การยกระดับภาคสาธารณสุขสู่ยุคดิจิทัลกำลังก้าวข้ามจุดเปลี่ยนสำคัญ เมื่อการบูรณาการข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการจัดเก็บเอกสาร แต่กลายเป็นหัวใจในการสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจและการรักษาพยาบาล อินเตอร์ซิสเต็มส์ ผู้นำด้านเทคโนโลยีข้อมูลระดับโลก ผนึกกำลัง ดาต้าวัน ปลดล็อกปัญหาข้อมูลแยกส่วนในไทย มุ่งวางโครงสร้างพื้นฐานเชื่อมต่อโรงพยาบาลและประกันภัย พร้อมขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้งานได้จริง เพื่อรับมือวิกฤตภาระงานและต้นทุนค่ารักษาพยาบาลที่พุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง
จุดเปลี่ยนสาธารณสุขสู่ระบบข้อมูลเดี่ยว
การบริหารจัดการเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ในโรงพยาบาลยุคใหม่ จำเป็นต้องอาศัยการจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนสูง การดำเนินงานด้านการแพทย์ในอดีตมักประสบปัญหาการจัดเก็บข้อมูลแบบแยกส่วนจากแผนกต่างๆ ส่งผลให้การประมวลผลภาพรวมของผู้ป่วยเป็นไปได้อย่างล่าช้าและขาดความต่อเนื่อง ภายในงานสัมมนา InterSystems Asia READY 2026
ดอน วูดล็อก ประธาน บริษัทอินเตอร์ซิสเต็มส์ ได้ชี้ให้เห็นแนวทางการปรับโครงสร้างข้อมูลสุขภาพให้มีประสิทธิภาพสูงสุดว่า “ระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ของเรานั้นเป็นระเบียนข้อมูลแบบเดี่ยว (Single record) เป็นระเบียนระดับองค์กรที่เรานำข้อมูลทั้งหมดจากทั้งโรงพยาบาล คลินิก และห้องปฏิบัติการต่างๆ มารวมไว้ในฐานข้อมูลกลางฐานเดียวกัน และส่วนหนึ่งของกระบวนการนั้นก็คือการบูรณาการข้อมูลครับ ข้อมูลจะไหลเข้ามาจากห้องปฏิบัติการและระบบอื่นๆ ที่ผู้ป่วยรายนั้นถูกส่งตัวไปรับการรักษาที่โรงพยาบาล และบางส่วนก็เป็นเพียงการปรับมาตรฐานของข้อมูล (Normalizing) เพื่อให้ข้อมูลถูกนำเสนอออกมาในรูปแบบที่เป็นหนึ่งเดียวกัน”
รากฐานข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวไม่เพียงแต่ช่วยลดขั้นตอนทางธุรการของโรงพยาบาล แต่ยังเป็นเชื้อเพลิงหลักที่ขับเคลื่อนเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์ให้เกิดขึ้นได้อย่างแท้จริง หากปราศจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและมาตรฐานเดียวกัน โมเดลเอไอจะไม่สามารถดึงบริบทเชิงลึกมาสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์ได้อย่างแม่นยำ การมีฐานข้อมูลกลางที่สะอาดและเชื่อมโยงถึงกัน จึงเป็นเงื่อนไขสำคัญในการเปลี่ยนผ่านระบบโรงพยาบาลแบบดั้งเดิมไปสู่การเป็นโรงพยาบาลอัจฉริยะอย่างยั่งยืน
ดอน วูดล็อก ยังได้อธิบายเพิ่มเติมถึงความสำคัญเชิงเทคนิคที่ส่งผลต่อการนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในวงการสุขภาพว่า “การมีรากฐานข้อมูลที่ดีเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับ AI ครับ คุณคงทราบว่า AI เริ่มต้นมาจากการเป็นแชทบอทที่แยกส่วนกันซึ่งคุณสามารถถามคำถามได้ แต่เพื่อให้เกิดประโยชน์ในด้านการดูแลสุขภาพ AI จะต้องถูกบูรณาการเข้ากับข้อมูลพื้นฐานเบื้องหลัง เพื่อให้สามารถตอบคำถามได้อย่างสมบูรณ์ ดังนั้น การนำข้อมูลทั้งหมดมารวมกัน หรืออย่างน้อยก็ทำให้ระบบ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นได้ จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการเพิ่มมูลค่าครับ”
ผนึกดาต้าวันทลายไซโลเชื่อมประกันภัย
ความท้าทายหลักของระบบสาธารณสุขไทยในปัจจุบันคือปัญหาไซโลข้อมูล หรือการจัดเก็บข้อมูลแบบแยกส่วนที่ไม่สามารถสื่อสารข้ามระบบกันได้ ปัญหานี้ปรากฏชัดเจนเมื่อผู้ป่วยต้องเดินทางไปรับการรักษาระหว่างโรงพยาบาลในส่วนกลางและพื้นที่ต่างจังหวัด ส่งผลให้กระบวนการส่งต่อข้อมูลล่าช้าและเกิดต้นทุนแฝง อินเตอร์ซิสเต็มส์จึงร่วมมือกับ บริษัท ดาต้าวัน เอเชีย (ประเทศไทย) จำกัด นำแพลตฟอร์มข้อมูลประสิทธิภาพสูงเข้ามาเชื่อมโยงระบบสุขภาพเข้าด้วยกัน เพื่อขจัดอุปสรรคทางเทคโนโลยีและเปลี่ยนข้อมูลให้อยู่ในมาตรฐานเดียวกัน
ลูเซียโน บรุสเตีย กรรมการผู้จัดการประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกของอินเตอร์ซิสเต็มส์ ได้สะท้อนถึงการแก้ปัญหาข้อมูลของระบบสาธารณสุขไทยผ่านความร่วมมือครั้งนี้ว่า “DataOne เป็นหนึ่งในพาร์ทเนอร์ของเรา เรามีพาร์ทเนอร์หลายพันรายทั่วโลกที่ใช้เทคโนโลยีของเรา สิ่งที่เรากำลังพัฒนาคือแพลตฟอร์มข้อมูลประสิทธิภาพสูง ซึ่งถูกใช้งานโดยหลายบริษัททั่วโลก และหนึ่งในนั้นก็คือ DataOne พวกเขาเป็นบริษัทในประเทศไทยและกำลังเจอปัญหา ปัญหาของพวกเขาคือความพยายามที่จะดึงข้อมูลและนำข้อมูลเหล่านี้มารวมเข้าด้วยกัน พวกเขาได้ทำการวิจัยมาบ้างแล้ว และดูเหมือนว่าพวกเขาจะชอบเทคโนโลยีของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งความสามารถของเราในการนำข้อมูลมารวมกัน และปรับให้อยู่ใน ‘ภาษาเดียวกัน’ ซึ่งนั่นคือความหมายของการทำงานร่วมกันของระบบ (Interoperability)”
ความร่วมมือที่เกิดขึ้นตั้งแต่ช่วงเดือนกุมภาพันธ์ 2569 มุ่งเน้นการพัฒนาโครงสร้างเชื่อมโยงข้อมูลที่มีความพร้อมสำหรับเอไอ เพื่อสร้างสะพานเชื่อมระหว่างโรงพยาบาลและบริษัทประกันภัย การเชื่อมโยงนี้จะช่วยขับเคลื่อนระบบการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนทางอิเล็กทรอนิกส์แบบอัตโนมัติ ช่วยลดระยะเวลาและภาระเอกสารของทั้งสองฝั่ง โดย ลูเซียโน บรุสเตีย ได้เปรียบเทียบกลไกการแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่านภาษากลางไว้อย่างเห็นภาพว่า “สมมติว่าภาษาแม่ของคุณคือภาษาไทย ส่วนภาษาแม่ของผมคือภาษาอิตาเลียน ถ้าคุณถามผมเป็นภาษาไทยแล้วผมตอบคุณเป็นภาษาอิตาเลียน เราคงสนุกกันน่าดู แต่ผมไม่แน่ใจนักว่าเราจะเข้าใจกันได้มากแค่ไหน ดังนั้นเราจึงต้องใช้ภาษากลางซึ่งก็คือภาษาอังกฤษ และภาษากลางในเรื่องของการเชื่อมโยงระบบสาธารณสุขก็คือสิ่งที่เรียกว่า FHIR ซึ่งเราสามารถสร้างคลังข้อมูลต่อยอดขึ้นไปได้ และมันช่วยได้มากครับ ผมเชื่อว่าหากยกตัวอย่างของ DataOne ปัญหาหลักอย่างหนึ่งที่เรามีในประเทศไทยคือการมีไซโลมากเกินไป โดยเฉพาะเมื่อคุณออกไปนอกกรุงเทพฯ หรือในพื้นที่ชนบท ผมคิดว่ามันสำคัญมากที่จะต้องเริ่มทลายไซโลเหล่านี้ และเริ่มต้นสร้างระบบการเชื่อมโยงข้อมูลที่แข็งแกร่งครับ”
รับมือโครงสร้างประชากรและสึนามิโรคเรื้อรัง
มิติทางประชากรศาสตร์ถือเป็นตัวแปรสำคัญที่กำหนดทิศทางของเศรษฐกิจสุขภาพในระดับภูมิภาค ประเทศไทยได้ก้าวเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุอย่างเต็มรูปแบบ โดยมีสัดส่วนประชากรวัยรุ่นเพียงกลุ่มเล็กๆ ส่งผลให้อัตราความต้องการบริการทางการแพทย์ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง สวนทางกับประเทศเพื่อนบ้านอย่างอินโดนีเซียที่มีประชากรเกือบ 300 ล้านคน และมากกว่าร้อยละ 57 มีอายุต่ำกว่า 35 ปี ซึ่งเป็นกลุ่มประชากรที่ยังอยู่ในเกณฑ์สุขภาพดี
แม้โครงสร้างประชากรของทั้งสองประเทศจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง แต่อินโดนีเซียจำเป็นต้องเตรียมความพร้อมล่วงหน้าเพื่อป้องกันวิกฤตสาธารณสุขในอนาคต รัฐบาลอินโดนีเซียจึงได้ริเริ่มโครงการ SATUSEHAT แพลตฟอร์มด้านสุขภาพดิจิทัลเพื่อรวมศูนย์ข้อมูล ลูเซียโน บรุสเตีย ได้วิเคราะห์ประเด็นนี้ว่า “ความท้าทายของอินโดนีเซียคือการป้องกัน ‘สึนามิของโรคเรื้อรัง’ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต และนี่คือส่วนที่สำคัญมาก ซึ่งสิ่งที่รัฐบาลเริ่มต้นกับโครงการ SATUSEHAT แพลทฟอร์มด้านสุขภาพดิจิทอล นั้นมาถูกทางแล้วครับ นั่นคือการสร้างฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งและการรวบรวมข้อมูล ตอนนี้ส่วนที่สำคัญที่สุดคือการทำงานเชิงรุก ลองนึกภาพดูว่าด้วยเทคโนโลยีที่เราสามารถทำได้ หากคุณได้รับการแจ้งเตือนว่า ถ้าคุณไม่เปลี่ยนพฤติกรรมในอีก 10 ปีข้างหน้า คุณมีแนวโน้มที่จะเป็นโรคเรื้อรัง เช่น โรคเบาหวาน ดังนั้นผมจึงต้องเล่นกีฬาเพื่อสุขภาพมากขึ้น กินอาหารให้ดีขึ้น ขยับร่างกายให้มากขึ้น ผมคิดว่านี่คือความท้าทายของอินโดนีเซียครับ นั่นคือการป้องกันไม่ให้โรคเรื้อรังเกิดขึ้นตั้งแต่ต้น”
ศักยภาพการเติบโตและความจำเป็นในการปฏิรูปบริการสุขภาพ ส่งผลให้อินเตอร์ซิสเต็มส์ให้ความสำคัญกับตลาดเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เป็นลำดับต้นๆ โดยบริษัทเลือกดำเนินกลยุทธ์ลงทุนอย่างสมดุลระหว่างสำนักงานในกรุงเทพฯ ที่เปิดดำเนินการมานานกว่า 20 ปี ณ อาคารเอ็กเชน ทาวเวอร์ และสำนักงานแห่งใหม่ในจาการ์ตา ทั้งนี้เพื่อขับเคลื่อนการปรับใช้เทคโนโลยีข้อมูลและเอไอให้สอดรับกับบริบทของแต่ละประเทศ ทั้งการดูแลผู้สูงวัยในไทย และการป้องกันโรคเชิงรุกในอินโดนีเซีย
ปลดล็อกภาระงานแพทย์และคืนเวลาการดูแล
วิกฤตการณ์ที่แท้จริงของระบบสุขภาพในปัจจุบันไม่ใช่ปัญหาการขาดแคลนเทคโนโลยี แต่เป็นภาวะที่อุปสงค์ของผู้ป่วยมีมากกว่าอุปทานของบุคลากรทางการแพทย์อย่างมหาศาล บุคลากรด่านหน้าต้องเผชิญกับความเครียดและภาระงานตรวจรักษาที่ล้นมือ การแก้ปัญหาจึงไม่อาจทำได้ด้วยการสั่งให้แพทย์ทำงานหนักขึ้น แต่ต้องอาศัยการปรับเปลี่ยนขั้นตอนการทำงานด้วยเทคโนโลยี เอไอจึงเข้ามามีบทบาทในการเป็นผู้ช่วยทางคลินิกเพื่อลดเวลาการสืบค้นประวัติและคัดกรองอาการ
ในการตรวจรักษาผู้ป่วยโรงพยาบาลรัฐที่มีเวลาจำกัดเพียง 5 ถึง 15 นาที การมีระบบเอไอช่วยสรุปข้อมูลประวัติการรักษาจะสร้างความแตกต่างอย่างมหาศาล โดย ลูเซียโน บรุสเตีย ได้กล่าวว่า “ในเวลา 5 หรือ 15 นาทีนั้น ถ้า AI สามารถตอบคำถามเดียวได้ว่า ‘ทำไมผู้ป่วยถึงมาที่นี่ในวันนี้?’ แล้วระบบบอกว่า ‘อ้อ เพราะเขามีโรคเรื้อรังนี้’ ดังนั้นเมื่อคุณไปถึง เวลา 5 หรือ 15 นาทีนั้นจะถูกโฟกัสไปที่การแก้ปัญหาของวันนี้ แทนที่จะต้องมานั่งไล่ดูประวัติย้อนหลัง ผมคิดว่านี่คือผลทางบวกหลักๆ ที่เกิดกับคุณ แม้ว่าคุณจะไม่ได้เป็นผู้ใช้ระบบโดยตรงก็ตามครับ”
งานวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ที่ศึกษาการทำงานจริงในโรงพยาบาลที่อินโดนีเซีย ชี้ชัดว่าความสามารถในการค้นหาข้อมูลที่รวดเร็วของระบบช่วยลดระยะเวลาการพบแพทย์ลงได้ประมาณ 5 นาทีต่อเคส เวลาที่ประหยัดได้นี้ทำให้แพทย์สามารถรองรับผู้ป่วยเพิ่มเติมได้อีก 2 ถึง 3 คนต่อรอบการทำงาน ซึ่งช่วยบรรเทาปัญหาคิวรอตรวจที่แออัด และเปิดโอกาสให้ผู้ป่วยได้รับการวินิจฉัยที่ตรงจุดยิ่งขึ้น
ลดต้นทุนแฝงการรักษาและสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ
ข้อกังวลที่ว่าการนำปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้อาจทำให้ภาระค่าใช้จ่ายด้านสาธารณสุขของประชาชนเพิ่มสูงขึ้น จำเป็นต้องได้รับการวิเคราะห์ผ่านมุมมองทางเศรษฐศาสตร์ ค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพมีแนวโน้มขยายตัวเร็วกว่าดัชนีราคาผู้บริโภคทั่วไปอยู่เสมอ การปล่อยให้ผู้ป่วยต้องรอคอยการรักษานานเกินไปหรือตรวจรักษาซ้ำซ้อน ล้วนสร้างต้นทุนความสูญเสียทางเศรษฐกิจที่มองไม่เห็น ดอน วูดล็อก ได้ชี้แจงมุมมองเชิงความคุ้มค่าของการลงทุนด้านเอไอว่า “ผมคิดว่า AI มีต้นทุนครับ แต่ถ้าถูกนำไปใช้ในกรณีที่ถูกต้อง มันจะช่วยประหยัดเงินได้ ดังนั้นในกรณีที่ AI ช่วยลดเวลาในการพบแพทย์ลงได้ไม่กี่นาทีต่อครั้ง หรือ AI สามารถเขียนบันทึกทางการแพทย์ได้โดยอัตโนมัติ ทำให้ลดเวลาของหมอในการตรวจแต่ละครั้งลงได้ การพบแพทย์แต่ละครั้งก็ควรจะมีราคาถูกลง ดังนั้นมันอาจจะมีบางกรณีที่ AI แค่เพิ่มต้นทุนโดยไม่คุ้มค่าที่จะทำ แต่ผมคิดว่าถ้าถูกนำไปใช้ให้ถูกจุด ท้ายที่สุดมันจะช่วยประหยัดเงินได้ครับ”
นอกจากนี้ การเชื่อมโยงแลกเปลี่ยนข้อมูลข้ามเครือข่ายยังช่วยตัดค่าใช้จ่ายในการตรวจทางห้องปฏิบัติการที่ซ้ำซ้อนได้อย่างมีนัยสำคัญ ปัญหาผู้ป่วยจากต่างจังหวัดที่ถูกส่งตัวมารักษาในโรงพยาบาลศูนย์กลางอย่างโรงพยาบาลศิริราชหรือโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ แล้วต้องเจาะเลือดหรือเอกซเรย์ใหม่เพราะแพทย์ไม่สามารถเข้าถึงผลตรวจเดิม จะหมดไปเมื่อข้อมูลสามารถเคลื่อนย้ายได้อย่างไร้รอยต่อ การส่งต่อข้อมูลแล็บแบบดิจิทัลช่วยประหยัดเงินในกระเป๋าของผู้ป่วยและลดภาระงบประมาณสาธารณสุขของประเทศ
ประเทศไทยมีข้อได้เปรียบในฐานะจุดหมายปลายทางระดับโลกสำหรับการท่องเที่ยวเชิงการแพทย์ ซึ่งมีโครงสร้างพื้นฐานและเทคโนโลยีคุณภาพสูงรองรับ ลูเซียโน บรุสเตีย เน้นย้ำว่า การบูรณาการข้อมูลผ่านระบบการทำงานร่วมกันจะช่วยยกระดับคุณภาพบริการสาธารณสุขในประเทศให้มีมาตรฐานระดับสากลทัดเทียมกับบริการที่มอบให้ชาวต่างชาติ ซึ่งจะส่งผลดีทั้งต่อคุณภาพชีวิตของคนในประเทศและความสามารถในการแข่งขันทางเศรษฐกิจในระยะยาว
#InterSystems, #DataOne, #HealthTech, #HealthcareAI, #DigitalHealth, #เศรษฐกิจสุขภาพ
