ปัจจุบันวงการการแพทย์และสาธารณสุขกำลังเผชิญความท้าทายด้านการปฏิบัติงาน โดยเฉพาะการพัฒนาประสิทธิภาพในการดำเนินงานและคิดค้นรูปแบบการดูแลรักษาผู้ป่วยใหม่ๆ ท่ามกลางปัญหาการขาดแคลนบุคลากรบวกกับปริมาณงานที่เพิ่มมากขึ้น โดยในปีนี้มีการคาดการณ์ถึงแนวโน้มเทคโนโลยีด้านเฮลท์แคร์ หรือ HealthTech ที่จะยังคงขยายตัวขึ้นเรื่อยๆ จากพฤติกรรมที่คนหันมาใส่ใจสุขภาพตนเองมากขึ้น
เวทีสนทนา Philips’ Future Health Index 2023 เปิดเผยว่า ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ระบบการทำงานแบบอัตโนมัติในภาคสาธารณสุขจะได้รับการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด เพราะการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยี Generative AI
โดยปัจจุบันองค์กรด้านสาธารณสุขหลายแห่งหันมาใช้ระบบการทำงานอัตโนมัติและ AI เพิ่มขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและแบ่งเบาภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ นอกจากนี้ยังสืบเนื่องจากภาวะการขาดแคลนบุคลากรอย่างต่อเนื่องที่ส่งผลให้องค์กรเหล่านี้ต้องปรับกลยุทธ์การทำงาน เพื่อดึงดูดบุคลากรใหม่ๆ และดูแลบุคลากรเดิมในองค์กร
ยกตัวอย่าง ในด้านรังสีวินิจฉัย (Diagnostic Imaging) การบูรณาการ AI ให้เข้ากับระบบเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) จะช่วยลดเวลาการทำงานในขั้นตอนที่ใช้เวลามากที่สุดของนักรังสีการแพทย์ เพื่อให้พวกเขาได้ใช้เวลากับผู้ป่วยมากขึ้น ด้วยการใช้ AI สร้างภาพถ่ายรังสีที่มีคุณภาพสูง เพื่อช่วยในการวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำขึ้น นอกจากนี้ AI ยังช่วยลดความซับซ้อนของ การอัลตราซาวนด์หัวใจ ด้วยการจำลองภาพหัวใจแบบ 3 มิติ รวมถึงการประเมินแบบอัตโนมัติในอวัยวะอื่นๆ ซึ่งจะช่วยให้นักรังสีการแพทย์สามารถวิเคราะห์ภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ รวมถึงช่วยให้แพทย์มีแนวทางการดูแลรักษาหัวใจได้ดียิ่งขึ้น
ต่อเนื่องจากข้อแรก การสร้างเครื่องมือที่ช่วยให้เกิดรูปแบบการทำงานเสมือนจริง คือสิ่งที่จะเกิดขึ้นควบคู่ไปกับระบบอัตโนมัติ เพื่อทดแทนปัญหาการขาดแคลนบุคลากรและทักษะความรู้ความเชี่ยวชาญ เช่น การเข้าถึงการดูแลในพื้นที่ห่างไกลและในชนบทที่ซึ่งบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมีแนวโน้มที่จะขาดแคลนเป็นพิเศษ
Tele-ICU (เทเล-ไอซียู) จะยังคงถูกนำมาใช้งานอย่างต่อเนื่อง โดยผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขจะยิ่งมองหาระบบบูรณาการเพื่อดูแลผู้ป่วยข้างเตียงแบบเสมือนจริงที่ไร้รอยต่อ เจ้าหน้าที่และพยาบาลสามารถดูแลผู้ป่วยวิกฤติแบบทางไกลได้ โดยมีระบบเฝ้าระวังและแจ้งเตือนอัตโนมัติที่ทำงานด้วย AI สามารถลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ในพื้นที่ได้
นอกจากนี้ รูปแบบการทำงานเสมือนจริงนี้เข้ามาช่วยเรื่องการถ่ายทอดองค์ความรู้ และความเชี่ยวชาญต่างๆ ให้แก่บุคลากรทางการแพทย์ด้วยกันเองได้เป็นอย่างดี ซึ่งถือเป็นการรักษาองค์ความรู้ความเชี่ยวชาญให้คงอยู่ต่อไป เนื่องด้วยสถานการณ์ที่แพทย์จำนวนมากเลือกที่จะเกษียณอายุก่อนกำหนดมากขึ้น รวมถึงกลุ่มพยาบาลเองก็มีแผนที่จะลาออกจากระบบสาธารณสุขอีกด้วย
ความก้าวหน้าในการวินิจฉัยแบบบูรณาการจะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสาธารณสุขในต่างสาขาสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลผู้ป่วยได้ง่ายขึ้น เปรียบเหมือนกับเป็นการสร้าง 'ห้องนักบิน' ที่ใช้ทำงานร่วมกัน เป็นที่ซึ่งรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันจากโดเมนต่างๆ
ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลของ Vendor-agnostic เพื่อสนับสนุนการวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำสำหรับผู้ป่วย
ยกตัวอย่างเคสผู้ป่วยโรคมะเร็งการได้รับการวินิจฉัยที่ตรงจุดแต่เนิ่นๆ จะช่วยให้การรักษาเห็นผลลัพธ์ที่ดีมากขึ้น ทั้งนี้ผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ ยังได้รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมว่า การค้นพบของพวกเขามีความสอดคล้องกันมากเพียงใด ทำให้เกิดวงจรความคิดเห็นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการวินิจฉัยให้ดียิ่งขึ้นได้
‘ความสามารถในการทำงานร่วมกัน’ เป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นในด้านสาธารณสุขมาอย่างยาวนาน โดยเกิดจากความซับซ้อนและกระจัดกระจายของเทคโนโลยีสารสนเทศด้านสุขภาพและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพส่วนใหญ่ ดังนั้นระบบหรือเครื่องมือที่ช่วยสร้างความสามารถในการทำงานร่วมกันแบบใหม่
กล่าวคือ สามารถรวบรวมอุปกรณ์และระบบทางการแพทย์ที่แตกต่างกันมาไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวกันเพื่อสร้างมุมมองภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับอาการของผู้ป่วย จะช่วยให้ผู้ดูแลสามารถให้คำแนะนำการรักษาได้อย่างมั่นใจได้จากทุกที่ในโรงพยาบาล ช่วยลดความผันผวนที่เกิดจากภาวะข้อมูลที่มีมากเกินไป ยกตัวอย่าง ภาพเสมือนของผู้ป่วยแบบอวตาร สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม โดยการแปลข้อมูลผู้ป่วยที่สำคัญแต่ซับซ้อนให้เป็นจอแสดงผลที่เข้าใจง่าย
ในปัจจุบัน ‘การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล’ กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญในการดำเนินงานของโรงพยาบาล การได้รับข้อมูลเชิงลึกด้านการปฏิบัติงานและทางคลินิกจากข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลในอดีต ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขปรับปรุงประสิทธิภาพและดำเนินการเตรียมรับมือล่วงหน้าได้
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขคาดการณ์และบริหารจัดการกระบวนการไหลของผู้ป่วยในแต่ละจุดบริการภายในสถานบริการ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถบริหารทรัพยากรบุคลากร นอกจากนี้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยระบุได้อีกด้วยว่า อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์บางอย่างถึงเวลาที่ต้องตรวจเช็กบำรุงหรือเปลี่ยนใหม่แล้ว ซึ่งทำให้ 30% ของเคสการให้บริการ สามารถแก้ไขได้และยังช่วยป้องกันเหตุไม่คาดฝันจากกรณีที่อุปกรณ์หยุดทำงานในระหว่างการตรวจได้
เช่นเดียวกันกับในทางด้านคลินิก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถรองรับการตรวจหาความเสี่ยงด้านสุขภาพของผู้ป่วยได้ตั้งแต่เนิ่นๆ โดยพิจารณาจากสัญญาณชีพและข้อมูลผู้ป่วยรายอื่นประกอบกัน ความสามารถเหล่านี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการดูแลผู้ป่วยระยะเฉียบพลัน ซึ่งอาจเกิดโรคแทรกซ้อนได้ในระยะนี้
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถช่วยดูแลผู้ป่วยที่บ้านผ่านการระบบทางไกล ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาหนึ่งแสดงให้เห็นว่า ระบบนี้สามารถใช้เพื่อช่วยทำนายภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะที่อาจทำให้เสียชีวิตได้ ด้วยการตรวจจับความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถเปลี่ยนจากการดูแลเชิงรับเป็นการดูแลเชิงป้องกัน ซึ่งท้ายที่สุดแล้วส่งผลให้อาการของผู้ป่วยดีขึ้นได้
ปัจจุบันปัญหาความเหลื่อมล้ำด้านสุขภาพยังคงเพิ่มสูงขึ้นเรื่อยๆ ความต้องการในเรื่องของ ระบบสาธารณสุขที่เท่าเทียมและยั่งยืน กลายเป็นเรื่องเร่งด่วนของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เพราะยังมีประชากรหลายพันล้านคนทั่วโลกที่ไม่สามารถเข้าถึงการให้บริการทางสาธารณสุขที่พวกเขาต้องการได้ แม้กระทั่งในประเทศที่มีทุนสนับสนุนเครื่องมือแพทย์เป็นอย่างดี
เป็นเวลามากกว่า 15 ปีแล้วที่เทคโนโลยีอย่างสมาร์ทวอตช์ทำให้การออกกำลังกายเป็นกิจวัตรเพื่อสุขภาพที่ได้รับความนิยมมากขึ้นอย่างแพร่หลาย และยังก่อให้เกิดอุปกรณ์อัจฉริยะเพื่อสุขภาพที่มีความหลากหลายมากขึ้นตามมา
อีกทั้งอุปกรณ์เหล่านี้ยังสามารถตรวจจับสัญญาณชีพจรได้อีกด้วย แสดงให้เห็นว่าผู้คนมีความต้องการเทคโนโลยีด้านสาธารณสุขที่สามารถเข้ากับการใช้ชีวิตประจำวันได้อย่างลงตัวและสามารถปรับแต่งตามความชอบและความต้องการของผู้ใช้งานได้
จากเทรนด์เทคโนโลยีด้านสาธารณสุขที่กล่าวมาทั้งหมดแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยี การดูแลสุขภาพแบบดิจิทัลมีส่วนช่วยขยายการเข้าถึงโมเดลการดูแลสุขภาพที่ยั่งยืน
การเปลี่ยนแปลงเข้าสู่ระบบดิจิทัลได้สร้างพื้นที่มหาศาลสำหรับการส่งมอบการดูแลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นด้วยการใช้การตัดสินใจทางคลินิกแบบอัลกอริธึมและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น เราสามารถใช้ข้อมูลเพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกเฉพาะบุคคลที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ การแจ้งเตือนทีมดูแลผู้ป่วยฉุกเฉินถึงปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้น หรือสอนการส่งเสริมพฤติกรรมที่ดีต่อสุขภาพผ่านแอปพลิเคชัน
วิธีแก้ปัญหาแบบดิจิทัลสามารถปรับขยายได้อย่างชัดเจน ดังนั้นจึงช่วยสนับสนุนการป้องกันในวงกว้างขึ้น รวมถึงช่วยปรับค่าใช้จ่ายในการตรวจคัดกรองและการดูแลให้ลดลงได้ และยังช่วยปรับรูปแบบการดูแลเช่นเดียวกับสถานพยาบาลขนาดใหญ่ให้เข้ากับการดูแลภายในบ้านได้ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายบางส่วนลงได้
แนวโน้มของการเติบโตของบริษัทเทคโนโลยีเพื่อสุขภาพ เครื่องมือแพทย์ ซัพพลายเออร์และผู้ที่มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ ทำงานร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่าได้ตัดสินใจถูกต้องเพื่อลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของไอทีด้านการดูแลสุขภาพที่กำลังดำเนินอยู่ในปี 2024 และในปีต่อๆ ไป
ปัจจุบันผู้ให้บริการสาธารณสุข มีการปรับตัว และตระหนักถึงความรับผิดชอบต่อสังคมมากขึ้น ด้วยการหันมาให้ความสำคัญกับการยกระดับความเท่าเทียมด้านการเข้าถึงระบบสาธารณสุข ตลอดจนความจำเป็นในการลดก๊าซคาร์บอนในอุตสาหกรรมเพื่อการรักษาสุขภาพของโลก และเพื่อตอบสนองความเร่งด่วนในการลดการปล่อยคาร์บอนในด้านสาธารณสุข รวมไปถึงด้านการจัดการ นวัตกรรม การบริการและการส่งมอบ
โดยการเปลี่ยนแปลงด้านความยั่งยืนที่มีผลกระทบมากที่สุดประการหนึ่งกำลังเกิดขึ้นในด้านการจัดซื้อจัดจ้าง ตั้งแต่การตรวจสอบให้แน่ใจว่าซัพพลายเออร์มีการรายงานผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมและวางแผนการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก หรือมีการหมุนเวียนอุปกรณ์เทคโนโลยีด้านสาธารณสุขและด้านโซลูชัน เป็นต้น
ระบบสาธารณสุข เป็นหนึ่งในห่วงโซ่อุปทานขนาดใหญ่ เริ่มตั้งแต่อุตสาหกรรมต้นน้ำไปจนถึงการดำเนินงาน, โลจิสติกส์ ระยะการใช้งานและสิ้นสุดระยะการใช้งานที่ปลายน้ำ ซึ่งมีผลกระทบอย่างมากต่อ ความหลากหลายทางชีวภาพ ผ่านการใช้ประโยชน์จากที่ดิน มลพิษ การบริโภคและการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
การตระหนักอย่างเป็นวงกว้างถึงผลกระทบต่อสุขภาพของสิ่งแวดล้อม จะมีผลต่อการเปลี่ยนมาใช้เทคโนโลยีด้านสาธารณสุขที่ใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ วิธีแก้ปัญหาดิจิทัลอัจฉริยะ หรือการปรับใช้เป้าหมายตามหลักวิทยาศาสตร์ในการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก การนำ ‘การประเมินต้นทุนทางธรรมชาติ’ มาใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ เป็นต้น
ติดตามเพจ Facebook : Thairath Money ได้ที่ลิงก์นี้ - https://www.facebook.com/ThairathMoney