ยาควบคู่กับแผนการรักษา AI กำลังเข้าสู่ยุคของการ "เตรียมการล่วงหน้า" — สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในวงการแพทย์มะเร็ง

ยาควบคู่กับแผนการรักษา AI กำลังเข้าสู่ยุคของการ "เตรียมการล่วงหน้า" — สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในวงการแพทย์มะเร็ง

เมื่อคุณได้ยินคำว่า AI คุณนึกถึงอะไร? ความสะดวกสบาย, การเพิ่มประสิทธิภาพ, ความรู้สึกแห่งอนาคต—พร้อมกับความกลัวที่ไม่รู้จักและความเสี่ยงที่อาจสั่นคลอนสังคม ในความเป็นจริง ตั้งแต่ AI ที่สร้างขึ้นได้แพร่หลายอย่างรวดเร็ว ความคิดเห็นของสาธารณชนยังคงมี "ความกังวลมากกว่าความคาดหวัง" การนำไปใช้ในอาวุธ, ข้อมูลเท็จ, การละเมิดความเป็นส่วนตัว, การแทนที่การจ้างงาน ความกังวลเหล่านี้ไม่ใช่การพูดเกินจริง แต่เป็นเหตุการณ์จริงที่สะสมขึ้นเรื่อยๆ


แต่ AI เดียวกันนี้กำลังทำงานเป็น "เครื่องเร่งความช่วยเหลือ" ในสถานที่ที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง เวทีคือการแพทย์มะเร็ง ไม่ใช่การสาธิตที่หรูหราหรือการโฆษณาที่ฉูดฉาด แต่ในสถานที่ทำงานที่เต็มไปด้วยความยุ่งยากของการแพทย์ AI กำลังเริ่มดูดซับเสียงร้องของแพทย์และนักวิจัยที่ว่า "เวลาไม่พอ" "คนไม่พอ" "งานมือมากเกินไป"


1) ที่จุดเริ่มต้นของการค้นคว้ายา AI ช่วย "ค้นหา"

การพัฒนายาใหม่สำหรับการรักษามะเร็ง โดยเฉพาะยาต้านแอนติบอดี มีระยะทางยาวนานจนกว่าจะ "เจอที่ถูกต้อง" การค้นหาเป้าหมาย (target) การสร้างโมเลกุลที่เป็นไปได้ การตรวจสอบว่าได้ผลหรือไม่ และการดำเนินการทดลองทางคลินิก ในระหว่างนั้นจำเป็นต้องมีการลองผิดลองถูกอย่างมหาศาล


บทความนี้แนะนำกรณีที่ GV20 Therapeutics ใช้ AI เพื่อค้นหายาต้านแอนติบอดีที่มีเป้าหมายที่ IGSF8 ซึ่งเป็นจุดตรวจภูมิคุ้มกัน และได้ทำการทดลองระยะที่ I กับผู้ป่วยมะเร็งที่มีการรักษามาตรฐานหมดสิ้นแล้ว มีการแสดงให้เห็นถึง "ความรู้สึกเริ่มต้น" ที่ผู้ป่วยบางรายมีการยุบตัวของเนื้องอกหรือลักษณะของโรคที่คงที่


สิ่งสำคัญที่นี่คือ ไม่ใช่เรื่องราวที่ว่า "AI ออกแบบยาวิเศษจากศูนย์" แต่บทความอธิบายว่า AI มีบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูลเนื้องอกของผู้ป่วยและค้นหายาต้านแอนติบอดีที่เซลล์ภูมิคุ้มกันที่ต่อต้านจริงๆ ในร่างกายมีอยู่ กล่าวคือ AI ถูกวาดภาพเป็นผู้สอดแนมที่ยอดเยี่ยมที่ค้นหา "ร่องรอยการต่อสู้" ที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติและรวบรวมในรูปแบบที่ง่ายต่อการนำกลับมาใช้ใหม่


ในโลกของการค้นคว้ายา กระบวนการ "AI สำหรับการสำรวจ→สู่คลินิก" เป็นสิ่งที่เป็นสัญลักษณ์ การวิจัยเกี่ยวกับเป้าหมาย IGSF8 เองและข้อมูลการทดลองของ GV20-0251 ได้รับการรายงานภายนอก และการประเมินว่า "AI กำลังผลักดันคลินิก" ที่บทความแนะนำไม่ใช่เพียงแค่ความคาดหวัง


2) ในการรักษาด้วยรังสี AI ช่วย "เตรียมการล่วงหน้า"

อีกหนึ่งเสาหลักของการรักษามะเร็งคือการรักษาด้วยรังสี ที่นี่ AI ก็เข้ามาในรูปแบบที่ไม่เด่นแต่มีประสิทธิภาพมาก


การรักษาด้วยรังสีเป็น "งานที่ต้องการความแม่นยำ" ที่ต้องให้ปริมาณรังสีสูงสุดกับเนื้องอกในขณะที่หลีกเลี่ยงการสัมผัสรังสีของอวัยวะปกติรอบๆ ขั้นตอนแรกที่สนับสนุนความแม่นยำนี้คือการวาดเส้นแบ่งเนื้องอกและอวัยวะบนภาพ CT เพื่อสร้างแผนที่กายวิภาค 3D (การแยกอัตโนมัติ/การสกัดเส้นขอบอัตโนมัติ) ในอดีตผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ต้องวาดเส้นด้วยมือบนภาพหลายร้อยภาพสำหรับแต่ละอวัยวะ ซึ่งใช้เวลานานและมีความแตกต่างระหว่างแพทย์แต่ละคน AI จึงเข้ามาช่วยสร้างเส้นขอบและทำให้เป็นอัตโนมัติ เพื่อลดภาระและสร้างมาตรฐาน


เมื่อได้ยินว่า "AI ช่วยประหยัดเวลา" อาจฟังดูเบา แต่ในทางการแพทย์ เวลาที่ "ประหยัดได้" จะถูกใช้ไปกับการอธิบายให้ผู้ป่วยทราบ, การสนับสนุนการตัดสินใจ, และการตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งเป็นเวลาที่เชื่อมโยงโดยตรงกับคุณภาพและความปลอดภัยของการรักษา


3) AI ช่วย "ร่าง" เพื่อลดภาระการตอบกลับ

การดูแลมะเร็งไม่ได้จบเพียงแค่การรักษา ยังมีคำถามจากผู้ป่วย, การปรึกษาเกี่ยวกับอาการ, วิธีการใช้ยา, ความกังวลเกี่ยวกับผลการตรวจ... การตอบข้อความเพียงอย่างเดียวก็สามารถทำให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์หมดแรงได้


บทความนี้แนะนำสถานการณ์ในสถานพยาบาลขนาดใหญ่ที่มีข้อความจากผู้ป่วยจำนวนมากมายถึงแผนกเนื้องอกวิทยารังสีทุกวัน และใช้เวลา 24-48 ชั่วโมงในการตอบกลับ ดังนั้นจึงมีการนำ AI มาช่วยร่างข้อความตอบกลับ และให้แพทย์ตรวจสอบก่อนส่ง การประหยัดเวลาเพียงไม่กี่นาทีต่อข้อความ แต่ถ้าจำนวนข้อความมาก การลดต้นทุนและภาระจะมีมาก


ระบบแบบนี้ไม่ใช่เรื่อง "แพทย์ถูกแทนที่ด้วย AI" แต่เป็นเรื่องที่ "AI ช่วยเติมเต็มกระดาษเปล่าก่อนที่แพทย์จะเขียน" การแก้ไขร่างให้ปลอดภัยเร็วกว่าการสร้างข้อความจากกระดาษเปล่า และยิ่งเร็วเท่าไร ผู้ป่วยก็ยิ่งรู้สึกสบายใจเร็วขึ้น


4) สู่การแพทย์ที่ "ค้นพบ": AI ช่วยตรวจจับภาวะแทรกซ้อน

บันทึกทางการแพทย์มีความหนามาก มีบันทึกทางคลินิกจำนวนมากที่เชื่อมโยงกับผู้ป่วยแต่ละคน ภาวะแทรกซ้อนหรือผลข้างเคียงที่ซับซ้อนไม่สามารถจัดการได้ด้วยช่องทำเครื่องหมายเพียงช่องเดียว ในอดีต การดึงข้อมูลผู้ป่วยที่มีภาวะแทรกซ้อนเฉพาะต้องใช้เวลาอ่านบันทึกหลายพันหน้าและใช้เวลาถึงหนึ่งปีในการสร้าง "ข้อมูลที่ถูกต้อง" บทความกล่าวถึงการที่ AI เฉพาะทางสามารถทำงานแบบเดียวกันนี้ได้ในเวลาสั้นๆ และในบางกรณีอาจมีความแม่นยำกว่าข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้น


สิ่งที่เห็นได้คือ บทบาทของ AI ไม่ใช่ "การวินิจฉัย" แต่เป็นการ "ลดการมองข้ามและเพิ่มการค้นพบ" ข้อมูลก่อนที่มนุษย์จะ "ตัดสินใจ" สำหรับสถานที่ทำงานทางการแพทย์ นี่คือความแข็งแกร่ง


5) แต่ยังคงมีอุปสรรค: "กล่องดำ" และความเชื่อถือ

แน่นอนว่า การที่ AI เข้ามาในทางการแพทย์ไม่ได้หมายความว่าทุกอย่างจะถูกแก้ไข บทความเน้นย้ำว่าการแพทย์มีการกำกับดูแลที่เข้มงวด มีอุปสรรคในการดำเนินการเช่นการอนุมัติจาก FDA และที่สำคัญที่สุดคือ "ทำไมถึงได้ข้อสรุปนั้น" ที่ไม่สามารถอธิบายได้ซึ่งอาจทำลายความเชื่อถือ


AI เรียนรู้จากการออกแบบรางวัล และบางครั้งอาจมีความเสี่ยงที่จะ "ทำให้ดูดี" ในทางการแพทย์ การ "ทำให้ดูดี" อาจเป็นอันตรายถึงชีวิต ดังนั้นการทำงานร่วมกันในรูปแบบที่แพทย์ตรวจสอบและรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของ AI จึงเป็นทางออกที่เป็นจริง


ปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย (สรุปแนวโน้มที่เห็นในโพสต์จริง)

เกี่ยวกับหัวข้อที่ใกล้เคียงกับบทความนี้ (RadOnc-GPT, AI ในการรักษาด้วยรังสี, GV20-0251/IGSF8 เป็นต้น) บนโซเชียลมีเดียมีปฏิกิริยาที่เด่นชัดแบ่งเป็นกลุ่มใหญ่ๆ ดังนี้

 


A. กลุ่ม "นี่แหละ AI ที่ต้องการ" (คาดหวังการลดภาระของผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์)

ในโพสต์ที่กล่าวถึง LLM และการทำให้อัตโนมัติในพื้นที่การรักษาด้วยรังสี โทนเสียงส่วนใหญ่คือ "ถ้าความแม่นยำและความเร็วสามารถอยู่ร่วมกันได้ สถานที่ทำงานจะได้รับการช่วยเหลือ" โดยเฉพาะอย่างยิ่งแนวคิดในการใช้ AI ในการร่างข้อความตอบกลับของผู้ป่วยหรือการดึงข้อมูลจากบันทึกที่ใช้เวลาเป็นจำนวนมากได้รับการตอบรับอย่างดี


B. กลุ่ม "น่าทึ่งแต่กลัว" (ความสามารถในการอธิบาย, ความรับผิดชอบ, ความปลอดภัยทางการแพทย์)

ในทางกลับกัน มีความระมัดระวังที่ว่า "เมื่อถูกต้องมันน่าทึ่ง แต่ใครจะรับผิดชอบเมื่อผิดพลาด" "การจัดการข้อมูลทางการแพทย์ปลอดภัยจริงหรือ" "การไม่สามารถติดตามเหตุผลของข้อสรุปเป็นปัญหา" ซึ่งเชื่อมโยงกับความไม่ไว้วางใจใน AI ทั่วไป


C. กลุ่มที่เกี่ยวกับการค้นคว้ายา "รอข้อมูลทางคลินิก" (ประเมินอย่างเยือกเย็น)

ในหัวข้อเกี่ยวกับการใช้ AI ในการค้นคว้ายาเช่น GV20-0251 มีการตอบรับที่น่าสนใจและความตื่นเต้นเกี่ยวกับเป้าหมายใหม่ ในขณะที่ชุมชนการลงทุนและการวิจัยมีมุมมองที่เยือกเย็นว่า "ระยะที่ I มุ่งเน้นที่ความปลอดภัย คุณค่าที่แท้จริงยังคงรออยู่"


D. ชุมชนที่ใกล้เคียงกับสถานที่ทำงาน "การนำไปใช้จริงยาก" (การดำเนินงาน, ข้อมูล, การแบ่งแยกความรับผิดชอบ)

ในชุมชนเทคโนโลยีและการแพทย์เช่น Reddit มีเสียงที่ว่า การแยกอัตโนมัติเป็น "พื้นที่ที่ใหญ่แล้ว" แต่การนำไปใช้จริงยังมีปัญหามากมาย เช่น การจัดการข้อมูล, ความแตกต่างระหว่างสถานที่, การรับประกันคุณภาพ (QA), การเลือกผู้ขาย


สรุป: AI ไม่ใช่ "พระเอก" แต่เป็นผู้ร่วมงานในทางการแพทย์

สิ่งที่น่าสนใจในบทความนี้คือ AI ไม่ได้ถูกวาดภาพเป็นฮีโร่ที่มีความสามารถทุกอย่าง แต่เป็นสิ่งที่ค่อยๆ รับภาระ "งานที่ยุ่งยากและใช้เวลานาน" เช่น การค้นคว้ายาใหม่, การสร้างเส้นขอบ, การร่างข้อความตอบกลับ, การขุดค้นบันทึก ซึ่งทั้งหมดนี้อยู่ก่อน "การตัดสินใจของมนุษย์"


อนาคตของการแพทย์อาจจะไม่ใช่ "AI แทนที่แพทย์" แต่เป็น "AI คืนเวลาให้แพทย์" สิ่งที่จำเป็นสำหรับสิ่งนี้คือ ความสามารถในการอธิบาย, การตอบสนองต่อกฎระเบียบ, และ "การออกแบบที่มนุษย์รับผิดชอบได้"—กล่าวคือการสร้างรูปแบบการทำงานร่วมกัน


แหล่งที่มา URL

บทความที่เกี่ยวข้อง