ความท้าทายใหม่ของ AI กับโจทย์ช่วยตรวจคัดกรองทางการแพทย์

นอกจาก AI เพื่อความบันเทิงเหล่านี้แล้ว ในปัจจุบันมีการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในด้านที่ต้องการความถูกต้องอย่างมาก เช่น การแพทย์ ด้วยในประเทศไทยเองก็มีการตื่นตัวในด้านนี้อย่างมากทั้งจากโรงพยาบาลต่าง ๆ ที่มีฝ่ายวิจัยและพัฒนา จากมหาวิทยาลัย จากหน่วยงานภาครัฐ และจากบริษัทเอกชน

ระบบ AI เพื่อการแพทย์นี้ส่วนใหญ่เป็นการวิเคราะห์โรคจากภาพ เช่น การตรวจวัณโรคปอดจากภาพ X-ray, การตรวจเบาหวานขึ้นจอประสาทตา จากภาพถ่ายเรตินา, การตรวจหาปริมาตรก้อนเลือดในสมองจากภาพ CT-scan การตรวจหาก้อนผิดปกติในตับจากภาพ ultrasound การตรวจหาติ่งเนื้อจากการส่องกล้องโคโรโนสโคปเพื่อตรวจลำไส้ใหญ่ หรือการตรวจคัดกรองและโรคพยาธิใบไม้ตับและหนอนพยาธิด้วยปัญญาประดิษฐ์

โครงการที่เนคเทค สวทช. จับมือ กรมควมคุมโรค มหาวิทยาลัยขอนแก่น มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี ร่วมกันวิจัยและพัฒนา ซึ่งสามารถทำได้อย่างถูกต้องและแม่นยำ สนับสนุนการทำงานของเจ้าหน้าที่สาธารณสุข ที่มีขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญในพื้นที่โดยเฉพาะในภาคตะวันออกเฉียงเหนือซึ่งพบจำนวนผู้ป่วยโรคพยาธิใบไม้ตับสูงกว่าพื้นที่อื่นๆ เพื่อให้ได้รับบริการรักษาที่ครบถ้วนทั่วถึง ลดโอกาสเสี่ยงต่อการเป็นโรคมะเร็งท่อน้ำดี

ข่าวที่เกี่ยวข้อง : 

• Julian van Dieken สร้าง AI อีลอน มัสก์ จับมือ มาร์ค ซัคเคอร์เบิร์ก เที่ยวทะเล
• Adobe Firefly สร้างภาพ AI ง่ายๆแค่พิมพ์ข้อความ รองรับภาษาไทยแล้ว
• อีลอน มัสก์ เปิดตัวบริษัท "xAI" พัฒนา AI พร้อมท้าชนกับคู่แข่ง ChatGPT

เทคนิคหลักในระบบ AI เหล่านี้คือโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ ที่ถึงแม้ว่าจะมีประสิทธิภาพสูงแต่มีลักษณะเป็น blackbox ที่ยากต่อการเข้าใจ และยากต่อการยอมรับจากทั้งแพทย์และคนไข้  งานวิจัยหลายงานแสดงให้เห็นว่าการยอมรับนั้นเกิดขึ้นได้หากระบบ AI นั้นมีลักษณะ "โปร่งใส" หรือสามารถ "อธิบายได้"  

ซึ่งในปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้ หรือ Explainable AI หรือ XAI เป็นอีกหนึ่งโจทย์วิจัยที่กำลังได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก การเข้าไปมีส่วนร่วมของมนุษย์ในการพัฒนาระบบ AI ก็เป็นอีกแนวทางหนึ่งที่ทำให้เกิดการยอมรับมากขึ้นจากแพทย์ ในปัจจุบันโรงพยาบาลใหญ่ ๆ ต่างตื่นตัวในการตั้งทีม AI ซึ่งน่าจะทำให้เกิดการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดมากขึ้นระหว่างแพทย์และทีมพัฒนา AI

อีกประเด็นหนึ่งที่สำคัญคือปริมาณของข้อมูลที่ใช้ในการพัฒนาและใช้ในการวัดประสิทธิภาพของ AI หลาย ๆ ครั้งเราอาจมีผลตรวจของคนไข้จำนวนมาก แต่คนไข้แต่ละคนไม่ได้ตรวจแบบเดียวกันเสมอ เพราะอาการต่างกัน ทำให้เมื่อเกิดปัญหาเมื่อนำมาใช้ร่วมกันได้ หรือบางครั้งเราเอาภาพถ่ายจากเครื่องมือในโรงพยาบาลเรามาใช้

แต่ภาพเหล่านี้มาจากหากเครื่องเครื่องเดียวหากเรานำ AI ที่พัฒนาขึ้นไปใช้กับภาพที่เก็บจากเครื่องคนละยี่ห้อหรือคนละรุ่นก็อาจเกิดปัญหาได้ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีปริมาณมากพอ เราต้องมีจำนวนคนไข้ที่เข้ารับการตรวจหรือรักษาในอาการที่เราสนใจมากพอซึ่งทำได้ยากหากไม่มีแพทย์ร่วมในทีมพัฒนาหรือหากทีมพัฒนามีขนาดเล็ก

ทางศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) ได้เล็งเห็นปัญหานี้ จึงได้จับมือกับกรมการแพทย์กระทรวงสาธารณสุข และคณะแพทยศาสตร์ โรงพยาบาลรามาธิบดี จัดทำ “โครงการวิจัยเพื่อพัฒนาชุดข้อมูลด้านปัญญาประดิษฐ์การแพทย์ (Medical AI)” ผ่านการจัดตั้ง "กลุ่มปัญญาประดิษฐ์การแพทย์" (Medical AI Consortium) ที่มีเป้าหมายเพื่อการแบ่งปันข้อมูลการแพทย์สำหรับสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีความน่าเชื่อถือมากพอ และสามารถนำไปใช้ได้จริง ผู้ที่สนใจงานด้านนี้ขอให้อดทนรอการประกาศอย่างเป็นทางการในไม่ช้านี้