Evidence Based for Decision Support for Clinical Pharmacists in Current and Future Practice

0
942

     ภาระกิจของเภสัชกรทุกคน คือการให้การบริบาลทางเภสัชกรรม ซึ่งหมายถึงการดูแลผู้ป่วยให้ได้รับยาที่ถูกต้อง และเหมาะสม เพื่อเพิ่มคุณภาพชีวิต สอดคล้องกับความต้องการของผู้ป่วยแต่ละราย ในการดูแลผู้ป่วย เรามีเป้าหมาย 4 ประการ ได้แก่ 

  1. การรักษาผู้ป่วยให้หายจากโรค
  2. ขจัดหรือลดอาการโรคของผู้ป่วย
  3. ชะลอการดำเนินไปของโรค
  4. ป้องกันโรค

     เภสัชกรเป็นวิชาชีพที่มีบทบาทสำคัญในการให้ข้อมูลยาแก่วิชาชีพอื่น ๆ เพื่อให้การดูแลรักษาโรคด้วยยามีประสิทธิภาพและปลอดภัย ดังนั้น เภสัชกรจึงต้องสามารถใช้ข้อมูลในการตัดสินใจเลือกใช้ยาเพื่อรักษาผู้ป่วยได้อย่างเหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละราย ปัจจุบันข้อมูลจากวรรณกรรมปฐมภูมิถือเป็นข้อมูลที่ทันสมัยที่สุด โดยมีแนวทางการประยุกต์ใช้หลักฐานเชิงประจักษ์จากวรรณกรรมปฐมภูมิเพื่อแก้ปัญหาของผู้ป่วย ดังนี้

  1. ระบุปัญหาของผู้ป่วย
  2. ค้นหางานวิจัยจากฐานข้อมูลที่น่าเชื่อถือ เช่น PubMed, Embase, Google Scholar
  3. เลือกงานวิจัยจากวารสารที่น่าเชื่อถือ โดยพิจารณาจากการผ่านการตรวจทานโดยผู้เชี่ยวชาญ (peer review), ค่า impact factor, และ SCImago Journal Rank 
  4. ประเมินความน่าเชื่อถือของงานวิจัย

     นอกจากนี้ ยังมีวรรณกรรมทุติยภูมิที่น่าเชื่อถือ เช่น  UpToDate, AccessPharmacy, Micromedex, Medscape, IDSA, NCCN, uCentral, Precise PK  เป็นต้น ซึ่งช่วยเพิ่มความสะดวก และลดระยะเวลาในการค้นหาข้อมูล ทำให้เภสัชกรมีเวลาดูแลผู้ป่วยมากขึ้น อีกทั้งยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เภสัชกรสามารถใช้ประกอบในการตัดสินใจในการดูแลผู้ป่วย และทำงานร่วมสหสาขาวิชาชีพในภาวะโลกปัจจุบันที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่หลากหลาย

     ปัจจุบันโลกกำลังเข้าสู่ยุคของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ซึ่งถือเป็นความท้าทายสำหรับการทำงานของเภสัชกรยุคใหม่ โดย AI ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในงานด้านเภสัชกรรมที่หลากหลาย เช่น การวินิจฉัย และตรวจหาโรค (Disease Diagnosis and Detection) การแพทย์แม่นยำ (Precision Medicine) การค้นคว้า และพัฒนายา (Drug Discovery and Development) การติดตามผู้ป่วยทางไกล (Remote Patient Monitoring and Telemedicine) การปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพ และงานธุรการ (Healthcare Operations and Administrative Tasks) รวมถึงการวิจัยทางสุขภาพ และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Healthcare Research and Insights) ซึ่งถือเป็นปัจจัยท้าทายที่จะยกระดับการให้บริการเภสัชกรรมให้ดียิ่งขึ้น

     ตัวอย่างของ AI ที่ใกล้ตัวและเป็นที่รู้จักกันดีในปัจจุบัน คือ ChatGPT ซึ่งเป็น Generative AI รูปแบบหนึ่งที่ใช้โมเดลทางภาษาแบบ Large Language Model ในการสร้างคำตอบ ChatGPT สามารถตอบคำถามด้านยาเบื้องต้นได้อย่างแม่นยำ และมีแนวโน้มที่จะพัฒนาให้มีความสามารถมากยิ่งขึ้นในอนาคต ในทางการแพทย์ ChatGPT ถูกนำมาใช้ในหลากหลายงาน เช่น การเขียนบทความวิชาการ การค้นหาข้อมูล การวิเคราะห์ และสรุปเนื้อหาบทความวิชาการ การช่วยวินิจฉัยเบื้องต้น การเป็นผู้ช่วยผู้ป่วย ไปจนถึงการศึกษาทางการแพทย์ อย่างไรก็ตาม มีข้อพึงระวังในการใช้ ChatGPT เนื่องจากอาจมีข้อมูลที่ไม่ถูกต้องตามกฎหมาย หรือให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง มีอคติ ไม่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่น่าเชื่อถือ และไม่น่าเชื่อถือ รวมถึงเอกสารอ้างอิงที่อาจขาดความน่าเชื่อถือ ดังนั้น เภสัชกรจึงต้องใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ด้วยความระมัดระวัง และตระหนักถึงข้อจำกัดเสมอ

     ในท้ายที่สุด เทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทในระบบสุขภาพจะช่วยยกระดับคุณภาพ และความปลอดภัยในการให้บริการ ส่งเสริมการเรียนรู้ การสืบค้นข้อมูลทางการแพทย์ และเป็นส่วนสำคัญในการดูแลผู้ป่วยอีกด้วย

บรรณสรณ์ เตชะจำเริญสุข, ไตรสิทธิ์ ภูวเตชะหิรัณย์ ผู้ถอดความ

ครีเอทีฟคอมมอนส์
งานนี้ใช้สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ แบบแสดงที่มาไม่ใช้เพื่อการค้า ไม่คัดแปลง

ทิ้งคำตอบไว้

Please enter your comment!
Please enter your name here