“สะเทือนวงการแพทย์ทั่วโลก! เทคโนโลยี AI กับการรักษาโรคที่แม่นยำขึ้น”
ในยุคปัจจุบัน เทคโนโลยี AI ได้เข้ามามีบทบาท สำคัญในวงการธุรกิจ รวมถึงยังพัฒนาไปยังวงการแพทย์ด้วย
วันนี้ เพจ live and learn จะพามาดูกันว่าเทคโนโลยี AI เพิ่มความทันสมัยในการรักษา รวมถึงเทคโนโลยีนี้จะส่งผลถึง อนาคตของเราทุกคนยังไงบ้าง เราจะพามาดูกันครับ
1. การจัดการข้อมูลทางการแพทย์
AI ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (Electronic Health Records - EHR) ทำให้แพทย์สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงของโรคและวางแผนการรักษาได้ตรงจุดมากขึ้น เช่น:
ตัวอย่าง: การใช้ AI ในการวิเคราะห์เวชระเบียนสามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยมีความเสี่ยงสูงต่อการเป็นโรคเบาหวานหรือไม่ โดยการตรวจสอบข้อมูลสุขภาพที่บันทึกไว้ เช่น ระดับน้ำตาลในเลือด, ประวัติการเจ็บป่วย, และปัจจัยเสี่ยงอื่นๆ. ด้วยข้อมูลนี้ แพทย์สามารถเสนอแผนการป้องกันที่เหมาะสม เช่น การปรับเปลี่ยนอาหารหรือการตรวจสุขภาพเพิ่มเติม
2. การถ่ายภาพทางการแพทย์
เครื่องมือ AI อย่าง Acropolium, Viz.ai และ Zebra Medical Vision ช่วยให้รังสีแพทย์สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ได้แม่นยำขึ้น ตรวจจับความผิดปกติในภาพ และช่วยในการตัดสินใจทางการแพทย์ได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น:
ตัวอย่าง: เมื่อใช้ AI วิเคราะห์ภาพถ่ายรังสี (X-ray) หรือภาพถ่ายคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (MRI) AI อาจช่วยในการตรวจจับมะเร็งเต้านมในระยะเริ่มต้น ซึ่งอาจมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยที่ยากต่อการตรวจจับด้วยตาเปล่า. AI สามารถบ่งชี้พื้นที่ที่น่าสงสัยและให้ข้อมูลเบื้องต้นแก่รังสีแพทย์ในการวินิจฉัย
3. การค้นพบและพัฒนายาใหม่
AI ช่วยเร่งกระบวนการค้นพบยาใหม่โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางชีวภาพและเคมี เช่น:
ตัวอย่าง: ในการพัฒนายาใหม่ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับโครงสร้างโมเลกุลของสารเคมีเพื่อค้นหาโมเลกุลที่อาจมีผลในการรักษาโรคเฉพาะ. เช่น การค้นพบยาใหม่เพื่อรักษาโรคมะเร็ง อาจใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ฐานข้อมูลของสารเคมีและทดลองโมเลกุลใหม่ๆ เพื่อหายาที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
4. ผู้ช่วยเสมือนและแชทบอท
AI ช่วยปรับปรุงการติดต่อสื่อสารกับผู้ป่วยโดยการให้คำแนะนำทางการแพทย์แบบเรียลไทม์ เช่น:
ตัวอย่าง: แชทบอททางการแพทย์ที่ใช้ AI สามารถตอบคำถามของผู้ป่วยเกี่ยวกับอาการที่เป็นอยู่, ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการรักษา, หรือจัดการนัดหมายโดยอัตโนมัติ. ตัวอย่างเช่น หากผู้ป่วยมีอาการปวดท้อง แชทบอทอาจถามคำถามเบื้องต้นเกี่ยวกับอาการและแนะนำให้ผู้ป่วยพบแพทย์หรือทำการตรวจเพิ่มเติม.
AI จึงมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงการดูแลสุขภาพ ช่วยแพทย์และบุคลากรทางการแพทย์ในการวินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้การดูแลสุขภาพโดยรวมดีขึ้นในอนาคต.
reference
Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., et al. (2018). Scalable and accurate deep learning with electronic health records. npj Digital Medicine, 1(1), 18. LinkChoi, E., Schuetz, A., Stewart, W. F., & Sun, J. (2016). Using recurrent neural network models for early detection of heart failure onset. Journal of Biomedical Informatics, 61, 118-125.
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115-118. LinkHosny, A., Parmar, C., Quackenbush, J., et al. (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Clinical Oncology, 15(11), 711-720.
Zhang, Q., & Zhang, S. (2018). Applications of artificial intelligence in drug discovery and development. Drug Discovery Today, 23(6), 1110-1120. LinkLee, J. K., & Choi, H. M. (2020). AI-driven drug discovery: the future of drug development. Clinical and Translational Medicine, 10(1), e142.
Bickmore, T. W., & Schulman, D. (2009). A virtual mentor for patients with chronic illness. Journal of Biomedical Informatics, 42(5), 885-893. LinkKocaballi, A. B., & Wootton, R. (2020). The role of AI in the development of virtual health assistants. Health Informatics Journal, 26(2), 631-644
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
