AI จะเปลี่ยนวงการสุขภาพอย่างไร ? สรุปแนวคิดจาก BDMS และศ.จอร์จ คาร์โดโซ มุ่งสู่ Value-based Healthcare และการจัดการข้อมูลแบบ ‘AI-Ready’
BDMS เริ่มใช้ AI มาตั้งแต่ปี 2018–2019 ทั้งในส่วนหน้าบ้านและหลังบ้าน ปัจจุบันบุคลากรมีความพร้อมในการนำ AI มาช่วยในการทำงาน เช่น การคัดกรองข้อมูล, การอ่านภาพ X-Ray และการลดความผิดพลาดในการจัดการข้อมูล/โคด โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงด้านการดำเนินงาน , ลดต้นทุน , พัฒนาผลิตภัณฑ์ และธุรกิจ เพื่อก้าวไปสู่การเป็น Value-based Healthcare นอกจากนี้ยังเสริมอีกว่า ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการสร้าง วัฒนธรรมองค์กรที่เชื่อมั่นในนวัตกรรมและความรวดเร็วในการปรับตัว ผู้นำมีบทบาทสำคัญในการกำหนดวิสัยทัศน์และทิศทาง, จัดการข้อมูล/ทรัพยากรอย่างเป็นระบบ และแบ่งทีมงานที่ชัดเจนระหว่างทีมที่ทำงานเชิงรุกกับการบริหารความเสี่ยง เพื่อให้การใช้ AI และข้อมูลเกิดประโยชน์สูงสุดอย่างยั่งยืน บนพื้นฐานของความรับผิดชอบและความปลอดภัยของข้อมูล ‘The London Artificial Intelligence Centre Ecosystem : From Open-Source Frameworks to Federated Learning’ เซสชันต่อมา ศาสตราจารย์จอร์จ คาร์โดโซ จาก King’s college London ก็ได้มาพูดอธิบายเสริมในหัวข้อ ระบบนิเวศศูนย์ปัญญาประดิษฐ์แห่งลอนดอนจากกรอบงานโอเพนซอร์สสู่การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ สรุปข้อมูลได้ดังนี้ การนำปัญญาประดิษฐ์ มาใช้ในระบบสุขภาพไม่ได้มุ่งหมายที่จะเข้ามาแทนที่แพทย์ แต่เป็นการสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์เป็นหลัก โดยความปลอดภัยและความแม่นยำจะค่อย ๆ พัฒนาไปตามลำดับหัวใจสำคัญของการพัฒนาคือการที่ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่เก็บมา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การระบุและติดป้ายกำกับกรณีที่อัลกอริทึมให้ผลผิดพลาดซึ่งเป็นข้อมูลที่มีค่าอย่างยิ่งในการฝึกฝน AI รุ่นใหม่ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อ AI มีความแม่นยำสูงขึ้น จนแพทย์เชื่อมั่นและอนุมัติผลอย่างต่อเนื่องในกรณีเฉพาะทาง ระบบจะพัฒนาไปสู่การทำงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบในที่สุดการสร้างระบบที่ทำงานได้จริงและเป็นประโยชน์ต่อทุกคนนั้น ต้องอาศัยการวางโครงสร้าง, กรอบการทำงาน , และการกำกับดูแลด้านจริยธรรม ที่ชัดเจนและสอดคล้องกันไปพร้อม ๆ กับการพัฒนาเทคโนโลยีการแปลงข้อมูลโรงพยาบาลให้อยู่ในรูปแบบที่ ‘พร้อมใช้สำหรับ AI’ เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้คำมั่นสัญญาของ Digital Medicine เป็นจริงได้ ไม่ว่าจะเป็น การนำข้อมูลมาใช้ร่วมกัน เช่น ข้อมูลจากร้านขายยา รวมกับข้อมูลการเข้าตรวจที่คลินิก และประวัติการเปลี่ยนแปลงยาหรือปริมาณยาของแพทย์ ช่วยให้สามารถทำการวิเคราะห์ได้ภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ซึ่งเทียบเท่ากับการวิจัยที่เคยใช้เวลา 10 ปี โดย 12 มหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกาด้วยการวิเคราะห์อัตโนมัติ ระบบสามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยรายใดจะต้องเข้าโรงพยาบาลหลายครั้ง เพื่อปรับยาให้เหมาะสม ซึ่งเป็นการสิ้นเปลืองและไม่เป็นผลดีต่อผู้ป่วย การเข้าถึงข้อมูลที่พร้อมใช้จะช่วยให้แพทย์ตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น ผู้ป่วยได้รับการรักษาที่ถูกต้องเร็วขึ้น บริการถูกลง และเข้าโรงพยาบาลน้อยลงปัญญาประดิษฐ์ ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การรักษาพยาบาลเท่านั้น แต่ยังมีศักยภาพสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการโรงพยาบาลอย่างมาก เริ่มจากการติดตามและคาดการณ์การเคลื่อนไหวของผู้ป่วย โดยใช้ข้อมูลพื้นฐาน เช่น ประวัติการย้ายแผนก เพื่อสร้าง Dashboard ที่ซับซ้อนและวิเคราะห์ รูปแบบการใช้บริการตามฤดูกาลหรือโรคระบาด ที่สำคัญคือความสามารถในการคาดการณ์ ว่าผู้ป่วยจะอยู่ในแผนกใดในอนาคตอันใกล้ ซึ่งถึงแม้จะไม่แม่นยำสมบูรณ์ แต่ก็ดีกว่าการจัดการในปัจจุบันอย่างมาก ข้อมูลเชิงคาดการณ์นี้ช่วยให้ผู้บริหารสามารถ เพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรได้อย่างชาญฉลาด ไม่ว่าจะเป็นการจัดสรรจำนวน เตียง แพทย์ และพยาบาล ให้เพียงพอ หรือการตัดสินใจย้ายผู้ป่วย/รถพยาบาลไปยังโรงพยาบาลที่มีทรัพยากรพร้อมที่สุด การนำ AI มาใช้จึงเป็นโอกาสสำคัญที่องค์กรสุขภาพจะมุ่งเน้นการ ปรับปรุงกระบวนการและจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ ก่อน จากนั้นจึงใช้ AI เพื่อสร้างการคาดการณ์ ซึ่งก่อให้เกิดสถานการณ์ที่เป็นประโยชน์ต่อทุกฝ่าย ทั้งในด้านการดูแลผู้ป่วยและการจัดการองค์กรในช่วงโควิด-19 มีการใช้ AI ที่เรียบง่ายในการนับจำนวนครั้งที่แพทย์พูดถึง “อาการคล้ายไข้หวัดใหญ่” ในบันทึกการรักษาผู้ป่วย การตรวจจับคลื่นระบาดก่อนรัฐบาล ในโรงพยาบาลทั่วสหราชอาณาจักร สามารถบ่งชี้ได้ว่าคลื่นการระบาดของโควิด-19 กำลังจะมา ก่อนที่รัฐบาลจะรับรู้เสียอีก และสามารถใช้ข้อมูลนี้แจ้งเตือนรัฐบาลได้ การทำเช่นนี้ได้ผลเพราะทำ ในระดับใหญ่ ทำให้ ‘สัญญาณ’ ที่ต้องการแข็งแกร่งกว่า ‘เสียงรบกวน’ จากข้อมูลอื่น ๆ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ประโยชน์มหาศาลในการตรวจจับสิ่งที่คาดไม่ถึง จะเห็นได้ว่า จากทั้งสองเซสชันนี้ อนาคตของวงการสุขภาพจะถูกกำหนดโดยความสามารถในการบูรณาการ AI เข้ากับกลยุทธ์องค์กร การสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เข้มแข็ง และการสร้างวัฒนธรรมที่เปิดรับนวัตกรรม เพื่อเปลี่ยนจากการรักษาแบบดั้งเดิมไปสู่ระบบที่ขับเคลื่อนด้วยคุณค่าและการคาดการณ์ล่วงหน้า.
BDMS เริ่มใช้ AI มาตั้งแต่ปี 2018–2019 ทั้งในส่วนหน้าบ้านและหลังบ้าน ปัจจุบันบุคลากรมีความพร้อมในการนำ AI มาช่วยในการทำงาน เช่น การคัดกรองข้อมูล, การอ่านภาพ X-Ray และการลดความผิดพลาดในการจัดการข้อมูล/โคด โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงด้านการดำเนินงาน , ลดต้นทุน , พัฒนาผลิตภัณฑ์ และธุรกิจ เพื่อก้าวไปสู่การเป็น Value-based Healthcare นอกจากนี้ยังเสริมอีกว่า ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการสร้าง วัฒนธรรมองค์กรที่เชื่อมั่นในนวัตกรรมและความรวดเร็วในการปรับตัว ผู้นำมีบทบาทสำคัญในการกำหนดวิสัยทัศน์และทิศทาง, จัดการข้อมูล/ทรัพยากรอย่างเป็นระบบ และแบ่งทีมงานที่ชัดเจนระหว่างทีมที่ทำงานเชิงรุกกับการบริหารความเสี่ยง เพื่อให้การใช้ AI และข้อมูลเกิดประโยชน์สูงสุดอย่างยั่งยืน บนพื้นฐานของความรับผิดชอบและความปลอดภัยของข้อมูล ‘The London Artificial Intelligence Centre Ecosystem : From Open-Source Frameworks to Federated Learning’ เซสชันต่อมา ศาสตราจารย์จอร์จ คาร์โดโซ จาก King’s college London ก็ได้มาพูดอธิบายเสริมในหัวข้อ ระบบนิเวศศูนย์ปัญญาประดิษฐ์แห่งลอนดอนจากกรอบงานโอเพนซอร์สสู่การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ สรุปข้อมูลได้ดังนี้ การนำปัญญาประดิษฐ์ มาใช้ในระบบสุขภาพไม่ได้มุ่งหมายที่จะเข้ามาแทนที่แพทย์ แต่เป็นการสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์เป็นหลัก โดยความปลอดภัยและความแม่นยำจะค่อย ๆ พัฒนาไปตามลำดับหัวใจสำคัญของการพัฒนาคือการที่ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่เก็บมา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การระบุและติดป้ายกำกับกรณีที่อัลกอริทึมให้ผลผิดพลาดซึ่งเป็นข้อมูลที่มีค่าอย่างยิ่งในการฝึกฝน AI รุ่นใหม่ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อ AI มีความแม่นยำสูงขึ้น จนแพทย์เชื่อมั่นและอนุมัติผลอย่างต่อเนื่องในกรณีเฉพาะทาง ระบบจะพัฒนาไปสู่การทำงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบในที่สุดการสร้างระบบที่ทำงานได้จริงและเป็นประโยชน์ต่อทุกคนนั้น ต้องอาศัยการวางโครงสร้าง, กรอบการทำงาน , และการกำกับดูแลด้านจริยธรรม ที่ชัดเจนและสอดคล้องกันไปพร้อม ๆ กับการพัฒนาเทคโนโลยีการแปลงข้อมูลโรงพยาบาลให้อยู่ในรูปแบบที่ ‘พร้อมใช้สำหรับ AI’ เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้คำมั่นสัญญาของ Digital Medicine เป็นจริงได้ ไม่ว่าจะเป็น การนำข้อมูลมาใช้ร่วมกัน เช่น ข้อมูลจากร้านขายยา รวมกับข้อมูลการเข้าตรวจที่คลินิก และประวัติการเปลี่ยนแปลงยาหรือปริมาณยาของแพทย์ ช่วยให้สามารถทำการวิเคราะห์ได้ภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ซึ่งเทียบเท่ากับการวิจัยที่เคยใช้เวลา 10 ปี โดย 12 มหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกาด้วยการวิเคราะห์อัตโนมัติ ระบบสามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยรายใดจะต้องเข้าโรงพยาบาลหลายครั้ง เพื่อปรับยาให้เหมาะสม ซึ่งเป็นการสิ้นเปลืองและไม่เป็นผลดีต่อผู้ป่วย การเข้าถึงข้อมูลที่พร้อมใช้จะช่วยให้แพทย์ตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น ผู้ป่วยได้รับการรักษาที่ถูกต้องเร็วขึ้น บริการถูกลง และเข้าโรงพยาบาลน้อยลงปัญญาประดิษฐ์ ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การรักษาพยาบาลเท่านั้น แต่ยังมีศักยภาพสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการโรงพยาบาลอย่างมาก เริ่มจากการติดตามและคาดการณ์การเคลื่อนไหวของผู้ป่วย โดยใช้ข้อมูลพื้นฐาน เช่น ประวัติการย้ายแผนก เพื่อสร้าง Dashboard ที่ซับซ้อนและวิเคราะห์ รูปแบบการใช้บริการตามฤดูกาลหรือโรคระบาด ที่สำคัญคือความสามารถในการคาดการณ์ ว่าผู้ป่วยจะอยู่ในแผนกใดในอนาคตอันใกล้ ซึ่งถึงแม้จะไม่แม่นยำสมบูรณ์ แต่ก็ดีกว่าการจัดการในปัจจุบันอย่างมาก ข้อมูลเชิงคาดการณ์นี้ช่วยให้ผู้บริหารสามารถ เพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรได้อย่างชาญฉลาด ไม่ว่าจะเป็นการจัดสรรจำนวน เตียง แพทย์ และพยาบาล ให้เพียงพอ หรือการตัดสินใจย้ายผู้ป่วย/รถพยาบาลไปยังโรงพยาบาลที่มีทรัพยากรพร้อมที่สุด การนำ AI มาใช้จึงเป็นโอกาสสำคัญที่องค์กรสุขภาพจะมุ่งเน้นการ ปรับปรุงกระบวนการและจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ ก่อน จากนั้นจึงใช้ AI เพื่อสร้างการคาดการณ์ ซึ่งก่อให้เกิดสถานการณ์ที่เป็นประโยชน์ต่อทุกฝ่าย ทั้งในด้านการดูแลผู้ป่วยและการจัดการองค์กรในช่วงโควิด-19 มีการใช้ AI ที่เรียบง่ายในการนับจำนวนครั้งที่แพทย์พูดถึง “อาการคล้ายไข้หวัดใหญ่” ในบันทึกการรักษาผู้ป่วย การตรวจจับคลื่นระบาดก่อนรัฐบาล ในโรงพยาบาลทั่วสหราชอาณาจักร สามารถบ่งชี้ได้ว่าคลื่นการระบาดของโควิด-19 กำลังจะมา ก่อนที่รัฐบาลจะรับรู้เสียอีก และสามารถใช้ข้อมูลนี้แจ้งเตือนรัฐบาลได้ การทำเช่นนี้ได้ผลเพราะทำ ในระดับใหญ่ ทำให้ ‘สัญญาณ’ ที่ต้องการแข็งแกร่งกว่า ‘เสียงรบกวน’ จากข้อมูลอื่น ๆ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ประโยชน์มหาศาลในการตรวจจับสิ่งที่คาดไม่ถึง จะเห็นได้ว่า จากทั้งสองเซสชันนี้ อนาคตของวงการสุขภาพจะถูกกำหนดโดยความสามารถในการบูรณาการ AI เข้ากับกลยุทธ์องค์กร การสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เข้มแข็ง และการสร้างวัฒนธรรมที่เปิดรับนวัตกรรม เพื่อเปลี่ยนจากการรักษาแบบดั้งเดิมไปสู่ระบบที่ขับเคลื่อนด้วยคุณค่าและการคาดการณ์ล่วงหน้า
United States Latest News, United States Headlines
Similar News:You can also read news stories similar to this one that we have collected from other news sources.
บริษัทเทคเปิดโหมดลดต้นทุน ยังไม่ทันหมดปี 2025 ปลดคนไปแล้วกว่าแสนราย เศรษฐกิจแย่ AI เข้ามาแทนบริษัทเทคโนโลยีทั่วโลก ไม่ใช่แค่รายใหญ่ ได้ปลดพนักงานออกจากตำแหน่งไปมหาศาล นับตั้งแต่ต้นปีถึงเดือนตุลาคมปีนี้ บริษัทเทคฯ จำนวน 218 แห่ง ปลดคนไปแล้วรวม 112,732 คน
Read more »
สรยุทธ ต่อสาย ณวัฒน์ เคลียร์ดราม่า มิสยูนิเวิร์ส 2025: บทสรุปปัญหาและอนาคตการประกวดสรุปดราม่ามิสยูนิเวิร์ส 2025: สรยุทธ สุทัศนะจินดา สัมภาษณ์ ณวัฒน์ อิสรไกรศีล ถึงปัญหาภายในองค์กรและการลดบทบาทในการบริหารงาน พร้อมเปิดเผยถึงอนาคตของการประกวด
Read more »
เริ่มแล้ว! รัฐ-เอกชน ผนึกกำลังเปิดฉาก 2 งานใหญ่ Thailand Smart City - Secutech Thailand 2025 มหกรรมเทคโนโลยีสมาร์ทซิตี้ใหญ่สุดในอาเซียน ดันเศรษฐกิจกว่า 1,200 ล้านบาทกระทรวงดีอี-ดีป้า-N.C.C.-เมสเซ่ แฟรงก์เฟิร์ต จับมือจัดงาน “Thailand Smart City Expo 2025 - Secutech Thailand 2025” จัดแสดงสินค้าเทคโนโลยีสมาร์ทซิตี้ใหญ่ที่สุดในอาเซียน
Read more »
อนุทิน เผยแผน 'คนละครึ่ง พลัส' เฟส 2 พร้อมแนวทางแก้หนี้สิน ลดค่าโดยสารนายอนุทิน ชาญวีรกูล เผยวิสัยทัศน์ในงาน THE STANDARD ECONOMIC FORUM 2025 โดยเน้นย้ำถึงนโยบาย 'คนละครึ่ง พลัส' เฟส 2, การแก้ไขปัญหาหนี้สิน, และการลดค่าโดยสารขนส่งสาธารณะ เพื่อกระตุ้นเศรษฐกิจและยกระดับคุณภาพชีวิตประชาชน
Read more »
ดุสิตธานี กรุงเทพ ติดท็อป 100 โรงแรมโลก ตอกย้ำแบรนด์ไทยระดับโลก1 ปีหลังจากเปิดเต็มรูปแบบ ดุสิตธานี กรุงเทพ คว้ารางวัลระดับโลกต่อเนื่อง ล่าสุดติดอันดับ 60 จาก 100 โรงแรมยอดเยี่ยมของโลก ปี 2025
Read more »
แอปขุด Bitcoin บนคลาวด์ด้วย AI: เข้าถึง BTC รายวันได้ง่าย ๆ ในปี 2025ในปี 2025 แอปพลิเคชันขุด Bitcoin บนคลาวด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับ BTC รายวันได้อย่างง่ายดายผ่านสมาร์ทโฟน ด้วยการใช้พลังงานสะอาดและการจัดสรรแฮชเรตอัตโนมัติ แอปพลิเคชันเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องใช้ทักษะด้านฮาร์ดแวร์หรือเทคโนโลยี แอปยอดนิยมอย่าง AutoHash เสนอโบนัสและสัญญาที่เน้น ROI ระยะสั้น พร้อมเข้าถึงฟาร์มขุดพลังงานสีเขียวที่ถูกกฎหมาย
Read more »