Friday, 5 June 2026
HealthTech

‘ม.วลัยลักษณ์’ ใช้ AI พัฒนาสู่การวินิจฉัยโรคตาเข หวังช่วยเด็กแรกเกิดลดความเสี่ยงพิการทางสายตา

อย่างที่ทราบกันดีว่า เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทอย่างมาในทุกอุตสาหกรรม และในชีวิตคนเราในทุกวันนี้ล้วนมี AI เข้ามาเกี่ยวข้องทั้งทางตรงและทางอ้อมอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ 

ขณะที่หลาย ๆ อุตสาหกรรมได้นำ AI มาใช้งานอย่างจริงจัง รวมถึงในด้านสุขภาพและระบบสาธารณสุขโดยทางรัฐบาลไทย มีนโยบายขับเคลื่อนสู่ 'ระบบสุขภาพดิจิทัล' ยกระดับคุณภาพการบริการด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล ให้ประชาชนได้รับบริการที่สะดวก รวดเร็ว ทันสมัย และมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงช่วยลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ในการคัดกรองและวินิจฉัยโรคเบื้องต้น และ AI คือเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนนโยบายดังกล่าวให้เกิดเป็นรูปธรรม และหลายฝ่ายมองว่า AI จะเข้ามาเปลี่ยนและยกระดับวงการแพทย์ – ระบบวินิจฉัยโรคอัจฉริยะและผลกระทบต่อสาธารณสุขไทยในอนาคตอันใกล้ 

สอดคล้องกับแนวนโยบายของกองทุนพัฒนาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (กองทุนดีอี) ที่มุ่ง เพื่อพัฒนาด้านการแพทย์และสาธารณสุข โดยได้ให้ทุนสนับสนุนโครงการพัฒนาเครื่องมืออัตโนมัติเพื่อวินิจฉัยโรคตาเข โดยใช้เทคนิคปัญญาประดิษฐ์ กับสำนักวิชาวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ เพื่อพัฒนาโครงการดังกล่าว

สำหรับงานวิจัยการตรวจจับโรคตาเขด้วยปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพพัฒนาเป็นแอปพลิเคชันบนสมาร์ตโฟนหรืออุปกรณ์เคลื่อนที่ ในรูปแบบ Telemedicine เพื่อเพิ่มการเข้าถึงการวินิจฉัยในพื้นที่ห่างไกล นอกจากนี้ยังสามารถต่อยอดเทคโนโลยี AI เพื่อใช้ตรวจโรคตาอื่น ๆ เช่น ต้อกระจก ต้อหิน และจอประสาทตาเสื่อม ช่วยเพิ่มความแม่นยำและลดเวลารอคอย เนื่องจากในการคัดกรองในปัจจุบันต้องใช้จักษุแพทย์และเจ้าหน้าที่จำนวนมากในการเก็บข้อมูลเพื่อทำการวินิจฉัย

โครงการนี้เป็นการต่อยอดจากผลงานวิจัยก่อนหน้าที่นำเทคนิคปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการตรวจจับและประมวลผล ของรองศาสตราจารย์ ดร.วัฒนพงศ์ เกิดทองมี เริ่มต้นการวิจัยจากการใช้คอมพิวเตอร์ในการประมวลผลภาพถ่ายหน้าตัดของท่อนซุงไม้ยางพาราอ เพื่อตรวจจับและบ่งบอกตำแหน่งของแกนไม้ โดยในช่วงแรกได้เน้นการพัฒนาและปรับปรุงระเบียบวิธีวิจัยการประมวลผลรูปทรงของท่อนซุงไม้ยางพารา ต่อมาได้เปลี่ยนแนวทางการวิจัยมาใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก (Deep Neural Networks) ทำให้สามารถตรวจจับแกนไม้ได้ด้วยความแม่นยำสูงขึ้นและมีความผิดพลาดน้อยลง ผลงานวิจัยในช่วงนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการระดับนานาชาติและได้รับการนำเสนอในที่ประชุมวิชาการระดับนานาชาติหลายแห่ง

หลังจากนั้น ทางรองศาสตราจารย์ ดร.วัฒนพงศ์ จึงได้นำมาต่อยอดการวิจัย เพื่อใช้ในการประมวลผลภาพตรวจจับตำแหน่งของดวงตาและรูม่านตา ซึ่งเป็นพื้นฐานในการประยุกต์ใช้ในโครงการวิจัยต่าง ๆ เช่น การตรวจจับโรคตาเขและการพัฒนาเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็นและการติดตามสายตา

โดยรูปแบบการทำงานจะทำการระบุตำแหน่งดวงตาและรูม่านตาเพื่อสร้างเครื่องมืออัตโนมัติให้จักษุแพทย์วินิจฉัยโรคตาเขได้เร็วขึ้น ลดภาระงานลดค่าใช้จ่ายและที่สำคัญระบบนี้ออกแบบให้ใช้งานง่ายเป็นมิตรกับเด็กเพิ่มโอกาสในการตรวจคัดกรองผู้ป่วยเด็กได้มากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มศักยภาพของประเทศไทยในด้านเครื่องมือแพทย์อีกด้วย

โครงการนี้มีเป้าหมายพัฒนาเป็น โมเดลธุรกิจแบบไม่หวังผลกำไร (Social Enterprise) โดยจะมีหน่วยงานภาครัฐเข้ามาให้การสนับสนุน อาทิ กรมการแพทย์ เพื่อยกระดับสู่ Telemedicine เต็มรูปแบบ สำหรับให้บริการประชาชน โดยเฉพาะในกลุ่มเด็กแรกเกิดซึ่งในแต่ละปีมีจำนวนประมาณ 200,000 คน หากสามารถคัดกรองเบื้องต้นได้แม้เพียง 4% หรือ 8,000 คน ก็จะช่วยลดความเสี่ยงในการเกิดความพิการทางสายตาได้ในอนาคต

ดร. มนธ์สินี กีรติไกรนนท์ เผยยุทธศาสตร์นวัตกรรม AI และการวางระบบคลาวด์เพื่ออนาคตสาธารณสุขไทย ในงาน RWE Health

กรุงเทพมหานคร (20 พฤศจิกายน 2566) – ในงานสัมมนาด้านสุขภาพระดับสูง "Keep it Real with Real-World Evidence (RWE)" ดร. มนธ์สินี กีรติไกรนนท์ ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีระดับโลก ได้นำเสนอแผนแม่บทการยกระดับบริการภาครัฐสู่ยุคดิจิทัล ด้วยประสบการณ์บริหารกว่า 20 ปีในบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ ดร. มนธ์สินี ได้ชี้ให้เห็นว่าการผสานสถาปัตยกรรม Cloud-native และ AI คือกุญแจสำคัญในการพลิกโฉมการบริการสาธารณสุขของไทย

ดร. มนธ์สินี เน้นย้ำว่าการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบคลาวด์ที่ทันสมัยประกอบด้วย 3 เสาหลักสำคัญ:

  • โครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่น: ใช้เทคโนโลยี Microservices เพื่อให้ระบบสาธารณสุขทำงานได้ต่อเนื่อง 99.99% แม้ในช่วงที่มีความต้องการใช้งานสูงระดับประเทศ.
  • ข้อมูลอัจฉริยะ (Data Intelligence): วางระบบคลังข้อมูลกลางเพื่อเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้จริง.
  • การมีส่วนร่วมผ่าน AI (Engagement): ใช้ระบบตอบโต้อัจฉริยะเพื่อมอบบริการที่รวดเร็วและตรงใจประชาชนแบบเรียลไทม์.

ความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม: การขยายผล AI ใน 13 เขตสุขภาพ ประเด็นที่น่าสนใจคือความสำเร็จของการนำอัลกอริทึม Deep Learning มาใช้คัดกรองโรคเบาหวานขึ้นจอประสาทตาแบบอัตโนมัติ ซึ่งช่วยดูแลผู้ป่วยไปแล้วกว่า 30,000 ราย ใน 13 เขตสุขภาพทั่วไทย โดยโครงการนี้ถือเป็นต้นแบบของระบบ "Data-driven Care" ที่มีประสิทธิภาพสูง.

นอกจากนี้ ดร. มนธ์สินี ยังคาดการณ์ถึงการมาถึงของ Multimodal LLMs ที่จะช่วยให้ AI สามารถวิเคราะห์ทั้งภาพถ่ายทางการแพทย์ 3 มิติ และประวัติการรักษาที่ซับซ้อนได้พร้อมกัน เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยโรค

"คุณค่าที่แท้จริงของ AI ในภาครัฐ คือการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความเข้าใจที่ยึดถือมนุษย์เป็นศูนย์กลาง เพื่อช่วยชีวิตและยกระดับคุณภาพการรักษาให้ประชาชนทุกคน" ดร. มนธ์สินี กล่าวสรุป

เกี่ยวกับ ดร. มนธ์สินี กีรติไกรนนท์ ดร. มนธ์สินี กีรติไกรนนท์ เป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์กว่า 20 ปี โดยเคยดำรงตำแหน่งผู้บริหารในบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก ปัจจุบันดำรงตำแหน่ง AI Advocate ของคณะทำงานแผนแม่บทดิจิทัลระดับประเทศ 


© Copyright 2021, All rights reserved. THE STATES TIMES
Take Me Top