คนทํางานควร Reskill & Upskill อย่างไร เมื่อ AI ไม่ใช่เพียงแต่ผู้ช่วยเหลืออีกต่อไป
จากงานประจำ…สู่การพัฒนางานด้วย R2R การพัฒนางานในระบบสุขภาพไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นจากแนวคิดที่ยิ่งใหญ่เสมอไป เพราะในความเป็นจริง หลายปัญหาที่เกิดขึ้นในงานประจำของบุคลากรทางการแพทย์ ล้วนสามารถกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนาคุณภาพงานผ่านกระบวนการที่เรียกว่า R2R (Routine to Research)
R2R คือการแปลงปัญหาหรือข้อสงสัยในงานประจำที่เราพบเจออยู่ทุกวัน มาเป็นคำถามวิจัยอย่างเป็นระบบ เพื่อศึกษาหาวิธีแก้ไขอย่างมีหลักการ และนำผลลัพธ์ที่ได้กลับไปใช้ปรับปรุงงานจริงให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
ขั้นตอนของ R2R มีดังนี้
- เริ่มต้นจากปัญหางานประจำ เช่น การให้บริการล่าช้า ความผิดพลาดในการสื่อสาร การบริหารเวชภัณฑ์ไม่เป็นระบบ ฯลฯ
- ตั้งคำถามวิจัยและวางแผนการศึกษา เพื่อหาสาเหตุที่แท้จริงและแนวทางแก้ไขที่เหมาะสม
- เก็บข้อมูลและวิเคราะห์ผลลัพธ์ ด้วยวิธีการทางวิชาการ
- นำผลการวิจัยไปปรับปรุงการปฏิบัติงาน ให้เกิดประโยชน์จริงและยั่งยืน
AI: พลังใหม่ของการทำ R2R ในปัจจุบัน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทในหลายด้านของวงการแพทย์ และเริ่มถูกนำมาใช้ในกระบวนการ R2R เพื่อ เพิ่มความรวดเร็ว ความแม่นยำ และลดภาระงานที่ซ้ำซ้อน เช่น การรวบรวมข้อมูลวรรณกรรม การวิเคราะห์เบื้องต้น ไปจนถึงการสรุปผลลัพธ์
ก่อนก้าวสู่ AGI…เริ่มง่าย ๆ ด้วยการใช้ AI ช่วยทำ Literature Review หนึ่งในขั้นตอนที่ใช้เวลานานในการทำ R2R คือ การทบทวนวรรณกรรม (Literature Review) ซึ่งต้องใช้เวลาในการค้นหาบทความ สรุปข้อมูล และจัดหมวดหมู่เนื้อหา AI สามารถช่วยในจุดนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างเครื่องมือ AI ที่น่าสนใจ ได้แก่
– ChatGPT, Gemini 2.0: ช่วยสรุปบทความและอธิบายเนื้อหาให้เข้าใจง่าย
– Elicit, Scholarcy, Scite.ai: ช่วยจัดโครงสร้าง Literature Review และวิเคราะห์แนวโน้มของงานวิจัย
การใช้ AI ช่วยในการค้นหาข้อมูล ไม่เพียงแต่ลดระยะเวลา แต่ยังช่วยให้ผู้วิจัยได้มุมมองใหม่ ๆ จากบทความหลากหลายแหล่งข้อมูลในระยะเวลาอันสั้น
แนวโน้มของ AI ในงานวิจัย: ก่อนเข้าสู่ยุค AGI แม้ขณะนี้ AI จะยังไม่ถึงขั้น AGI (Artificial General Intelligence) หรือ AI ที่มีความสามารถรอบด้านเหมือนมนุษย์ทุกมิติ แต่ในอนาคตอันใกล้ การทำงานวิจัยจะได้รับผลกระทบและประโยชน์จาก AI มากขึ้น
โดยเฉพาะ งานซ้ำซาก งานวิเคราะห์เบื้องต้น งานจัดทำเอกสาร ซึ่งสามารถให้ AI เข้ามาช่วยแบ่งเบาภาระได้อย่างมาก
สรุป
– R2R คือกระบวนการที่นำ “ปัญหาจากงานประจำ” มาพัฒนาเป็น “งานวิจัย” เพื่อปรับปรุงคุณภาพงาน
– AI เริ่มเข้ามามีบทบาทใน R2R โดยเฉพาะการช่วยค้นคว้า สรุปบทความ และวิเคราะห์ข้อมูล
– การเริ่มใช้ AI ในขั้นตอน Literature Review ถือเป็นก้าวแรกที่ง่ายและคุ้มค่า ก่อนการเข้าสู่ยุค AGI อย่างเต็มรูปแบบ
“AI ไม่ได้มาแทนมนุษย์ แต่มนุษย์ที่ใช้ AI จะมาแทนมนุษย์ที่ไม่ใช้ AI” การปรับตัวและเรียนรู้การใช้ AI ในการทำ R2R จึงเป็นแนวทางที่สำคัญในการพัฒนาทั้งงานวิจัยและคุณภาพงานของบุคลากรทางการแพทย์ในอนาคต
AGI (Artificial General Intelligence) คือ ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเรียนรู้ ทำงาน และคิดวิเคราะห์ได้หลากหลายแบบเหมือนมนุษย์ ไม่ใช่แค่ทำตามคำสั่งเฉพาะทางเหมือน AI ทั่วไปที่เราใช้ในปัจจุบัน แต่ AGI มีศักยภาพในการรับรู้และตอบสนองต่อสถานการณ์ที่หลากหลายมากขึ้น
AGI แบ่งระดับความสามารถออกเป็น 4 ด้านหลัก 1. Conversational – ความสามารถในการสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น การพูดคุยกับคน 2. Reasoning – การให้เหตุผล วิเคราะห์ และแก้ปัญหาอย่างซับซ้อน
3. Agents – ความสามารถในการลงมือปฏิบัติงานแทนมนุษย์ เช่น การวางแผนหรือบริหารจัดการงาน 4. Innovation – การสร้างสรรค์สิ่งใหม่ คิดค้นนวัตกรรม และพัฒนาแนวทางใหม่ในการทำงาน
AI ในระดับ AGI จะสามารถ “คิดได้หลายรอบ แล้วเลือกคำตอบที่ดีที่สุด” คล้ายกับการตัดสินใจเชิงลึกของมนุษย์
ผลกระทบของ AI ต่ออาชีพต่าง ๆ แม้ AI จะยังไม่สามารถแทนมนุษย์ได้ทั้งหมด แต่ก็เริ่มมีผลกระทบในหลายวิชาชีพ เช่น
1. โปรแกรมเมอร์ระดับเริ่มต้น (Junior Programmer) AI เขียนโค้ดได้เร็วและแม่นยำมากขึ้น เช่น GitHub Copilot หรือ ChatGPT จึงเริ่มแทนงานซ้ำ ๆ ได้ ส่งผลให้บางตำแหน่งถูกลดบทบาทลง
2. แพทย์ทั่วไป (GP) AI ยังไม่สามารถแทนแพทย์ได้ทั้งหมด เพราะยังไม่เข้าใจบริบท ความรู้สึก และคุณค่าทางจริยธรรมได้เหมือนมนุษย์แต่ในอนาคต AI จะเข้ามาช่วยแพทย์ GP ในการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น และลดภาระงานซ้ำซ้อน เช่น การกรอกเอกสาร การคัดกรองโรค
3. Systematic Reviewer AI มีศักยภาพสูงในการทบทวนวรรณกรรม เช่น การวิเคราะห์บทความวิจัย ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และสรุปประเด็น
4. นักวิจัยคลินิก (Clinical Researcher) งานวิจัยในมนุษย์ยังต้องใช้ทักษะของคน เช่น การวางแผนวิจัย การประเมินจริยธรรม และการดูแลผู้ป่วยในระหว่างการทดลอง AI จะช่วยเสริมในการวิเคราะห์ Big Data หรือช่วยจำลองผล (Simulation) แต่ไม่สามารถแทนที่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายได้
X-ray AI: ตัวอย่างการพัฒนา AI ไทย ประเทศไทยมีความก้าวหน้าในการพัฒนา AI โดยเฉพาะ X-Ray AI ซึ่งสามารถตรวจโรคจากภาพถ่ายทรวงอกได้แม่นยำ ติดอันดับ 2 ของโลก รองจาก Microsoft ปัจจุบัน X-ray AI ยังสามารถใช้ตรวจความเสี่ยงโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs) เช่น เบาหวาน ได้จากภาพเพียงภาพเดียว โดยไม่ต้องตรวจเลือดทันที
การประเมิน AI ทางการแพทย์ควรดูอะไรบ้าง? 1. AI เป็นเครื่องมือวินิจฉัยหนึ่งชนิด (AI = Investigation Tool) ต้องใช้ค่าทางสถิติเช่น sensitivity, specificity, AUC-ROC 2. ข้อมูลฝึก AI มีผลต่อคุณภาพ เช่น ความหลากหลายของข้อมูลผู้ป่วยหรือเครื่องมือที่ใช้ 3. Explainability ต้องมีการอธิบายผลลัพธ์ เช่น Heatmap หรือ Confidence Score เพื่อให้แพทย์เข้าใจว่า AI พิจารณาจากอะไร
ทำไมต้องใช้ AI ที่เทรนในประเทศไทย?
1.ข้อมูลผู้ป่วยไทยแตกต่างจากต่างประเทศ เช่น พฤติกรรมสุขภาพ โรคประจำถิ่น
2. เครื่องมือแพทย์และแนวทางการรักษาไม่เหมือนกัน
3. การใช้ AI ที่ฝึกจากบริบทไทย จะช่วยให้ระบบสุขภาพไทยแม่นยำและยั่งยืนมากกว่า
Soft Skills ที่ทำให้มนุษย์ยังเหนือกว่า AI ถึงแม้ AI จะเก่งเพียงใด แต่มนุษย์ยังมีสิ่งที่ AI แทนไม่ได้ เช่น
1. ความสัมพันธ์กับผู้ป่วย (Relationship)
2. ความเห็นอกเห็นใจ (Empathy)
3.การดูแลแบบองค์รวม (Holistic Care)
การเลือกใช้ AI ให้เหมาะกับงาน
| ประเภทโมเดล | ใช้กับงาน | ตัวอย่างโมเดล |
| Non-lesioning Model | งานทั่วไป เช่น เขียนอีเมล ตอบคำถาม | ChatGPT, GPT-3.5 |
| Lesioning Model | งานซับซ้อน เช่น การแพทย์ การวิเคราะห์ลึก | GPT-4 Turbo, Fine-tuned AI |
“AI ไม่ได้มาแทนมนุษย์ แต่มนุษย์ที่ใช้ AI จะมาแทนมนุษย์ที่ไม่ใช้ AI”
AGI อาจยังมาไม่ถึงในวันนี้ แต่การเริ่มเรียนรู้และใช้ AI อย่างเหมาะสม คือก้าวแรกของการปรับตัวในยุคใหม่
บุคลากรทางการแพทย์ควรพัฒนา ทักษะการใช้ AI ควบคู่กับ Soft Skills เพื่อรักษาความได้เปรียบในการทำงาน และยกระดับคุณภาพระบบสุขภาพให้ก้าวทันเทคโนโลยีในอนาคต
ผู้ถอดบทเรียน นางสาววรรษวรรณ กระต่ายจันทร์
พยาบาลวิชาชีพ สถาบันโรคผิวหนัง
