AI ในแวดวงการแพทย์
การดำเนินการทางการแพทย์ต้องอาศัยกระบวนการต่าง ๆ อย่างมาก จึงมีความเป็นไปได้สูงมากที่จะใช้ AI เพื่อขับเคลื่อนการปรับปรุง
ประสิทธิภาพ ตอบสนองความต้องการในส่วนที่ยังเข้าไม่ถึง และรองรับการทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ ทั้งในส่วนของการวิจัยและพัฒนา (R&D) การดูแลรักษาผู้ป่วย การถ่ายภาพทางการแพทย์ และงานด้านการบริหารจัดการ ผลการศึกษาของ Accenture ชี้ว่า ภายในปี พ.ศ. 2569 การประยุกต์ใช้งาน AI ในด้านการแพทย์จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึง 150 พันล้านเหรียญต่อปี
กรณีการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมในแวดวงการแพทย์ มีดังนี้
- การผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ เทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลจากเวชระเบียนก่อนการผ่าตัด แนะนำ
เครื่องมือในแบบเรียลไทม์ในระหว่างการผ่าตัด ใช้ข้อมูลจากประสบการณ์การผ่าตัดจริงเพื่อนำเสนอเทคนิคการผ่าตัดใหม่ๆ ประโยชน์ที่ได้รับคือ การลดข้อผิดพลาด และลดระยะเวลาพักฟื้นของผู้ป่วยภายหลังการผ่าตัด ตัวอย่างเช่น Mazor Robotics ใช้ AI เพื่อช่วยเหลือในกระบวนการผ่าตัดแบบส่องกล้อง - ความช่วยเหลือของพยาบาลเสมือนจริง แอพพลิเคชั่นที่สั่งงานด้วยเสียงและข้อความได้รับการฝึกฝนเพื่อให้สามารถถามและจัดการคำถามเบื้องต้นเกี่ยวกับสุขภาพ โดยรองรับการตรวจสุขภาพผ่านการสั่งงานด้วยเสียงพูดและ AI ลดการเดินทางไปยังโรงพยาบาลโดยไม่จำเป็น ประเมินอาการ และส่งผู้ป่วยไปยังแผนกที่เกี่ยวข้องเพื่อให้การดูแลรักษาอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เป้าหมายของแอพฯ นี้คือ เพื่อลดระยะเวลาที่พยาบาลต้องใช้ในการให้บริการแก่ผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น Sensely นำเสนอตัวละครพยาบาล “Molly” ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งรับฟังและตอบคำถามของผู้ใช้
- การวินิจฉัย ด้วยการปรับใช้เทคโนโลยีการรู้คิดเพื่อปลดล็อคข้อมูลเวชระเบียนจำนวนมหาศาล ระบบ AI จะให้
คุณประโยชน์มากมายในการจดจำแบบแผนของภาพสแกนหลายล้านชุดภายในระยะเวลาที่รวดเร็ว และมีความแม่นยำสูงมาก โดยเป้าหมายหลักคือการค้นคว้าวิจัยด้านมะเร็งและรังสีวิทยา ตัวอย่างเช่น LYNA (Lymph Node Assistant) ของ Google AI ตรวจจับมะเร็งเต้านมระยะแพร่กระจายได้อย่างแม่นยำถึง 99% - การบริหารจัดการ: บุคลากรทางการแพทย์ต้องเสียเวลามากมายไปกับกิจกรรมที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับผู้ป่วย ดังนั้นจึงมี
การใช้แอพฯ แปลงเสียงพูดเป็นข้อความเพื่อลดระยะเวลาสำหรับงานเอกสาร ปรับปรุงการรายงานเรื่องคุณภาพ และวิเคราะห์รายงานทางการแพทย์หลายพันฉบับโดยใช้ NLP ในการแจ้งข้อมูลเกี่ยวกับแผนการรักษาพยาบาล ซึ่งทั้งหมดนี้ช่วยให้บุคลากรสามารถดูแลผู้ป่วยได้อย่างเต็มที่ และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
กรณีศึกษาสำหรับ ONTAP AI ในแวดวงการแพทย์
นอกเหนือจากกรณีศึกษาเกี่ยวกับกรณีการใช้งาน AI ในกลุ่มอุตสาหกรรมต่างๆ แล้ว เรามาลองดูตัวอย่างบางส่วนของการนำแพลตฟอร์ม ONTAP AI ไปใช้งานในภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง ดังต่อนี้
สำหรับกรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์ มีการนำแพลตฟอร์มไปใช้ในการคัดแยกภาพถ่ายเนื้องอกมะเร็งเต้านม เราใช้ชุดข้อมูลของภาพเซลล์จาก University of Wisconsin รวมไปถึงโมเดล CNN พร้อมด้วยเลเยอร์แบบคอนโวลูชัน 3 เลเยอร์ และเลเยอร์แบบเชื่อมต่ออย่างทั่วถึง 2 เลเยอร์ โดยทั้งหมดนี้อยู่บนระบบ DGX-1, AFF A800, TensorFlow โดยมีการจัดเก็บข้อมูลด้วยเทคโนโลยี FlexGroup Volumes
เราสามารถฝึกสอนโมเดลดังกล่าวให้มีความแม่นยำ 79% ในการระบุเซลล์ที่เป็นเนื้องอกธรรมดา และมีความแม่นยำถึง 92% ในการระบุเซลล์ที่เป็นเนื้อร้ายภายในชุดข้อมูลที่ทดสอบ แน่นอนว่าความแม่นยำดังกล่าวถูกจำกัดด้วยชุดข้อมูลขนาดเล็กที่ใช้ แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการใช้งาน AI และ ONTAP AI
การประยุกต์ใช้งาน AI ในกลุ่มอุตสาหกรรมต่าง ๆ จำเป็นต้องอาศัยการจัดเก็บข้อมูลที่สอดประสานกันระหว่างอุปกรณ์ปลายทาง (Edge) ศูนย์คอมพิวเตอร์หลัก (Core) และระบบคลาวด์ ดังนั้นการจัดการข้อมูลอย่างไร้รอยต่อจึงมีความสำคัญ องค์กรต่าง ๆ สามารถเลือกที่จะพัฒนาแอพพลิเคชั่น AI บนระบบคลาวด์สาธารณะหรือระบบที่ติดตั้งภายในองค์กรก็ได้ โดยขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล ขนาดของชุดข้อมูล และต้นทุนค่าใช้จ่าย https://blog.ourgreenfish.com/
