำมาใช้เพื่อการตรวจรักษาและรับฟังคนไข้อย่างแท้จริง งานวิจัยจากสถาบัน MIT พบว่าการนำ AI เข้ามาช่วยค้นหาข้อมูลสามารถ ประหยัดเวลาต่อการตรวจได้ราว 5 นาทีต่อเคส ซึ่งช่วยลดเวลารอคอยของผู้ป่วยในโรงพยาบาลได้อย่างมหาศาล
- เข้าใจข้อมูลสุขภาพของตัวเองง่ายขึ้น AI สามารถนำข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อนมาสร้างเป็นจดหมายแนะนำหรือเอกสารให้ความรู้ในภาษาที่เข้าใจง่าย ตรงกับระดับความเข้าใจของผู้ป่วยแต่ละคน
- ไม่ต้องตรวจซ้ำ ไม่ต้องเจ็บตัวซ้ำ ไม่ต้องเสียเงินซ้ำซ้อน เพราะเมื่อข้อมูลสุขภาพเชื่อมโยงกันอย่างปลอดภัย คนไข้โรคเรื้อรังจากต่างจังหวัดที่ส่งตัวเข้ามารักษาต่อในโรงพยาบาลศูนย์ในกรุงเทพฯ ไม่จำเป็นต้องเจาะเลือดหรือเอกซเรย์ซ้ำ เพราะแพทย์สามารถเข้าถึงผลตรวจเดิมได้ทันที ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและเวลาเดินทาง
แต่ในมิติของธุรกิจ หลายคนอาจกังวลว่าการนำ AI เข้ามาจะทำให้ต้นทุนค่ารักษาพยาบาลแพงขึ้นหรือไม่?
ผู้บริหารของ InterSystem ชี้แจงว่า แม้ AI จะต้องมีการลงทุน แต่หากนำมาใช้อย่างถูกจุด มันจะช่วยประหยัดต้นทุนโดยรวมเพราะต้นทุนของการปล่อยให้คนไข้ต้องรอคอย หรือต้นทุนการตรวจรักษาซ้ำซ้อนนั้นสูงกว่ามาก เมื่อแพทย์ประหยัดเวลาบันทึกเอกสาร ต้นทุนต่อการตรวจต่อครั้งจะลดลงและโรงพยาบาลจะสามารถรองรับผู้ป่วยได้เพิ่มขึ้น
กรณีศึกษาความร่วมมือในไทย InterSystems จับมือ DataOne Asia
ตัวอย่างความสำเร็จที่เป็นรูปธรรมเกิดขึ้นเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2569 โดย อินเตอร์ซิสเต็มส์ ได้ประกาศความร่วมมือกับ บริษัท ดาต้าวัน เอเชีย (ประเทศไทย) จำกัด เพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานเชื่อมโยงข้อมูลที่มีความพร้อมสำหรับ AI ระหว่างโรงพยาบาลและบริษัทประกันภัย
โดยได้พัฒนาระบบเคลมประกันอิเล็กทรอนิกส์อัตโนมัติ ที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลการรักษาระหว่างโรงพยาบาลและบริษัทประกันด้วยมาตรฐานสากล ซึ่งประโยชน์ที่ได้คือ
- ลดความล่าช้าในการเคลมสินไหม จากเดิมที่ต้องใช้คนส่งและตรวจสอบเอกสารหลายวัน กลายเป็นการพิจารณาอนุมัติสินไหมทดแทนได้แบบเรียลไทม์
- ลดต้นทุนงานธุรการ ช่วยให้โรงพยาบาลลดภาระงานเอกสาร ได้รับเงินค่ารักษาพยาบาลเร็วขึ้น ขณะที่บริษัทประกันสามารถตรวจสอบข้อมูลที่ถูกต้อง โปร่งใส ป้องกันการเบิกจ่ายซ้ำซ้อนและลดความเสี่ยงจากการทุจริตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ไทยพร้อมแค่ไหน และต้องแก้อะไรก่อน?
การปฏิวัติวงการสาธารณสุขด้วย AI เพิ่งเริ่มต้นขึ้น และคาดว่าจะเป็นการเดินทางต่อเนื่องยาวนานกว่า 20 ปี
ประเทศไทยมีความพร้อมทั้งด้านโครงสร้างพื้นฐาน ความตื่นตัวของบุคลากร และชื่อเสียงด้านการแพทย์ในระดับสากล แต่โจทย์สำคัญที่สุดที่ต้องแก้เป็นอันดับแรกไม่ใช่การรีบวิ่งไปซื้อโมเดล AI ล้ำสมัยมาติดตั้ง แต่คือการทลาย Data Silos และสร้างการเชื่อมโยงข้อมูล บนรากฐานข้อมูลที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ
เมื่อข้อมูลจากเวชระเบียน ห้องแล็บ รังสีวิทยา ระบบจ่ายยา โรงพยาบาลต่างระดับ ตลอดจนบริษัทประกันภัย สามารถสื่อสารกันได้อย่างปลอดภัยและไร้รอยต่อ
AI จึงจะสามารถทำหน้าที่เป็นฟันเฟืองทรงพลังที่ช่วยคืนเวลาให้คุณหมอ ลดความเจ็บปวดและค่าใช้จ่ายของคนไข้ และยกระดับระบบสาธารณสุขไทยสู่การเป็น โรงพยาบาลอัจฉริยะ ได้อย่างยั่งยืนครับ
