สธ. สุดล้ำ อัพเกรดแพลตฟอร์ม "สอน.บัดดี้" ใช้ AI ช่วยระบุรหัสโรค

นพ.พงศธร พอกเพิ่มดี รองปลัดกระทรวงสาธารณสุข เปิดเผยว่า ปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและปรับปรุงระบบบริการขององค์กรทั้งภาครัฐและเอกชน

ในส่วนของกระทรวงสาธารณสุข ได้มีการนำ AI มาบูรณาการทางการแพทย์และสาธารณสุข เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ ทั้งในการวินิจฉัยโรค การดูแลรักษาผู้ป่วย และลดภาระของบุคลากรทางการแพทย์ เช่น การใช้ AI ช่วยประมวลผลและคัดกรองภาพทางการแพทย์ในระบบ MOPH Imaging HUB ของกระทรวงสาธารณสุข เป็นต้น

ล่าสุด ได้นำ AI เข้ามาประยุกต์ใช้ในแพลตฟอร์ม "สอน.บัดดี้" (Buddy Care) เพื่อการบริการและจัดเก็บข้อมูลสุขภาพที่ถูกต้องแม่นยำมากยิ่งขึ้น

โดย สอน.บัดดี้ ถูกพัฒนาขึ้นภายใต้โครงการพัฒนาเครื่องมือด้านสารสนเทศเพื่อการขับเคลื่อนงานด้านสุขภาพสำหรับสถานีอนามัยเฉลิมพระเกียรติ 60 พรรษา นวมินทราชินี ในช่วงปี 2565-2566 ระหว่างมูลนิธิพัฒนาสถานีอนามัยเฉลิมพระเกียรติ 60 พรรษา นวมินทราชินี กระทรวงสาธารณสุข และสำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ (สสส.) มุ่งเน้นการใช้งานในหน่วยบริการปฐมภูมิและการดูแลสุขภาพประชาชนเชิงรุก ต่อยอดสู่การใช้ดูแลผู้ป่วยที่บ้าน การเยี่ยมบ้าน และให้บริการสาธารณสุขทางไกล

ด้าน นพ.โสภณ เมฆธน ประธานคณะอนุกรรมการพัฒนาการจัดบริการสุขภาพปฐมภูมิ กล่าวว่า AI ที่นำมาประยุกต์ใช้ในแพลตฟอร์ม สอน.บัดดี้ มีหลากหลายรูปแบบ เช่น การช่วยระบุรหัสโรค ICD10 ในการวินิจฉัยการแสดงข้อมูลให้คำแนะนำและการดูแลสุขภาพตนเองของผู้ป่วยแต่ละโรค อีกทั้งยังมีระบบ Speech to Text หรือการใช้ AI ช่วยประมวลผลอาการของผู้ป่วยจากการใช้คำสั่งด้วยเสียงของบุคลากรการแพทย์

ซึ่งทั้งหมดนี้ช่วยให้เกิดระบบการบริหารจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็ว สะดวก ถูกต้องแม่นยำ เพิ่มประสิทธิภาพและลดขั้นตอนในการทำงานของบุคลากรทางการแพทย์ เกิดประโยชน์สูงสุดแก่ผู้รับบริการ และยังมีแผนนำ AI มาใช้ในกระบวนการต่างๆ ในอนาคต เช่น การสรุปข้อมูลทางการแพทย์และประวัติการรักษาผู้ป่วยของกระทรวงสาธารณสุข (FMR และ MOPH AI Summary) การคาดการณ์สภาวะสุขภาพโดยวิเคราะห์ปัจจัยด้านการเจ็บป่วย พันธุกรรม พฤติกรรมการใช้ชีวิตและสิ่งแวดล้อม (MOPH AI Prediction) ซึ่งจะต่อยอดไปสู่การพยากรณ์ความเสี่ยงในการเกิดโรค เช่น โรคหัวใจ โรคเบาหวาน โรคมะเร็ง และนำไปใช้จัดเตรียมแผนการดูแลสุขภาพที่เหมาะสมกับผู้ป่วยเฉพาะรายล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ