AI diagnostics : การใช้ AI เพิ่มศักยภาพผลตรวจทางห้องปฏิบัติการเพื่อการตรวจพบที่รวดเร็วขึ้น

ในงาน Techsauce Healthspan Festival 2026 ดร. ทอม แบกซ์เตอร์ Digital Healthcare Consulting Manager จาก Roche Diagnostics Asia Pacific ได้นำเสนอแนวคิดด้าน AI diagnostics ที่ว่า ผลเลือดและผลตรวจอื่นๆ ทางห้องปฏิบัติการ อาจช่วยบอกล่วงหน้าได้ว่าใครกำลังเสี่ยงเป็นมะเร็งหรือไตวาย ก่อนที่จะมีอาการใดๆ ผ่านการเปลี่ยนแนวคิดการดูแลสุขภาพแบบตั้งรับไปสู่การดูแลสุขภาพเชิงรุก

ปัจจุบันข้อมูลผลตรวจทางห้องปฏิบัติการ ถูกเก็บอยู่ในระบบสาธารณสุขในปริมาณมหาศาล แต่ส่วนใหญ่ยังคงถูกใช้เป็นเพียงรายงานที่ตรวจแล้วก็เก็บเข้าแฟ้ม ดร. แบกซ์เตอร์ เสนอว่าถึงเวลาแล้วที่เราต้องนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ป้องกันโรคได้ก่อนที่จะสายไปได้

เราไม่จำเป็นต้องสร้างข้อมูลใหม่เสมอไป แต่ต้องรู้จักดึงศักยภาพจากข้อมูลที่มีอยู่แล้วมาใช้ให้เกิดประโยชน์

— ดร. ทอม แบกซ์เตอร์

ข้อจำกัดของการดูแลสุขภาพแบบ “One-size-fits-all”

ปัจจุบันการจัดการประชากรกลุ่มใหญ่มักใช้มาตรฐานเดียวกัน เช่น ผู้ป่วยเบาหวานทุกคนจะได้รับการดูแลคล้ายกัน ทั้งที่ความจริงแต่ละคนมีความเสี่ยงในการเกิดภาวะแทรกซ้อนต่างกันมาก บางคนอาจมีความเสี่ยงสูงที่โรคจะลุกลามไปสู่ความเสียหายของอวัยวะ ขณะที่บางคนสามารถควบคุมได้ด้วยการดูแลตามปกติ แต่เมื่อทุกคนถูกจัดอยู่ในเส้นทางการรักษาเดียวกัน สิ่งที่มักเกิดขึ้นคือคนไข้บางรายหายไปจากการนัดหมาย ค่อยๆ ทรุดลงโดยไม่มีใครรู้ แล้วกลับมาพบแพทย์อีกครั้งพร้อมภาวะแทรกซ้อนที่รุนแรงขึ้นกว่าเดิม

ข้อมูลนี้เปลี่ยนวิธีการทำงานได้ตั้งแต่ห้องตรวจไปจนถึงระบบสาธารณสุข แพทย์สามารถตัดสินใจได้ว่าคนไข้รายใดควรพบแพทย์เฉพาะทางเร็วขึ้น ควรนัดติดตามทุก 6 เดือนแทนที่จะเป็น 12 เดือน หรือควรทบทวนว่าคนไข้ทานยาตามที่สั่งสม่ำเสมอหรือไม่ ขณะเดียวกันหน่วยงานสาธารณสุขก็สามารถใช้ข้อมูลเดียวกันนี้เพื่อติดต่อคนไข้กลุ่มเสี่ยงเชิงรุก แทนที่จะรอให้พวกเขากลับมาเองเมื่อโรคลุกลามแล้ว

ทำไมต้องเป็น "ข้อมูลจากห้องแล็บ"

ดร. แบกซ์เตอร์ ชี้ให้เห็นว่า Lab Data หรือผลตรวจทางห้องปฏิบัติการ คือแหล่งข้อมูลที่มีศักยภาพสูงด้วยเหตุผล 3 ประการ:

• ความชัดเจนเชิงตัวเลข: ผลลัพธ์มีความชัดเจน เป็นข้อมูลโครงสร้างที่สามารถทำซ้ำและเปรียบเทียบได้ตลอดเวลา และสะท้อนสภาวะทางสรีรวิทยาที่แท้จริง
• ขยายผลได้ง่าย: ต่อยอดจากกระบวนการทำงานเดิม ไม่ต้องติดตั้งฮาร์ดแวร์ใหม่หรือใช้วิธีตรวจที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้น และจากมุมของคนไข้ก็ไม่ต้องเข้ารับการตรวจแบบรุกรานร่างกายเพิ่มเติม
• ความครอบคลุม: เป็นการตรวจพื้นฐานที่ทำในสเกลใหญ่และสม่ำเสมอในระบบสาธารณสุข ไม่ว่าจะเป็นการตรวจการทำงานของไตหรือระดับน้ำตาล ข้อมูลเหล่านี้มีอยู่แล้วในกลุ่มประชากรส่วนใหญ่

เมื่อ AI เปลี่ยนตัวเลขเป็นผลลัพธ์

การนำเครื่องมือ AI มาใช้ในบริบทนี้จำเป็นต้องผ่านการรับรองโดยหน่วยงานกำกับดูแล มีหลักฐานทางคลินิกอ้างอิง และบูรณาการเข้ากับกระบวนการทำงานเดิมได้อย่างราบรื่น

1. การตรวจจับมะเร็งลำไส้ใหญ่ในกลุ่มที่ไม่ยอมตรวจคัดกรอง

อัตราการเข้าตรวจคัดกรองมะเร็งในหลายประเทศมักต่ำกว่า 50% และการส่งคำเตือนแบบหว่านแหไปยังคนที่ยังไม่เคยมาตรวจมักไม่ได้ผล แต่หากเราสามารถระบุได้ว่าใน 100 คนที่ไม่ยอมมาตรวจ มี 1-5 คนที่มีความเสี่ยงสูงกว่าคนทั่วไปถึง 10-30 เท่า เราก็สามารถจัดสรรทรัพยากรที่มีจำกัดไปติดต่อคนเหล่านั้นได้ตรงจุดมากขึ้น

นี่คือสิ่งที่อัลกอริทึม LGI Flag ทำได้ โดยใช้เพียงข้อมูลอายุ เพศ และผลตรวจความสมบูรณ์ของเม็ดเลือด (CBC) เพียงครั้งเดียว

• ผลลัพธ์: เมื่อบุคลากรทางการแพทย์ติดต่อไปพร้อมแจ้งคะแนนความเสี่ยงเฉพาะบุคคล มีถึง 76% ที่ยินยอมเข้ารับการตรวจ (สูงกว่าอัตราปกติที่ 40-50%)
• ความแม่นยำ: 30% ของผู้ที่ถูกระบุว่ามีความเสี่ยงสูงและเข้ารับการส่องกล้อง พบว่าเป็นมะเร็งหรือเนื้องอกระยะก่อนมะเร็ง ซึ่งหากไม่มีเครื่องมือนี้ โรคอาจไม่ถูกตรวจพบจนกว่าจะมีอาการ

2. การทำนายการลุกลามของโรคไตเรื้อรัง (CKD)

โรคไตเรื้อรังเป็นโรคที่พบได้บ่อยแต่มักถูกวินิจฉัยต่ำกว่าความเป็นจริง AI สามารถวิเคราะห์ผลเลือดและปัสสาวะของผู้ป่วยเบาหวาน ความดันโลหิตสูง หรือผู้ที่มีโรคไตระยะเริ่มต้น เพื่อทำนายว่าในอีก 5 ปีข้างหน้า ใครคือผู้ที่มีความเสี่ยงสูงที่การทำงานของไตจะลดลงอย่างรวดเร็ว

• ผลการศึกษา (สหรัฐฯ กลุ่มตัวอย่าง 410,000 คน): 12% ถูกจัดอยู่ในกลุ่มเสี่ยงสูง เมื่อติดตามผล 2 ปีถัดมา 18.6% ของกลุ่มนี้มีการทำงานของไตลดลงอย่างน้อย 40% (กลุ่มอื่นมีอัตราเพียง 1.5-3.7%)
• ผลกระทบ: กลุ่มเสี่ยงสูงมีต้นทุนการรักษาสูงกว่ากลุ่มอื่น 2-3 เท่า โดยเฉพาะค่าใช้จ่ายจากการนอนโรงพยาบาล ตัวเลขเหล่านี้หมายถึงเวลาที่คนไข้ต้องเสียไปในโรงพยาบาลและเวลาที่ต้องหยุดงาน หากค้นพบและดูแลตั้งแต่เนิ่นๆ ผลกระทบเหล่านี้อาจหลีกเลี่ยงได้

โอกาสในการพลิกฟื้นโรค

หนึ่งในหัวใจของ Healthspan คือการตรวจพบโรคในระยะที่ "ยังย้อนกลับได้" มีโรคหลายชนิดที่ผู้ป่วยอาจไม่มีอาการใดๆ แต่กำลังเผชิญกับความเสี่ยงอยู่โดยไม่รู้ตัว เช่น ภาวะก่อนเบาหวาน หรือพังผืดในตับ หากตรวจพบได้เร็วเพียงพอผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลความเสี่ยง เราสามารถย้อนกระบวนการของโรคได้ทั้งหมดผ่านการปรับเปลี่ยนไลฟ์สไตล์หรือการรักษา ก่อนที่ความเสียหายจะกลายเป็นเรื่องถาวร และนี่คือจุดที่ AI ที่วิเคราะห์ผลแล็บเข้ามามีบทบาทสำคัญ เพราะสามารถชี้ตัวผู้ป่วยกลุ่มนี้ได้ก่อนที่อาการจะปรากฏ

เมื่อข้อมูลชุดเดียวแต่ตอบโจทย์ได้ทั้งระบบ

ดร. แบกซ์เตอร์ ชี้ว่าข้อมูลเชิงลึกด้านความเสี่ยงชุดเดียวกันสามารถสร้างคุณค่าได้หลายมิติ ขึ้นอยู่กับว่าผู้ใช้อยู่ตรงจุดไหนของระบบ สำหรับสถานพยาบาล เครื่องมือเหล่านี้ช่วยสร้างความแตกต่างในเชิงการดูแลเชิงป้องกัน ใช้ข้อมูลเฉพาะบุคคลเพื่อวางแผนว่าคนไข้รายใดควรพบแพทย์เฉพาะทางเร็วขึ้น หรือควรนัดติดตามถี่ขึ้น และยังเปิดโอกาสให้ติดตามผลในระยะยาวได้อย่างต่อเนื่อง

ในมุมของสาธารณสุข เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้อาศัยเพียงผลตรวจพื้นฐานที่มีอยู่แล้ว จึงไม่จำกัดอยู่แค่ในโรงพยาบาลขนาดใหญ่ในเขตเมือง แต่สามารถขยายไปสู่พื้นที่ที่มีความต้องการสูงแต่ทรัพยากรจำกัดได้ ส่วนผู้จ่ายค่ารักษาก็ได้ประโยชน์จากการเห็นภาพความเสี่ยงในอนาคต ซึ่งช่วยสนับสนุนการดูแลเชิงรุกและลดค่าใช้จ่ายจากการนอนโรงพยาบาลที่อาจป้องกันได้

และสำหรับคนไข้ ดร. แบกซ์เตอร์ มองว่านี่คือมิติที่สำคัญที่สุด การได้เห็นตัวเลขความเสี่ยงที่ชัดเจนของตัวเองสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมได้อย่างมาก โดยเฉพาะในโรคที่เกี่ยวข้องกับไลฟ์สไตล์ซึ่งต้องอาศัยการตัดสินใจของคนไข้เอง ไม่ว่าจะเป็นการทานยาให้สม่ำเสมอ การปรับพฤติกรรม หรือการตัดสินใจลงทุนกับการดูแลสุขภาพเพิ่มเติม

จากคำถามสู่การนำไปใช้จริง

เพื่อให้เครื่องมือเหล่านี้ทำงานได้จริง ดร. แบกซ์เตอร์ ชี้ว่ารากฐานสำคัญคือการเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างโรงพยาบาลและระบบต่างๆ เข้าด้วยกัน ซึ่ง Roche เองก็สนับสนุนแนวคิดนี้ผ่านแพลตฟอร์ม navify ที่ออกแบบให้เปิดรับเครื่องมือจากภายนอกหรือที่โรงพยาบาลพัฒนาขึ้นเองเข้ามาใช้งานร่วมกันได้

แต่ก่อนจะถึงจุดนั้น ดร. แบกซ์เตอร์ ฝากให้ผู้ที่อยู่ในระบบสุขภาพเริ่มต้นจากการตั้งคำถามกับตัวเองก่อนว่า จุดไหนในระบบของเราที่คนไข้ยังตกหล่น ไม่ว่าจะเป็นการมาพบแพทย์ช้าเกินไป การหายไปจากการนัดหมายแล้วกลับมาพร้อมภาวะแทรกซ้อน หรือการขาดการคัดกรองในจุดวิกฤต ข้อมูลที่จะช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้อาจมีอยู่แล้วในระบบ ซ่อนอยู่ในผลตรวจสุขภาพประจำปีหรือการติดตามโรคเรื้อรังที่ทำอยู่เป็นปกติ สิ่งที่ต้องพิจารณาคือรากฐานของเราพร้อมหรือยัง ทั้งในแง่ข้อมูลดิจิทัล การเชื่อมต่อระหว่างระบบ และความปลอดภัยของข้อมูล

ท้ายที่สุด การเพิ่ม Healthspan ไม่ใช่การพยายามสร้างข้อมูลใหม่ให้มากขึ้นเรื่อยๆ แต่คือการใช้เครื่องมือที่ช่วยให้เรา "ลงมือทำ" ได้ทันเวลาจากข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อรักษาช่วงเวลาแห่งการมีสุขภาพดีให้ยาวนานที่สุด

บทความนี้สรุปเนื้อหาจากหัวข้อ Session: "Earlier Action Against Silent Disease: How AI unlocks more from routine diagnostic data" โดย Dr. Tom Baxter ภายในงาน Techsauce Healthspan Festival 2026