เมื่อ AI และ Big Data กลายเป็นอาวุธใหม่ของอุตสาหกรรมการแพทย์

(Dan Tri) - ไม่เพียงแต่การคาดการณ์เท่านั้น AI ยังสนับสนุนภาคส่วนสาธารณสุขในการวางแผนการฉีดวัคซีน จัดสรรทรัพยากร และการสร้างแบบจำลองการตอบสนองต่อการระบาดอีกด้วย

สงครามที่ไม่มีวันสิ้นสุดระหว่างมนุษย์กับจุลินทรีย์

ในการประชุมทางวิทยาศาสตร์เรื่องการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลขนาดใหญ่ในการปฏิบัติทางคลินิกของโรคติดเชื้อ ซึ่งจัดขึ้นที่โรงพยาบาลโรคเขตร้อนในนครโฮจิมินห์ รองศาสตราจารย์ ดร. Nguyen Van Vinh Chau รองผู้อำนวยการกรม อนามัย นครโฮจิมินห์ ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของนวัตกรรมในการต่อสู้กับโรคติดเชื้อในระยะยาว

โรคติดเชื้อเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดต่อสุขภาพของประชาชนทั่วโลกมาโดยตลอด ในประเทศเขตร้อนอย่างเวียดนาม ซึ่งมีสภาพแวดล้อมเอื้ออำนวยต่อการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ การต่อสู้นี้ยิ่งดุเดือดและต่อเนื่องยิ่งขึ้น

ตลอดประวัติศาสตร์ โลก ต้องเผชิญกับโรคระบาดร้ายแรงที่คร่าชีวิตผู้คนไปหลายสิบล้านคน

ในปัจจุบันมนุษย์ยังคงเผชิญกับภัยคุกคามใหม่ๆ จากโรคติดเชื้อ โดยเฉพาะโรคที่ติดต่อจากสัตว์สู่มนุษย์ เช่น ไข้หวัดนก ซาร์ส เมอร์ส และล่าสุดโควิด-19

ตั้งแต่สมัยโบราณ มนุษย์ต้องเผชิญกับภัยคุกคามใหม่ๆ จากโรคติดเชื้อที่เกิดจากจุลินทรีย์ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง

สิ่งที่โดดเด่นเกี่ยวกับโรคติดเชื้อคือความซับซ้อนและความไม่แน่นอนของเชื้อโรคที่ก่อให้เกิดโรค จุลินทรีย์มีวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องผ่านการกลายพันธุ์ ซึ่งช่วยให้พวกมันหลบเลี่ยงการโจมตีจากระบบภูมิคุ้มกันหรือยาปฏิชีวนะ สิ่งที่น่ากังวลคือการดื้อยาปฏิชีวนะ ซึ่งเป็นผลที่หลีกเลี่ยงไม่ได้จากการกลายพันธุ์ กำลังกลายพันธุ์กันมากขึ้นเรื่อยๆ

ยาปฏิชีวนะถูกค้นพบเมื่อเกือบ 100 ปีก่อน และอยู่ในช่วงยุคทองของการผลิต (พ.ศ. 2483-2503) แต่ปัจจุบันจำนวนยาใหม่ ๆ กลับหายากขึ้นเรื่อย ๆ ขณะเดียวกัน แบคทีเรียสายพันธุ์ต่าง ๆ ที่ดื้อต่อยาปฏิชีวนะเพียงชนิดเดียว หลายชนิด หรือแม้แต่ยาปฏิชีวนะทุกชนิดก็ปรากฏขึ้น ทำให้ยาเข้าสู่ภาวะเฉื่อยชา

วิวัฒนาการของจุลินทรีย์หมายความว่ายาหรือวัคซีนใดๆ อาจหมดประสิทธิภาพลงเมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้ทำให้มนุษย์ไม่เพียงแต่ต้องพึ่งพาเครื่องมือที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังต้องพัฒนาและสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่แนวทาง วิธีการวินิจฉัย การรักษา ไปจนถึงกลยุทธ์การป้องกันระยะยาว

ตามที่เขากล่าวไว้ แนวทางปัจจุบันต้องใช้กลยุทธ์เชิงระบบที่บูรณาการหลายสาขาตั้งแต่การวิเคราะห์จีโนม เมตาโบโลมิกส์ ภูมิคุ้มกันวิทยา ไปจนถึงการพัฒนาวัคซีน (วัคซีนโนมิกส์)

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การกำเนิดของวัคซีน mRNA ถือเป็นความก้าวหน้าที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในประวัติศาสตร์การแพทย์ เนื่องจากมนุษย์ใช้เวลาเพียง 12 เดือนในการเปลี่ยนจากการเรียงลำดับไวรัสไปสู่การฉีดวัคซีนให้กับชุมชน

ดร. ชาว ยังได้อ้างอิงงานวิจัยของ นักวิทยาศาสตร์ จาก Imperial College London (UK) ที่แสดงให้เห็นว่าหากเริ่มรณรงค์ฉีดวัคซีนโควิด-19 เพียง 100 วันหลังจากการถอดรหัสจีโนมของไวรัส โลกก็จะสามารถป้องกันการเสียชีวิตได้ถึง 8.3 ล้านรายและการติดเชื้อได้มากกว่า 26 ล้านราย

จากการคำนวณอย่างเป็นระบบนี้ โลกได้สร้างแนวคิด “ภารกิจ 100 วัน” เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับโรคระบาดในอนาคต

ภารกิจนี้มีเป้าหมายที่จะมีวิธีการวินิจฉัยอย่างรวดเร็ว การรักษาเบื้องต้นที่มีประสิทธิผล และวัคซีนสำหรับการฉีดวัคซีนจำนวนมากภายใน 100 วันหลังจากระบุเชื้อโรคระบาดชนิดใหม่

“นวัตกรรมคืออาวุธที่ช่วยให้มนุษย์ไม่เพียงแต่ต่อสู้กับโรคระบาดเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ดำรงชีวิตและพัฒนาไปพร้อมกับจุลินทรีย์ได้อย่างยั่งยืน” ดร. เชา กล่าวยืนยัน

AI คาดการณ์การระบาดของโรคหัดในนครโฮจิมินห์

ในการประชุม ดร.เหงียน เล นู ตุง รองผู้อำนวยการโรงพยาบาลโรคเขตร้อนในนครโฮจิมินห์ ยังได้แบ่งปันโดยเฉพาะเกี่ยวกับการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) และข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ในการวิจัย การวินิจฉัย และการเตือนโรคติดเชื้อในโรงพยาบาลในช่วงไม่นานมานี้

นพ.ตุง กล่าวว่า ตั้งแต่ปี 2561 จนถึงปัจจุบัน โรงพยาบาลได้ดำเนินโครงการวิจัยที่นำ AI และ Big Data มาประยุกต์ใช้ 22 โครงการ เช่น การศึกษาการพยากรณ์โรคไข้หวัดใหญ่และไข้เลือดออก การจดจำลายมือในเวชระเบียนโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร การตรวจสอบสัญญาณชีพจากระยะไกลผ่านอุปกรณ์สวมใส่...

AI และข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้โรงพยาบาลปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์และเตือนการระบาดในระยะเริ่มต้น

ยกตัวอย่างเช่น ระบบเฝ้าระวังโรคติดเชื้อของกรมอนามัยนครโฮจิมินห์บันทึกจำนวนผู้ป่วยโรคหัดเพิ่มขึ้นในปี พ.ศ. 2567 จึงสามารถดำเนินการรณรงค์ฉีดวัคซีนและประกาศการระบาดได้อย่างรวดเร็ว ระบบข้อมูลการฉีดวัคซีนที่ขยายใหญ่ขึ้นนี้ยังให้ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการฉีดวัคซีน ซึ่งสนับสนุนการคาดการณ์ความเสี่ยงของโรคตามภูมิภาคและกลุ่มประชากร

ระบบต่างๆ เช่น BlueDot (แคนาดา) และ FluMap (สหรัฐอเมริกา) ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการเตือนสัญญาณเริ่มต้นของโรคก่อนการระบาดของโควิด-19

ในเวียดนาม AI ยังถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์วงจรของโรค คาดการณ์ระยะเวลาและจุดสูงสุดของการระบาด รวมถึงสร้างแบบจำลองทางระบาดวิทยาเพื่อประเมินการแพร่กระจายโดยอิงจากปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ เพศ และโรคพื้นฐาน

เทคโนโลยีนี้ช่วยระบุกลุ่มเสี่ยงสูง กำหนดลำดับความสำคัญของกลยุทธ์การฉีดวัคซีน และประเมินความต้องการอุปกรณ์ ยา และทรัพยากรบุคคลเพื่อการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

อย่างไรก็ตาม กระบวนการนำ AI - Big Data มาใช้ยังคงเผชิญกับความท้าทายหลายประการ เช่น คุณภาพข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอ ขาดบุคลากรที่มีความเข้าใจเชิงลึกทั้งในด้านยาและเทคโนโลยี และต้นทุนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานจำนวนมาก

ที่มา: https://dantri.com.vn/suc-khoe/khi-ai-va-big-data-tro-thanh-vu-khi-moi-cua-nganh-y-te-20250529134256420.htm