จีนจัดแข่ง AI ทางการแพทย์ ชูโอกาสความร่วมมือด้านสาธารณสุขในอาเซียน

การแข่งขันจำแนกภาพถ่ายทางการแพทย์ด้วย AI เพื่อระบบหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ ประจำปี 2569 มีทีมลงทะเบียนร่วมแข่งขันรวมทั้งสิ้น 1,332 ทีม ซึ่งรวมถึงผู้แทนจากประเทศสมาชิกอาเซียน โดยมีทีมที่ผ่านเข้ารอบชิงชนะเลิศรวม 66 ทีม

การแข่งขันในครั้งนี้จัดขึ้นโดยความร่วมมือระหว่างสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติจีน และรัฐบาลเขตปกครองตนเองกว่างซีจ้วง โดยมีสำนักงานหลักประกันสุขภาพ เขตปกครองตนเองกว่างซีจ้วง เป็นผู้ดำเนินการจัดการแข่งขัน ซึ่งแบ่งออกเป็น 8 สาขา ครอบคลุมการตรวจคัดกรองมะเร็งปอดด้วยเครื่องซีทีสแกน การวิเคราะห์เนื้องอกในสมองด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (MRI) ตลอดจนการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมด้วยเครื่องแมมโมแกรม

ความก้าวหน้าอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีภาพถ่ายทางการแพทย์นั้น ส่งผลให้ได้ผลสแกนที่มีความละเอียดสูงและสร้างปริมาณข้อมูลมหาศาลที่รังสีแพทย์ต้องตรวจวิเคราะห์ โดยการตรวจซีทีสแกนทรวงอกที่แต่ก่อนสร้างภาพถ่ายเพียงราว 100 ภาพ ได้เพิ่มจำนวนขึ้นเป็นหลายพันภาพในปัจจุบัน ทำให้การตรวจพบความผิดปกติขนาดเล็กได้ทันท่วงทีกลายเป็นปัญหาท้าทายสำคัญในวงการแพทย์

หนึ่งในทีมผู้เข้าแข่งขันอย่างทีมเซนส์ลัง (SenseLung) จากเซี่ยงไฮ้ ได้พัฒนาเครื่องมือ AI เข้ามาช่วยตรวจจับจุดผิดปกติในปอด วิเคราะห์ลักษณะ พร้อมประมวลผลเป็นรายงานแบบมีโครงสร้างชัดเจน เพื่อช่วยรังสีแพทย์ในการวินิจฉัย ทั้งยังครอบคลุมการตรวจคัดกรองโรคและการติดตามผลการรักษาของผู้ป่วยด้วย

ทว่าการตรวจพบความผิดปกติเป็นเพียงปัญหาท้าทายส่วนหนึ่งเท่านั้น เนื่องจากโรงพยาบาลแต่ละแห่งใช้อุปกรณ์และมีขั้นตอนการสแกนภาพที่แตกต่างกัน ส่งผลให้โมเดล AI ที่เคยทำงานได้อย่างแม่นยำในศูนย์การแพทย์ชั้นนำ อาจไม่สามารถแสดงประสิทธิภาพได้ดีเท่าที่ควรเมื่อนำไปใช้ในโรงพยาบาลขนาดเล็กกว่า

ดังนั้น การแข่งขันในครั้งนี้จึงไม่ได้วัดผลเพียงความแม่นยำในการตรวจจับเท่านั้น แต่ยังประเมินความยืดหยุ่นของอัลกอริทึมในการรองรับความหลากหลายของภาพถ่ายทางการแพทย์จากต่างแหล่งที่มาอีกด้วย

ปัญหาท้าทายดังกล่าวยังสะท้อนถึงภาพรวมในระดับภูมิภาค โดยกลุ่มประเทศอาเซียนมีความหลากหลายทั้งด้านระบบสาธารณสุข ระดับความก้าวหน้าทางดิจิทัล และการเข้าถึงทรัพยากรทางการแพทย์ ดังนั้น สำหรับโรงพยาบาลที่ต้องการนำ AI มาช่วยวินิจฉัยโรค การที่ระบบสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือเดิมและกระบวนการทำงานจริงของแพทย์ได้อย่างราบรื่น จึงมีความสำคัญไม่แพ้ตัวเลขในห้องทดลอง

นอกเหนือจากการแข่งขันแล้ว การจัดงานในครั้งนี้ยังสะท้อนให้เห็นความสำคัญของการผสานพลังระหว่างทีมแพทย์ผู้เชี่ยวชาญและผู้พัฒนาเทคโนโลยีด้วย

สำหรับการแข่งขันในสาขาการตรวจแมมโมแกรมนั้น ทีมผู้เข้าแข่งขันซึ่งเกิดจากความร่วมมือระหว่างโรงพยาบาลประชาชนเขตปกครองตนเองกว่างซีจ้วงกับบริษัทเทคโนโลยีแห่งหนึ่งในพื้นที่ ได้ร่วมกันพัฒนาโมเดล AI ที่ช่วยระบุตำแหน่งก้อนเนื้อในเต้านม รวมถึงจุดหินปูนขนาดเล็กที่อาจเป็นสัญญาณบ่งชี้โรค

ในกระบวนการพัฒนา รังสีแพทย์ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการถ่ายทอดความต้องการทางคลินิกแก่ทีมวิศวกร เพื่อนำไปปรับจูนโมเดลให้ตอบโจทย์การใช้งานจริง ซึ่งแสดงให้เห็นว่าความเชี่ยวชาญทางการแพทย์และการพัฒนา AI สามารถทำงานควบคู่กันได้ และกลายเป็นโมเดลต้นแบบที่ช่วยสนับสนุนการศึกษาวิจัยร่วมกันข้ามแดนในอนาคต

เขตปกครองตนเองกว่างซีจ้วง ซึ่งมีพรมแดนติดกับเวียดนาม ทำหน้าที่เป็นประตูบานสำคัญในการเชื่อมสัมพันธ์แลกเปลี่ยนระหว่างจีนกับอาเซียนมาโดยตลอด โดยโครงการความร่วมมือต่าง ๆ อาทิ ศูนย์ความร่วมมือด้านการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ จีน-อาเซียน และเขตนำร่องการเปิดสู่ภายนอกด้านการแพทย์นานาชาติฝางเฉิงก่าง (Fangchenggang International Medical Opening-up Pilot Zone) กำลังกลายเป็นอีกแพลตฟอร์มสำคัญในการขับเคลื่อนความร่วมมือด้าน AI และสาธารณสุข

การแข่งขันนี้เปิดรับผู้เข้าร่วมจากทั่วโลก ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในการเชื่อมโยงงานวิจัยด้าน AI กับการทดสอบทางคลินิกและการต่อยอดใช้จริงในเชิงพาณิชย์

ตามแผนงานที่ประกาศโดยทางการกว่างซี เขตปกครองตนเองกว่างซีจ้วงตั้งเป้าที่จะผนึกกำลังกับพันธมิตรในอาเซียน เพื่อดำเนินโครงการสาธิตและตรวจสอบความถูกต้องทางคลินิกระหว่างประเทศ เพื่อร่วมกันสำรวจแนวทางในการใช้ AI ด้านภาพถ่ายทางการแพทย์ให้สอดรับกับบริบทระบบสาธารณสุขที่แตกต่างกัน

อย่างไรก็ตาม ความร่วมมือดังกล่าวยังมีมิติลึกซึ้งกว่าเพียงแค่การส่งมอบซอฟต์แวร์ เนื่องจากความแตกต่างของเครื่องมือสร้างภาพถ่าย ขั้นตอนการรักษา ข้อมูลผู้ป่วย กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ตลอดจนข้อบังคับทางกฎหมายของแต่ละประเทศ ล้วนเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความปลอดภัยในการนำระบบ AI เข้ามาใช้ปฏิบัติงานจริงในสถานพยาบาล

นอกจากนี้ การเข้าถึงข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ที่มีคุณภาพสูงยังเป็นอีกหนึ่งหัวใจสำคัญ โดยปัจจุบันจีนกำลังเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์สำหรับภาพถ่ายทางการแพทย์ เพื่ออำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนและเรียกดูข้อมูลภาพถ่ายระหว่างสถาบันทางการแพทย์ ซึ่งหากมีมาตรการคุ้มครองความปลอดภัยที่เหมาะสมแล้ว โครงสร้างพื้นฐานนี้จะกลายเป็นขุมพลังสำคัญในการสนับสนุนการพัฒนาและประเมินผล AI ต่อไป

จาง ฮุ่ยเม่า (Zhang Huimao) ผู้อำนวยการแผนกรังสีวิทยา โรงพยาบาลแห่งที่หนึ่งในสังกัดมหาวิทยาลัยจี๋หลิน และว่าที่ประธานสมาคมรังสีวิทยาแห่งประเทศจีน เปิดเผยว่า โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ไม่เพียงแต่ช่วยยกระดับการรักษาพยาบาลให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังเป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนการพัฒนา ทดสอบ และประเมินผลโมเดล AI ในวงการแพทย์อีกด้วย

ทว่าผลการแข่งขันที่โดดเด่นไม่ได้เป็นเครื่องการันตีว่าเครื่องมือ AI นั้นจะพร้อมนำไปใช้จริงในโรงพยาบาลได้ทันที เนื่องจากโมเดล AI ยังจำเป็นต้องผ่านกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องทางคลินิกในสถานพยาบาลหลายแห่ง ตลอดจนทดสอบกับเครื่องมือแพทย์และกลุ่มผู้ป่วยที่หลากหลาย ทั้งยังต้องผ่านการรับรองจากหน่วยงานกำกับดูแลตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง

ด้วยเหตุนี้ กว่างซีจึงได้เปิดตัวแผนปฏิบัติการ 3 ปี เพื่อขับเคลื่อนการนำเทคโนโลยีที่คิดค้นจากการแข่งขันไปต่อยอดในเชิงพาณิชย์และใช้จริง ครอบคลุมตั้งแต่การตรวจสอบความถูกต้องของผลิตภัณฑ์ การพัฒนาอุตสาหกรรม การทดสอบทางคลินิก ไปจนถึงการประสานความร่วมมือกับพันธมิตรในอาเซียน

สำหรับจีนและอาเซียนแล้ว ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับร่วมกันนั้นขยายวงกว้างเกินกว่าเพียงการแลกเปลี่ยนเทคโนโลยี โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ยังขาดแคลนรังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ เครื่องมือ AI ช่วยวินิจฉัยที่มีความแม่นยำสูงจะเข้ามาช่วยให้แพทย์สามารถตรวจพบความผิดปกติได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการวินิจฉัยโรคได้อย่างมีนัยสำคัญ

อย่างไรก็ดี เทคโนโลยี AI ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสนับสนุนการทำงานของแพทย์เท่านั้น ไม่ใช่เข้ามาทดแทน เพราะแพทย์ยังคงต้องพิจารณาอาการของผู้ป่วย ประวัติการรักษา ตลอดจนผลการตรวจวิเคราะห์ด้านอื่น ๆ ประกอบกันในการตัดสินใจสั่งการรักษา

การแข่งขันในครั้งนี้ฉายให้เห็นภาพอันก้าวไกลของ AI ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ แต่การเปลี่ยนอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพไปสู่การเป็นเครื่องมือที่น่าเชื่อถือสำหรับโรงพยาบาลในประเทศต่าง ๆ นั้นยังคงต้องอาศัยการทดสอบอย่างต่อเนื่อง ปรับบริบทให้สอดรับกับพื้นที่ และความร่วมมือระหว่างกัน โดยมีเป้าหมายสูงสุดคือการยกระดับการดูแลรักษาผู้ป่วย