ชญานิษฐ์ นกแก้ว
กรุงเทพธุรกิจ


เอไอคัดกรองผู้ป่วยฉุกเฉินจากเสียงพูด ช่วยคัดกรองผู้ป่วยจากสัญญาณเสียงได้ 25 กลุ่มอาการโรคฉุกเฉิน รู้ผลเร็วภายใน 1-3 นาที ผลงานการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ในทางการแพทย์จาก สจล.ร่วมกับหน่วยงานด้านการแพทย์และไอที มั่นใจช่วยลดอัตราการสูญเสีย เตรียมต่อยอด สู่ฟังก์ชันภาษาถิ่น-ต่างชาติ "สระแก้ว" นำร่องทดลองใช้ช่วง 7 วันอันตรายปีใหม่นี้

เปิดโปรเจคเมดิคัลฮับ

เกรียงศักดิ์ ขาวเนียม ผู้จัดการโครงการวิจัย "นวัตกรรมระบบ AI สำหรับการ คัดกรองโรคและการประยุกต์ใช้สำหรับการแพทย์ฉุกเฉิน" และอาจารย์ประจำ คณะแพทยศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.) กล่าวว่า จำนวนเจ้าหน้าที่ในการรับเคส ต่างๆของศูนย์สั่งการแพทย์ฉุกเฉินในประเทศไทยนั้นมีอย่างจำกัด ประกอบกับอัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยฉุกเฉินก่อนถึง โรงพยาบาลสูงถึง 20% และแต่ละปีมี การเสียชีวิตจากความล่าช้าในการรอคอยและจราจรติดขัด กว่า 3 แสนราย จึงเกิดแนวคิดที่จะพัฒนานวัตกรรมระบบเอไอสำหรับการคัดกรองโรคและ การประยุกต์ใช้สำหรับการแพทย์ฉุกเฉิน (AI Assistive Platform for Emergency Medical Services : AIEMS) เพื่อลดเวลาในขั้นตอนต่างๆ นับตั้งแต่การโทรศัพท์ แจ้งเหตุฉุกเฉิน คัดกรองผู้ป่วย จนถึงขั้นตอน การจัดรถฉุกเฉินให้เหมาะสมกับอาการของผู้ป่วย และนำส่งยังโรงพยาบาลที่ใกล้ที่สุดโดยมีระเบียบการปฏิบัติการเทียบเท่ากับระดับสากล ผ่านการวิจัยและพัฒนานานกว่า 6 เดือน

AIEMS เป็นระบบประมวลอาการและคัดกรองโรคสำหรับผู้ป่วยฉุกเฉิน ที่ผ่าน การสนับสนุนทรัพยากรและเทคโนโลยีจาก ไมโครซอฟท์ (ประเทศไทย) เนคเทค และโรงพยาบาลในเครือ โดยซอฟต์แวร์ จะถูกติดตั้ง 2 ฝั่ง คือ 1.ศูนย์สั่งการ 2.รถฉุกเฉิน เมื่อมีการแจ้งเหตุฉุกเฉินเข้ามาทางศูนย์สั่งการจะมีเทคโนโลยีเอไอ จะวิเคราะห์ประมวลผลเป็นอัลกอริทึม ด้วยการแปลงจากสัญญาณเสียงพูดให้อยู่ ในลักษณะของตัวอักษร พร้อมทั้งสามารถวิเคราะห์อาการ ของผู้ป่วยฉุกเฉินเบื้องต้นเพื่อประเมินความเสี่ยงหรือความรุนแรงภายในระยะเวลาเพียง 1-3 นาที จากเดิมที่ต้องใช้เวลาในการคัดกรองข้อมูลผ่าน การสอบถามจากปลายสาย 3-5 นาที จากนั้นระบบ AIEMS จะส่งต่อข้อมูลอาการเบื้องต้น และพิกัดจีพีเอสจุดเกิดเหตุไปยังศูนย์รับแจ้งเหตุฉุกเฉินผ่านแชทบอท ไลน์ หรือแม้กระทั่งวิทยุสื่อสาร

เพื่อให้เจ้าหน้าที่จัดเตรียมรถและเลือกรถช่วยเหลือที่เหมาะกับอาการของผู้ป่วย ซึ่งแบ่งได้ 3 ระดับสี ได้แก่ สีแดงฉุกเฉินวิกฤติ สีเหลืองฉุกเฉินเร่งด่วน และสีเขียวฉุกเฉินไม่รุนแรง แต่การที่จะตัดสินใจว่าอยู่ในระดับไหนนั้นก็ยังคงต้องพึ่งพามนุษย์ในการตัดสินใจ และเมื่อบ่งบอกระดับได้ชัดเจนแล้วจึง ส่งต่อข้อมูลไปยังโรงพยาบาลปลายทาง ซึ่งผู้ป่วยวิกฤติที่มี 1 นาทีชีวิตเท่ากับ 10% ที่หายไป ดังนั้น หากลดระยะเวลาได้ก็จะเพิ่มโอกาสรอดของผู้ป่วยได้

สระแก้ว นำร่องทดสอบระบบ

ปัจจุบันระบบ AIEMS สามารถ คัดกรองและประมวลผล 25 กลุ่มอาการโรคฉุกเฉิน อาทิ เลือดออกโดยไม่ได้มีสาเหตุมาจากการบาดเจ็บ, หายใจลำบาก หายใจติดขัด, มีปัญหาทางด้านหัวใจ, สำลัก อุดกั้นทางเดินหายใจ, เบาหวาน, ภาวะฉุกเฉินเหตุสิ่งแวดล้อม, คลุ้มคลั่ง ภาวะทางจิตประสาท เป็นต้น ในอนาคตอาจมีการติดตั้งสัญญาณชีพบนรถบริการการแพทย์ฉุกเฉิน ที่สามารถแชร์ไปยังโรงพยาบาล และ ศูนย์สั่งการได้ผ่าน 4G 5G เพื่อรายงานเคสต่างๆ ได้เรียลไทม์ ซึ่ง สจล.มองว่าส่วนหนึ่งนอกจากการลงทุนด้านงบวิจัย การลีนของตัวระบบหรือการจัดสรรทรัพยากรอย่างคุ้มค่า ก็เป็นปัจจัยหนึ่งที่ทางรัฐอยากให้เกิดขึ้นและเอไอในเชิงการแพทย์นั้นก็สามารถตอบโจทย์เรื่องสุขภาพของคนในประเทศได้เป็นอย่างดี

ส่วน การเลือก จ.สระแก้วให้เป็นพื้นที่นำร่อง เนื่องจากมีความพร้อมในมิติของการเชื่อมโยงทั้งระบบ และในเชิงโครงสร้างทางกายภาพที่มีพื้นที่เพียง 7,195.38 ตารางกิโลเมตร พร้อมทั้ง มีปัญหาไม่ซับซ้อนและมีแยกจราจรเพียง 30 แห่งทั่วจังหวัด อีกทั้งศูนย์สั่งการ ของจังหวัดต้องการผลักดันระบบ AIEMS ในพื้นที่ทั้งหมด ทั้งมิติการคัดกรองมะเร็ง คัดกรองผู้ป่วยทั่วไปในโรงพยาบาล และผู้ป่วยติดเตียงที่มีกว่า 2 พันคน โดยจะนำร่องใช้งานจริงช่วง 7 วันอันตรายเทศกาลปีใหม่ที่จะถึง

ทั้งนี้ ในอนาคตจะต่อยอดนำเอาระบบ AIEMS ที่มีอัลกอริทึมในการวินิจฉัยโรคและคัดกรองการรักษาเบื้องต้น ไปใช้กับการซักประวัติคนไข้ในโรงพยาบาลมะเร็งอุดรธานี โดยแปลงจากเสียงเป็นตัวอักษรจากนั้นจะมีเอไอในการวิเคราะห์ว่าเป็นมะเร็งชน ิดไหนและอยู่ในระยะใด ตามด้วย แผนการรักษา ขณะนี้อยู่ระหว่างการเจรจา ข้อตกลงร่วมกัน อีกทั้งเตรียมนำร่องใช้ร่วมกับศูนย์เอราวัณรถฉุกเฉินในสังกัด กทม. ที่ปัจจุบันมีอยู่กว่า 200 คัน ซึ่งอยู่ระหว่างการประสานงานเพื่อจัดทำข้อตกลง ความร่วมมือ คาดว่าจะได้ข้อสรุปและนำร่อง ใช้ในปี 2563 หากมติเห็นชอบและมี การดำเนินการแล้วนั้นอาจจะนำไปสู่การขยาย ให้ครอบคลุมทุกพื้นที่ และถูกนำไปใช้จริงบนรถฉุกเฉินกว่า 2 พันคันในประเทศไทย

เนคเทคแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ

ด้าน วาทยา ชุณห์วิจิตรา นักวิจัยทีมวิจัยการเข้าใจเสียงและข้อความกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์ และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ หรือ เนคเทค กล่าวว่า ระบบแปลงเสียงพูดเป็นข้อความที่เนคเทคพัฒนา มีความแม่นยำ 70-80% ตามสภาพแวดล้อม อีกทั้งเอไอต้องการข้อมูลจริงเป็นจำนวนมากในการเทรนนิ่งระบบให้มีการเรียนรู้เพิ่มขึ้น ส่วนแนวทางพัฒนาในอนาคตจะมีอัลกอริทึมใหม่ๆ ออกมา เรียกได้ว่าเป็นการจำลองสมองของมนุษย์ แต่ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่จะป้อนเข้าไปเพื่อใช้ในการเลิร์นนิ่งให้ตอบโจทย์ความแม่นยำอย่างสูงสุด อีกทั้ง Speed To Text ที่เนคเทคกำลังพัฒนาในเรื่องของภาษาถิ่นที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว ภาษาของเพื่อนบ้านและเสียงพูดภาษาไทยปนภาษาอังกฤษ เนื่องจากแอพพลิเคชั่นทั่วไปในตลาดจะลองรับภาษาไทยกลางเท่านั้น จึงต้องมีการเก็บข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล รวบรวมโครงสร้างของฐานข้อมูลใหม่เพื่อที่จะพัฒนาฟังก์ชันเพิ่มมากขึ้น คาดว่าจะพัฒนาแล้วเสร็จภายในไตรมาส 3 ปี 2563 พร้อมกันนี้ยังอยู่ระหว่างการพัฒนาเอไอให้สามารถตรวจจับอารมณ์และความรู้สึกจากเสียงพูดได้ด้วย ถือเป็นโจทย์ท้าทายอย่างยิ่ง เพราะเอไอต้องแยกให้ได้ว่าเป็นอารมณ์จริงๆ หรือเป็นเพียงการแสดง

ศิรินุช ศรารัชน์ ผู้อำนวยการ ฝ่ายการศึกษา บริษัทไมโครซอฟท์ (ประเทศไทย) จำกัด กล่าวว่า สิ่งสำคัญที่ไมโครซอฟท์ได้ทำงานร่วมกันกับ สจล. ออกมาเป็นรูปแบบ "เอไอแชทบอท" อย่างเช่นเมื่อผู้ที่พบเห็นเหตุไม่สามารถอธิบายได้ ก็ใช้วิธีถ่ายรูปแล้วส่งผ่าน เอไอแชทบอท ซึ่งจะวิเคราะห์ได้ว่าผู้ป่วย เป็นโรคอะไร สิ่งเหล่านี้เรามองว่าจะสามารถต่อยอดสู่โครงการ AI For Good ของไมโครซอฟท์ เพื่อที่จะทำให้ระบบดังกล่าวสามารถสร้างประโยชน์ได้อย่างแพร่หลายทั่วโลก

ที่มา : กรุงเทพธุรกิจ