ในวงการแพทย์หนึ่งในปัญหาใหญ่ในการรักษา คือเรื่องของ 'การดื้อยา' ซึ่งมีแนวโน้มเพิ่มสูงอย่างต่อเนื่อง ความน่ากลัวของการดื้อยาคือจะทำให้โลกเข้าสู่ยุคหลังยาปฏิชีวนะ ที่การติดเชื้อแบคทีเรียเพียงเล็กน้อยอาจเป็นอันตรายถึงชีวิตได้ และเข้าสู่การล่มสลายทางการแพทย์แผนปัจจุบัน เพราะการผ่าตัดล้วนแต่ต้องพึ่งพิงประสิทธิภาพของยาปฏิชีวนะ รวมทั้งการรักษามะเร็งด้วยเคมีบำบัด ด้วยเหตุนี้ โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์จึงร่วมมือกับ 'Biocia' Startup จากสหรัฐอเมริกา ในการนำเทคโนโลยี AI หรือซอฟต์แวร์ต่างๆ มาสร้าง Solution ให้กับโรงพยาบาล ที่จะลดเวลาการเพาะเชื้อจุลชีพเพื่อหาชนิดของเชื้อโรค

ปัจจุบัน ทั่วโลกมีคนเสียชีวิตจากการติดเชื้อดื้อยาประมาณปีละ 700,000 ราย และหากไม่มีการแก้ปัญหาอย่างจริงจัง ในอีก 35 ปีข้างหน้า (ค.ศ.2050) คาดว่าการเสียชีวิตจะสูงถึง 10 ล้านคน โดยทวีปเอเชียและแอฟริกาจะเสียชีวิตมากที่สุด คือ 4.7 และ 4.2 ล้านคน สำหรับประเทศไทย การประมาณการณ์เบื้องต้นคาดว่ามีการติดเชื้อดื้อยาประมาณปีละ 87,751 ครั้ง เสียชีวิตจากเชื้อดื้อยา 38,481 ราย (ร้อยละ 40 ของผู้ติดเชื้อดื้อยา)

การดื้อยาของจุลชีพจึงกำลังเป็นปัญหาคุกคามทั่วโลกที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง องค์การอนามัยโลก (WHO) จึงได้เร่งรณรงค์ให้มีการคิดค้นนวัตกรรมการวินิจฉัยโรค พร้อมหาแนวทางใหม่ๆ ในการระบุชนิดของจุลชีพและการดื้อยาให้ได้อย่างรวดเร็ว  ซึ่งจะช่วยให้แพทย์สามารถรักษาการติดเชื้อตั้งแต่ในระยะเริ่มต้น รวมทั้งในรายที่เป็นมากแล้ว ได้อย่างเหมาะสมและทันท่วงที โดยเฉพาะการให้การรักษาในระยะเริ่มต้นที่ถูกต้อง จะช่วยให้การรักษามีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้น

ทั้งนี้วิธีการเพาะเชื้อเพื่อหาชนิดของจุลชีพก่อโรคและการดื้อยาปฏิชีวนะแบบดั้งเดิม ได้ใช้มาตั้งแต่ช่วงศตวรรษที่ 19 เป็นต้นมา ซึ่งแม้ว่าจะเป็นวิธีที่มีประโยชน์ แต่มักใช้เวลาเนิ่นนาน ด้วยต้องอาศัยกระบวนการและแรงงานของบุคลากรอย่างมาก และจากวิธีปฏิบัติดังกล่าว ทำให้การวินิจฉัยล่าช้า หรือ อาจไม่ได้ผลการวินิจฉัยเลย ซึ่งพบได้ในบ่อยครั้ง

ล่าสุด ได้มีการพัฒนาเทคโนโลยีการหาลำดับเบสในสารพันธุกรรมของจุลชีพก่อโรค [next-generation sequencing  (NGS)] ร่วมกับการสร้างนวัตกรรมซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้สามารถระบุชนิด และลักษณะของจุลชีพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยเทคโนโลยีใหม่ดังกล่าว ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในการวินิจฉัยโรคติดเชื้อ การประเมินผลลัพธ์ ตลอดจนการคัดกรองจุลชีพก่อโรคเพื่อเฝ้าระวัง และลดอัตราการติดเชื้อในโรงพยาบาล ซึ่งพบว่าเกิดขึ้นกับผู้ป่วยถึง 1 ใน 25 รายในปัจจุบัน (ข้อมูลจาก Centers for Disease Control and Prevention (CDC) และ Healthcare Associated Infection (HAI) สหรัฐอเมริกา)

ความร่วมมือของโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์กับ Biocia

สำหรับความร่วมมือระหว่างโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์กับ Biocia ในครั้งนี้ นับเป็นอีกมิติในการพลิกโฉมทางการแพทย์ ซึ่งมุ่งให้ความสำคัญในการนำ AI เข้ามาร่วมวิจัยค้นคว้าและพัฒนาเพื่อยกระดับนวัตกรรมทางการแพทย์ให้เกิดประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยได้นำเสนอถึงความก้าวหน้าของวิธีการตรวจหาชนิดจุลชีพ ด้วยเทคโนโลยีชนิดพกพาที่รายงานผลแบบทันทีทันใด (เรียลไทม์) โดยใช้ร่วมกับซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ (AI: Artificial Intelligence) ของ Biocia เพื่อระบุชนิดจุลชีพก่อโรค  โดยเทคโนโลยีใหม่ดังกล่าว มีความก้าวล้ำ และมีจุดเด่น คือ

1. ช่วยลดเวลาในการตรวจหาเชื้อก่อโรค ตัวบ่งชี้การดื้อยา และปัจจัยแสดงความรุนแรงของโรค ให้เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง จากในอดีตผู้ปฏิบัติการต้องใช้เวลาดำเนินการหลายวัน หรือ หลายสัปดาห์
2. ช่วยให้ได้ข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้สามารถควบคุม และจัดการการติดเชื้อ ตลอดจนลดความเสี่ยงต่อการดื้อยาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ดร.นีม โอฮารา ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของไบโอเชีย เปิดเผยว่า ไบโอเชียได้คิดค้นชุดวิธีการตรวจหาจุลชีพก่อโรค ตัวบ่งชี้การดื้อยา และปัจจัยที่แสดงความรุนแรงของเชื้อก่อโรค ที่แม่นยำและรวดเร็วกว่าวิธีการโดยทั่วไปที่ใช้กันอยู่ โดยโครงการความร่วมมือระหว่างไบโอเชีย และ โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์นับเป็นโครงการในระยะยาว ซึ่งทางไบโอเชียจะได้ใช้วิธีการต่างๆ ประกอบด้วย ด้านที่หนึ่ง วิธีการตรวจหาจุลชีพก่อโรคของไบโอเชีย เทคนิคทางห้องปฏิบัติการและการหาลำดับเบสฯ ซึ่งพัฒนาขึ้นโดย Oxford Nanopore, ร่วมกับการใช้ซอฟท์แวร์ปัญญาประดิษฐ์เชลซีของไบโอเชีย (Biotia AI software, ChelseaTM) และ ด้านที่สอง ฐานข้อมูลต่างๆ โดยจะมีการพิสูจน์ความถูกต้องด้วยการเพาะเชื้อตัวอย่างจุลชีพชุดย่อย ประกอบกับการใช้เทคนิค PCR (Polymerase Chain Reaction) และ Illumina sequencing

“ไบโอเชียมีความเชี่ยวชาญในการประยุกต์งานวิจัยด้านจุลชีพก่อโรคให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้ได้จริงทางคลินิกสำหรับโรงพยาบาล เราดีใจที่จะได้ทำงานกับโรงพยาบาลที่มีวิสัยทัศน์กว้างไกล อย่างโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ และเชื่อมั่นว่าความร่วมมือในครั้งนี้ จะเป็นจุดเริ่มต้นครั้งสำคัญที่ขับเคลื่อนให้มีการใช้เทคโนโลยีนี้ทางการแพทย์ในวงกว้าง” ดร.นีม โอฮารา กล่าว