ฟีโบ้ จับมือสตาร์ทอัพ ใช้ AI ตรวจโรคปอดจากภาพเอกซเรย์

ปอด

โรคเกี่ยวกับปอด เช่น โรคมะเร็งปอด วัณโรค ปอดอักเสบ เป็นกลุ่มโรคที่ติดอันดับทำให้คนไทยเสียชีวิตมากที่สุด ซึ่งส่วนใหญ่ผู้ป่วยโรคเหล่านี้จะได้รับการตรวจวินิจฉัยหรือพบโรคช้า ปัจจุบันการคัดกรองโรคด้วยภาพถ่ายเอกซเรย์ทรวงอกเป็นวิธีการที่สะดวก ต้นทุนถูก และปลอดภัยที่สุด แต่การที่จะวินิจฉัยโรคปอดจากภาพถ่ายเอกซเรย์ให้ได้ความแม่นยำสูงต้องอาศัยความเชี่ยวชาญของแพทย์รังสีวินิจฉัยเฉพาะทาง ซึ่งปัจจุบันขาดแคลนอย่างมาก ขณะเดียวกันโรงพยาบาลในต่างจังหวัดขนาดเล็กส่วนใหญ่ไม่มีแพทย์รังสี

ระบบ Inspectra CXR (อินสเป็คทรา ซีเอ็กซ์อาร์) ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบโจทย์นี้ เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยเหลือแพทย์ตรวจจับความผิดปกติจากภาพถ่ายรังสีทรวงอก เพื่อให้ทุกคนสามารถเข้าถึงบริการเทียบเท่าของรังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญได้ทุกที่ ทุกเวลา แม้จะอยู่ในพื้นที่ห่างไกล

ดร.วราสิณี ฉายแสงมงคล อาจารย์ประจำสถาบันวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนาม (FIBO) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) กล่าวว่า ระบบปัญญาประดิษฐ์ของอินสเป็คทรา ซีเอ็กซ์อาร์ สามารถคัดกรองความผิดปกติที่พบทั่วไปในภาพถ่ายรังสีทรวงอกได้ถึง 8 สภาวะ โดยแพทย์ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงได้ผ่านหน้าจอของแพทย์โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการทำงานเลย หรือสามารถเข้าถึงได้ผ่านเว็บแอปพลิเคชันบนมือถือ หรือ แท็ปเล็ตที่มีระบบการรักษาความปลอดภัยสูง ซึ่งจะทำให้โรงพยาบาลที่ขาดแคลนรังสีแพทย์สามารถเข้าถึงบริการแพทย์ผู้เชี่ยวชาญได้มากขึ้น ช่วยให้มีโอกาสการตรวจพบความผิดปกติของปอดในระยะเริ่มต้นสูงมากขึ้น

ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้มาแทนแพทย์ แต่เป็นผู้ช่วยแพทย์ให้มีข้อมูลเพิ่มขึ้นในการตัดสินใจ การวินิจฉัยยังอยู่ที่แพทย์ แต่ AI จะช่วยแพทย์อ่านผลได้รวดเร็วขึ้น ลดการวินิจฉัยผิดพลาด และช่วยลดงานได้มาก” ดร.วราสิณี กล่าว

ทั้งนี้ โครงการดังกล่าว เป็นความร่วมมือระหว่างสถาบันวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนาม (FIBO) มจธ. กับ บริษัท เพอเซ็ปทรา จำกัด บริษัทสตาร์ทอัพ ซึ่งเป็นผู้ลงทุนทำ Inspectra Cloud Platform เพื่อเชื่อมต่อกับโรงพยาบาลทั่วประเทศ โดยใช้เวลาในการพัฒนาระบบประมาณหนึ่งปีครึ่ง โดยโรงพยาบาลทั่วประเทศจะเริ่มใช้ระบบนี้ได้ในต้นปี 2564

การพัฒนาผลิตภัณฑ์นี้มีการร่วมมือกับโรงเรียนแพทย์ องค์กรภาครัฐ และเอกชนอีกหลายแห่ง แต่องค์กรการแพทย์ที่ช่วยพัฒนาองค์ความรู้ในระบบนี้เป็นหลัก คือภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดล โดยเฉพาะ รศ.นพ.ตรงธรรม ทองดี อาจารย์แพทย์จากแผนกรังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดล ที่ให้การสนับสนุนเรื่องข้อมูลและมีรังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญที่ถอดประสบการณ์มาใส่ใน AI นอกจากนี้ยังมีโรงพยาบาลขนาดใหญ่ กลาง เล็ก ทั่วประเทศกว่า 30 แห่ง ที่เข้าร่วมทดลองใช้ระบบนี้

ปอด

ดร.วราสิณี กล่าวว่า ข้อมูลจากการวิจัย เราพบว่า AI ช่วยลดเวลาการอ่านผลเอกซเรย์ทรวงอกของรังสีแพทย์ได้ 40% นอกจากนี้ในโรงพยาบาลที่ไม่มีรังสีแพทย์ ระบบ AI ก็จะมาช่วยเป็นความคิดเห็นที่สอง หรือ second opinion ได้ และสำหรับรถโมบายตรวจสุขภาพ หรือตรวจคัดกรองวัคโรคที่มีเคสโรคจำนวนมาก ระบบ AI จะช่วยคัดกรองวัคโรคได้ก่อน และในขณะเดียวกันสำหรับห้องฉุกเฉินที่ต้องการความรวดเร็วในการคัดกรองสภาวะเร่งด่วน ระบบอินสเป็คทรา ซีเอ็กซ์อาร์ที่เปิดให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงก็จะเข้ามาช่วยได้เช่นกัน

ดร.วราสิณี กล่าวต่อว่า ในมุมของการพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้เป็นที่ยอมรับ ช่วงแรกก็มีช่องว่าง เรื่องความคาดหวังบ้างเพราะหลายคนอาจจะไม่เข้าใจว่าปัญญาประดิษฐ์ปัจจุบันเป็นเครื่องมือช่วยแพทย์เท่านั้น แต่ไม่สามารถที่จะทำหน้าที่แทนแพทย์ได้ แต่จากการทดสอบใช้งานจริงของโรงพยาบาลผู้ใช้งานระบบอินสเป็คทรา พบว่าระบบสามารถมาช่วยงานแพทย์ได้จริงในหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการช่วยจัดลำดับความสำคัญของงาน และการช่วยป้องกันการแพร่กระจายของโรคในเชิงรุก

หลักการทำงานของปัญญาประดิษฐ์ของโครงการนี้เป็นลักษณะ Deep Learning คือ Convolutional Neural Networks ที่เป็นที่นิยมในการใช้ประมวลผลภาพ โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์มาทำงานร่วมกันหลายตัวเพื่อให้สามารถตรวจจับรอยโรคและช่วยแพทย์ได้อย่างครอบคลุม ยกตัวอย่างเช่นปัญญาประดิษฐ์ที่ทำหน้าที่จำแนกภาพว่ามีรอยโรคอะไรบ้าง เมื่อพบรอยโรคจะทำการไฮไลท์เพื่อให้แพทย์สามารถสังเกตเห็นได้ง่ายขึ้น อีกทั้งยังทำการคำนวณอัตราส่วนระหว่างปอดและหัวใจเพื่อตรวจวัดสภาวะหัวใจโตได้โดยอัตโนมัติ และคิดคำนวณความมั่นใจในการแสดงผลขอแต่ละรอยโรค รวมถึงมีปัญญาประดิษฐ์ตัวอื่นๆ ที่สนับสนุน การทำงานของระบบ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติในรายงานของรังสีแพทย์ เป็นต้น

“ปัญญาประดิษฐ์ตัวเดียวไม่เพียงพอต่อการใช้งานที่ซับซ้อนอย่างงานทางการแพทย์ จำเป็นต้องพัฒนาและเพิ่มเติมอีกหลายฟีเจอร์เพื่อเพิ่มความแม่นยำของระบบ เช่น การคัดกรองวัณโรค AI ต้องคำนวณคะแนนความผิดปกติออกมาอย่างแม่นยำโดยการดูจากสถิติประชากรประกอบด้วย หรือ การฝึกและให้ข้อมูลกับ AI ไปไฮไลท์จุดต่างๆ ที่พบรอยโรค หรือ AI ที่ช่วยคัดภาพเสีย และ AI ที่อ่านโรคที่เฉพาะเจาะจง เช่น โรคปอดแฟบ เป็นต้น” ดร.วราสิณี กล่าว

สำหรับความแม่นยำในการตรวจจับโรคโดยรวมอยู่ที่ประมาณ 90% มีงานวิจัยเชิงสถิติที่รองรับว่าผลของระบบได้ผ่านการทดสอบแบบครอบคลุมและระมัดระวังแล้ว จึงทำให้ระบบนี้ได้รับการยอมรับจากรังสีแพทย์ว่าช่วยให้สามารถอ่านภาพเอกซเรย์ได้เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้นจริง

“ระบบปัญญาประดิษฐ์ ศูนย์กลางจะอยู่บนคลาวด์ ทำให้โรงพยาบาลทั่วประเทศสามารถส่งภาพเข้ามาได้ผ่านทางแอปพลิเคชัน หรือบางโรงพยาบาลจะเก็บภาพเอกซเรย์เข้ามาในระบบบนคลาวด์ การประมวลผลแบบศูนย์กลางทำให้เราสามารถให้บริการอ่านภาพได้ในราคาที่ทุกโรงพยาบาลเข้าถึงได้ และสามารถวิเคราะห์ภาพได้ทุกที่ที่มีอินเทอร์เน็ตด้วยความเร็วประมาณภาพละ 2 วินาที แต่ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความเร็วอินเทอร์เน็ตด้วย” ดร.วราสิณี กล่าว

ดร.วราสิณี กล่าวถึง เรื่องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวว่า ระบบคลาวด์มีมาตรฐานสากลกำกับอยู่แล้ว เช่น การทำ encryption ระหว่างการส่งข้อมูลและตอนที่เก็บข้อมูลในระบบคลาวด์ มีการจำกัดสิทธิ์การดูภาพให้เฉพาะบุคลากรที่ได้รับอนุญาตจากโรงพยาบาลเจ้าของข้อมูลเท่านั้น ทั้งนี้เพื่อป้องกันการโจรกรรมข้อมูลและปกป้องความเป็นส่วนตัวของคนไข้

ดร.วราสิณี กล่าวว่า ระบบนี้อยู่ระหว่างดำเนินการเชื่อมต่อให้ได้ทั่วประเทศ สำหรับค่าใช้จ่ายหากคิดเป็นรายเดือนจะมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่าการจ้างแพทย์รังสี 2-3 เท่า ซึ่งต้นปี 2564 จะมีการทำเชิงพาณิชย์อย่างเต็มรูปแบบ และมีแผนที่จะขยายบริการไปยังประเทศแถบเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่ประสบปัญหาเรื่องความคลาดแคลนบุคคลากรเช่นเดียวกัน ซึ่งปัจจุบันได้มีโรงพยาบาลในหลายประเทศสนใจและทดลองใช้แล้ว

ทั้งนี้ โครงการ “ระบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อวินิจฉัยภาพถ่ายทางการแพทย์” เป็นหนึ่งในโครงการส่งเสริมวิทยาการหุ่นยนต์สำหรับทุกคน และพัฒนานวัตกร/นักวิจัย/วิศวกร/วิสาหกิจเริ่มต้นด้านวิทยาการหุ่นยนต์ หรือ FIBO AI/Robotics for เพื่อถ่ายทอดเทคโนโลยีด้านหุ่นยนต์ระบบอัตโนมัติ และปัญญาประดิษฐ์ สู่ภาคเอกชนและบุคคลทั่วไป ดำเนินการโดยสถาบันวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนาม มจธ. ภายใต้โครงการ AI for All ของกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.)

Reporting by

Related Posts

กรุณาติดต่อขออนุญาตใช้คอนเทนต์ก่อน ได้ที่ กองบรรณาธิการ TheReporterAsia

Please contact the editor for permission to use the content first. TheReporterAsia