.
พญ. ศศิธร คุณูปการ
อายุรแพทย์โรคไต
โรงพยาบาลสินแพทย์ รามอินทรา
เปิดโลก AI ในวงการโรคไต: อนาคตที่ไม่ไกลเกินเอื้อม
ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกมิติของชีวิตเรา รวมถึงการดูแลสุขภาพ AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่เปลี่ยนแปลงวิธีการวินิจฉัยและการรักษา ตั้งแต่การตรวจจับโรคในระยะแรก การติดตามผู้ป่วย ไปจนถึงการพัฒนาแผนการรักษาเฉพาะบุคคล ในด้านโรคไต เช่น โรคไตเรื้อรัง (Chronic Kidney Disease : CKD) และโรคไตวายเฉียบพลัน (Acute Kidney Injury : AKI) ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญต่อสุขภาพของผู้ป่วยและระบบสาธารณสุข AI ได้แสดงศักยภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน ซึ่งมนุษย์อาจมองข้าม ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการรักษา ลดความเสี่ยงของโรค และยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยได้อย่างชัดเจน
AI กับการวินิจฉัยและการดูแลโรคไต
1. การวินิจฉัยโรคไตเฉียบพลัน (AKI)
AI สามารถช่วยแพทย์ตรวจพบโรค AKI ได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น โดยใช้เทคโนโลยี Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) ในการวิเคราะห์ข้อมูลชีวเคมีและค่าการทำงานของไต เช่น ความเข้มข้นของ Creatinine ในเลือด โมเดล AI บางชนิดสามารถคาดการณ์การเกิด AKI ได้ล่วงหน้าถึง 48 ชั่วโมงก่อนที่ผู้ป่วยจะแสดงอาการ นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยจำแนกประเภทของ AKI และวางแผนการรักษาได้อย่างเหมาะสม
ตัวอย่างหนึ่งของการใช้ AI ใน AKI คืองานวิจัยโดย Tomašev et al. ที่ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ข้อมูลของผู้ป่วยกว่า 700,000 ราย และพบว่าสามารถคาดการณ์การเกิด AKI ได้อย่างแม่นยำถึง 55.8% ในผู้ป่วยทั่วไป และ 90.2% ในผู้ป่วยที่ไตวายเฉียบพลันต้องล้างไต โดยที่สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้าถึง 48 ชั่วโมง.
2. การตรวจหาโรคไตเรื้อรัง (CKD)
CKD มักเป็นโรคที่ตรวจพบได้ยากในระยะแรก เนื่องจากผู้ป่วยมักไม่มีอาการ AI ได้เข้ามาช่วยลดปัญหานี้ โดยการผสานระบบ AI เข้ากับ Electronic Health Records (EHR) เพื่อคัดกรองผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง และกระตุ้นให้มีการส่งต่อผู้ป่วยไปพบแพทย์ผู้เชี่ยวชาญได้เร็วขึ้น
โมเดล AI ที่ชื่อ “KidneyIntelX” เป็นตัวอย่างของการนำ AI มาใช้ในโรคไตเรื้อรังจากเบาหวาน (Diabetic kidney disease :DKD) โมเดลนี้วิเคราะห์ข้อมูลจาก Biomarkers เช่น Tumor Necrosis Factor Receptor 1, Tumor Necrosis Factor Receptor 2 และ Kidney Injury Molecule 1 ผลทางห้องปฏิบัติการอื่น ๆ อีก 27 ชนิด รวมถึงข้อมูลการใช้ยา และผลการตรวจสัญญาณชีพ เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงของ CKD ในผู้ป่วยเบาหวาน ผลลัพธ์ของโมเดลนี้มีความแม่นยำในระดับที่สามารถลดค่าใช้จ่ายในระบบสุขภาพจากการป้องกันโรคได้ เนื่องจากสามารถลดการฟอกไตแบบฉุกเฉิน และสามารถชะลอการ progression ของ CKD ได้
3. AI กับการปลูกถ่ายไต (Kidney Transplant)
ในกระบวนการปลูกถ่ายไต AI มีบทบาทสำคัญในหลายด้าน ตั้งแต่การจัดการระบบจับคู่ผู้บริจาคและผู้รับอวัยวะ การคาดการณ์ผลลัพธ์หลังการปลูกถ่าย และการลดความเสี่ยงของการปฏิเสธอวัยวะ AI สามารถปรับปรุงความแม่นยำในการวางแผนรักษา และช่วยลดปัญหาการขาดแคลนอวัยวะสำหรับการปลูกถ่าย
ตัวอย่างเช่น ระบบ AI ที่ชื่อว่า “iBox” ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อประเมินความเสี่ยงระยะยาวของการปฏิเสธไต โมเดลนี้สามารถคาดการณ์ผลได้แม่นยำกว่าแพทย์ผู้เชี่ยวชาญโรคไต และยังได้รับการตรวจสอบความน่าเชื่อถือซ้ำในหลายการทดลอง.
4. AI กับการฟอกไต (Dialysis)
AI มีศักยภาพในการปรับปรุงคุณภาพของการฟอกไต โดยใช้ข้อมูลจากการรักษาของผู้ป่วย เช่น เวลาการรักษา ultrafiltration rate และdialysate flow rate และข้อมูลยาที่ใช้ เช่น ยากระตุ้นการสร้างเม็ดเลือดแดง นอกจากนี้ยังมีข้อมูลผู้ป่วยที่ถูกเก็บในรูปแบบดิจิทัลในระบบ EHR ที่นำมาใช้มาใช้ร่วมกันพัฒนาระบบ AI ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
ยกตัวอย่าง ซอฟต์แวร์ Natural Language Processing (NLP) สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลจำนวนมากนี้มาใช้ฝึกโมเดล Machine Learning (ML) เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการฟอกไต คาดการณ์ความดันโลหิตต่ำขณะฟอกไต (Intradialytic Hypotension) และช่วยลดอัตราการเกิดภาวะแทรกซ้อนเหล่านี้
ความท้าทายในการนำ AI มาใช้ในวงการโรคไต
แม้ AI จะมีศักยภาพสูง แต่ยังมีความท้าทายหลายประการที่ต้องแก้ไขเพื่อให้ AI สามารถถูกใช้งานได้อย่างแพร่หลายในทางปฏิบัติ
- ปัญหาความโปร่งใส (Black Box)
โมเดล AI บางชนิดเป็นลักษณะ “Black Box” คือไม่มีความชัดเจนในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ ทำให้เกิดความไม่มั่นใจในกลุ่มผู้ใช้งาน โดยเฉพาะในกรณีที่ผลลัพธ์ของ AI มีผลกระทบต่อชีวิตของผู้ป่วย - คติของข้อมูล (Data Bias)
AI อาจมีอคติในการตัดสินใจหากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลไม่ครอบคลุมทุกกลุ่มประชากร เช่น งานวิจัยบางชิ้นพบว่า โมเดล AI อาจวินิจฉัยผู้ป่วยผิวสีผิดพลาด เนื่องจากการใช้ข้อมูลจากผู้ป่วยกลุ่มผิวขาวเป็นส่วนใหญ่ เป็นต้น - ปัญหาด้านความปลอดภัยของข้อมูล
เนื่องจาก AI ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก การรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วยจึงเป็นประเด็นสำคัญ การพัฒนากฎระเบียบที่เหมาะสมเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อป้องกันการละเมิดข้อมูล
อนาคตของ AI ในโรคไต
อนาคตของ AI ในวงการโรคไตขึ้นอยู่กับการพัฒนาทั้งในด้านเทคโนโลยี การวิจัย และการสนับสนุนจากบุคลากรทางการแพทย์ การสร้างหลักสูตรฝึกอบรมแพทย์และพยาบาลให้เข้าใจการใช้งาน AI จะช่วยให้สามารถนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ได้อย่างเหมาะสม
สรุป
AI คือ กุญแจสำคัญในการเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพในอนาคต โดยเฉพาะในวงการโรคไตที่ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาและลดภาระงาน ตั้งแต่วินิจฉัยโรคไตในระยะแรก การจัดการฟอกไต ไปจนถึงการปลูกถ่ายไต แม้จะมีความท้าทายในการนำไปใช้ แต่ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีและการฝึกอบรมที่เหมาะสม AI จะกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการดูแลผู้ป่วยในยุคใหม่
AI อาจไม่ใช่คำตอบสุดท้าย แต่คือเครื่องมือที่ช่วยยกระดับการดูแลผู้ป่วยโรคไตได้อย่างแม่นยำ
ที่มา https://www.kidneymedicinejournal.org/article/S2590-0595(24)00138-9/fulltext
Review Articles in Press 100927November 11, 2024 Open access Artificial Intelligence in Nephrology: Clinical Applications and Challenges
งานประชุมสาขาไตที่น่าสนใจ เดือน ม.ค. – เม.ย. 2568
• World Congress of Nephrology 2025 | วันที่ 6 – 9 กุมภาพันธ์ 2568 ณ กรุงนิวเดลี ประเทศอินเดีย
• International Conference on Advances in Critical Care Nephrology (AKI & CRRT) | วันที่ 3 – 6 มีนาคม 2568 ณ เมืองซานดิเอโก รัฐแคลิฟอร์เนีย ประเทศสหรัฐอเมริกา
• The 41st Annual Meeting “The Future of Medicine : Technology Innovation and Patient Care” | วันที่ 24 – 26 เมษายน 2568 ณ โรงแรมดุสิตธาณี พัทยา จ.ชลบุรี ประเทศไทย
