PED Allergy stories: AI in AI (Artificial Intelligence in Allergy and Immunology Diseases 2026)

นพ. อธิพัฒน์​ อธิพงษ์อาภรณ์
กุมารแพทย์โรคภูมิแพ้และภูมิคุ้มกัน
โรงพยาบาลพระนครศรีอยุธยา

ในปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ได้แทรกซึมอยู่ในชีวิตประจำวันของเราอย่างไม่หยุดยั้ง ตั้งแต่ระบบช่วยเขียนอีเมลไปจนถึงการจดจำใบหน้าเพื่อปลดล็อกสมาร์ทโฟน สำหรับในวงการแพทย์ AI ไม่ใช่เพียงแนวคิดล้ำสมัยอีกต่อไป เพราะ AI อยู่ใกล้ตัวมากกว่าที่คิด และอยู่ในชีวิตประจำวันของพวกเราไปแล้ว สิ่งสำคัญคือ AI เป็นเครื่องมือที่เข้ามาจำลองสติปัญญาของมนุษย์เพื่อช่วยในการให้เหตุผล การเรียนรู้ และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ⁽¹⁾

AI จากชีวิตประจำวันสู่การก้าวกระโดดในทางการแพทย์

ในช่วงปี 2025 – 2026 เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงแบบก้าวกระโดด (Paradigm Shift) โดยเฉพาะการพัฒนาของ Large Language Models (LLMs) และ AI Agents ที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้ ทั้งด้านการใช้ชีวิตและการทำงานในหลายสาขา ⁽²⁾ สำหรับวิชาชีพโรคภูมิแพ้และอิมมูโนวิทยา (Allergy and Immunology) AI ได้ก้าวเข้ามาเป็น “ตัวช่วย” ที่สำคัญเพื่อช่วยจัดการกับความซับซ้อนของโรค  ที่มีความหลากหลายและความซับซ้อนสูง (Heterogeneity) ซึ่งจะช่วยเปลี่ยนจากการรักษาและดูแลแบบทั่วไป (Generalized approach) ไปสู่การแพทย์เฉพาะบุคคล (Personalized medicine) ได้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ^{(2, 3)}

เราใช้ AI ในการดูแลคนไข้ภูมิแพ้อย่างไรบ้าง

• การเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย (Enhanced Diagnostic Accuracy): AI ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อระบุลักษณะทางฟีโนไทป์ (Phenotypes) ของโรค เช่น การแยกประเภทโรคหืดในเด็กออกเป็น 4 กลุ่มหลัก ซึ่งช่วยให้การรักษาได้ผลดีขึ้นถึง 25% เมื่อเทียบกับวิธีดั้งเดิม นอกจากนี้ยังมีระบบ Thermo-SPT ที่ใช้ AI ร่วมกับภาพถ่ายความร้อนจากสมาร์ทโฟนเพื่อช่วยอ่านผล Skin Prick Test ให้มีความแม่นยำและลดความคลาดเคลื่อนระหว่างผู้ตรวจ ⁽¹⁾
• การแพทย์เฉพาะบุคคลและการคัดเลือกยาชีววัตถุ (Precision Medicine & Biologics Selection): AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูล Multi-omics (เช่น พันธุกรรม และโปรตีนในเลือด) เพื่อทำนายการตอบสนองต่อการรักษา โดยเฉพาะการคัดเลือกยาชีววัตถุ (Biologics) ให้เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละราย (เช่น การทำนายผู้ที่จะตอบสนองต่อยา anti-IL-5 หรือ anti-IL-4Rα) ซึ่งช่วยลดเวลาการลองผิดลองถูกและเพิ่มความปลอดภัย ^{(4, 5)}
• การติดตามอาการทางไกลได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว (Remote Monitoring & Wearable Tech): การใช้เซนเซอร์อัจฉริยะและอุปกรณ์สวมใส่ เช่น Smart Inhalers ช่วยให้แพทย์ติดตามพฤติกรรมการใช้ยาและพยากรณ์การกำเริบของโรคหืดล่วงหน้าได้หลายวัน ^{(3, 5)} หรือในกลุ่มโรคผื่นภูมิแพ้ผิวหนัง (Atopic Dermatitis) มีการใช้ Smartwatches เพื่อตรวจจับพฤติกรรมการเกาในตอนกลางคืนซึ่งมีความแม่นยำสูงกว่า 90% ช่วยให้ประเมินความรุนแรงของโรคได้มากขึ้น ^{(3, 4)}
• การลดภาระงานเอกสารและการสื่อสาร (Workflow Optimization & Chatbots): ระบบ AI Scribes หรือเครื่องมือบันทึกเวชระเบียนอัจฉริยะช่วยลดภาระงานเอกสารของแพทย์ลงได้อย่างมากขณะที่ Chatbots รุ่นใหม่ (เช่น GPT-4.0) สามารถให้ข้อมูลทางการแพทย์แก่ผู้ป่วยได้ถูกต้องสูงถึง 96.3% ช่วยส่งเสริมความรอบรู้ด้านสุขภาพ (Health Literacy) และเพิ่มการยอมรับในการรักษาของผู้ป่วย ^(4,6)

แล้วเราจะนำ AI มาใช้ในชีวิตประจำวันในการดูแลคนไข้โรคภูมิแพ้ในไทยได้อย่างไร

• Teledermatology และการคัดกรองเบื้องต้น: เนื่องจากจำนวนแพทย์เฉพาะทางในต่างจังหวัดยังมีจำกัด การใช้ AI (เช่น ระบบที่พัฒนามาจาก ResNet50) ช่วยแพทย์ทั่วไป (GP) ในการคัดกรองและประเมินความรุนแรงของผื่นภูมิแพ้ผ่านภาพถ่ายจะช่วยให้การส่งต่อผู้ป่วยมีประสิทธิภาพมากขึ้น ⁽⁴⁾
• ระบบพยากรณ์ความเสี่ยงจากสิ่งแวดล้อม: การเชื่อมโยงข้อมูล AI กับดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) ในช่วง PM 2.5 สูง เพื่อแจ้งเตือนผู้ป่วยภูมิแพ้ผ่านแอพพลิเคชั่นบนสมาร์ทโฟน จะช่วยให้ผู้ป่วยวางแผนการปฏิบัติตัวและป้องกันการกำเริบของโรคได้ล่วงหน้า ^(5,6)
• การใช้ Chatbot สื่อสารภาษาไทย: การนำ LLMs ที่ปรับแต่งให้เข้าใจบริบทภาษาและวัฒนธรรมไทย (Fine-tuning) มาช่วยตอบคำถามเรื่องการใช้ยาหรือการหลีกเลี่ยงสารก่อภูมิแพ้ จะช่วยให้ผู้ป่วยไทยเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้ตลอด 24 ชั่วโมง ลดความเสี่ยงจากการรับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจากโซเชียลมีเดีย ⁽⁶⁾

บทสรุปของ AI ในปี 2026 : AI in AI

AI ในปี 2026 ไม่ได้เข้ามาเพื่อแทนที่แพทย์ แต่เข้ามาเพื่อ “เพิ่มศักยภาพ” (Augmented Intelligence) ^{(2, 5)} ให้กับวิชาชีพภูมิแพ้และอิมมูโนวิทยา แม้จะยังมีคำถามด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล  แต่การเปิดรับนวัตกรรมเหล่านี้อย่างมีสติจะช่วยให้แพทย์ไทยสามารถดูแลผู้ป่วยได้อย่างแม่นยำ ทันเวลา และเป็นศูนย์กลางของผู้ป่วยอย่างแท้จริง เป้าหมายสูงสุดคือ การเปลี่ยนผ่านจาก “การรักษาตามอาการ” ไปสู่ “การจัดการและดูแลสุขภาพเชิงรุก” ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอัจฉริยะ ซึ่งเป็นการดูแลผู้ป่วยแนวใหม่ที่นำ AI ที่มีความแม่นยำสูงมาใช้ในการดูแลผู้ป่วยได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ⁽⁷⁾

1. Goktas P, Damadoglu E. Future of allergy and immunology: Is artificial intelligence the key in the digital era? Ann Allergy Asthma Immunol. 2025;134(4):396-407.
2. van Breugel M, Greenhawt M, Eguiluz-Gracia I, Torres Jaén MJ, Anagnostou A, Koppelman GH. Artificial intelligence in allergy and immunology: Recent developments, implementation challenges, and the road toward clinical impact. J Allergy Clin Immunol. 2025;[In Press].
3. Konstantinou G, Portnoy J. Artificial Intelligence and the Future of Allergy Practice. J Allergy Clin Immunol Pract. 2025;13(11):2937-9.
4. Liu D, Hu BD, Glickman J, O’Hagan R, He H, Guttman-Yassky E. Artificial intelligence in atopic dermatitis: A narrative review. J Allergy Clin Immunol. 2025;156(4):889-98.
5. González-Díaz SN, Morais-Almeida M, Ansotegui IJ, Macouzet-Sánchez C, Ordóñez-Azuara YG, Camarena-Galván J, et al. Artificial intelligence in allergy practice: Digital transformation and the future of clinical care. World Allergy Organ J. 2025;18(8):101078.
6. Kamphorst K, de Jong J, Rider NL, Portnoy JM. Big Data and Artificial Intelligence: Current State and Future Opportunities in Allergy and Immunology. J Allergy Clin Immunol Pract. 2025;13(11):2914-24.
7. Bellanti JA. Artificial intelligence and allergy: Shaping the future of diagnosis and therapy. Allergy Asthma Proc. 2025;46(6):351-3.