OPEN-TEC ศูนย์รวมองค์ความรู้ด้านเทคโนโลยี (Tech Knowledge Sharing Platform) ของ TCC TECHNOLOGY GROUP เผยข้อมูลจากผู้ทรงคุณวุฒิที่มาร่วมอภิปรายในหัวข้อ AI-Driven Innovation for Longevity ในงาน TMA Digital Dialogue 2024 เกี่ยวกับศักยภาพของเทคโนโลยี AI เพื่อสนับสนุนอุตสาหกรรมการแพทย์ การปรับตัวของบุคลากรและผู้ใช้งาน ทั้งในแง่ทักษะการใช้งาน, Mindset (วิธีคิด) และโครงสร้างของระบบว่าจะมีบทบาทและสนับสนุนความสำเร็จของกลุ่มธุรกิจในอนาคตได้อย่างไร
ผู้บริหารฝ่ายนวัตกรรมองค์กรยั่งยืนจากองค์กรผู้ให้บริการทางการแพทย์ กล่าวว่า ในธุรกิจมีการใช้งาน AI ร่วมกับ IoT กลุ่มเครื่องมือแพทย์ที่สนับสนุนการรักษามานานกว่า 20 ปี ทั้งในกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการวางแผนการรักษา การวิจัย และฝึกอบรมบุคลากร (Simulation / Scenario Training) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ทำให้เกิดปัจจัยที่ช่วยการเห็นภาพ (Visibility) ที่ชัดเจนมากขึ้นเพื่อประกอบการตัดสินใจ เพิ่มความแม่นยำ และลดระยะเวลาในการวินิจฉัยของแพทย์ ซึ่งในระยะหลัง AI ได้ถูกนำมาใช้เพื่อรับมือกับความซับซ้อนของข้อมูลทางด้านพันธุกรรม โดยช่วยอ่านค่าผลทดสอบจากห้องปฏิบัติการ นำมาสู่ "แผนการรักษาและการดูแลสุขภาพเฉพาะบุคคล" (Personalized Medicine) ซึ่งช่วยส่งเสริมให้มีคุณภาพชีวิตที่ดียิ่งขึ้น นอกเหนือจากการวิเคราะห์จากข้อมูลที่ติดตัวแต่กำเนิด ข้อมูลเชิงพฤติกรรมและการใช้ชีวิตของบุคคลนั้น ๆ เป็นองค์ประกอบ
ผู้ทรงคุณวุฒิจากองค์กรผู้พัฒนาเทคโนโลยีให้ข้อมูลว่า AI ทางการแพทย์นั้น มีการพัฒนาและใช้งานมาหลายสิบปีแล้วในรูปแบบของ Machine Learning ตัวอย่างหนึ่งของเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น ได้แก่ Healthcare API ที่ใช้ในการตรวจเบาหวานขึ้นจอประสาทตา สามารถอ่านผลเอ็กซเรย์เพื่อบ่งชี้ระดับอาการของโรคเพื่อวางแผนการรักษา ซึ่งมีการนำมาทดสอบและใช้งานแล้วกับผู้ป่วยหลายหมื่นรายในประเทศไทย สำหรับการพัฒนาในรูปแบบ Generative AI จะอยู่บนพื้นฐานของการนำข้อมูลจำนวนมากมาใช้งานบน Large Language Models (LLMs) เพื่อให้ส่งคำตอบที่เป็นคำอธิบาย หรือสรุปใจความจากเอกสารมากมายที่ป้อนข้อมูลให้ มากกว่าตอบเพียงว่าใช่หรือไม่ ตัวอย่างเช่น รายงานของแพทย์
อย่างไรก็ดี ความสามารถในระดับที่สร้างปรากฏการณ์นี้ ย่อมมีความท้าทายในหลาย ๆ ด้านตามมา เช่น ความรับผิดชอบต่อข้อมูลส่วนบุคคล การด่วนสรุปและตัดสินใจด้วยข้อมูลจาก AI โดยขาดวิจารณญาณและการประเมินอย่างละเอียดถี่ถ้วนรอบด้าน รวมถึงความเสี่ยงจากการใช้งานในทางที่ผิดจริยธรรม ฯลฯ ความท้าทายเหล่านี้จำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้พัฒนาเทคโนโลยีและผู้ใช้งานจะต้องให้ความสำคัญกับความรับผิดชอบต่อหลักธรรมาภิบาลเพื่อป้องกันผลกระทบในภาพรวม
ในแง่ขอบเขตการมีส่วนร่วม เมื่อมีการนำ AI ไปใช้งาน การตระหนักรู้ว่า AI จะเข้ามามีบทบาท "เป็นส่วนหนึ่งกับมนุษย์และอาชีพต่าง ๆ" ไม่ว่าแพทย์ บุคลากรด้านสาธารณสุข หรืออาชีพใด ๆ เป็นเรื่องที่ต้องคำนึงถึง โดยอาศัยการปรับมุมมองและวิธีคิดว่า AI จะไม่ได้เข้ามาแทนที่มนุษย์หรืออาชีพไหน แต่จะเข้ามาสนับสนุน และส่งเสริมความสามารถในการทำงานและการใช้ชีวิต (AI / Human-in-the-loop)
ผู้อำนวยการศูนย์นวัตกรรมการสอนและการเรียนรู้จากสถาบันอุดมศึกษา ให้มุมมองของ AI ต่อการเป็นแหล่งผลิตบุคลากรที่มีทักษะความเชี่ยวชาญเข้าสู่ตลาดแรงงานว่า นอกเหนือจากการที่ผู้เรียนจะต้องเพิ่มทักษะการใช้ AI ให้เกิดประโยชน์อย่างถูกวิธีแล้ว วิธีคิด (Mindset) ก็เป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้การใช้ AI นั้นเกิดคุณประโยชน์ทั้งต่อตนเองและต่อองค์กร อนาคตหลาย ๆ องค์กรอาจจะไม่ได้เสาะหาคนเก่งในเชิงวิชาการแต่เพียงอย่างเดียว แต่จะหาคนที่ใช้ AI ได้เก่งและชำนาญด้วย เพราะจะนำมาซึ่งผลิตภาพ (Productivity) ทั้งในแง่มูลค่า ปริมาณ และเวลาที่มีประสิทธิภาพขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งทักษะทางด้าน "Prompt Engineering" จะกลายเป็นทักษะที่สำคัญมาก เพื่อให้ชุดคำสั่งที่ป้อนเข้าสู่เครื่องมือ AI มีความชัดเจนตามโจทย์และวัตถุประสงค์ นำมาซึ่งคำตอบที่ต้องการครบถ้วน ได้คุณภาพ
ในแง่สถาบันการศึกษาเองก็จำเป็นต้องเร่งปรับตัว ปรับโครงสร้างหลักสูตรทางวิชาการที่สอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงานในอนาคต เพื่อเตรียมความพร้อมของบุคลากรให้เหมาะสมและทันต่อการเปลี่ยนแปลงของโลกเทคโนโลยี ตัวอย่างหนึ่งของสถาบันพัฒนาบุคลากรทางการแพทย์ คือ การนำ AI มาใช้ฝึกอบรมเพื่อเป็นผู้ช่วยสำหรับหัวข้อ เนื้อหาวิชาขั้นพื้นฐาน หรือกิจกรรมที่ต้องทำเป็นประจำ (Routine Task) เพื่อเพิ่มเวลาให้ผู้เรียนได้มีประสบการณ์กับเคสผู้ป่วยจริงมากขึ้น ยกระดับทักษะและการเรียนรู้โดยใช้เวลาที่สั้นลง