เภสัชกรหญิงอาทิรัตน์ จารุกิจพิพัฒน์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ ได้กล่าวถึงวิสัยทัศน์และทิศทางของบำรุงราษฎร์ที่มุ่งให้ความสำคัญด้านนวัตกรรมทางการแพทย์มาอย่างต่อเนื่อง จะเห็นได้ว่าที่ผ่านมา บำรุงราษฎร์ได้เปิดรับเอานวัตกรรมเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เหมาะสมเข้ามาใช้ในโรงพยาบาลเป็นอันดับต้นๆ ของประเทศ ทั้งในส่วนของการศึกษาวิจัยและการนำนวัตกรรมและเทคโนโลยีทางการแพทย์ขั้นสูงเข้ามาใช้ โดยเฉพาะเรื่องAI, Big Data, การศึกษาเกี่ยวกับยีน (Genomics)และ การส่งเสริมสุขภาพเชิงวิทยาศาสตร์ (Scientific Wellness)เพื่อเอื้อประโยชน์ต่อทั้งแพทย์ผู้ให้การรักษา บุคลากรทางการแพทย์ สหสาขาวิชาชีพ ในการบริบาลผู้ป่วยอย่างครอบคลุมทุกมิติในทุกกระบวนการของการรักษาเพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยคำนึงถึงความปลอดภัยของผู้ป่วยเป็นสำคัญ

สำหรับการนำ AI มาใช้ในด้านรังสีวิทยาที่บำรุงราษฎร์นั้น ถือว่ามีความโดดเด่นมากเนื่องจากมีการนำเทคโนโลยีมาใช้เป็นแผนกแรก ๆ ในโรงพยาบาล เรียกได้ว่า ‘รังสีแพทย์’ เป็นแถวหน้าด้านการแพทย์ในยุคดิจิทัล ซึ่งหากมองย้อนกลับไปตั้งแต่ปี 2543 หรือ 22 ปีก่อน บำรุงราษฎร์ได้เริ่มใช้งานระบบ Picture Archiving and Communication System (PACS) ซึ่งเป็นระบบที่ใช้ในการจัดเก็บรูปภาพทางการแพทย์ (Medical Images) หรือภาพถ่ายทางรังสี โดยมีการรับส่งข้อมูลภาพในรูปแบบดิจิทัลเป็นครั้งแรกต่อมาในปี 2544 นับเป็นปีแรกที่เริ่มนำเทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบ Computed Radiography คือการใช้แผ่นรับภาพหรือเรียกว่า image plate แทนการใช้ฟิล์ม โดยมีเครื่องอ่านภาพ (image reader) เพื่ออ่านข้อมูลบนแผ่นก่อนนำส่งผ่านระบบคอมพิวเตอร์ โดยแพทย์สามารถอ่านผลได้ทั้งการสั่งพิมพ์ฟิล์มหรือบนคอมพิวเตอร์และต่อมาในปี 2550 ได้พัฒนาเป็นดิจิตัลเต็มรูปแบบ โดยใช้ระบบเซ็นเซอร์หรือตัวรับภาพขนาดใหญ่ (detector) แทนการใช้แผ่นรับภาพแบบเดิม โดยประมวลผลและทราบผลภาพในเวลาเพียงเสี้ยววินาทีโดยไม่ต้องมีอุปกรณ์อ่านข้อมูล

นพ. อลงกรณ์ เกียรติดิลกรัฐรองหัวหน้าแผนกรังสีวิทยา และแพทย์ชำนาญการด้านรังสีวิทยาโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ เปิดเผยว่า “ล่าสุด บำรุงราษฎร์ได้มีการนำ Radiology AI ปัญญาประดิษฐ์ทางรังสีวิทยาเข้ามาใช้ในโรงพยาบาล เสมือนเป็นผู้ช่วยรังสีแพทย์ทั้งในส่วนของการคัดกรอง การวิเคราะห์ และการวินิจฉัยพร้อมระบุตำแหน่งภาวะความผิดปกติของปอด และมะเร็งเต้านมระยะแรกเริ่มโดย Radiology AI ถือเป็น Deep Learning AI ซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้ในเชิงลึกเป็นอัลกอรึทึมที่ใช้โครงข่ายใยประสาทเสมือน ด้วยการเลียนแบบการทำงานระบบประสาทของมนุษย์ที่มีเซลล์ประสาทเชื่อมต่อกัน ฉะนั้นRadiology AI จะสื่อสารโดยการประมวลผลที่ละเอียดลึกซึ้งกว่า Machine Learning รวมถึงสามารถประมวลผลต่อได้เองซึ่งเทคโนโลยีนี้ได้รับการรับรองจากองค์การอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกาในปี 2564ที่สำคัญ Radiology AI มีความล้ำทันสมัยในการวินิจฉัย มีความเสถียร แม่นยำ และรวดเร็ว ด้วยการใช้Microsoft Azure แพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้ง ซึ่งเป็นที่ยอมรับในระดับโลก

ทั้งนี้ บำรุงราษฎร์ได้ใช้เทคโนโลยี Radiology AI ในศูนย์ตรวจสุขภาพ แผนกผู้ป่วยวิกฤต (ICU) แผนกฉุกเฉิน และแผนกอื่นๆ โดยแบ่งเป็น 2 ส่วน คือ 1. Radiology INSIGHT CXR จะใช้ในการวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ทรวงอกเฉลี่ย 100,000 ภาพต่อปี และ 2. Radiology INSIGHT MMG จะใช้วิเคราะห์มะเร็งเต้านมจากภาพถ่ายแมมโมแกรมโดยบำรุงราษฎร์มุ่งหวังที่จะส่งมอบการบริการแก่ผู้ป่วยอย่างมีคุณค่าที่สุด โดยการตรวจหามะเร็งในเวลาที่เหมาะสมเพื่อความสำเร็จในการรักษาซึ่งนอกจากความชำนาญการและประสบการณ์ของรังสีแพทย์แล้ว RadiologyAI ยังมีส่วนช่วยสนับสนุนให้บำรุงราษฎร์ขับเคลื่อนนวัตกรรมทางการแพทย์ที่ก้าวล้ำสู่ระดับโลกอีกด้วย

พญ. พัชรี ประสิทธิ์วรนันท์ แพทย์ชำนาญการด้านรังสีวิทยา โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ กล่าวว่า “จากข้อมูลสถาบันมะเร็งแห่งชาติ ในปี 2563 พบหญิงไทยป่วยด้วยมะเร็งเต้านมรายใหม่ ประมาณ 18,000 คนต่อปี และมีผู้เสียชีวิตจากมะเร็งเต้านม ประมาณ 4,800 คน หรือเฉลี่ย 13 คนต่อวันซึ่งมะเร็งเต้านมเป็นอันดับหนึ่งของมะเร็งที่พบบ่อยในผู้หญิงไทยและจากรายงานยังมีแนวโน้มสูงขึ้นทุกปี ฉะนั้นผู้หญิงในวัย40 ปีขึ้นไป จึงควรเข้ารับการตรวจแมมโมแกรมเป็นประจำทุกปี ปัจจุบันบำรุงราษฎร์มีการนำปัญญาประดิษฐ์สำหรับแมมโมแกรม หรือ Radiology INSIGHT MMG ซึ่งมีส่วนช่วยในการคัดกรอง วิเคราะห์ และวินิจฉัยมะเร็งเต้านมบนภาพถ่ายแมมโมแกรมโดยก่อนหน้านี้รังสีแพทย์ก็มีการอ่าน แปลผล วิเคราะห์ และวินิจฉัยโรคจากภาพถ่ายต่างๆ อยู่แล้ว แต่การนำ AI เข้ามาใช้ทางการแพทย์นั้น ก็เสมือนมีผู้ช่วยมาช่วยวิเคราะห์ โดยในส่วนนี้เองจะช่วยเพิ่มความรอบคอบให้กับแพทย์ได้มากขึ้น ทั้งนี้รังสีแพทย์จะนำผลของ RadiologyAI มาประกอบการวินิจฉัยมะเร็งเต้านมหากได้รับการวินิจฉัยตั้งแต่ระยะแรกเริ่ม และเริ่มการรักษาอย่างเหมาะสมทันท่วงที ก็จะทำให้ผู้ป่วยมีอัตราการรอดชีวิต 5 ปี สูงถึง 99% แต่หากวินิจฉัยช้าทำให้อัตราการรอดชีวิต 5 ปีจะลดลงเหลือ 86% ลงมาจนถึง 29% ตามระยะของมะเร็งที่สูงขึ้นดังนั้นหากตรวจพบเร็วจะช่วยเพิ่มโอกาสความสำเร็จในการรักษาผู้ป่วยได้มากขึ้น”

ด้าน นพ. กุรุวินท์ ลิ้มสมุทรเพชร แพทย์ชำนาญการด้านรังสีวิทยาโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ กล่าวถึงปัญญาประดิษฐ์สำหรับการเอกซเรย์ปอด หรือRadiology INSIGHT CXR เสมือนเป็นผู้ช่วยรังสีแพทย์ในการตรวจหาภาวะความผิดปกติของภาพเอกซเรย์ปอดเช่น ก้อนมะเร็งปอด ซึ่งรวมถึงจุดเล็กๆ ในตำแหน่งที่ยากต่อการวินิจฉัย วัณโรคในระยะที่แสดงอาการรวมถึงช่วยวินิจฉัยภาวะฉุกเฉินได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เช่น ภาวะลมรั่วในปอด ซึ่งหากเกิดลมรั่วน้อยๆ ผู้ป่วยบางรายอาจยังไม่แสดงอาการใดๆ หรืออาจมาด้วยอาการเจ็บหน้าอกแต่หากรังสีแพทย์สามารถวินิจฉัยได้เร็วและทราบผลตั้งแต่เนิ่นๆ ก็จะทำให้ผู้ป่วยไม่พลาดโอกาสในการรักษาโดยมีงานวิจัยพบว่าผู้ป่วยโรคมะเร็งปอดหากได้รับการวินิจฉัยตั้งแต่ระยะแรกเริ่ม จะทำให้มีอัตราการรอดชีวิต 5 ปี ถึง 73% แต่หากวินิจฉัยช้า อัตราการรอดชีวิต 5 ปีจะเหลือเพียง 18%เท่านั้น

อย่างไรก็ตาม Radiology AI  ไม่ได้เข้ามาเพื่อทดแทนที่รังสีแพทย์ แต่จะเป็นเครื่องมือสนับสนุนสำหรับกระบวนการวินิจฉัยและตัดสินใจของรังสีแพทย์ โดยจะเป็นรูปแบบการให้ “ความเห็นที่สอง” (Second Opinion) ซึ่งจากผลการสำรวจความคิดเห็นของรังสีแพทย์ส่วนใหญ่มากกว่า 60% ระบุว่าได้รับประโยชน์จากการนำ Radiology AI  มาใช้ในการช่วยวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ปอด สำหรับในส่วนของซอฟต์แวร์ Radiology AI นั้น ยังมีโอกาสการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ตอบโจทย์การทำงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะเดียวกัน ความคิดเห็นและข้อเสนอแนะของรังสีแพทย์ของโรงพยาบาลบำรุงราษฎร์ มีความสำคัญและมีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของ Radiology AI ให้ดียิ่งขึ้นแก่บริษัทผู้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้ Radiology AI นี้ ยังช่วยเสริมให้การทำงานร่วมกันระหว่างรังสีแพทย์, AIและแพทย์ผู้รักษาผู้ป่วยมีประสิทธิภาพและเกิดประสิทธิผลในการรักษาสูงสุดต่อผู้ป่วย อีกทั้งยังเป็นตัวเร่งการเรียนรู้ของรังสีแพทย์รุ่นใหม่ ๆ ในเวลาจำกัดได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

นพ. อลงกรณ์ เกียรติดิลกรัฐกล่าวปิดท้ายถึงความร่วมมือในอนาคต บำรุงราษฎร์มีแนวโน้มที่จะร่วมมือกับบริษัทผู้พัฒนาRadiology AI ในประเทศเกาหลีใต้ และโรงพยาบาลชั้นนำ 20 แห่งทั่วโลก เพื่อร่วมกันพัฒนา Radiology AI เพื่อให้มีความฉลาดมากยิ่งขึ้น ตรวจพบโรคได้เร็วขึ้น มีความแม่นยำมากขึ้น และสามารถขยายขอบข่ายการทำงานในการตรวจวินิจฉัยโรคให้ครอบคลุมมากขึ้น โดยแนวทางความร่วมมือนี้ นับเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญอย่างมากต่อระบบการแพทย์ยุคใหม่ ซึ่ง AI ถือเป็นตัวแปรสำคัญที่จะยกระดับความสำเร็จให้กับวงการแพทย์ในทุกภาคส่วน อีกทั้งยังช่วยส่งเสริมการมีคุณภาพชีวิตที่ดีของผู้คนทั่วโลกอีกด้วย