มีปัญหากว่าที่คิด AI บันทึกข้อมูลไม่ช่วยหมอทำงานง่ายขึ้นเสมอไป
AI กำลังช่วยแพทย์ลดภาระงานเอกสารและมีเวลาใส่ใจคนไข้มากขึ้น แต่ความผิดพลาด ความเป็นส่วนตัว และความรับผิดชอบทางกฎหมายยังเป็นโจทย์ใหญ่
ปัจจุบัน AI ถือเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือทำงานชิ้นสำคัญที่ใช้งานกันทั่วไป ไม่ว่าผู้ใช้งานจะรู้หรือไม่รู้ตัวก็ตาม หลายสาขาวิชาชีพเริ่มขยับขยายนำ AI เข้ามาใช้งาน ไม่เว้นแม้แต่หมอที่ทำหน้าที่รักษาคนไข้ ที่เริ่มนำ AI เข้ามาช่วยในการบันทึกอาการข้อมูลทางการแพทย์ เพื่อให้สามารถมีสมาธิกับการตรวจรักษาอย่างเต็มที่
ฟังดูเป็นเรื่องดีแต่อันที่จริงแนวทางการใช้ AI ในส่วนนี้ก็ก่อให้เกิดการตั้งคำถามตามมาหลายด้าน
AI สรุปข้อมูลคนไข้ ลดภาระงานเอกสาร
ต้องยอมรับว่าการนำ AI มาช่วยในงานด้านเอกสารหรือจดบันทึกข้อมูลคนไข้เป็นเรื่องที่ดีมาก จากเดิมหมอจะต้องเรียกดูประวัติคนไข้ ซักถามอาการ ตรวจวินิจฉัย พร้อมทำการจดบันทึกข้อมูลเหล่านั้นบนอุปกรณ์ไปด้วย ซึ่งสร้างภาระงานและต้องอาศัยพลังสมาธิในการแยกประสาทค่อนข้างมาก ทำให้อาจเกิดการผิดพลาดตกหล่นในระยะยาว
แต่เมื่อมี AI เข้ามาช่วยจดบันทึกข้อมูลแทนทุกอย่างก็ง่ายขึ้น ตัดขั้นตอนการบันทึกข้อมูลหรือพิมพ์รายงานย้อนหลังอันยุ่งยาก แพทย์เพียงตรวจวินิจฉัยและซักถามอาการให้ละเอียดแล้วให้ AI บันทึกเสียง เมื่อเสร็จสิ้นก็สั่งให้มันสรุปเนื้อหาบันทึกออกมาเป็นรายงานก็เสร็จสิ้น ประหยัดทั้งกำลังและเวลาของหมอลงมาก
อันดับถัดมาการลดภาระด้านงานเอกสารอันยุ่งยาก ยังช่วยลดภาวะหมดไฟหรือเบิร์นเอาท์ ที่มักเกิดขึ้นจากการทำงานเป็นเวลานาน โดยเฉพดาะในช่วงการต้องมาคอยนั่งบันทึกข้อมูลคนไข้ ซึ่งไม่ได้เกี่ยวข้องกับการดูแลรักษาโดยตรง และเป็นสาเหตุของภาวะหมดไฟของแพทย์ในสหรัฐฯกว่า 50%
สำหรับคนไข้แม้จะไม่ได้รับผลประโยชน์โดยตรงจากการนำ AI มาใช้งาน แต่การที่หมอมีภาระงานลดลง ไม่ต้องหัวหมุนจัดการเอกสาร ทำให้สามารถมีเวลา กำลัง และสมาธิมาโฟกัสที่การตรวจวินิจฉัยหรืออาการของคนไข้แทนที่จะจมอยู่กับหน้าจอ ทำให้มีโอกาสได้รับการตรวจรักษาที่รวดเร็วและมีคุณภาพมากขึ้น
ในทางหนึ่งต้องยอมรับว่า AI อาจเป็นอีกหนึ่งกุญแจสำคัญในการคืนหมอสู่คนไข้อย่างแท้จริง
ปัญหาสำคัญในการนำ AI มาสรุปข้อมูลทางการแพทย์
ใช่ว่าจะมีเพียงข้อดีประเด็นสำคัญที่ทำให้การนำ AI มาใช้ยังคงเกิดปัญหามีอยู่หลายประเด็น เชื่อว่าท่านที่ใช้ AI ในการถอดเสียงหรือสรุปเนื้อหาผ่านคลิปต้องเคยเจอกันมาบ้าง เมื่อ AI ไม่ได้ถอดเสียงตามสิ่งที่อยู่ในเนื้อหาเป๊ะๆ พูดไม่ชัดหรือไม่สามารถสื่อสารได้ บางครั้งเมื่อไม่อาจถอดเสียงหรือจับใจความเนื้อหาได้ชัดเจนก็จะกลายเป็นการคาดเดาแทน
สำหรับงานทั่วไปที่มีบริบทภาพรวมให้โฟกัสการที่ AI จะคาดเดาอาจไม่ใช่เรื่องใหญ่ แต่ในงานด้านการแพทย์ที่ต้องอาศัยรายละเอียดเล็กน้อย อาการ AI หลอนเพียงครั้งเดียวก็อาจส่งผลกระทบต่อประวัติการรักษา การเบิกประกัน หรือแม้แต่คุณภาพชีวิตของคนไข้นับจากนั้นได้เลยทีเดียว
อันดับถัดมาคือประเด็นทางภาษา ในการพูดคุยตรวจวินิจฉัยซักประวัติคนไข้ ไม่ใช่คนไข้จะพูดภาษาเดียวสำเนียงเดียวกันทุกคน บางรายอาจเป็นชาวต่างชาติ บางส่วนใช้สำเนียงท้องถิ่น หรือเป็นคนต่างด้าวหรือชนกลุ่มน้อย หากโมเดล AI ไม่มีการพัฒนารองรับจุดนั้นมากพอ ก็อาจทำให้การบันทึกประวัติการรักษาคลาดเคลื่อนได้
ข้อมูลจากงานวิจัยระบุว่าในช่วงแรกที่เริ่มมีการนำ AI มาปรับใช้เพื่อช่วยบันทึกทางการแพทย์ พบว่าเนื้อหา 90% มีข้อผิดพลาด และแม้จะเป็น AI ที่ได้รับการพัฒนาให้ดียิ่งขึ้นก็ยังมีโอกาสผิดพลาดอยู่ที่ 20% ที่อาจส่งผลกระทบต่อการวินิจฉัยผู้ป่วยในระยะยาว จนแพทย์เจ้าของไข้ต้องมาคอยจัดการในภายหลัง
จริงอยู่เนื้อหางานวิจัยอาจใช้โมเดลเก่าปัจจุบันเทคโนโลยีไปไกลกว่านั้นมาก อีกทั้งเราพูดกันมาตลอดว่า AI เป็นเพียงผู้ช่วยประเภทหนึ่ง ผู้ใช้งานควรตรวจสอบให้ดีก่อนทุกครั้ง แต่ก็มีความเป็นไปได้ที่แพทย์อาจสับสนจนเผลอปล่อยข้อผิดพลาดจนสร้างความเสียหายแก่คนไข้ และการต้องมาไล่ตรวจเช็คจะทำให้จุดเด่นด้านการประหยัดเวลาและแรงงานที่มีหายไป
อีกหนึ่งประเด็นที่อาจสร้างปัญหาได้เช่นกันคือ ประเด็นทางกฎหมายที่อาจจะตามมา
เมื่อ AI กำลังจะทำให้การแพทย์ซับซ้อนขึ้นอีก
ประเด็นแรกที่ต้องพูดถึงคือ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ในกรณีที่ใช้โมเดลปิดจากบริษัทเอกชนอาจนำไปสู่การตั้งคำถามด้านความเป็นส่วนตัว ทั้งข้อกังวลในการนำข้อมูลละเอียดอ่อนเหล่านี้ไปใช้ประโยชน์ หรือการจัดการและเข้าถึงข้อมูลทั้งก่อนและหลังการประมวลผลที่อาจมีการตั้งคำถามต่อสิทธิการเข้าถึง
โดยเฉพาะเมื่อแพทย์เองก็ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI โดยตรง เมื่อต้องตอบคำถามรายละเอียดเชิงลึก ทั้งในการใช้งานข้อมูล โอกาสผิดพลาด การเข้าถึง การเก็บข้อมูล หรือการเข้ารหัส อาจไม่สามารถให้คำตอบที่เป็นรูปธรรมแก่คนไข้จนอาจกลายเป็นการสร้างความไม่สบายใจต่อผู้ป่วย
ที่น่าปวดหัวไปกว่านั้นคือ ความรับผิดชอบทางกฎหมาย เดิมทีเมื่อมีข้อผิดพลาดทางการแพทย์ระหว่างการรักษา ก็ต้องมีการพิจารณาในหลายองค์ประกอบ ทั้งหมอเจ้าของไข้ เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ยาเวชภัณฑ์ ตลอดจนอุปกรณ์ทางการแพทย์อย่างละเอียด เพื่อดูว่าข้อผิดพลาดเกิดขึ้นจากส่วนไหน
แต่อย่างที่เราทราบกันว่าการทำงานของโมเดล AI ยากต่อการทำความเข้าใจ สถานพยาบาสก็ไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านนี้ ในกรณีที่ AI จดบันทึก สรุป และให้ยาผิดโดยแพทย์ละเลยการตรวจสอบ สิ่งที่ต้องตั้งคำถามตามมาคือ ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบตามกฎหมาย?
แน่นอนคนส่วนใหญ่จะเลือกชี้ไปที่แพทย์เจ้าของไข้ แต่สิ่งนี้จะนำไปสู่ความคลุมเครือยิ่งขึ้น เมื่อมีการนำ AI เข้ามาเกี่ยวแล้วจำเป็นต้องพิสูจน์ทางกฎหมาย การฟ้องร้องดำเนินคดีทางการแพทย์ที่เดิมเป็นเรื่องเฉพาะทางอยู่แล้ว จะยิ่งทวีความซับซ้อนต่อผู้ป่วยที่ต้องการเรียกร้องค่าเสียหายขึ้นไปอีก
ด้วยเหตุนี้รัฐบาลอาจจำเป็นจะต้องเข้ามากำกับควบคุมด้วยกฎหมายว่า AI ที่ใช้ในการแพทย์รวมถึงสรุปเอกสารและข้อมูลคนไข้เป็นอุปกรณ์ทางการแพทย์ ชนิดหนึ่ง ที่จำเป็นต้องมีการกำกับควบคุมและตรวจสอบอย่างเข้มข้น พร้อมมาตราการลงโทษ การตรวจสอบ และบังคับใช้ที่เด็ดขาด เพื่อป้องกันเหตุผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้น
ถึงฟังดูน่ากลัวแต่อันที่จริงเทคโนโลยีกำลังพัฒนาอย่างก้าวกระโดด ระยะเวลาเพียงปีเดียวจากการ Vide coding ที่เป็นเพียงเรื่องขำขัน ปัจจุบันกลายเป็นเครื่องมือชิ้นสำคัญของวิศวกรซอฟต์แวร์ เราจึงสามารถคาดหวังได้ว่าเมื่อโมเดล AI พัฒนาขึ้นจะมีความแม่นยำพอจนสามารถนำมาใช้จริง
คงต้องรอดูกันต่อไปว่า การแพทย์ที่นำ AI มาช่วยจะพลิกโฉมไปในทิศทางใด
ที่มา
https://www.nature.com/articles/s41746-025-01670-7
