การใช้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวงการภาพทางการแพทย์ไปแบบรวดเร็วและลึกซึ้งมากขึ้น ช่วยให้การสแกนภาพต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น CT, MRI หรืออัลตร้าซาวด์ รวดเร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และนำไปสู่การดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้นผ่านอัลกอริธึมขั้นสูง รวมทั้งได้รับการรับรองจาก องค์การอาหารและยา (FDA)

ถ้าย้อนกลับไปสิบปีที่แล้ว ระบบเรียนรู้ลึก (deep learning) เริ่มทำให้ผู้คนตื่นเต้นในวงการวิชาการ แต่ยังไม่ค่อยได้เห็นการใช้จริงในโรงพยาบาล แต่ตอนนี้ (มิถุนายน 2025) มีอุปกรณ์ที่ใช้ AI ถึง 777 รายการผ่านการรับรอง FDA แล้ว และสองในสามของแผนกรังสีในสหรัฐฯ เริ่มนำ AI มาใช้งานจริงกันแล้ว การพัฒนารวดเร็วนี้ผสมผสานความสามารถของรังสีแพทย์ในการจดจำรูปแบบ และพลังของเครื่องจักรที่ไม่มีวันเหนื่อย ช่วยให้ภาพที่ได้ชัดและตรวจวิเคราะห์ได้เร็วขึ้นมาก

FDA และการรับรองเครื่องมือ AI ในภาพทางการแพทย์

FDA มีการอัปเดตรายชื่ออุปกรณ์ AI และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) อย่างต่อเนื่อง และเห็นการเติบโตแบบก้าวกระโดดตั้งแต่ปี 2018 เครื่องมือ AI เหล่านี้ส่วนใหญ่เน้นไปที่การตรวจหาโรคหลอดเลือดสมอง มะเร็งเต้านม และก้อนเนื้อในปอด และกลายเป็นตัวช่วยสำคัญในแผนกรังสีทั่วประเทศ

เนื่องจาก AI เหล่านี้คือซอฟต์แวร์ทางการแพทย์ (SaMD) ทำให้ผู้ผลิตต้องพิสูจน์ว่าปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ รวมถึงต้องมีแผนการอัปเดตกันอย่างสม่ำเสมอ กรอบเกณฑ์ใหม่ของ FDA ในปี 2024 ยังช่วยให้การอนุมัติเร็วขึ้นและเปิดทางให้นวัตกรรม AI เติบโตอย่างปลอดภัย

AI ช่วยอะไรในกระบวนการดูแลผู้ป่วยบ้าง?

• ลดเวลาสแกนและปริมาณรังสี
  AI ไม่ได้แค่ช่วยวินิจฉัย แต่ยังพัฒนาวิธีการเก็บภาพให้ดีขึ้น ด้วยเทคโนโลยี deep-learning reconstruction ช่วยให้เราใช้รังสีต่ำลงหรือสแกน MRI เร็วขึ้นได้แล้วภาพก็ยังคมชัดเหมือนเดิม แถมปลอดภัยกว่าด้วยสำหรับผู้ป่วยและเจ้าหน้าที่
  – ทีมวิจัยที่ NIBIB สนับสนุนการพัฒนาเครือข่ายฟื้นฟูภาพให้แม่นยำ
  – MIT มีระบบ FeatUp ที่เพิ่มความละเอียดภาพให้เห็นรายละเอียดระดับมิลลิเมตรจากสแกนแบบมาตรฐาน
  – ส่วนที่มหาวิทยาลัยวิสคอนซิน ใช้ AI ช่วยให้อัลตร้าซาวด์ในอุปกรณ์พกพาคุณภาพสูงขึ้น จนสามารถวินิจฉัยโรคหัวใจได้ รวดเร็วและสบายผู้ป่วยมากขึ้น
• คัดกรองเคสฉุกเฉิน
  โรงพยาบาลใหญ่ที่รับคนไข้บาดเจ็บหนัก ๆ มีภาพสแกนมหาศาล AI จะช่วยคัดกรองกรณีเร่งด่วน เช่น เลือดออกในสมอง หรือ ลิ่มเลือดในปอด ให้นำมาก่อน ช่วยลดเวลาการตอบกลับผลและลดความเครียดของรังสีแพทย์ งานประชุม RSNA 2024 ก็พูดถึงเรื่องนี้เยอะ
  แต่ก็มีนักวิจัย Harvard Medical School เตือนว่าไม่ใช่รังสีแพทย์ทุกคนจะทำงานกับ AI ได้ดี บางคนอาจถูกรบกวนจากคำแนะนำ AI ดังนั้นการฝึกอบรมและการออกแบบระบบให้เหมาะกับผู้ใช้จึงสำคัญมาก
• เปลี่ยนภาพดิบเป็นการวินิจฉัยแม่นยำ
  FDA เพิ่งอนุมัติเครื่องมือ AI ตัวแรกที่วิเคราะห์ภาพแมมโมแกรม 2 มิติธรรมดา เพื่อทำนายความเสี่ยงมะเร็งเต้านมในอีก 5 ปีข้างหน้า โดยใช้ AI วิเคราะห์ลักษณะเนื้อเยื่อเต้านมแบบละเอียด ช่วยให้รู้ความเสี่ยงล่วงหน้าแม้ว่าภาพจะปกติสำหรับรังสีแพทย์ก็ตาม ช่วยให้วางแผนตรวจและดูแลได้ก่อนโรคลุกลาม คาดว่าระบบนี้จะเริ่มใช้จริงปลายปี 2025
• สกัดข้อมูลเชิงลึกจากภาพ 3 มิติ โดยไม่ต้องเจาะชิ้นเนื้อ
  สายตาคนเห็นแค่เฉดสีเทาในภาพ CT หรือ MRI แต่ AI สามารถวัดรายละเอียดของแต่ละพิกเซล 3 มิติ (voxel) ได้อย่างละเอียด เช่น ความสว่าง พื้นผิว รูปร่าง และอัตลักษณ์อื่นๆ เรียกรวมว่า radiomic features
  – NCI อธิบายว่า radiomics ช่วยแปลงลักษณะภาพทางรังสีเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ เหมือนการทดสอบในห้องแล็บ
  – ลดการจำเป็นต้องเจาะชิ้นเนื้อลูกค้า เพราะ radiomic มักสัมพันธ์กับยีนและการตอบสนองรักษา
  – ช่วยให้การรักษาแม่นยำขึ้นและเร็วขึ้นด้วยการเปรียบเทียบข้อมูลกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่
  – รังสีแพทย์ได้รับรายงานที่เป็นข้อมูลตัวเลข ติดตามการเปลี่ยนแปลงได้อย่างชัดเจน
  สรุป คือ radiomics เปลี่ยนภาพทางการแพทย์ให้เป็นไบโอมาร์กเกอร์เชิงปริมาณ ที่ทำให้การดูแลผู้ป่วยและการตัดสินใจทางแพทย์ดีขึ้นมาก

การนำ AI ไปใช้จริงและข้อควรระวัง

นอกจากช่วยวินิจฉัย AI ยังเข้ามาช่วยในส่วนอื่น เช่น การเขียนรายงาน การตรวจสอบข้อแนะนำการติดตาม และเตรียมรูปภาพสำคัญไว้ก่อนที่จะเริ่มทำงานจริง อย่างในวารสาร Radiology ของ RSNA ได้พูดถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่แปลงเสียงพูดเป็นข้อความและสรุปอัตโนมัติที่ช่วยลดเวลาการรายงานและข้อผิดพลาดได้ถึง 30% อีกทั้งช่วยลดความเครียดของแพทย์จากงานที่ซ้ำซากจำเจ

ด้วยเครื่องมือ AI ที่มีมากมายและหลากหลายแบบ ทำให้แต่ละคนสามารถเลือกใช้ให้เหมาะกับสไตล์การทำงานและความต้องการของตัวเองได้ไม่ยาก ทั้งคนรุ่นใหม่อย่าง Gen Y และ Gen Z ที่กำลังเริ่มทำงาน หรือคนที่อยากทำธุรกิจและสร้างเนื้อหา ก็หาเครื่องมือ AI ที่ใช่และเหมาะกับตัวเองได้ง่ายขึ้น

ที่มาของข้อมูล https://www.boston25news.com/news/how-artificial-intelligence-is-transforming-medical-imaging/5IAVSJNEKNOB5B7QE2S53MZ3UA/