พญ. วารุณี พรรณพานิช วานเดอพิทท์
งานโรคติดเชื้อ กลุ่มงานกุมารเวชศาสตร์
สถาบันเด็กสุขภาพแห่งชาติมหาราชินี
สรุปเนื้อหางานประชุมใหญ่ประจำปี 2567 สมาคมโรคติดเชื้อในเด็กแห่งประเทศไทย วันที่ 5 พฤษภาคม 2567
ปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence / AI) ได้ก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในการปฏิบัติงานทางการแพทย์และสาธารณสุขมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดการกับโรคติดเชื้อ ตัวอย่างเช่น
- การวินิจฉัยและตรวจจับโรค AI สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกและภาพถ่ายรังสีอย่างละเอียดและแม่นยำ ทำให้สามารถวินิจฉัยโรคติดต่อได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดความล่าช้าในการรักษาและควบคุมการแพร่กระจายของโรค เช่น งานวิจัยของ Seoul National University College of Medicine ใช้เทคนิค Deep Learning เพื่อตรวจจับวัณโรคจากภาพรังสีทรวงอก ช่วยให้การวินิจฉัย โรคมีความแม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น1
- การวางแผนและตอบสนองต่อภาวะฉุกเฉิน AI สามารถจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ และวิเคราะห์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น เพื่อช่วยวางแผนและดำเนินการตอบสนองต่อภาวะฉุกเฉินได้อย่างทันท่วงที เช่น นักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology ใช้ AI จำลองการระบาดของโควิด 19 ในสหรัฐอเมริกา เพื่อคาดการณ์จำนวนผู้ติดเชื้อผู้ป่วย และผู้เสียชีวิต ช่วยให้สามารถวางแผนและจัดสรรทรัพยากรทางการแพทย์ได้อย่างเหมาะสม2
- การวิจัยและพัฒนายา AI สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและค้นพบความสัมพันธ์ใหม่ ๆ ระหว่างสารต่าง ๆ เพื่อนำไปสู่การค้นพบและพัฒนายารักษาโรคติดต่อได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น3
- นอกจากนั้น AI ยังสามารถช่วยเรื่องของการสื่อสารและให้ข้อมูล โดยใช้ AI ช่วยในการสร้างเนื้อหาและข้อมูลที่เข้าใจง่าย ตอบคำถามและให้คำแนะนำเกี่ยวกับโรคติดต่อแก่ประชาชน ช่วยให้การสื่อสารมีประสิทธิภาพและครอบคลุมผู้รับสารได้มากขึ้น
- การติดตามและเฝ้าระวังโรค AI สามารถช่วยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลระบาดวิทยาจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อติดตามและคาดการณ์แนวโน้มการระบาดของโรคติดต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ
แม้ว่า AI จะมีประโยชน์หลายประการ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดและความท้าทายบางประการที่ต้องคำนึงถึงด้วย เช่น ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบ AI รวมถึงประเด็น ด้านจริยธรรมและข้อ กำหนดทางกฎหมายในการใช้งาน อย่างไรก็ตาม หากมีการนำ AI มาประยุกต์ใช้อย่างเหมาะสมและระมัดระวัง จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการป้องกันและควบคุมโรคในอนาคต
อย่างไรก็ตาม ในการนำเสนอ ครั้งนี้จะนำเทคนิคของ AI มาใช้ในเรื่องใกล้ตัว ให้กับแพทย์ทางด้านโรคติดเชื้อและกุมารแพทย์ทั่วไป ให้สามารถใช้เวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีเวลาไปใช้ในการดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้น
- Hwang EJ, Park S, Jin KN, Kim JI, Choi SY, Lee JH, et al. Development and Validation of a Deep Learning–Based Automatic Detection Algorithm for Active Pulmonary Tuberculosis on Chest Radiographs. Clin Infect Dis. 2019;69(5):739-47.
- Rahmandad H, Lim TY, Sterman J. Behavioral dynamics of COVID-19: estimating underreporting, multiple waves, and adherence fatigue across 92 nations. Syst Dyn Rev. 2021;37:37-70.
- Ton AT, Gentile F, Hsing M, Ban F, Cherkasov A. Rapid identification of potential inhibitors of SARSCoV-2 main protease by deep docking of 1.3 billion compounds. Mol Inform. 2020 Aug;39(8):e2000028.
ขอขอบคุณ : สมาคมโรคติดเชื้อในเด็กแห่งประเทศไทย