กระทรวง อว. จับมือ สธ. โดย สวทช. ม.มหิดล กรมการแพทย์ และพันธมิตร เปิดตัว Medical AI Data Platform ชวนโรงพยาบาล แชร์–เชื่อม–ใช้ ภาพทางการแพทย์ 2.2 ล้านภาพ หวังเป็นแพลตฟอร์มกลางที่ใช้ AI เป็นตัวช่วยคัดกรอง–หมอวินิจฉัยโรครวดเร็ว
นางสาวศุภมาส อิศรภักดี รัฐมนตรีว่าการกระทรวง อว. กล่าวว่า “กระทรวง อว. ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับการขับเคลื่อนเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ผ่านนโยบาย ‘อว. for AI’ ซึ่งมุ่งสร้างระบบนิเวศ AI ที่ครบวงจร การแพทย์เป็นเป้าหมายสำคัญที่ AI จะช่วยเพิ่มความแม่นยำ รวดเร็ว และลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงบริการสุขภาพ การสนับสนุนการจัดตั้ง Medical AI Consortium ผ่านทุนวิจัยจากหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคน และทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษาการวิจัยและการสร้างนวัตกรรม (บพค.) เพื่อพัฒนา Medical AI Data Platform ถือเป็นการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญยิ่งของประเทศ แพลตฟอร์มนี้ไม่ได้เป็นเพียงคลังข้อมูล แต่ยังประกอบด้วยเครื่องมือที่พัฒนาโดย สวทช. ซึ่งจะช่วยให้นักวิจัยและแพทย์สามารถพัฒนานวัตกรรม AI ได้ง่ายขึ้น ถือเป็นภารกิจสำคัญในการสร้างรากฐาน AI การแพทย์ที่มั่นคงของประเทศ จึงขอเชิญชวนโรงพยาบาลและโรงเรียนแพทย์ร่วมแบ่งปันข้อมูลและระบุโจทย์ที่สำคัญ และนักวิจัยด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีมาร่วมพัฒนาโมเดล AI ที่ใช้ได้จริง เพื่อร่วมกันยกระดับสาธารณสุขไทยให้ก้าวทันโลก และใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มศักยภาพ”
ศาสตราจารย์ ดร.ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการ สวทช. กล่าวว่า “สวทช. มีพันธกิจในการนำวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีมายกระดับคุณภาพชีวิตและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศ Medical AI Consortium และ แพลตฟอร์มข้อมูลกลางทางการแพทย์ ที่พัฒนาขึ้นนี้ คือ ตัวอย่างของการ บูรณาการความเชี่ยวชาญด้านดิจิทัลและ AI ของ สวทช. เข้ากับความรู้ทางการแพทย์จากพันธมิตร เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง ตัวอย่างของเทคโนโลยีอย่าง RadiiView และ NomadML ที่พัฒนาโดยนักวิจัยเนคเทค สวทช. จะช่วยปลดล็อกให้นักวิจัยและแพทย์ไทยสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ได้เอง ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ และนำไปสู่ AI ทางการแพทย์ที่ตอบโจทย์บริบทของประเทศไทยอย่างแท้จริง”
แพลตฟอร์มข้อมูลกลางทางการแพทย์ (Medical AI Data Platform) พัฒนาโดยเนคเทค สวทช. ประกอบด้วยเทคโนโลยีที่สนับสนุนกระบวนการพัฒนา AI ทางการแพทย์ของประเทศอย่างมีประสิทธิภาพ ครบวงจร และปลอดภัยตามมาตรฐานคลาวด์กลางภาครัฐ (GDCC) ภายใต้การดูแลของกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข ครอบคลุม 3 ส่วนหลัก ได้แก่
- ส่วนบริหารจัดการข้อมูล (Data Management) รองรับการรวบรวม จัดเก็บ จัดทำรายการข้อมูลภาพทางการแพทย์อย่างปลอดภัยและเป็นระบบ มีการกำกับดูแลสิทธิ์การเข้าถึงตามหลักธรรมาภิบาลข้อมูล นอกจากนี้ นักวิจัยเนคเทค สวทช. ยังพัฒนา RadiiView ซอฟต์แวร์และคลาวด์แอปพลิเคชันสำหรับการกำกับข้อมูลภาพทางการแพทย์ (Annotation) ที่มีเครื่องมือช่วยให้แพทย์ระบุลักษณะสำคัญบนภาพได้อย่างแม่นยำ เพื่อสร้างชุดข้อมูล
- ส่วนพัฒนาและฝึกสอน AI (AI Modeling) ผ่านแพลตฟอร์ม NomadML ที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถพัฒนาโมเดลได้โดย ไม่ต้องเขียนโค้ดโปรแกรมที่ซับซ้อน เพียงนำชุดข้อมูลที่กำกับแล้วจาก RadiiView มาใช้บนแพลตฟอร์มนี้ ซึ่งเชื่อมต่อกับทรัพยากรประมวลผลสมรรถนะสูงอย่าง LANTA Supercomputer ของ สวทช. เพื่อเร่งกระบวนการพัฒนาโมเดล
- ส่วนบริการ AI (AI Service Deployment) มุ่งเน้นการนำโมเดล AI ที่ผ่านการพัฒนาและตรวจสอบประสิทธิภาพแล้ว ไปสู่การใช้งานจริงในระบบบริการสุขภาพ โดยอาจให้บริการผ่าน National AI Service Platform เพื่อให้เกิดประโยชน์ในวงกว้าง
โดยแพลตฟอร์มดังกล่าว ได้รวบรวมภาพทางการแพทย์แล้วกว่า 2.2 ล้านภาพ ครอบคลุม 8 กลุ่มโรคสำคัญ ได้แก่ โรคทรวงอก, มะเร็งเต้านม (ภาพแมมโมแกรม), โรคตา (ภาพจอประสาทตา), โรคในช่องท้อง (ภาพอัลตราซาวด์), โรคผิวหนัง, โรคหลอดเลือดสมอง (ภาพ CT/MRI), และโรคกระดูกพรุน (ภาพ BMD/VFA) พร้อมทั้งพัฒนาโมเดล AI ต้นแบบแล้ว 2 บริการ ซึ่งมีศักยภาพในการช่วยแบ่งเบาภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย และขยายโอกาสการเข้าถึงบริการสุขภาพ
ปัจจุบัน Medical AI Consortium มีสมาชิกเข้าร่วมขับเคลื่อนรวม 6 หน่วยงาน ได้แก่ กรมการแพทย์, คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี ม.มหิดล, คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, คณะแพทยศาสตร์ ม.สงขลานครินทร์, คณะแพทยศาสตร์ ม.เชียงใหม่ และ คณะแพทยศาสตร์วชิรพยาบาล ม.นวมินทราธิราช
อย่างไรก็ดี สวทช. และพันธมิตร เชื่อมั่นว่าความร่วมมือและการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลกลางทางการแพทย์นี้ จะเป็นปัจจัยสำคัญในการเร่งสร้างนวัตกรรม AI ทางการแพทย์ที่ใช้งานได้จริงในวงกว้าง จึงขอเชิญชวนหน่วยงานทางการแพทย์ สถาบันการศึกษา นักวิจัย และภาคเอกชน ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศนี้ เพื่อขับเคลื่อนระบบสาธารณสุขไทยให้ก้าวหน้าต่อไป
ศาสตราจารย์ นายแพทย์ปิยะมิตร ศรีธรา อธิการบดีมหาวิทยาลัยมหิดล กล่าวว่า ตัวอย่าง AI ที่คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล ร่วมกับ บริษัทสตาร์ตอัป เริ่มพัฒนาการใช้ AI เพื่อการอ่านผลภาพเอกซเรย์ทรวงอก (Chest X-ray) ทางการแพทย์และสร้างรายงานทางการแพทย์เพื่อใช้ในการวินิจฉัยความผิดปกติของภาพเอกซเรย์ทรวงอก เพื่อขยายผลการให้บริการผู้ป่วยในโรงพยาบาลศิริราช โรงพยาบาลศิริราช ปิยมหาราชการุณย์ และศูนย์การแพทย์กาญจนาภิเษก รวมทั้งโรงพยาบาลอื่น ๆ ในราคาถูกกว่าเมื่อเทียบกับการซื้อโปรแกรม AI มาจากต่างประเทศ ช่วยลดงบประมาณค่าใช้จ่ายโรงพยาบาลในประเทศไทย โดยล่าสุดเทคโนโลยีเพื่อการอ่านผลภาพเอกซเรย์ทรวงอก (Chest X-ray) ได้ผ่านมาตรฐานกับสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (อย.) กระทรวงสาธารณสุขแล้ว และคณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล กำลังพัฒนาไปยังโรคอื่น ๆ ซึ่งในอนาคตมีแผนจะดำเนินการวิจัยและพัฒนาเพื่อสร้าง AI สำหรับใช้ในโรงพยาบาลนำไปสู่การใช้ประโยชน์ทางการแพทย์ที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพต่อไป
อย่างไรก็ตาม Medical AI Consortium เป็นเครือข่ายสำคัญที่จะเป็นโอกาสให้ประเทศไทยดึง DATA มาร่วมแบ่งเป็นข้อมูลในการทำงานด้านการแพทย์มากยิ่งขึ้น เพื่อให้เกิดการพัฒนาข้อมูลทางการแพทย์ที่เป็นประโยชน์เพื่อให้ AI เรียนรู้ข้อมูลได้ฉลาดและแม่นยำมากขึ้น
ด้าน นายแพทย์ธนินทร์ เวชชาภินันท์ รองอธิบดีกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข กล่าวว่า ปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทอย่างกว้างขวางในทุกภาคส่วน รวมถึงในวงการแพทย์ โดย AI ได้รับการยอมรับมากขึ้นในฐานะเครื่องมือสำคัญที่ช่วยเสริมประสิทธิภาพในการดูแลรักษาทางการแพทย์ ทั้งในด้านการวินิจฉัย การรักษา และการบริหารจัดการระบบสุขภาพ
ในประเทศไทยพบว่าผู้ป่วยเบาหวานกว่า 6 ล้านคน ราว 15–20% เสี่ยงภาวะเบาหวานขึ้นจอประสาทตา แต่มีจักษุแพทย์เฉพาะทางเพียง 250 คน จากข้อจำกัดดังกล่าว ได้มีการศึกษาทดลองการใช้ AI ใน 13 เขตสุขภาพจากบุคลากรทางการแพทย์เข้าร่วมการตรวจคัดกรองโรคจอประสาทตา พบว่า การตรวจโดยบุคลากรทางการแพทย์มีความไว (sensitivity) อยู่ที่ร้อยละ 74 และมีความแม่นยำ (specificity) สูงถึงร้อยละ 98 ขณะที่การตรวจโดยใช้ AI ให้ผลความไวที่สูงกว่ามาก คือประมาณร้อยละ 97 และมีความแม่นยำอยู่ที่ร้อยละ 96 ทำให้เห็นว่าระดับความแม่นยำจะใกล้เคียงกัน แต่ AI มีความสามารถในการตรวจคัดกรองโรคได้รวดเร็วและมีความไวสูงกว่า
“การนำ AI มาใช้ในการคัดกรองภาวะเบาหวานขึ้นจอประสาทตาสามารถช่วยลดระยะเวลาการรอคอยในการเข้ารับการตรวจ เพิ่มโอกาสในการเข้าถึงบริการทางการแพทย์ของประชาชน และทำให้ผู้ป่วยได้รับการวินิจฉัยและรักษาได้อย่างทันท่วงที ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงต่อภาวะสูญเสียการมองเห็นและความพิการในผู้ป่วยเบาหวานได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
ทั้งนี้การพัฒนา AI สำหรับการแพทย์จำเป็นต้องใช้ข้อมูลภาพทางการแพทย์คุณภาพสูงปริมาณมาก ซึ่งที่ผ่านมามีความท้าทายในการรวบรวมและบริหารจัดการข้อมูลที่กระจัดกระจายให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน Medical AI Consortium จึงก่อตั้งขึ้นและขับเคลื่อนให้เกิด แนวคิด “ร่วมแชร์ เชื่อม ใช้” เพื่อเป็นกลไกความร่วมมือในการแบ่งปันและใช้ประโยชน์ข้อมูลทางการแพทย์อย่างมีธรรมาภิบาล โดยมีแพลตฟอร์มข้อมูลกลางทางการแพทย์ (Medical AI Data Platform) ที่พัฒนาขึ้นโดย เนคเทค สวทช. เป็นแพลตฟอร์มกลางดิจิทัล ทำหน้าที่รวบรวม จัดเก็บ บริหารจัดการ และให้บริการข้อมูลแก่สมาชิกในเครือข่ายและคนทั่วไป ภายใต้มาตรฐานความปลอดภัยระดับสากลและมาตรฐานคลาวด์กลางภาครัฐ (GDCC)
