ในยุคที่เทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกอุตสาหกรรม ธุรกิจด้านเภสัชกรรมและร้านขายยาก็เป็นหนึ่งในภาคส่วนที่ได้รับผลกระทบและต้องปรับตัวเพื่อให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลง หนึ่งในเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลอย่างมากในวงการนี้คือปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) ที่มาพร้อมกับศักยภาพในการปฏิวัติวิธีการทำงานและให้บริการของเภสัชกร ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความปลอดภัยในการดูแลผู้ป่วย

AI คืออะไรและมีประเภทใดบ้าง

AI คือ ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการเลียนแบบการคิดและการตัดสินใจของมนุษย์ คือ ทำสิ่งที่คล้ายกับสิ่งที่คนทำได้ โดยสามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล

AI นั้นมีด้วยกันหลายประเภท อาทิ

• Machine Learning (ML): เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เน้นการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง จากการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เช่น การวิเคราะห์รูปแบบการซื้อยาของลูกค้าเพื่อทำนายความต้องการในอนาคต หรือการหาแบบแผนของอาการข้างเคียงจากยาเพื่อป้องกันความเสี่ยง AI ในสายนี้ อาจนำไปสู่ชุดเครื่องมือและแนวทางการนำไปใช้ประโยชน์ที่แตกต่างกัน เช่น
  • Computer Vision: เป็นการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อให้ AI สามารถมองเห็นและแยกแยะลักษณะของวัตถุต่างๆ ได้ คล้ายการทำงานของสายตามนุษย์ เทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้ในการตรวจจับใบหน้าเพื่อระบุตัวตนของผู้ป่วย หรือการแยกแยะเม็ดยาโดยอัตโนมัติ

• Predictive Analytics: เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต ช่วยในการวางแผนการสต็อกยาให้เพียงพอต่อความต้องการ การคาดการณ์การระบาดของโรค หรือการระบุผู้ป่วยที่มีแนวโน้มจะไม่ทานยาตามที่ได้รับมอบหมาย (Medication Non-Adherence)

• Decision Support System (DSS): เป็นระบบที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจของเภสัชกร โดยอาศัยข้อมูลจากหลายแหล่งและการคำนวณที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลในการจ่ายยา เพื่อหลีกเลี่ยงการจ่ายยาที่มีโอกาสเกิดอันตรกิริยาต่อกัน หรือการแนะนำทางเลือกในการรักษาจากการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและแนวทางการรักษาล่าสุด

• Natural Language Processing (NLP): เป็นการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยคอมพิวเตอร์ ช่วยให้ AI สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ได้ ทั้งการพูด การเขียน หรือข้อความในโซเชียลมีเดีย ในวงการเภสัชกรรม NLP สามารถช่วยในการอ่านและแปลความหมายจากใบสั่งยาที่เขียนด้วยลายมือหรือการสื่อสารระหว่างเภสัชกรกับผู้ป่วยผ่านแชทบอท เวลาเราใช้ ChatGPT, Gemini, Claude ก็เป็นการใช้ Large Language Model ผ่านเครื่องมือชุดนี้

• Robotic Process Automation (RPA): เป็นการใช้ซอฟต์แวร์อัตโนมัติเพื่อทำงานที่เป็นกิจวัตรแทนมนุษย์ เช่น การกรอกข้อมูลผู้ป่วย การจัดเตรียมยา หรือการเบิกจ่ายประกัน RPA ช่วยลดข้อผิดพลาดจากการทำงานซ้ำซากและทำให้เภสัชกรมีเวลามากขึ้นในการดูแลผู้ป่วย ซึ่งในปัจจุบันมีเครื่องมืออาทิ Power Automate ของ Microsoft หรือ UiPath ที่เป็น software ที่ได้รับความนิยมประมาณหนึ่ง

ทั้งหมดนี้เป็นตัวอย่างของ AI ที่เภสัชกรสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับการทำงานและการให้บริการในแง่มุมที่หลากหลาย ตั้งแต่ระดับปฏิบัติการทั่วไปไปจนถึงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เพื่อมุ่งสู่การบริบาลเภสัชกรรมอย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพที่มากขึ้น (Precision Pharmacy)

เภสัชกรควรเตรียมตัวอย่างไรเพื่อใช้ AI

สิ่งสำคัญที่สุดคือเภสัชกรต้องมีความเข้าใจและพร้อมเปิดรับเทคโนโลยี AI อย่างเต็มที่ ริเริ่มด้วยการศึกษาและทำความเข้าใจเกี่ยวกับ AI แต่ละประเภท รวมถึงความเป็นไปได้ในการนำมาใช้กับงานเภสัชกรรม จากนั้นพัฒนาทักษะที่จำเป็น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การเขียนโค้ด และการทำงานกับเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง

นอกจากการเรียนรู้ด้วยตนเองแล้ว สถาบันการศึกษาและหน่วยงานที่ดูแลด้านเภสัชกรรมควรให้ความสำคัญกับการอบรมเพื่อปูพื้นฐานและสร้างความพร้อมให้กับเภสัชกรรุ่นใหม่ในการทำงานเคียงข้าง AI ในอนาคต การสร้างความร่วมมือระหว่างวิชาชีพเภสัชกรรมกับสาขาที่เกี่ยวข้อง เช่น วิทยาการข้อมูล (Data Science) หรือวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์ จะช่วยให้การนำ AI เข้ามาใช้ในธุรกิจเภสัชกรรมเป็นไปอย่างกลมกลืน

ขั้นตอนการพัฒนา AI สำหรับเภสัชกร

สำหรับเภสัชกรที่ต้องการพัฒนา AI เพื่อใช้ในงานของตน ขั้นตอนหลักๆ ที่ควรทำความเข้าใจมีดังนี้

1. กำหนดเป้าหมาย: ระบุให้ชัดเจนว่าต้องการแก้ปัญหาอะไรหรือปรับปรุงกระบวนการใด ที่จะนำ AI มาใช้ ซึ่งอาจเป็นการจัดการสินค้าคงคลัง การพยากรณ์อุปสงค์ หรือการวินิจฉัยโรคผิวหนังเบื้องต้น เป็นต้น
2. รวบรวมข้อมูล: AI เรียนรู้จากการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นการเก็บและจัดระเบียบข้อมูลที่เกี่ยวข้องจึงเป็นขั้นตอนสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลผู้ป่วย ข้อมูลยา หรือรูปภาพรอยโรค ต้องมีทั้งปริมาณและคุณภาพที่เพียงพอต่อการฝึกฝนโมเดล AI
3. เลือกเครื่องมือ: มีเครื่องมือและ เฟรมเวิร์กในการพัฒนา AI มากมาย ทั้ง TensorFlow, PyTorch, หรือ Google Colab ควรเลือกให้เหมาะกับระดับความรู้และงบประมาณที่มี เริ่มจากเครื่องมือฟรีและใช้งานง่ายก่อน เพื่อทำความเข้าใจขั้นตอนหลักๆ ของการพัฒนา AI
4. สร้างโมเดล AI: หัวใจของการพัฒนา AI คือการสร้างโมเดลที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง ผ่านการฝึกฝนด้วยข้อมูลจริง โดยอาศัยหลักการของ Machine Learning หรือ Deep Learning ซึ่งต้องใช้ทักษะทางคณิตศาสตร์และสถิติในการออกแบบโครงสร้างของโมเดลให้เหมาะสมกับงาน
5. เทรน ทดสอบ และปรับปรุง: หลังจากเลือกข้อมูลและสร้างโมเดลแล้ว ก็ถึงเวลาในการเทรน AI ด้วยการป้อนข้อมูลเข้าสู่โมเดลและประเมินผลลัพธ์ นำผลที่ได้มาวิเคราะห์และปรับแต่งโมเดลเพื่อให้ได้ผลที่ถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้น วนซ้ำขั้นตอนนี้จนกว่า AI จะมีประสิทธิภาพตามเป้าหมาย
6. การนำไปใช้งาน: เมื่อได้โมเดลที่เหมาะสมแล้ว ให้นำไปรวมเข้ากับซอฟต์แวร์หรือระบบงานที่ต้องการ เช่น การสร้างแชทบอทที่ใช้ในการสื่อสารกับผู้ป่วยทางออนไลน์ หรือการรวมฟีเจอร์การวิเคราะห์ข้อมูลยาแบบเรียลไทม์ในโปรแกรมบริหารร้านขายยา ทดสอบและปรับแต่งให้เข้ากับการทำงานจริงได้อย่างลงตัว
7. บำรุงรักษาและพัฒนาต่อเนื่อง: เนื่องจากความต้องการของตลาดยาและพฤติกรรมของผู้ป่วยมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอด AI ที่พัฒนาขึ้นจึงต้องปรับตัวให้ทันกับข้อมูลที่เปลี่ยนไปด้วย จำเป็นต้องมีการติดตามผล ปรับแต่งโมเดล และ อัพเดทระบบให้ทันสมัยอยู่เสมอ

เครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนา AI

นอกจากการมีความรู้ด้านวิทยาการข้อมูลและการเขียนโปรแกรมแล้ว เครื่องมือสำหรับการพัฒนา AI ก็มีส่วนสำคัญในการทำให้กระบวนการทำงานเป็นไปอย่างราบรื่น บางเครื่องมือที่เภสัชกรควรรู้จักและลองใช้งาน ได้แก่

1. ภาษาโปรแกรม: Python เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมสูงสุดในการพัฒนา AI เนื่องจากมีไลบรารีและเฟรมเวิร์กจำนวนมากที่ช่วยให้การสร้างโมเดลเป็นเรื่องง่าย รองลงมาคือ R, Java และ C++
2. เฟรมเวิร์ก Machine Learning: เฟรมเวิร์ก (Framework) คือชุดของไลบรารีและเครื่องมือที่ช่วยให้การพัฒนา AI เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow ของ Google เป็นเฟรมเวิร์กที่นิยมใช้มากที่สุด ตามมาด้วย PyTorch ของ Facebook, Keras, Scikit-learn และ Apache MXNet
3. แพลตฟอร์มคลาวด์: การใช้งานแพลตฟอร์มประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยให้สามารถพัฒนาและเทรน AI ได้โดยไม่ต้องลงทุนซื้อฮาร์ดแวร์ที่มีสเปกสูง ยกตัวอย่างเช่น Google Colab, Amazon SageMaker, Microsoft Azure และ IBM Watson
4. โปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูล: การใช้งานโปรแกรมสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติและการนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบของกราฟและแผนภูมิ เช่น Tableau, Microsoft Power BI หรือ Google Data Studio จะช่วยให้เห็นภาพรวมของข้อมูลและค้นพบอินไซต์ที่เป็นประโยชน์ต่อการพัฒนา AI
5. บริการจัดเก็บข้อมูล: การจัดการข้อมูลปริมาณมากจำเป็นต้องมีที่จัดเก็บที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัย บริการคลาวด์สตอเรจอย่าง Amazon S3, Google Cloud Storage, Dropbox หรือ Box จะช่วยให้ทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างราบรื่น

การเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยให้เภสัชกรสามารถปฏิบัติงานพัฒนา AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งยังช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ที่ไม่จำเป็นอีกด้วย

เรียนรู้การพัฒนา AI จากซีรีส์เกาหลี “Start-Up”

สำหรับผู้ที่สนใจเทคโนโลยี AI แต่ยังไม่มีพื้นฐานด้านการโค้ดมากนัก บางครั้งการเรียนรู้ผ่านบทเรียนในชีวิตจริงหรือแม้กระทั่งซีรีส์ก็ช่วยจุดประกายความคิดได้ ซีรีส์เกาหลีเรื่อง “Start-Up” เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่น่าสนใจ เพราะมีการสอดแทรกเนื้อหาเกี่ยวกับการพัฒนา AI ในเชิงธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสตาร์ทอัพ ‘Samsan Tech’ ที่เน้นการสร้างนวัตกรรมด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (Computer Vision)

บทเรียนสำคัญที่ซีรีส์นี้ถ่ายทอดคือ การพัฒนา AI ที่ประสบความสำเร็จต้องเริ่มต้นจากปัญหาในชีวิตจริง เช่น โปรเจกต์ของ Samsan Tech ที่ต้องการช่วยเหลือผู้พิการทางสายตาให้สามารถใช้ชีวิตได้สะดวกมากขึ้น การกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนตั้งแต่เริ่มต้นจะช่วยให้ทีมงานใช้ความพยายามและทรัพยากรไปในทิศทางที่ถูกต้อง

การรวบรวมข้อมูลภาพและการกำกับข้อมูล (Data Labeling) เป็นอีกหนึ่งขั้นตอนที่สำคัญ ซึ่งในซีรีส์แสดงให้เห็นว่าต้องอาศัยเวลาและความอดทนในการฝึกฝนโมเดลกับข้อมูลต่างๆ การออกแบบสถาปัตยกรรมของโมเดลและการปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ก็เป็นกุญแจสู่ความแม่นยำของ AI ที่พัฒนาขึ้น

นอกจากความท้าทายทางเทคนิคแล้ว Start-Up ยังชี้ให้เห็นถึงความท้าทายด้านการแข่งขันและจริยธรรมในการพัฒนา AI ความสามารถในการทำงานร่วมกันของสมาชิกในทีมข้ามสายงาน ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนา, นักการตลาด หรือนักออกแบบ รวมถึงการสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ ล้วนเป็นเรื่องที่ควรให้ความสำคัญ ความมุ่งมั่นที่จะใช้ศักยภาพของ AI เพื่อช่วยเหลือผู้อื่นและสร้างคุณค่าให้กับสังคมจะช่วยสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับผลิตภัณฑ์ของเราได้

บทสรุป

ในยุคที่ AI ก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกอุตสาหกรรม วิชาชีพเภสัชกรก็ไม่อาจหลีกเลี่ยงกระแสความเปลี่ยนแปลงนี้ได้ การเปิดใจเรียนรู้และเตรียมพร้อมสำหรับการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในร้านยาจะช่วยให้เภสัชกรยังคงความสามารถในการแข่งขันและให้บริการที่ดีแก่ผู้ป่วย ไม่เพียงเท่านั้น การเข้าใจกระบวนการพัฒนา AI จากขั้นตอนพื้นฐานจนถึงการใช้เครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยส่งเสริมให้เภสัชกรสามารถสร้างโซลูชั่นด้าน AI เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะด้านได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การเรียนรู้เกี่ยวกับ AI ไม่จำเป็นต้องเป็นเรื่องยาก การเปิดรับเนื้อหาและแรงบันดาลใจจากสื่อบันเทิงอย่างซีรีส์ Start-Up ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่น่าสนใจในการก้าวเข้าสู่โลกของ AI อย่างไรก็ตาม การฝึกฝนทักษะในชีวิตจริงและประสบการณ์จากการลงมือทำจะช่วยเพิ่มความเชี่ยวชาญและความมั่นใจในการนำ AI มาใช้ในวิชาชีพเภสัชกรรมได้อย่างแท้จริง การสร้างเครือข่ายและแลกเปลี่ยนความรู้กับเภสัชกรหรือผู้เชี่ยวชาญที่สนใจ AI เหมือนกันจะเป็นอีกหนึ่งกลยุทธ์ที่ช่วยเพิ่มโอกาสในการเรียนรู้และความก้าวหน้าในสายอาชีพ

สุดท้ายนี้ การนำ AI มาใช้ในงานเภสัชกรรมไม่ใช่เรื่องของอนาคตอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นแล้วในปัจจุบัน หากเภสัชกรต้องการรักษาความสามารถในการแข่งขันและมีส่วนร่วมในการปฏิวัติวงการสุขภาพด้วยเทคโนโลยี จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเปิดใจและเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ ในการทำงานร่วมกับ AI ไม่ว่าจะในแง่ของการใช้งานหรือการพัฒนา การปรับตัวตั้งแต่วันนี้จะเป็นการวางรากฐานที่มั่นคงเพื่อการเติบโตอย่างยั่งยืนในโลกเภสัชกรรมยุคดิจิทัลต่อไป

คำถามท้ายบทความ

1. หากคุณเป็นเภสัชกรเจ้าของร้านยา คุณจะนำ AI ประเภทใดมาใช้ในร้านของคุณเป็นอันดับแรก และจะใช้ด้วยเหตุผลอะไร?
2. มีข้อมูลใดบ้างในร้านยาที่คุณคิดว่าสามารถนำมาใช้ในการพัฒนา AI เพื่อยกระดับการบริการ?
3. คุณคิดว่าความท้าทายหลักในการพัฒนา AI สำหรับวิชาชีพเภสัชกรรมในประเทศไทยคืออะไร และมีแนวทางในการรับมืออย่างไร?