สุขภาพ

การใช้พลังของ AI เพื่อรักษาโรคหายาก

บทความที่น่าสนใจซึ่งตีพิมพ์เมื่อเร็วๆ นี้ใน Washington Post กล่าวถึงการใช้ AI ในอุตสาหกรรมการแพทย์โดยย่อ และทำให้เกิดคำถามว่า AI สามารถวินิจฉัยความลึกลับทางการแพทย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่ แม้ว่าพวกเราส่วนใหญ่จะเข้าใจแนวทางปฏิบัติที่ไม่แม่นยำในการวินิจฉัยโรคด้วยตนเองโดยอาศัยข้อมูลที่ได้รับจากอินเทอร์เน็ต แต่พวกเราหลายคนยังคงกระโดดออนไลน์เพื่อค้นหาว่ามีอะไรผิดปกติ และบ่อยครั้งที่เว็บไซต์ทางการแพทย์ที่มีชื่อเสียงหลายแห่งไม่ ให้ข้อมูลที่คุณกำลังมองหาอย่างแน่นอน

ด้วยการเพิ่มขึ้นของแชทบอท AI ผู้คนจึงใช้เวลาเพียงไม่นานก็พยายามที่จะใช้เทคโนโลยียุคถัดไปนี้เพื่อวิเคราะห์เอกสารทางการแพทย์นับล้านฉบับโดยมีเป้าหมายในการวินิจฉัยโรคทั่วไป รวมถึงโรคที่หายากและยากต่อการวินิจฉัย เงื่อนไข. ตัวอย่างเช่น บางกรณีที่ผู้ป่วยรายงานว่า “เครื่องหมายการอักเสบที่เพิ่มขึ้นในการตรวจเลือดรวมกับความเจ็บปวดที่ส้นเท้าซ้ายหมายความว่า” บอท AI สามารถค้นหาเอกสารเหล่านี้และวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้

มารดาผู้หงุดหงิดซึ่งพาลูกชายไปหาหมอ 17 คนเพื่อรักษาอาการปวดเรื้อรัง ตัดสินใจใส่ข้อมูลทางการแพทย์ของเขาลงใน ChatGPT ซึ่งทำให้เธอประหลาดใจ และรีบส่งคืนการวินิจฉัยโรคจากสายสะดือที่แนะนำอย่างรวดเร็ว และแน่นอนว่าการวินิจฉัยนี้ถูกต้อง แม้ว่าตัวอย่างนี้จะแสดงผลลัพธ์ที่ดีที่สุด และไม่มีการศึกษาที่แนะนำว่าเหตุการณ์นี้อาจเกิดขึ้นได้บ่อยเพียงใด แต่กระบวนการนี้ยังคงแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่ดี เนื่องจากช่วยให้ผู้ป่วยสามารถช่วยในการวินิจฉัยได้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจหาโรคและสภาวะที่หายาก ที่วินิจฉัยได้ยาก

มีรายงานว่าโรคหายากส่งผลกระทบต่อผู้คนประมาณ 30 ล้านคนในสหรัฐอเมริกาเพียงแห่งเดียว และผู้คนอีกหลายร้อยล้านคนทั่วโลก ผู้ป่วยเหล่านี้คือผู้ป่วยทั้งหมดที่อาจได้รับประโยชน์จากซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยในการตรวจหาโรคเหล่านี้ Isaac Kohane ประธานภาควิชาสารสนเทศชีวการแพทย์ที่ Harvard Medical School อธิบายว่า:

“หมอเก่งมากในการจัดการกับเรื่องทั่วไป…

“แต่มีโรคหลายพันโรคที่แพทย์ส่วนใหญ่จะไม่เคยเห็นหรือเคยได้ยินมาก่อนด้วยซ้ำ”

ข้อดีอีกประการหนึ่งของเทคโนโลยีนี้คือการส่งพลังงานกลับคืนสู่มือของผู้ป่วยซึ่งอาจทำการค้นหาด้วยตนเองอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะไม่ถูกมองข้ามโดยผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ ซึ่งอาจไม่คำนึงถึงข้อกังวลอย่างจริงจังไม่ว่าด้วยเหตุผลใดก็ตาม

Kate McCrann ซึ่งเป็นแพทย์ในปีสุดท้ายที่มหาวิทยาลัยเยลกล่าวว่าสิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้แม้กระทั่งผู้ที่มีการศึกษามากที่สุด เมื่อ Tess ทารกแรกเกิดของเธอเริ่มแสดงสัญญาณของพัฒนาการล่าช้า เธอพา Tess ไปพบกุมารแพทย์ ซึ่งบอกเธอว่าไม่มีอะไรต้องกังวล อย่างไรก็ตาม หลายปีต่อมา McCrann ได้เรียนรู้ว่าลูกสาวของเธอมีโรคหายากที่เรียกว่า Hao-Fountain Syndrome ซึ่งมีสาเหตุมาจากการกลายพันธุ์ทางพันธุกรรม

ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณโพสต์บนโซเชียลมีเดียเมื่อปี 2015 ตอนที่ Tess อายุ 5 ขวบ ซึ่งทำให้ McCrann กลายเป็นนักวิจัยที่ศึกษาการกลายพันธุ์ทางพันธุกรรม สิ่งนี้นำไปสู่การค้นพบผู้ป่วยอีก 7 รายที่เป็นโรคเดียวกัน และด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงได้เปิดตัวมูลนิธิที่เชื่อมโยงผู้ป่วยมากกว่า 200 รายตั้งแต่นั้นมา หากไม่มีความช่วยเหลือเช่นนี้ แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะเข้าถึงมวลวิกฤติที่จำเป็นเพื่อกระตุ้นให้นักวิจัยค้นหาวิธีการรักษาและเริ่มการทดลองทางคลินิก ส่งผลให้กลุ่มผู้ป่วยต้องระดมเงินเพื่อตนเอง ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการวิจัยที่เทคโนโลยี AI ดังกล่าวสามารถช่วยได้เช่นกัน

ผู้ป่วยที่เป็นโรคหายากมักใช้เวลาหลายปีแม้กระทั่งแพทย์ที่มีประสบการณ์มากที่สุดในการพยายามวินิจฉัยปัญหาแต่ล้มเหลว แม้แต่โรคที่ซ่อนอยู่ในสายตาซึ่งเห็นได้ชัดเจนเมื่อพบแล้วก็ยังตรวจพบได้ยากมากตั้งแต่แรก

Machine learning in rare disease

Rare diseases are inherently limited in clinical cases, leading to few samples to study. It is a priority to address challenges and harness emerging solutions for using machine learning for rare diseases.
Read More

จากข้อมูลของ เครือข่ายโรคที่ไม่ได้รับการวินิจฉัยของสถาบันสุขภาพแห่งชาติ ประมาณ 11% ของผู้ป่วยที่ได้รับการส่งต่อในแต่ละปีมีอาการลึกลับที่สามารถวินิจฉัยได้ในที่สุดโดยการวิเคราะห์ผลลัพธ์และบันทึกจากห้องปฏิบัติการ Kohane ร่วมกับ Matt Might นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ลูกชายเสียชีวิตด้วยโรคหายาก เชื่อว่าแชทบอทจำลองภาษาขนาดใหญ่สามารถช่วยวินิจฉัยโรคเหล่านี้ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และพวกเขากำลังดำเนินการขั้นแรกในการพยายามสร้างการวินิจฉัยขึ้นมา

การพัฒนาล่าสุดนี้ไม่ใช่เพียงแอปพลิเคชันเดียวของ AI ที่ใช้ในการพัฒนาอุตสาหกรรมการแพทย์ เครื่องมือใหม่อีกชิ้นหนึ่งที่สร้างขึ้นโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแทนแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ยังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการวินิจฉัยและรวบรวมผู้ป่วยที่คล้ายกัน

อย่างไรก็ตามข้อเสียค่อนข้างชัดเจน ผู้คนอาจพึ่งพาเครื่องมือเหล่านี้ได้ง่ายเกินไป ดังนั้นจึงเพิกเฉยต่อสัญญาณเตือนอื่นๆ นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้สูงที่นักแสดงที่ไม่สุจริต แม้กระทั่ง AI เองก็อาจสร้างข้อมูลที่เป็นเท็จโดยมีเป้าหมายเพื่อทำให้ผู้อ่านเข้าใจผิดและสนับสนุนการกระทำบางอย่าง นอกจากนี้ หาก/เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้น เราจะไม่รู้ว่าข้อมูลใดเป็นเท็จ หรือข้อมูลอาจบิดเบือนได้มากน้อยเพียงใด

แม้แต่ข้อมูลที่ถูกต้องก็อาจไม่รู้ว่ามีความแม่นยำเพียงใด ซึ่งทั้งหมดนี้อาจทำให้เกิดปัญหาสำคัญในการวินิจฉัยภาวะทางการแพทย์ได้

ข้อกังวลเหล่านี้ทำให้เกิดคำถามที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับ AI ในอุตสาหกรรมการแพทย์ ซึ่งหลายคนมองว่าเป็นข้อกังวล: ทำอย่างไรจึงจะได้ประโยชน์สูงสุดจากเทคโนโลยีโดยไม่ต้องประสบกับปัญหาที่เลวร้ายที่สุด ถึงกระนั้น อุตสาหกรรมการแพทย์ก็มีอคติอยู่แล้ว วิธีที่เราจัดการอคตินี้เป็นสิ่งสำคัญ และสถานการณ์ก็ไม่แตกต่างกัน

Machine learning to solve problems

The Power of AI

AI is much more than a grammar checking software or art generator. AI and machine learning can help solve the toughest problems - rare disease cures.

วิธีแก้ไขประการหนึ่งที่แนะนำคือให้รัฐบาลกำหนดให้ต้องเปิดเผยแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมแชทบอททางการแพทย์ และระบบ AI ใด ๆ ที่ใช้บันทึกสุขภาพของผู้ป่วยจะต้องอยู่ภายใต้กฎระเบียบของรัฐบาล เพื่อให้สิ่งนี้ทำงานได้ นักวิจัยอิสระจะต้องพิจารณาคำแนะนำทางการแพทย์ทั้งหมดที่ป้อนให้กับบอท AI คณะกรรมการ/สมาคมการแพทย์จะต้องรับรองสิ่งที่น่าเชื่อถือด้วย

คลื่นลูกแรกของเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเข้าสู่อุตสาหกรรมการแพทย์ดูเหมือนจะลดต้นทุนโดยสูญเสียผลประโยชน์ที่น่าสงสัยให้กับผู้ป่วย ซอฟต์แวร์ที่สามารถตรวจจับโรคที่วินิจฉัยยากได้อย่างมีประสิทธิภาพจะเป็นการเปลี่ยนแปลงที่หวังว่าจะกระตุ้นให้เกิดเทคโนโลยีที่เป็นประโยชน์ในทำนองเดียวกันมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ข้อกังวลหลักประการหนึ่งเกี่ยวกับ AI โดยทั่วไปคือความเสี่ยงที่จะตกอยู่ในอนาคตของโลกดิสโทเปีย ซึ่งเครื่องจักรและเทคโนโลยีครอบงำเราทุกคน และการป้องกันผลลัพธ์ที่มืดมิดนั้นขึ้นอยู่กับวิธีที่เราเลือกใช้ AI เพื่อให้เป็นไปตามนั้น สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการวินิจฉัยแชทบอทควรถูกมองว่าเป็นความคิดเห็นที่สอง

Skip to content