MedLM โมเดล Healthcare AI ทางการแพทย์ที่จะปฏิวัติ การให้บริการสาธารณสุข

ปี 2023 มีโอกาสไปพูดเรื่อง Healthcare AI ให้กับกลุ่มโรงพยาบาลกรุงเทพ ช่วงเวลานั้นที่เรากำลังตื่นเต้นกับการมาของ ChatGPT และ Gemini ที่เปิดตัวตามมาในชื่อ Bard ก่อนจะเปลี่ยนชื่อเป็น Gemini ที่ทุกคนรู้จัก ในตอนนั้น การเร่งเปิดตัว LLMs (Large Language Model) ของ Google ก็เพราะกระแส AI

ลูกค้าสำคัญที่ได้ดูอยู่ในช่วงเวลานั้น เป้าหมายคือ บริการทางการแพทย์ ก็จะมีคำถามเรื่องการใช้ AI เช่น ChatGPT หรือ Gemini ในกรณีทางการแพทย์อย่างมาก แต่เราผมและ Google เราไม่สามารถแนะนำ LLMs ทั่วไปได้ เพราะการทำงานเฉพาะทางเช่นนี้จำเป็นต้อง เป็นโมเดลเฉพาะทาง Specialized Model ที่ถูกสอนและทดสอบความสามารถมาตรฐานเฉพาะทางที่ควรจะเป็นHealthcare AI

Google ในตอนนั้น พัฒนา Med Palm LLMs มาสักระยะแล้วครับ และการจะสามารถใช้ Generative AI เฉพาะทางทางการแพทย์ เหมาะสมที่จะสามารถนำไปใช้ได้จริง ในกรณีที่เป็น Usecase ทางการแพทย์ แต่การเข้าถึง Model ของ Google นี้เข้าถึงได้ยากครับ ต้องผ่านขั้นตอนในการขอใช้งาน เนื่องจากส่วนนี้จะอยู่ภายใต้บริษัทแม่ หรืออยู่ภายใต้ Google Research ไม่ได้เปิดให้บริการแบบทั่วไปHealthcare AI

นี่คือ วิดีโอ เมื่อตอนเปิด Version 2 ออกมาสู่ตลาด

Med-PaLM 2, โมเดล AI ทางการแพทย์ระดับผู้เชี่ยวชาญ

Med-PaLM (Medical Pathways Language Model) คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Google Research เพื่อประยุกต์ใช้งานในด้านการแพทย์ โดยมีวัตถุประสงค์หลักในการตอบคำถามและให้ข้อมูลทางการแพทย์ที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์แก่ทั้งแพทย์และประชาชนทั่วไปHealthcare AI

เหมือนที่ AI หลายตัวในตลาดได้ เพิ่มศักยภาพปฏิวัติวงการหลาย ๆ วงการ โดยเฉพาะวงการสร้างสรรค์ MedPaLM2 ก็เป็น AI ที่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับการใช้งานในวงการแพทย์โดยเฉพาะ ช่วยในการปฏิวัติวงการแพทย์เช่นเดียวกัน ความโดดเด่นของ Med-PaLM 2 คือ ก้าวกระโดดครั้งสำคัญที่โมเดล Med-PaLM 2 ทำคะแนนสูงในข้อสอบแพทย์ USMLE โดยสามารถทำคะแนนได้ 85%¹ ในการสอบ USMLE (United States Medical Licensing Examination)² ดีกว่า Med-Palm version ก่อนหน้า 18.2% ถือเป็นความก้าวหน้าสำคัญ เนื่องจากก่อนหน้านี้การพัฒนา AI เพื่อการตอบคำถามทางการแพทย์มีความก้าวหน้าอย่างช้าๆ การทดสอบนี้ทำให้เห็นพัฒนาการที่ก้าวกระโดดของโมเดล AI

จาก Med-Palm2 สู่ MedLM

Google MedLM คือชุดของโมเดลพื้นฐาน (foundation models) สำหรับอุตสาหกรรมสุขภาพ ที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Med-PaLM 2 แต่ได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมให้เหมาะกับการใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง ปรับปรุงให้ตรงกับ ความต้องการขององค์กรทางการแพทย์ในด้านการประมวลผลข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งการจัดการเอกสาร การสรุปผลข้อมูลทางคลินิก หรือการสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์ โดยมีการเพิ่มคุณสมบัติด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามมาตรฐานในอุตสาหกรรม

โดยในปัจจุบันมีการให้บริการหลายเวอร์ชันภายใต้ชื่อ MedLM เพื่อตอบโจทย์ความต้องการที่แตกต่างกันขององค์กรด้านสุขภาพผ่าน Google Cloud ซึ่งจะช่วยให้การนำ AI ไปใช้ในกระบวนการทำงานของโรงพยาบาลและคลินิกเป็นไปอย่างราบรื่นHealthcare AI

ความแตกต่างของ ของสองโมเดล คือ MedLM เป็น Version ที่ถูกปล่อยมาเพื่อใช้เชิงพาณิชย์ครับ ให้กับโรงพยาบาล และคลินิก ให้บริการแก่ลูกค้าของ Google Cloud ในสหรัฐอเมริกา (allowlisted general availability) ส่วนประเทศอื่น ๆ ต้องดำเนินการขอใช้งานเป็นกรณี ๆ เพราะยังเป็น Version Preview อยู่

HCA Healthcare

HCA Healthcare เป็นหนึ่งใน Usecase ที่ได้ทดลองใช้โซลูชัน MedLM เพื่อช่วยแพทย์ในการจัดทำบันทึกทางการแพทย์ในโรงพยาบาลฉุกเฉิน 4 แห่ง โดยให้แพทย์ใช้แอปพลิเคชันของ Augmedix³ บนอุปกรณ์ที่ไม่ต้องใช้มือในการสร้างบันทึกทางการแพทย์ที่ถูกต้องและทันเวลา จากบทสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วย ตามข้อกำหนดของ Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) แพลตฟอร์มของ Augmedix ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติควบคู่กับ MedLM

LLM เฉพาะทางสามารถเข้าใจบริบทของการใช้งาน และภาษาทางการแพทย์ ที่ทำให้ความแม่นยำ และน่าเชื่อถือการนำเอา LLM ทั่วไปมาประยุกต์ใช้Healthcare AI

MedLM: อนาคตของ generative AI ทางการแพทย์

แน่นอนที่สุดวงการการแพทย์เองก็ต้องการผู้ช่วย AI เข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการ ด้านสาธารณสุข โดยทุกครั้ง ผมจะแบ่งออกเป็น 3 Theme หลัก ๆ ในการนำ Generative AI สำหรับการแพทย์ คือ

1. การใช้ Generative AI เพื่อลดการ Burn Out ของบุคลากรทางการแพทย์
   เหมือนที่ทุกท่านทราบ บุคลากรทางการแพทย์ เป็น กลุ่มคนที่สละชีวิตตัวเองในการดูแลคนไข้อย่างสูง และใช้เวลาในการทำงานมากกว่างานปกติ ซึ่งการเพิ่มขึ้นลดลงของ ผู้ป่วยหลายครั้งก็ยากที่จะคาดเดา การนำ ผู้ช่วย AI เข้ามาลดเวลา ในการทำงานที่ซ้ำซ้อน หรือ งานที่สามารถทดแทนด้วย เทคโนโลยี การจดบันทึกเอกสาร การเป็นผู้ช่วยวินิจฉัย และ การช่วยสรุปข้อมูลคนไข้ ก่อนการเข้าตรวจ ช่วยลดเวลาแพทย์และทำให้การรักษาดีขึ้นไปพร้อมกัน
   
2. การใช้ Generative AI เพื่อเป็นผู้ช่วยให้กับผู้ป่วย เมื่อ GenAI สามารถให้บริการได้เสมือนบุคลากรทางการแพทย์ เพราะความเป็นธรรมชาติ เสมือนคน การช่วยในการให้บริการ การนัด เตือน วันครบกำหนดพบแพทย์ การแจ้งเตือนเรื่องสำคัญ ๆ การบอกตำแหน่ง อาคาร จุดให้บริการต่าง ๆ ในพื้นที่โรงพยาบาล หรือแม้แต่การช่วยเก็บข้อมูลอาการเบื้องต้น ก็สามารถทำได้ ส่วนนี้ช่วยให้การบริการรวดเร็วขึ้น คนไข้ได้คำตอบ จากผู้ช่วย AI ไม่ต้องรอ พยาบาลหรือเจ้าหน้าที่ทุกครั้ง และไม่พลาดนัดหรือข้อมูลสำคัญ
   
3. การใช้ GenAI เพื่อการช่วย วินิจฉัย และ Research นอกจาก MedLM ยังมี AI ที่สร้างมาเพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรค ที่แม่นยำและรวดเร็วขึ้น ยกตัวอย่าง เช่น กลุ่ม Imaging หรือ AI ด้วยภาพ AI กลุ่มนี้ช่วยอ่านค่า ฟิล์ม XRay ปอด ทรวงอก เต้านม หรือ ค่า MRI จากการสแกนสมอง เพื่อหาจุดผิดปกติ Abnormality ที่บ่งชี้โรคต่าง ๆ ชิ้นเนื้อร้าย และอื่น ๆ ช่วยลดความผิดพลาดในการรักษาลงไปได้ เนื่องจากช่วยเป็น Opinion ที่สองสำหรับแพทย์

GenAI ทางการแพทย์ ผ่าน Model MedLM จำเป็นต้องมีความน่าเชื่อถือ และทดสอบมาตรฐานที่ค่อนข้างสูงเนื่องจากการนำมาใช้งานในกระบวนการทางการแพทย์ เป็นเรื่องละเอียดอ่อน แต่การพัฒนา AI ก็มีประสิทธิภาพสูงขึ้นเรื่อย ๆ มุ่งเน้นที่จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้เทคโนโลยีนี้อย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ Google ชี้ว่า Model ทางการแพทย์นี้ ได้ร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับผู้ปฏิบัติงาน นักวิจัย องค์กรด้านสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิต และบุคคลที่อยู่ในแนวหน้าของการดูแลสุขภาพ เพื่อให้เทคโนโลยีมีความปลอดภัย

บริษัท ดิจิทัน เวิลด์ไวด์ ถือเป็น 1 ใน 2 บริษัท ที่ได้รับการยอมรับความเชี่ยวชาญในหมวดหมู่ Healthcare & Life Sciences ใน South East Asia มีความสามารถในการจัดการเทคโนโลยีด้าน Data และ Cloud Service ในธุรกิจ Healthcare and Wellness รองรับโครงการที่มีความซับซ้อนสูง รวมไปถึงการให้บริการเกี่ยวข้องกับ AI ในด้านการแพทย์และสาธารณสุข จากเครือข่ายความร่วมมือด้านเทคโนโลยีทั่วโลก

1. Med-PaLM 2 เป็น AI ตัวแรกที่สามารถทำคะแนนถึง 85% ในการสอบ USMLE
   แสดงให้เห็นว่า AI เริ่มมีความสามารถในการตอบคำถามทางการแพทย์ระดับสูงได้ใกล้เคียงกับผู้เชี่ยวชาญ
   นี่เป็นก้าวสำคัญของ AI ในการช่วยแพทย์ในด้านการให้คำปรึกษาและการวินิจฉัยทางการแพทย์
   ↩︎
2. USMLE (United States Medical Licensing Examination) คืออะไร?
   USMLE (United States Medical Licensing Examination) คือ ชุดการสอบเพื่อขอใบอนุญาตประกอบวิชาชีพแพทย์ในสหรัฐอเมริกา ซึ่งแพทย์ทุกคนที่ต้องการทำงานในสหรัฐฯ ต้องสอบผ่าน โดยการสอบนี้ออกแบบมาเพื่อวัดความรู้ ความสามารถ และทักษะที่จำเป็นสำหรับการปฏิบัติทางการแพทย์อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
   
   ทำไม USMLE ถึงสำคัญ?
   – เป็น ข้อสอบมาตรฐานระดับชาติ สำหรับการขอใบอนุญาตประกอบวิชาชีพแพทย์ในสหรัฐฯ
   – เป็น ข้อสอบที่ท้าทาย และต้องเตรียมตัวอย่างเข้มข้น
   – แพทย์ต่างชาติ (IMGs – International Medical Graduates) ที่ต้องการไปทำงานหรือเรียนต่อในสหรัฐฯ ต้องสอบผ่าน USMLE ทุกขั้นตอน
   – คะแนนของ USMLE มีผลต่อ โอกาสการเข้าฝึกอบรมแพทย์เฉพาะทาง (Residency Matching Program)
   
   ↩︎
3. Augmedix เป็นบริษัทด้านเทคโนโลยีทางการแพทย์ที่มุ่งเน้นการพัฒนาโซลูชันด้านการบันทึกข้อมูลทางการแพทย์ในรูปแบบ ambient (บันทึกข้อมูลโดยอัตโนมัติจากบทสนทนาระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย) เพื่อช่วยลดภาระงานด้านเอกสารของแพทย์และเพิ่มเวลาสำหรับการดูแลผู้ป่วย
   
   ข้อมูลหลักของ Augmedix:
   เทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์: Augmedix ใช้แพลตฟอร์ม Notebuilder ซึ่งเป็นระบบที่รวมเทคโนโลยี Automatic Speech Recognition (ASR) และ Natural Language Processing (NLP) (รวมถึงการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่) เพื่อแปลงบทสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วยให้กลายเป็นบันทึกทางการแพทย์ที่มีโครงสร้างอย่างแม่นยำและทันที ผลิตภัณฑ์ของบริษัทประกอบด้วย:
   Augmedix Live: บริการบันทึกเอกสารแบบเรียลไทม์ที่ให้การสนับสนุนตรงจุดในการดูแลผู้ป่วย
   Augmedix Notes: บริการบันทึกเอกสารที่บันทึกบทสนทนาและนำไปแปลงเป็นบันทึกที่อัปโหลดสู่ระบบ EHR หลังจากการเข้าชม
   Augmedix Prep: ช่วยเตรียมข้อมูลใน EHR ก่อนการเข้าพบผู้ป่วย ↩︎