นักวิชาการชี้ AI, Blockchain, Cloud และ Big Data ก็เหมือน teenage sex ย้ำจะ Digital Transformation ด้านสุขภาพต้องตีโจทย์ให้แตกก่อนแล้วค่อยเลือกเทคโนโลยีมาใช้ ไม่ใช่เริ่มต้นด้วยการคิดว่าจะเอาเทคโนโลยีอะไรมาใช้เลย
ดร.นพ.นวนรรน ธีระอัมพรพันธุ์ ผู้ช่วยคณบดีฝ่ายนโยบายและสารสนเทศ คณะแพทยศาสตร์ โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล กล่าวบรรยายหัวข้อ "Envisioning a Smart Health Thailand : Dream Together & Let's Try Harder" ในงานสัมมนา HealthTechXchange ณ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ เมื่อเร็วๆนี้ โดยระบุว่า ในยุคนี้เจอคำว่า Digital Transformation เยอะมาก ซึ่งหากพูดถึงด้านสุขภาพก็มักนึกถึงคำว่า IoT, Blockchain, AI, Big Data ฯลฯ หลายครั้งที่คนพูดถึง ABCD คือ AI, Blockchain, Cloud และ Big Data โดยบอกว่าต้องส่งเสริมให้เกิด ABCD ให้มากขึ้น และช่วง 4-5 ปีที่ผ่านมา กระแสเหล่านี้ในไทยมาแรงมาก ไม่ใช่แค่ Big data แต่รวมทั้ง AI, Blockchain ด้วย
อย่างไรก็ดี ในปี 2013 ศาสตราจารย์ Dan Ariely เคยพูดในทวิตเตอร์ว่า Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it... ซึ่งหากเอาคำอื่นๆ เช่น AI หรือ Blockchain ไปแทนที่คำว่า Big Data ในประโยคนี้ ความหมายก็ยังเหมือนกันคือเหมือน teenage sex ที่ถ้าองค์กรไหนไม่พูดคำเหล่านี้ ผู้บริหารดูไม่ทันสมัย แต่ถามว่าทำจริงๆหรือแค่เคลมว่าทำ
ดร.นพ.นวนรรน กล่าวต่อไปว่า ถ้าอยู่ในโลกเทคโนโลยีมาระยะหนึ่งจะพบว่า คำเหล่านี้ไม่ใช่คำแรกๆ สมัยก่อนมีคำว่า World Wide Web, IE, Mobile ฯลฯ ซึ่งถ้าดู Hype cycle ของเทคโนโลยี เมื่อมีคำใหม่ๆออกมาก็จะเป็นกระแสที่พีคมากจนถึงจุดหนึ่งที่เรียกว่า peak of inflated expectation กระแสสูงเกินจริง ผ่านไปสักพักถึงจุดที่ภาพมายาหายไปก็จะเห็น Moment ของความ fail ที่ตกลงมาจนถึงจุดตกต่ำสุดแล้วเกิดก็เป็น slope of enlightenment คือค่อยๆเห็นว่าเทคโนโลยีนั้นๆเหมาะสมในการใช้งานอย่างไร ซึ่งจากข้อมูลของการ์ดเนอร์ปี 2017 พบว่า Blockchain เริ่มอยู่ในขาลง ส่วน Deep Learning, Machine Learning, Iot อยู่ตรงจุดพีค
"ปรากฎการณ์ตรงนี้ผมเรียกว่า teenage sex เพราะเป็นกระแสที่ Over expectation โจทย์คือทำอย่างไรถึงจะย่นระยะเวลาขาลงเพื่อเร่งให้ถึงจุด enlightenment เพื่อหาจุดที่เหมาะที่จะใช้ได้ชัดและเหมาะสม" ดร.นพ.นวนรรน กล่าว
ดร.นพ.นวนรรน กล่าวอีกว่า ถ้าหน่วยงานไหนบอกว่าหน้าที่ผู้ปฏิบัติคือทำให้เกิด ABCD ให้มี AI เยอะๆ เอา Blockchain มาใช้เยอะๆ จะได้คะแนน KPI คงต้องบอกว่าบ้าไปแล้วเพราะกำลังเอาเทคโนโลยีนำ แต่ลืมไปว่าการเอาเทคโนโลยีมาใช้ต้องเหมาะสมกับบริบทจริงด้วย การเอาข้อมูลไปอยู่ในรูปแบบดิจิทัลไม่ได้แปลว่ากระบวนการจะดีขึ้นเสมอไป ยิ่งในเรื่องสุขภาพเป็นเรื่องที่มีความซับซ้อน ระบบ IT ต้องเข้าไปช่วยไม่ใช่เข้าไป Interfear ไม่ทำให้วุ่นไปกว่าเดิม
"ทำไมเวลาพูดถึง Digital Transformation เราคิดถึงแต่ IoT, AI, Blockchain แต่ทำไมไม่คิดว่าเอาเทคโนโลยีมาใช้เพื่อ Transformation Healthcare ไปสู่คุณภาพ ความปลอดภัย การเข้าถึงบริการ ฯลฯ เหล่านี้ต่างหากที่เป็นโจทย์สำคัญ อย่าเอาเทคโนโลยีมาเพียงเพื่อจะ Implement เทคโนโลยีนั้นๆ คำว่า Health IT มีคำว่า Health เป็นตัวนำ แทนที่ตอนเริ่มต้นจะบอกว่าเอา AI, Blockchain, Cloud และ Big Data มาใช้ เราควรเริ่มต้นว่าโจทย์ของเราคืออะไร วิเคราะห์ในเชิง Information Gap ดูว่าข้อมูลที่จำเป็นแล้วถ้าเรามีข้อมูลนั้นจะช่วยให้ตอบโจทย์ Health ได้ดีขึ้น เช่น คนไข้ที่รู้ประวัติแพ้ยาอยู่แล้ว แต่เวลาเร่งด่วนหมออาจลืม โจทย์ของเรื่องนี้คือความปลอดภัยในการสั่งยา Gap ของข้อมูลคือข้อมูลการแพ้ยาของคนไข้รายๆ นั้น แล้วค่อยมาดูว่ามีเทคโนโลยีมีอะไรบ้าง เช่น กระดาษเขียนในเวชระเบียนว่าแพ้ยาอะไร หรือระบบ IT ที่เตือนว่าแพ้ยาอะไร หรือจะใช้วิธีอื่น เช่น ให้พยาบาลมาช่วยเตือนหมอ จะเห็นว่าทุกทางเลือกมีข้อดีข้อเสียต่างกัน ประสิทธิภาพไม่เท่ากัน เราก็มาเลือกเอาว่าจะใช้อะไร" ดร.นพ.นวนรรน กล่าว
ดร.นพ.นวนรรน ยกตัวอย่างเช่น เกิดอุบัติเหตุรถทัวร์คว่ำตกเขา มีผู้บาดเจ็บหลายคน อาการรุนแรงไม่เท่ากัน ทีมฉุกเฉินที่เข้าไปในพื้นที่เกิดเหตุทีมแรกมีหน้าที่สกรีนอาการบาดเจ็บของแต่ละคนว่ามีมากน้อยแค่ไหน ถ้าเข้าไปถึงคนแรกแล้วพบว่าเสียชีวิตก็ย้ายไปหาคนต่อไป และถ้าเจอคนที่บาดเจ็บรุนแรงมากก็ต้องหาวิธีการส่งสัญญาณให้ทีมที่ 2 รีบเข้ามารักษา คำถามคือ Smart ในกรณีแบบนี้หมายถึงการเอามือถือวิ่งไปที่คนไข้คนแรกแล้วคีย์เข้าระบบว่าคนนี้เสียชีวิตแล้ว หรือคีย์ข้อมูลว่าคนไข้รายที่สองบาดเจ็บรุนแรง แล้วทีมที่ 2 ถือมือถือเชื่อมต่อข้อมูลผ่าน Cloud โดยมี GPS นำทางไปหาคนไข้ ถามว่าแบบนี้ Smart หรือไม่
"ทุกวันนี้เราใช้วิธีเอากระดาษสีดำผูกข้อมือคนที่ตายแล้ว ส่วนคนบาดเจ็บรุนแรงก็ใช้กระดาษสีแดง ถ้าวิเคราะห์ก็จะพบโจทย์ว่าในสถานการณ์แบบนี้ เวลาเป็นสิ่งสำคัญที่สุด ข้อมูลอะไรที่เป็น Information Gap ถ้ามีข้อมูลนี้แล้วจะทำให้การดูแลได้ดีขึ้นบ้าง นั่นก็คือข้อมูลความรุนแรงของอาการบาดเจ็บของคนไข้แต่ละคน ถามว่าเทคโนโลยีอะไรเหมาะสมที่จะเติมช่องว่างของข้อมูลนี้ เทคโนโลยีแรกคือกระดาษสี เทคโนโลยีที่สองคือกระดาษที่เขียนข้อความไว้ เทคโนโลยีที่สามคือ Cloud, GPS และ มือถือ เราก็จะเห็นข้อดีข้อเสียของแต่ละอัน แล้ววิเคราะห์ต่อว่าข้อมูลที่เราต้องการไม่ต้องมีข้อมูลตัวอักษรใดๆ ไม่ต้องรู้ชื่อคนไข้ ไม่ต้องรู้อะไรเลย ขอแค่รู้ว่าใครต้องรับการดูแลด่วนที่สุด ข้อมูลนี้ใช้สีเป็นตัวบอกก็พอแล้ว" ดร.นพ.นวนรรน กล่าว
ดร.นพ.นวนรรน ย้ำว่า การจะนำเทคโนโลยีมาใช้ในระบบสุขภาพต้องวิเคราะห์โจทย์ให้ชัด ดูว่าข้อมูลอะไรเป็นตัวช่วยเสริมให้สามารถทำงานได้ดีขึ้น แล้วดูทางเลือกว่ามีเทคโนโลยีอะไร แล้วค่อยเลือกว่าจะใช้อะไร ซึ่ง AI, Blockchain และเทคโนโลยีอื่นๆก็เป็นหนึ่งในทางเลือกหนึ่งเท่านั้น
ในส่วนของเทคโนโลยี AI มีกระแสว่าจะมาแทนแพทย์ กระแสนี้เห็นชัดขึ้นใน 4-5 ปีที่ผ่านมา แต่ถามว่าในฐานะคนไข้เราอยากได้หมอแบบนี้หรือไม่ เพราะร่างกายของมนุษย์ไม่ใช่ข้อมูลทุกอย่างจะทำเป็นรูปแบบดิจิทัลได้ 100% การ Digitize ข้อมูลของร่างกายมีโอกาสผิดพลาดได้ และ Output ที่ออกมามีผลกับชีวิตจริง
"ในทางการแพทย์ไม่มีอะไร 100% หลายอย่างฟันธงไม่ได้ว่าเป็นโรคนั้นโรคนี้แน่นอน คนไข้ที่เป็นโรคเดียวกันก็แสดงอาการไม่เหมือนกัน โรคเกือบทั้งหมดไม่สามารถบอกได้ว่าถ้ามีอาการนี้ บวกอาการนี้แล้วจะเป็นโรคนี้ หมอไม่ได้ถูกเทรนมาด้วยเช็คลิสต์ว่า 1+1=2 แต่จะถูกสอนว่าคนไข้เข้ามามีอาการแบบนี้ๆ เราจะคิดถึงอะไรบ้าง เราถูกเทรนในเรื่อง Pattern ไว้ก่อน กลไก Pattern Recognition ของคนกับ AI ก็ไม่เหมือนกัน ถ้าพูดถึงโรค คนน่าจะเก่งกว่าคอมพิวเตอร์ในเรื่องการวินิจฉัยโรค ส่วนตัว Machine เก่งเพียงเท่าที่มี Data ป้อนเข้ามา แปลว่าถ้าข้อมูลที่เข้ามาในระบบไม่ครบถ้วนหรือผิดพลาด ก็จะเป็นความเสี่ยงทั้งสิ้น อย่างไรก็ดีไม่ได้แปลว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ไม่มีประโยชน์เพราะสามารถเอามาใช้กรณีแพทย์ไม่สามารถอยู่กับคนไข้ ณ ขณะนั้นได้ โจทย์สำคัญคือจะเอาเทคโนโลยีมาใช้อย่างไรให้เหมาะสมโดยไม่ได้เข้าใจว่ามันเป็นพระเจ้ามากกว่า
- 456 views
