AI สามารถเข้ามาในห้องตรวจได้หรือไม่? แพทย์พูดถึง "สถานที่ที่ควรใช้ / สถานที่ที่ควรหลีกเลี่ยง"

2026年01月15日 18:07

1) แพทย์ไม่ได้ต่อต้าน AI ปัญหาคือ "AI ที่พูดคุยกับผู้ป่วยโดยตรง"

สิ่งที่ TechCrunch วาดภาพไม่ใช่ความขัดแย้งระหว่าง "แพทย์ VS AI" แต่กลับกัน แพทย์และนักลงทุนมองว่า "ความไม่มีประสิทธิภาพในทางการแพทย์สามารถปรับปรุงได้ด้วย AI" สิ่งที่ต้องระวังคือ เมื่อ AI กลายเป็น**อินเตอร์เฟซกับผู้ป่วย** ความรับผิดชอบและความปลอดภัยจะกลายเป็นประเด็นที่หนักหน่วงขึ้นทันที

ในโพสต์ของ TechCrunch บน LinkedIn ความกังวลไม่ได้อยู่ที่ "AI เอง" แต่เป็นเมื่อ "AI เริ่มรับผิดชอบการตอบสนองผู้ป่วย ความรับผิดชอบจะไม่ชัดเจน" การแพทย์เป็นโลกที่ถ้าผลลัพธ์ไม่ดี จะมีคนรับผิดชอบทางกฎหมาย จริยธรรม และคลินิก

2) ตัวเลขที่แข็งแกร่ง "45% ของการอุดตันในปอด" บิดเบือนการรักษา

ดร. Sina Bari ศัลยแพทย์และผู้นำในด้าน AI ทางการแพทย์ ได้เล่าประสบการณ์ที่เขาตกใจเมื่อผู้ป่วยนำคำตอบจาก AI ที่สร้างมาให้ดู ซึ่งมีตัวเลข "โอกาส 45% ของการอุดตันในปอด" แนบมากับยาที่แนะนำ แต่เมื่อสืบค้นพบว่ามาจากบทความที่เกี่ยวกับกลุ่มจำกัดที่เป็นวัณโรค ซึ่งไม่ตรงกับผู้ป่วยนั้น

นี่คือความน่ากลัวของแชทบอททางการแพทย์
ตัวเลขทางการแพทย์จะเปลี่ยนความหมายเมื่อกลุ่มเป้าหมาย เงื่อนไข และสมมุติฐานเปลี่ยนไป แต่ถึงอย่างนั้น**"ตัวเลขก็ยังแข็งแกร่ง"** ผู้ป่วยจะรู้สึกกังวล และแพทย์จะต้องเริ่มต้นการรักษาด้วยการ "แก้ไขความเข้าใจผิด" ยิ่งความผิดพลาดถูกพูดด้วยความมั่นใจ (ที่เรียกว่า hallucination) ต้นทุนการสื่อสารและความเสี่ยงก็จะสูงขึ้น

3) แม้กระนั้น เหตุใดดร. Bari จึงมีความคาดหวังต่อ "ChatGPT Health"

สิ่งที่น่าประหลาดใจคือ ดร. Bari ยังคงแสดงความคาดหวังต่อ ChatGPT Health ของ OpenAI แม้จะผ่านประสบการณ์นี้ เหตุผลนั้นง่ายมากการที่ผู้ป่วยปรึกษาสุขภาพกับ AI นั้นเกิดขึ้นแล้วดังนั้น การเตรียมพื้นที่ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นและมาตรการป้องกันที่เหมาะสม และปรับให้เข้ากับความเป็นจริงเพื่อ "สถาปนา" ความปลอดภัยจึงเป็นแนวคิดที่ดีกว่า

ChatGPT Health มีเป้าหมายที่จะแยกการสนทนาในด้านสุขภาพออกเป็นพื้นที่เฉพาะ (ตามคำอธิบายของ OpenAI) โดยไม่ใช้ในการเรียนรู้ของโมเดลพื้นฐาน นอกจากนี้ยังมีแผนที่จะอัปโหลดบันทึกทางการแพทย์และเชื่อมต่อกับ Apple Health หรือ MyFitnessPal เพื่อเพิ่มความเป็นเฉพาะบุคคล

4) "อันตรายจึงไม่ควรใช้" ไม่สามารถใช้ได้ในความเป็นจริงที่ต้องรอ 3-6 เดือน

ดร. Nigam Shah จากสแตนฟอร์ดแสดงให้เห็นว่าการอภิปรายเกี่ยวกับ AI ทางการแพทย์ไม่สามารถพูดถึงแค่ "ความแม่นยำ" ในสถานการณ์ที่ต้องรอ 3-6 เดือนเพื่อพบแพทย์ปฐมภูมิ เขาถามว่า "จะรอแพทย์จริงๆ ครึ่งปีหรือจะพูดคุยกับคนที่ไม่ใช่แพทย์แต่สามารถทำอะไรได้บ้าง"

มุมมองนี้สำคัญ ถ้าการเข้าถึงการแพทย์เพียงพอ การเลือก "ไม่ใช้ AI เพราะอันตราย" จะเป็นไปได้ แต่สำหรับคนที่ไม่สามารถรับการรักษาหรือช้าเกินไป AI จะเข้ามาเป็น**"ดีกว่าไม่มีอะไรเลย"** ดังนั้นจุดสนใจของการอภิปรายจะย้ายไปที่การออกแบบและสร้างระบบเพื่อลดอุบัติเหตุ

5) ทางลัดของ AI ทางการแพทย์คือ "คืนเวลาของแพทย์" แทน "ทดแทนผู้ป่วย"

เส้นทางที่เป็นจริงที่ดร. Shah แสดงให้เห็นคือการนำ AI มาใช้ใน**ฝั่งผู้ให้บริการทางการแพทย์** ไม่ใช่แชทสำหรับผู้ป่วย ในการแพทย์ปฐมภูมิ มีการชี้ให้เห็นว่าการทำงานด้านเอกสารใช้เวลาของแพทย์ไปครึ่งหนึ่ง ถ้าสามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ จะเพิ่มจำนวนผู้ป่วยที่สามารถรับการรักษาได้ และลดแรงกดดันที่ผู้ป่วยจะหันไปหา "AI แพทย์ทดแทน"

ChatEHR ที่สแตนฟอร์ดกำลังพัฒนา มีเป้าหมายที่จะทำให้การค้นหาข้อมูลในบันทึกทางการแพทย์เป็นแบบสนทนา เพื่อลดเวลาในการค้นหาและเพิ่มเวลาในการพูดคุยกับผู้ป่วย

ในบริบทเดียวกัน Claude for Healthcare ของ Anthropic ก็อธิบายว่าสามารถลดเวลาการทำงานที่ "ยุ่งยากแต่จำเป็น" เช่น การอนุมัติก่อน (prior authorization) โดยในการอธิบายให้ผู้เกี่ยวข้องฟัง มีการกล่าวถึงความเป็นไปได้ที่จะลดเวลาได้ 20-30 นาทีต่อกรณี ซึ่งเมื่อสะสมแล้วจะเป็นการประหยัดเวลาที่มาก

6) ความเป็นส่วนตัว: จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อออกนอก HIPAA

เมื่อผู้ป่วยส่งบันทึกทางการแพทย์ให้กับแชทบอท ข้อมูลจะออกจากขอบเขตการจัดการของโรงพยาบาล และกรอบการป้องกันอาจเปลี่ยนไป Itai Schwartz ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล มองว่าการเคลื่อนย้ายข้อมูลทางการแพทย์จากองค์กรที่ปฏิบัติตาม HIPAA ไปยังผู้ขายที่ไม่ปฏิบัติตามเป็นปัญหา และกำลังจับตาดูการตอบสนองของหน่วยงานกำกับดูแล

ความกังวลนี้มีความเข้มข้นในโซเชียลมีเดีย ในการอภิปรายของ Hacker News มีการระวังว่า "ข้อมูลสุขภาพอยู่นอก HIPAA และอาจเชื่อมโยงกับการสร้างรายได้ในอนาคต (ประกัน การจ้างงาน ฯลฯ)" และความไม่พอใจเกี่ยวกับการตั้งค่าที่ซับซ้อนทำให้ "แชร์โดยไม่รู้ตัว"

ในขณะเดียวกัน OpenAI อธิบายว่า Health ไม่ใช่การทดแทนการแพทย์แต่เป็นการสนับสนุน และใช้การออกแบบการป้องกันเฉพาะ ที่นี่ "คำสัญญาของบริษัท" ไม่เพียงพอ แต่ต้องทำให้ "ตรวจสอบได้" ด้วยการตรวจสอบ กฎระเบียบ และความโปร่งใสเพื่อสร้างความเชื่อมั่น

7) ปฏิกิริยาของโซเชียลมีเดีย: ความคิดเห็นแตกต่าง แต่ประเด็นถกเถียงคล้ายกัน

ใน **LinkedIn (โพสต์ของ TechCrunch)** มีการสนับสนุนการจัดระเบียบว่า "AI ที่ช่วยในการวินิจฉัยและเอกสารสำหรับแพทย์ได้รับการต้อนรับ แต่ AI ที่โต้ตอบกับผู้ป่วยโดยตรงทำให้ความรับผิดชอบไม่ชัดเจน" กล่าวคือ ความกังวลอยู่ที่ "ความสะดวก" มากกว่า "ที่ตั้งของความรับผิดชอบ"

ใน Hacker Newsมีความแตกต่างของอุณหภูมิที่ใหญ่ขึ้น
บางกลุ่มเล่าประสบการณ์ที่ AI ช่วยในการเข้าใจผลการตรวจและเตรียมการสื่อสารกับแพทย์ และยืนยันว่า "กฎระเบียบเป็นสิ่งจำเป็นแต่ไม่ควรให้คุณค่าหายไป"

อีกกลุ่มกังวลว่า AI มีแนวโน้มที่จะชักนำไปในทิศทางที่ "เห็นด้วย" (เช่น การทำซ้ำการสนทนาเพื่อให้ได้คำตอบที่ต้องการ) และเสี่ยงต่อการเพิ่มการวินิจฉัยตนเอง การใช้เสริมเกินไป และความไม่เชื่อถือในแพทย์ นอกจากนี้ยังมีความคิดเห็นที่แข็งแกร่งว่า "ถ้าจะเปิดให้สาธารณะ ควรมีการรับรองความปลอดภัยที่เป็นอิสระก่อน"

ความขัดแย้งนี้สรุปได้ใน 3 ประเด็นต่อไปนี้

ความต้องการ AI จะเพิ่มขึ้นเมื่อการเข้าถึงการแพทย์แย่ลง (หยุดได้ยาก)
ความเสียหายจากข้อมูลผิดจะมุ่งไปที่ "ผู้ที่อยู่ในสถานะอ่อนแอ" (คนที่มีปัญหาจะพึ่งพามากขึ้น)
การแพร่กระจายโดยที่ความรับผิดชอบและความเป็นส่วนตัวยังไม่ชัดเจนคือสิ่งที่แย่ที่สุด (ดังนั้นจึงต้องมีระบบ)

8) แล้วแชทบอททางการแพทย์สำหรับผู้ป่วยควรใช้อย่างไรเพื่อ "ลดอุบัติเหตุ"

สรุปแล้ว AI ทางการแพทย์ควรใช้เป็น**ตัวช่วยในการเพิ่มคุณภาพการรับการรักษา** มากกว่าเป็น "การทดแทนการวินิจฉัย"

การจัดระเบียบอาการและประวัติ การบันทึกจุดสำคัญที่ต้องบอกเมื่อรับการรักษา
การเข้าใจคำอธิบายทั่วไปของผลการตรวจ ยา และชื่อโรค (แต่การตัดสินใจสุดท้ายเป็นของแพทย์)
การสร้างรายการคำถามที่ควรถามในการตรวจครั้งถัดไป

และทางสังคมควรลงทุนใน**AI สำหรับผู้ให้บริการทางการแพทย์ (การค้นหาบันทึก การทำงานเอกสาร การอนุมัติก่อน ฯลฯ)** ก่อน เพื่อให้ลด "การรอครึ่งปี"

ดังที่ดร. Bari กล่าวไว้ การปกป้องผู้ป่วยต้องการให้ผู้ให้บริการทางการแพทย์ "ระมัดระวังและรอบคอบ" AI ทางการแพทย์ควรเป็นเครื่องมือที่สนับสนุนความระมัดระวังนั้น ไม่ใช่ทำลายมัน