✅  KEY POINTS

 

* ผลสำรวจคณะนิเทศศาสตร์ จุฬาฯ ในกลุ่มผู้บริโภคเขตเมือง 1,111 คน พบส่วนใหญ่ยอมรับการนำ AI มาใช้สนับสนุนการตรวจวินิจฉัย แต่ยังต้องการให้แพทย์เป็นผู้พิจารณาผลและตัดสินใจขั้นสุดท้าย

 

* สอดคล้องกับผลสำรวจในสหรัฐฯ สะท้อนความคาดหวังต่อเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจรักษา โดยไม่ทดแทนบทบาทบุคลากรทางการแพทย์

 

คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เปิดเผยผลสำรวจความคิดเห็นผู้บริโภคในเขตเมืองจำนวน 1,111 คน เมื่อเดือนตุลาคม 2569 เกี่ยวกับการยอมรับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ พบว่า ผู้บริโภคส่วนใหญ่เปิดรับการนำ AI มาใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตรวจวินิจฉัย แต่ยังต้องการให้แพทย์มีบทบาทสำคัญในการพิจารณาผลและตัดสินใจเกี่ยวกับการรักษา

 

ผลสำรวจระบุว่า ผู้ตอบแบบสอบถาม 88% ต้องการให้แพทย์เป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย ขณะที่น้อยกว่า 1% ยอมรับให้ AI เป็นผู้สรุปผลโดยไม่มีแพทย์เข้ามาพิจารณา สะท้อนให้เห็นว่า แม้ผู้บริโภคจะยอมรับศักยภาพของเทคโนโลยี แต่ยังให้ความสำคัญกับการประเมินและการตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์

 

แนวโน้มดังกล่าวสอดคล้องกับผลสำรวจของ Pew Research Center ในสหรัฐอเมริกา เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2569 จากกลุ่มตัวอย่างผู้ใหญ่ชาวอเมริกัน 3,488 คน พบว่า 60% เปิดรับการใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ หากมีบุคลากรทางการแพทย์ตรวจสอบผลและเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย ขณะที่มีเพียง 6% ที่ยอมรับให้ AI วิเคราะห์ภาพโดยไม่มีมนุษย์เข้ามาตรวจสอบ

 

✅  ความกังวลวินิจฉัยผิด หนุนการยอมรับ AI

 

การวินิจฉัยโรคผิดพลาดเป็นหนึ่งในปัญหาสำคัญของระบบสาธารณสุข องค์การอนามัยโลก (WHO) ระบุว่า ความผิดพลาดในการวินิจฉัยเป็นปัจจัยหนึ่งที่ก่อให้เกิดอันตรายต่อผู้ป่วยซึ่งสามารถป้องกันได้ และอาจส่งผลให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาล่าช้าหรือไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสม

 

ผลสำรวจของคณะนิเทศศาสตร์ จุฬาฯ ยังพบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามมากกว่าครึ่งเคยรับรู้ประสบการณ์การวินิจฉัยผิดพลาดจากคนใกล้ตัว ขณะที่ประมาณ 1 ใน 8 เคยประสบปัญหาดังกล่าวด้วยตนเอง นอกจากนี้ กลุ่มผู้ที่กังวลเรื่องการตรวจไม่พบโรค หรือเห็นข้อจำกัดของการตรวจคัดกรองด้วยวิธีเดิม มีแนวโน้มเปิดรับการใช้ AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์มากขึ้น

 

ตัวอย่างหนึ่งที่สะท้อนศักยภาพของเทคโนโลยีดังกล่าว คือ งานวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร Radiology ซึ่งศึกษาการใช้ AI จำนวน 3 ระบบ วิเคราะห์ภาพแมมโมแกรมย้อนหลังของผู้หญิงในประเทศสวีเดน พบว่า ในผู้ป่วยมะเร็งเต้านมบางราย AI สามารถระบุสัญญาณที่สัมพันธ์กับโรคจากภาพที่บันทึกไว้ก่อนการวินิจฉัยได้หลายปี โดยพบสัญญาณย้อนหลังไปได้ถึง 6 ปี

 

อย่างไรก็ตาม การศึกษานี้เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง ไม่ได้หมายความว่า AI สามารถตรวจพบมะเร็งล่วงหน้าได้ 6 ปีในการใช้งานจริง แต่แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการใช้ AI ช่วยค้นหาสัญญาณความผิดปกติจากภาพทางการแพทย์ ซึ่งอาจเป็นข้อมูลเพิ่มเติมให้แพทย์นำไปประกอบการพิจารณา

 

✅  AI ทางการแพทย์ต้องมีมาตรฐานและหลักฐานรองรับ

 

แม้ AI ทั่วไปและ AI ทางการแพทย์จะใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เหมือนกัน แต่มีวัตถุประสงค์และข้อกำหนดในการใช้งานแตกต่างกัน โดย AI ทั่วไปมักถูกพัฒนาขึ้นเพื่อรองรับงานหลากหลาย เช่น การตอบคำถาม สรุปเอกสาร หรือสร้างภาพ ขณะที่ AI ทางการแพทย์บางประเภทออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะด้าน เช่น วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์หรือภาพแมมโมแกรม เพื่อค้นหาสัญญาณที่อาจบ่งชี้ความผิดปกติ

 

การนำ AI มาใช้เป็นเครื่องมือทางการแพทย์จึงต้องผ่านการประเมินประสิทธิภาพและความปลอดภัยให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ รวมถึงมีหลักฐานทางวิชาการสนับสนุนการใช้งานในบริบททางคลินิก ผลิตภัณฑ์บางประเภทต้องผ่านกระบวนการกำกับดูแลจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกา (US-FDA) ก่อนนำมาใช้งาน

 

สำหรับ AI ที่ใช้วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ถือเป็นหนึ่งในกลุ่มการใช้งานที่พบได้มากในรายการอุปกรณ์การแพทย์ที่ได้รับอนุญาตจาก US-FDA สะท้อนถึงบทบาทของเทคโนโลยีดังกล่าวที่เพิ่มขึ้นในกระบวนการตรวจวิเคราะห์และสนับสนุนการวินิจฉัยโรค

 

✅  อนาคต AI ทางการแพทย์ เน้นทำงานร่วมกับแพทย์

 

AI วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ (Medical Imaging AI) ทำหน้าที่ประมวลผลภาพ เช่น ภาพเอกซเรย์ทรวงอกและภาพแมมโมแกรม เพื่อค้นหาหรือระบุบริเวณที่อาจมีความผิดปกติ ช่วยให้แพทย์มีข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับตรวจสอบและประกอบการวินิจฉัย โดยเฉพาะภาพที่มีรายละเอียดจำนวนมาก

 

อย่างไรก็ตาม การใช้ AI ไม่ได้หมายความว่าจะสามารถลดความผิดพลาดในการตรวจวินิจฉัยได้ทั้งหมด หรือให้ผลถูกต้องในทุกกรณี เนื่องจากการแปลผลยังต้องพิจารณาร่วมกับข้อมูลทางคลินิก อาการของผู้ป่วย และปัจจัยอื่นที่เกี่ยวข้อง ขณะที่การประเมินความเหมาะสมและการตัดสินใจเกี่ยวกับแนวทางรักษายังคงเป็นหน้าที่ของแพทย์

 

ผลสำรวจทั้งในประเทศไทยและสหรัฐฯ จึงสะท้อนทิศทางการยอมรับ AI ทางการแพทย์ที่ให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันระหว่างเทคโนโลยีกับบุคลากรทางการแพทย์ โดยมอง AI เป็นเครื่องมือเพิ่มศักยภาพในการวิเคราะห์และสนับสนุนการตัดสินใจ มากกว่าการเข้ามาทดแทนแพทย์ในกระบวนการตรวจวินิจฉัยและดูแลรักษาผู้ป่วย

 

ที่มา กรุงเทพธุรกิจ

วันที่ 12 พฤศจิกายน 2569