ภาพรวม: AI คืออะไรและสำคัญอย่างไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวงการสุขภาพและเภสัชกรรมอย่างรวดเร็ว ส่วนนี้จะแนะนำแนวคิดพื้นฐานของ AI และแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ในการขับเคลื่อนประสิทธิภาพและนวัตกรรมในสายงานเภสัชกรรม ตั้งแต่การเพิ่มความแม่นยำในการดูแลผู้ป่วยไปจนถึงการเร่งกระบวนการค้นพบยาใหม่
ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
(คลิกเพื่อดูคำอธิบาย)
ศาสตร์ที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถคล้ายมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การให้เหตุผล และการแก้ปัญหา
การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
(คลิกเพื่อดูคำอธิบาย)
ส่วนหนึ่งของ AI ที่ระบบจะเรียนรู้และปรับปรุงจากข้อมูล โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมกฎเกณฑ์ไว้อย่างชัดเจน
การเรียนรู้เชิงลึก (DL)
(คลิกเพื่อดูคำอธิบาย)
เทคนิคย่อยของ ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเพื่อเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลจำนวนมหาศาล
Generative AI
(คลิกเพื่อดูคำอธิบาย)
AI ที่สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือโค้ดคอมพิวเตอร์ ได้ด้วยตนเอง
ขอบเขตที่ AI มีบทบาทสำคัญในงานเภสัชกรรม
การประยุกต์ใช้ AI ในวงจรชีวิตของยา
AI ถูกนำมาใช้ในทุกขั้นตอนของวงจรผลิตภัณฑ์ยา ตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาไปจนถึงการดูแลผู้ป่วย ส่วนนี้จะแสดงตัวอย่างการใช้งาน AI ในแต่ละขั้นตอน เพื่อให้เห็นภาพว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในงานเภสัชกรรมได้อย่างไร ลองคลิกที่แต่ละขั้นตอนเพื่อดูรายละเอียด
ความท้าทายและข้อควรพิจารณา
การนำ AI มาใช้ในงานเภสัชกรรมไม่ได้มีแต่ประโยชน์ แต่ยังมาพร้อมกับความท้าทายและประเด็นที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ ไม่ว่าจะเป็นด้านจริยธรรม ความปลอดภัยของข้อมูล หรือความพร้อมของบุคลากร การทำความเข้าใจประเด็นเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อการใช้ AI อย่างรับผิดชอบและยั่งยืน
จริยธรรมและความเอนเอียง
ต้องแน่ใจว่าอัลกอริทึมที่ใช้มีความยุติธรรม ไม่เอนเอียง และการตัดสินใจของ AI สามารถอธิบายได้ เพื่อสร้างความไว้วางใจให้กับผู้ป่วยและบุคลากร
ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
การปกป้องข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยเป็นสิ่งสำคัญสูงสุด ต้องมีมาตรการที่รัดกุมในการจัดการและป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต
กฎระเบียบและข้อบังคับ
หน่วยงานกำกับดูแลจำเป็นต้องพัฒนาแนวทางและกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน สำหรับการประเมินและอนุมัติเครื่องมือ AI ทางการแพทย์ เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความปลอดภัย
การบูรณาการกับระบบเดิม
การนำระบบ AI มาเชื่อมต่อกับระบบสารสนเทศของโรงพยาบาลหรือร้านยาที่มีอยู่เดิม เป็นความท้าทายทางเทคนิคที่ต้องมีการวางแผนอย่างดี
ความรับผิดชอบ
เมื่อเกิดข้อผิดพลาดจากการทำงานของ AI คำถามสำคัญคือใครจะเป็นผู้รับผิดชอบ เภสัชกร, ผู้พัฒนา AI, หรือองค์กร? ประเด็นนี้ยังคงต้องมีการถกเถียงและหาข้อสรุป
ความพร้อมของบุคลากร
เภสัชกรและบุคลากรทางการแพทย์จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมและพัฒนาทักษะ เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับ AI และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีได้อย่างเต็มศักยภาพ
อนาคตและทักษะที่จำเป็นสำหรับเภสัชกร
บทบาทของเภสัชกรกำลังจะเปลี่ยนไปในยุค AI การปรับตัวและพัฒนาทักษะใหม่ๆ จึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อคงความสามารถในการแข่งขันและส่งมอบการบริบาลที่มีคุณภาพสูงสุด การเตรียมความพร้อมตั้งแต่วันนี้จะช่วยให้เภสัชกรสามารถใช้ประโยชน์จาก AI เป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการดูแลผู้ป่วย
- ➔
ความรู้พื้นฐานด้านดิจิทัล (Digital Literacy)
ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ AI, ข้อมูล, และเทคโนโลยีดิจิทัล เพื่อให้สามารถประเมินและเลือกใช้เครื่องมือได้อย่างเหมาะสม
- ➔
การคิดเชิงวิพากษ์และการแก้ปัญหา (Critical Thinking)
สามารถประเมินผลลัพธ์ที่ได้จาก AI, ตรวจสอบความถูกต้อง, และนำข้อมูลมาใช้ตัดสินใจทางคลินิกได้อย่างมีวิจารณญาณ
- ➔
ความเข้าใจด้านจริยธรรมและกฎหมาย (Ethical and Legal Understanding)
ตระหนักถึงประเด็นทางจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับการใช้ AI ในการดูแลผู้ป่วย
- ➔
ทักษะการสื่อสารและการทำงานร่วมกัน (Communication and Collaboration)
สามารถอธิบายข้อมูลที่ได้จาก AI ให้ผู้ป่วยและทีมสหวิชาชีพเข้าใจได้ง่าย และทำงานร่วมกับเทคโนโลยีได้อย่างราบรื่น
- ➔
การเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning)
มีความกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้และติดตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
คำศัพท์ที่เกี่ยวข้อง
ทำความเข้าใจคำศัพท์สำคัญในโลกของ AI เพื่อให้คุณสามารถพูดคุยและติดตามข่าวสารในแวดวงนี้ได้อย่างมั่นใจ คลิกที่แต่ละคำเพื่อดูคำอธิบาย
บทความโดยละเอียด
เภสัชกรวิรุณ เวชศิริ
กรรมการสมาคมเภสัชกรรมการตลาด (ประเทศไทย)
เภสัชกรรมสมาคมแห่งประเทศไทยในพระบรมราชูปถัมภ์
สมาชิกก่อตั้งวิทยาลัยการบริหารเภสัชกิจแห่งประเทศไทย สภาเภสัชกรรม
กรรมการบริษัท Pharm Connection Co., Ltd.
Email : wirun.wetsiri@gmail.com
บทสรุปสำหรับผู้บริหาร
ภาพรวมของปัญญาประดิษฐ์ในวงการเภสัชกรรม
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เปรียบเหมือนพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงในหลายๆ มิติ ซึ่งรวมถึงวิชาชีพเภสัชกรรมด้วย ตั้งแต่การค้นคว้ายาไปจนถึงการดูแลผู้ป่วย บทความฉบับนี้ผมจะลองเรียงเรียงเนื้อหาที่ประกอบไปด้วย การสำรวจภาพสองด้านของ AI ทั้งในฐานะการเป็นเครื่องมือสนับสนุนที่ทรงพลังและการเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการกำกับดูแลอย่างรอบคอบ AI กำลังคืบเข้ามาปฏิวัติวงการสาธารณสุขตั้งแต่งานการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมหาศาล, ช่วยในการตัดสินใจทางคลินิก, การปรับเปลี่ยนการรักษาให้เหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละราย, การทำนายการระบาดของโรค และการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานด้วย เราจะกล่าวถึงเรื่องนี้อย่างละเอียดต่อไปครับ นอกจากนี้ การได้อ่านบทความนี้ น่าจะช่วยเป็นการวางกรอบและพื้นฐานเบื้องต้น เพื่อที่ท่านๆ จะเข้าไปอ่านบทความฉบับเต็มของ FIP ต่อไป
วิสัยทัศน์ของ FIP เพื่อบุคลากรทางเภสัชกรรมที่มีความสามารถทางดิจิทัล
สหพันธ์เภสัชกรรมระหว่างประเทศ (International Pharmaceutical Federation : FIP) ได้แสดงจุดยืนเชิงรุกผ่านการจัดทำ “ชุดเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สำหรับเภสัชกรรม” (An artificial intelligence toolkit for pharmacy) ซึ่งสะท้อนถึงความมุ่งมั่นในการลดช่องว่างทางความรู้และเสริมสร้างศักยภาพให้เภสัชกรสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ การจัดทำชุดเครื่องมือนี้ไม่ได้เป็นเพียงโครงการริเริ่มด้านการศึกษา แต่เป็นความเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์เพื่อยืนยันความเกี่ยวข้องและบทบาทของวิชาชีพเภสัชกรรมในยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี โดยวางตำแหน่งให้เภสัชกรเป็นผู้บุกเบิกที่สำคัญของการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ แทนที่จะเป็นผู้ประกอบวิชาชีพที่เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ การที่ FIP กำหนดกรอบการทำงานนี้ขึ้นมา เป็นการสร้างความมั่นใจส่วนหนึ่งว่าวิชาชีพเภสัชกรรมจะยังคงมีบทบาทสำคัญในอนาคตของสุขภาพดิจิทัล โดยป้องกันไม่ให้ผู้จำหน่ายเทคโนโลยีหรือสาขาวิชาชีพอื่นเป็นผู้กำหนดเงื่อนไขการบูรณาการ AI ในการจัดการด้านยาแทนได้
ความสอดคล้องกับเป้าหมายสุขภาพระดับโลก
การผนวก AI มาใช้ในร้านยาและสถานพยาบาลสอดคล้องโดยตรงกับเป้าหมายการพัฒนาของ FIP (FIP Development Goals) โดยเฉพาะเป้าหมายที่ 20 (สุขภาพดิจิทัล) การเชื่อมโยงนี้ยกระดับหัวข้อจากการอภิปรายทางเทคโนโลยีไปสู่ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์เพื่อความก้าวหน้าของผลลัพธ์ด้านสุขภาพทั่วโลก และสอดคล้องกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนของสหประชาชาติ (SDG) AI สนับสนุนเสาหลักสามประการของเป้าหมายที่ 20 ดังนี้:
- การศึกษาและบุคลากร: พัฒนาบุคลากรทางเภสัชกรรมให้มีความรู้ความสามารถทางดิจิทัล
- การปฏิบัติงาน: เพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการและสร้างความมั่นใจในการเข้าถึงที่เท่าเทียม
- วิทยาศาสตร์: อำนวยความสะดวกในการสร้างนวัตกรรมเทคโนโลยีด้านสุขภาพ
การรับมือกับความท้าทายหลัก
แน่นอนว่า เภสัชกรจะต้องพบกับประเด็นความท้าทายในการนำ AI มาใช้ เช่น ประเด็นด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล, อคติของอัลกอริทึม, การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และข้อพิจารณาทางจริยธรรม ซึ่งการนำ AI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพเภสัชกรจำเป็นต้องเข้าใจถึงขีดความสามารถและข้อจำกัดของ AI รวมถึงการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับความท้าทายเฉพาะด้านนั้นๆ ไป
การถอดรหัสปัญญาประดิษฐ์สำหรับเภสัชกร
แนวคิดพื้นฐาน
- ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI): สาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งสร้างระบบที่สามารถทำงานที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้, การให้เหตุผล, การแก้ปัญหา และการจดจำรูปแบบ
- การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning – ML): สาขาย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นว่าระบบคอมพิวเตอร์จะสามารถปรับปรุงการรับรู้, ความรู้, การให้เหตุผล หรือการกระทำผ่านประสบการณ์หรือข้อมูลได้อย่างไร
- การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning): เกี่ยวข้องกับการใช้โครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่หลายชั้นที่ประมวลผลข้อมูลโดยใช้การแทนค่าแบบต่อเนื่อง โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักทำงานเป็น “กล่องดำ” (black boxes) ซึ่งหมายความว่าวิธีการที่โมเดลใช้ในการสรุปผลนั้นไม่สามารถอธิบายได้โดยตัว AI เองหรือผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญที่จะนำไปสู่การอภิปรายเรื่องความโปร่งใสในภายหลัง
การแบ่งประเภทของ AI
- AI สำหรับพยากรณ์ (Predictive AI): โมเดลปัญญาประดิษฐ์ประเภทนี้ จะเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่เราส่งให้และจะนำรูปแบบเหล่านั้นไปใช้กับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ตัวอย่างการใช้งานในทางเภสัชกรรม ได้แก่ การจดจำเม็ดยา, การออกแบบยา, การวินิจฉัยโรคมะเร็ง และการวิเคราะห์สุขภาพของประชากร
- AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI): โมเดลประเภทนี้จะเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลใหม่ ผลลัพธ์ที่ได้มีตั้งแต่ข้อความ, สเปรดชีต, รูปภาพ ไปจนถึงวิดีโอ ChatGPT, Gemini, Claude เป็นตัวอย่างที่ได้รับความนิยม แต่ก็มีความเสี่ยงที่สำคัญคือ “การหลอนของ AI” (AI hallucination) ซึ่งคือการสร้างผลลัพธ์ที่ผิดพลาด, ไม่มีเหตุผล หรือเป็นข้อมูลที่แต่งขึ้น ซึ่งเป็นประเด็นที่ต้องพิจารณาอย่างจริงจังในการนำมาใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ
รูปแบบการเรียนรู้ของ AI
- การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning): เป็นการฝึกโมเดลด้วย “ข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับ” (pre-labelled data) ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงในการค้นพบยาใหม่ เช่น การค้นพบยาปฏิชีวนะ Halicin อย่างไรก็ตาม ความท้าทายหลักในวงการดูแลสุขภาพคือการสร้างชุดข้อมูลทางคลินิกที่มีคุณภาพและติดป้ายกำกับอย่างถูกต้องนั้นเป็นกระบวนการที่ใช้ทรัพยากรและเวลาสูง
- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning): เป็นการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ใน “ข้อมูลที่ไม่มีการติดป้ายกำกับ” (unlabelled data) ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์แบบกลุ่ม (cluster analysis) เพื่อจัดกลุ่มผู้ป่วยตามลักษณะฟีโนไทป์ อย่างไรก็ตาม มีความเสี่ยงที่จะได้ผลลัพธ์ที่ไม่มีเหตุผลหรือมีอคติ เนื่องจากโมเดลไม่ได้รับการฝึกฝนว่าผลลัพธ์ที่ยอมรับได้คืออะไร
- การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning): เป็นการให้ “รางวัล” แก่โมเดลสำหรับการตัดสินใจตามลำดับที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น AlphaZero ที่เรียนรู้การเล่นหมากรุกและโกะ สามารถนำมาประยุกต์ใช้กับสถานการณ์ทางคลินิกที่ต้องตัดสินใจหลายขั้นตอนเพื่อเป้าหมายระยะยาว เช่น การปรับยาเพื่อให้บรรลุเป้าหมายค่า A1C หรือการจัดการการรักษาตลอดการนอนโรงพยาบาลที่ยาวนาน
การเลือกรูปแบบการเรียนรู้ของ AI ไม่ใช่แค่การตัดสินใจด้านเทคนิค แต่ยังต้องประเมินเรื่อง ข้อกำหนดของข้อมูล, ต้นทุนการพัฒนา และประเภทของปัญหาทางคลินิกที่สามารถแก้ไขได้ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervise learning) ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีป้ายกำกับ ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน ทำให้เป็นอุปสรรคสำคัญในการพัฒนาโมเดลที่ปรับแต่งเอง ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนสามารถใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับซึ่งหาได้ง่ายกว่า แต่มีความเสี่ยงสูงที่จะได้ผลลัพธ์ที่มีอคติหรือไม่มีความหมาย ซึ่งต้องการการตรวจสอบโดยมนุษย์อย่างเข้มข้น ส่วนการเรียนรู้แบบเสริมกำลังนั้นทรงพลังสำหรับการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด แต่ต้องการการกำหนด “ฟังก์ชันรางวัล” ที่รอบคอบ ซึ่งมีความซับซ้อนทั้งในทางจริยธรรมและทางคลินิก (เช่น รางวัลคือ ‘การรอดชีวิตจนออกจากโรงพยาบาล’ หรือ ‘คุณภาพชีวิต’?) ดังนั้น แผนกเภสัชกรรมที่ตัดสินใจสร้างหรือซื้อเครื่องมือ AI จะต้องประเมินทรัพยากรด้านข้อมูลและเป้าหมายทางคลินิกของตนก่อน การตัดสินใจนี้จะเป็นตัวกำหนดความเป็นไปได้และการจัดสรรทรัพยากรของโครงการทั้งหมด
ประเภทของเครื่องมือ AI
การจำแนกเครื่องมือ AI ตามข้อมูลนำเข้าช่วยให้เภสัชกรมีกรอบการทำงานที่ชัดเจนในการทำความเข้าใจการประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ
| ประเภทข้อมูลนำเข้า | คำอธิบายเครื่องมือ AI และตัวอย่างในทางเภสัชกรรม |
| ภาพ (Vision) | โมเดลที่ใช้รูปภาพเป็นข้อมูลนำเข้า รวมถึงเครื่องมือวินิจฉัยทางการแพทย์ เช่น การวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ทรวงอกหรือซีทีสแกน และโมเดลระบุเม็ดยา (Drug identification) ที่สามารถระบุยาเม็ดที่ไม่ติดฉลากได้ |
| ข้อความ (Text) | โมเดลที่ใช้ข้อความเป็นข้อมูลนำเข้า สามารถโต้ตอบกับคำพูดหรือข้อความที่เป็นธรรมชาติได้ เช่น แชทบอท (คล้ายกับ ChatGPT) หรือโมเดลจำแนกเอกสาร |
| เสียง (Voice) | โมเดลที่รับเสียงดิบเป็นข้อมูลนำเข้า เช่น โปรแกรมเขียนตามคำบอก (Dictation), ลำโพงอัจฉริยะ (เช่น Alexa) หรือแอปพลิเคชันทางคลินิกที่ใช้เครื่องหมายเสียง (Voice marker) เพื่อวินิจฉัยหรือวัดระดับความเครียดของผู้ป่วย |
| ข้อมูลตาราง (Tabular) | โมเดลที่ใช้ข้อมูลประเภทใดก็ได้ที่สามารถจัดระเบียบหรือจัดเก็บในสเปรดชีตได้ เช่น อัลกอริทึมทำนายความเสี่ยง |
| หลายรูปแบบ (Multi-modal) | โมเดลที่สามารถรับข้อมูลนำเข้าได้มากกว่าหนึ่งประเภท เช่น แชทบอทที่สามารถตอบสนองต่อข้อความและรูปภาพที่อัปโหลดได้ |
กรอบการทำงานเพื่อความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส และการประเมินประสิทธิภาพ
ส่วนนี้จะตอบคำถามที่สำคัญว่า “เราจะรู้ได้อย่างไรว่าเครื่องมือ AI นั้นดีและน่าเชื่อถือ” โดยนำเสนอเครื่องมือทางแนวคิดและปฏิบัติการที่จำเป็นสำหรับเภสัชกรในการประเมินระบบ AI
ความจำเป็นของการวัดประสิทธิภาพ
การวัดประสิทธิภาพจะไม่ได้เป็นเพียงการตรวจสอบทางเทคนิค แต่ยังต้องให้ความสำคัญในการสร้างความโปร่งใส, ความไว้วางใจ และความรับผิดชอบ ซึ่งเป็นสามเสาหลักของการปรับใช้ AI อย่างมีจริยธรรม
การบรรลุความโปร่งใส: มาตรฐาน Model Card
“Model Card” เป็นแนวคิดที่เปรียบเสมือน “ฉลากโภชนาการ” ที่ได้มาตรฐานสำหรับโมเดล AI ซึ่งจะให้รายละเอียดที่จำเป็นเกี่ยวกับลักษณะ, ประสิทธิภาพ, ข้อจำกัด และกรณีการใช้งานที่ตั้งใจไว้ของโมเดล การผลักดันให้มีเครื่องมือที่เป็นมาตรฐานเช่น “Model Card” จะส่งผลให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ (หรือผู้ซื้อ) สามารถเรียกร้องความโปร่งใสในระดับที่สูงขึ้นจากผู้จำหน่าย AI (ผู้ขาย) ได้ ซึ่งจะกลายเป็นสิ่งที่จะช่วยเปลี่ยนธรรมเนียมในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ที่มักจะบอกว่า “เชื่อเราเถอะว่ามันใช้งานได้” ไปสู่กระบวนการจัดซื้อจัดจ้างที่อิงตามหลักฐาน โดยหากว่า Model Card สามารถดำเนินการได้ครอบคลุม เภสัชกรหรือผู้บริหารโรงพยาบาลที่ใช้กรอบการทำงานนี้จะสามารถตั้งคำถามที่ตรงประเด็นต่อตัว AI ได้ เช่น “ข้อมูลการฝึกอบรมของคุณสะท้อนถึงประชากรผู้ป่วยของเราหรือไม่” หรือ “ความแม่นยำที่ได้เทียบกับความครอบคลุมของโมเดลสำหรับงานนี้คืออะไร และการแลกเปลี่ยนนั้นยอมรับได้สำหรับกระบวนการทางคลินิกของเราหรือไม่” มันจะช่วยเปลี่ยนการตัดสินใจซื้อจากที่อิงตามคำกล่าวอ้างทางการตลาดไปสู่การตัดสินใจที่อิงตามเอกสารหลักฐานและการประเมินความเสี่ยงได้จริง ซึ่งคล้ายๆ กับการจัดซื้อยาเข้าโรงพยาบาล
| องค์ประกอบของ Model Card | รายละเอียดและความสำคัญสำหรับเภสัชกร |
| คำอธิบาย (Description) | คำอธิบายสั้นๆ และการระบุโมเดลที่ไม่ซ้ำกัน รวมถึงเวลาที่ผลิตและเวอร์ชันของโมเดล |
| วัตถุประสงค์, ผู้ใช้ และบริบท (Purpose, users, and context) | ระบุวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้อย่างชัดเจน, ผู้ใช้ที่อาจได้รับประโยชน์ และบริบทที่ควรหรือไม่ควรนำไปใช้ |
| วิธีการใช้งาน (How to use) | แนวทางที่เข้าใจง่ายเพื่อให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
| ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (Performance metrics) | ตัวชี้วัดจะแตกต่างกันไปตามประเภทและวัตถุประสงค์ของโมเดล ควรมาพร้อมกับการตีความว่าหมายถึงอะไรในบริบทการใช้งาน |
| ข้อมูลการฝึก (Training data) | ความโปร่งใสของข้อมูลการฝึกเป็นสิ่งจำเป็น รวมถึงแหล่งที่มา, คุณภาพ และกลุ่มที่อาจมีตัวแทนมากหรือน้อยเกินไป |
| จริยธรรม (Ethics) | การจัดการกับอคติ, ความเป็นธรรม และความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง |
| ความไม่แน่นอน (Uncertainty) | การบันทึกข้อจำกัดและความไม่แน่นอนของโมเดลช่วยจัดการความคาดหวังของผู้ใช้และแจ้งให้ทราบถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น |
| ผู้เขียน, โค้ด, ใบอนุญาต และความเป็นเจ้าของ (Author, code, license, and ownership) | การระบุข้อมูลเหล่านี้อย่างชัดเจนช่วยเพิ่มความโปร่งใสและส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชน |
| ข้อมูลติดต่อและแหล่งข้อมูล (Contacts and resources) | การให้ข้อมูลติดต่อและแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อสนับสนุนผู้ใช้ |
คู่มือสำหรับเภสัชกรเกี่ยวกับตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
การทำความเข้าใจตัวชี้วัดประสิทธิภาพทั่วไปเป็นสิ่งสำคัญในการประเมินโมเดลจำแนกประเภท (classification models)
- ความแม่นยำ (Precision): หรือที่เรียกว่า Positive Predictive Value ตอบคำถามว่า “ในบรรดากรณีที่โมเดลทำนายว่าเป็นบวก มีกี่กรณีที่เป็นบวกจริงๆ” มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ต้นทุนของผลบวกลวง (False Positives) สูง Precision=TP+FPTP
- ความครอบคลุม (Recall) หรือความไว (Sensitivity): หรือที่เรียกว่า True Positive Rate ตอบคำถามว่า “ในบรรดากรณีที่เป็นบวกทั้งหมด โมเดลสามารถระบุได้อย่างถูกต้องกี่กรณี” มีความสำคัญในสถานการณ์ที่การพลาดกรณีที่เป็นบวกมีต้นทุนสูง Sensitivity(Recall)=TP+FNTP
- F1 Score: เป็นค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของความแม่นยำและความครอบคลุม ให้ความสมดุลระหว่างสองตัวชี้วัดนี้ มีประโยชน์เมื่อมีการกระจายของคลาสไม่สม่ำเสมอ F1 Score=2×Precision+RecallPrecision×Recall
- ความจำเพาะ (Specificity): หรือที่เรียกว่า True Negative Rate ตอบคำถามว่า “ในบรรดากรณีที่เป็นลบทั้งหมด โมเดลสามารถระบุได้อย่างถูกต้องกี่กรณี” มีความสำคัญในการคัดกรองโรค Specificity=TN+FPTN
- ตารางความสับสน (Confusion Matrix): เป็นตารางที่ช่วยให้เห็นภาพประสิทธิภาพของอัลกอริทึม โดยแสดงให้เห็นถึงประเภทของข้อผิดพลาดที่ตัวจำแนกทำขึ้น
| ทำนายว่าเป็นบวก | ทำนายว่าเป็นลบ | |
| ค่าจริงเป็นบวก | True Positive (TP) | False Negative (FN) |
| ค่าจริงเป็นลบ | False Positive (FP) | True Negative (TN) |
- เส้นโค้ง ROC-AUC (ROC-AUC Curve): เป็นการแสดงผลแบบกราฟิกของประสิทธิภาพของตัวจำแนก โดยพื้นที่ใต้โค้ง (AUC) เป็นตัวชี้วัดโดยรวมของประสิทธิภาพของโมเดลในทุกเกณฑ์การตัดสินใจ
เขาวงกตแห่งจริยธรรมและกฎระเบียบ
เนื้อหาในส่วนนี้จะเจาะลึกแง่มุมที่ซับซ้อนและสำคัญที่สุดของการนำ AI ไปใช้ นั่นคือ การสร้างความมั่นใจว่าเครื่องมือที่ทรงพลังเหล่านี้ถูกใช้อย่างถูกกฎหมาย, มีจริยธรรม
เสาหลักของ AI ที่น่าเชื่อถือ
กรอบการทำงานนี้มีโครงสร้างตาม “”ข้อกำหนดสำคัญเจ็ดประการของสหภาพยุโรปสำหรับ AI ที่น่าเชื่อถือ” ซึ่งทำหน้าที่เป็นรายการตรวจสอบทางจริยธรรมของการใช้ AI
| ข้อกำหนดสำคัญ | รายละเอียดและการประยุกต์ใช้ในทางเภสัชกรรม |
| 1. การกำกับดูแลโดยมนุษย์ (Human agency and oversight) | ระบบ AI ควรสนับสนุนความเป็นอิสระและการตัดสินใจของมนุษย์ โดยมนุษย์ต้องเป็นผู้รับผิดชอบสูงสุดต่อผลลัพธ์ของ AI เช่น เภสัชกรเป็นผู้ตรวจสอบขั้นสุดท้ายของใบสั่งยาที่ AI แนะนำ |
| 2. ความทนทานและความปลอดภัยทางเทคนิค (Technical robustness and safety) | ระบบ AI ต้องมีความปลอดภัย, เชื่อถือได้ และยืดหยุ่นตลอดวงจรชีวิตเพื่อหลีกเลี่ยงอันตรายที่ไม่ได้ตั้งใจ |
| 3. ความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแลข้อมูล (Privacy and data governance) | ระบบ AI ควรเคารพความเป็นส่วนตัว, รับประกันการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล และปฏิบัติตามกฎระเบียบการคุ้มครองข้อมูล |
| 4. ความโปร่งใส (Transparency) | กระบวนการและการตัดสินใจของระบบ AI ควรสามารถอธิบายได้, เข้าใจได้ และเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ |
| 5. ความหลากหลาย, การไม่เลือกปฏิบัติ และความเป็นธรรม (Diversity, non-discrimination, and fairness) | ระบบ AI ควรมีความครอบคลุมและเป็นธรรม, หลีกเลี่ยงอคติและการเลือกปฏิบัติ |
| 6. สวัสดิภาพทางสังคมและสิ่งแวดล้อม (Societal and environmental well-being) | การพัฒนาและการปรับใช้ AI ควรเป็นประโยชน์ต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม |
| 7. ความรับผิดชอบ (Accountability) | ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องกับระบบ AI (นักพัฒนา, ผู้ปรับใช้ ฯลฯ) ควรรับผิดชอบต่อการตัดสินใจและการกระทำของตน |
ประเด็นขัดแย้งทางจริยธรรมหลักในการดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การใช้ AI ท้าทายหลักการพื้นฐานของจริยธรรมทางการแพทย์ (ความเป็นอิสระ, การทำประโยชน์, การไม่ทำอันตราย, ความยุติธรรม) ในหลายมิติ ประเด็นสำคัญทางจริยธรรมที่ต้องพิจารณาอย่างละเอียด ได้แก่:
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: ความเสี่ยงจากการจัดการชุดข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อนจำนวนมหาศาล
- ความโปร่งใส: ปัญหา “กล่องดำ” และความยากลำบากในการทำความเข้าใจกระบวนการตัดสินใจของ AI
- ความรับผิดชอบ: ใครคือผู้รับผิดชอบเมื่อ AI ทำผิดพลาด—นักพัฒนา, โรงพยาบาล หรือแพทย์?
- อคติและความเป็นธรรม: ข้อมูลการฝึกที่มีอคติสามารถนำไปสู่ระบบ AI ที่ส่งเสริมและขยายความไม่เท่าเทียมทางสุขภาพ
- ความยินยอมที่ได้รับการบอกกล่าว (Informed Consent): วิธีการแจ้งให้ผู้ป่วยทราบอย่างถูกต้องเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการดูแลของพวกเขา
มุมมองระดับโลกเกี่ยวกับกฎระเบียบ AI
ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบของ AI ทั่วโลกมีความแตกต่างกันอย่างมาก ซึ่งส่งผลต่อความซับซ้อนในการปฏิบัติตามกฎระเบียบสำหรับองค์กรระหว่างประเทศ
- ยุโรป: ยึดโยงแนวทางตามการจัดการความเสี่ยงของ “AI Act” ของสหภาพยุโรป และข้อกำหนดที่เข้มงวดของกฎระเบียบเกี่ยวกับอุปกรณ์การแพทย์ (MDR)
- อเมริกา: แนวทางเฉพาะภาคส่วนในสหรัฐอเมริกา (กรอบการทำงาน SaMD ของ FDA, HIPAA สำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล) และ AIDA ของแคนาดา
- เอเชียแปซิฟิกและแอฟริกา: กรอบการทำงานที่กำลังเกิดขึ้นในจีน, ญี่ปุ่น และแอฟริกาใต้ (POPIA) โดยมีแนวโน้มที่จะปรับใช้มาตรฐานระดับโลกให้เข้ากับบริบทท้องถิ่น
ด้วยมาตรฐานที่ดูแตกต่างกันนี้ ทำให้ดูเหมือนมีความตึงเครียดเป็นพื้นฐานของการใช้ AI ที่เป็นสากล (โมเดลที่ฝึกฝนจากข้อมูลนานาชาติ, นำไปใช้โดยบริษัทข้ามชาติ) และธรรมชาติของกฎระเบียบด้านการดูแลสุขภาพที่กระจัดกระจายและเฉพาะเจาะจงตามเขตอำนาจศาล ซึ่งกลายเป็นว่า สิ่งเหล่านี้ได้สร้างภาระด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการตรวจสอบเพิ่มขึ้น ซึ่งอาจทำให้การสร้างนวัตกรรมและการนำไปใช้ช้าลง ตัวอย่างเช่น โมเดล AI สำหรับการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ที่พัฒนาโดยบริษัทในสหรัฐฯ โดยใช้ข้อมูลจากสหรัฐฯ, ยุโรป และเอเชีย จะต้องผ่านกระบวนการ SaMD ของ FDA ในสหรัฐฯ, กระบวนการ MDR ในยุโรป และข้อกำหนด NMPA ในจีน ซึ่งแต่ละแห่งมีข้อกำหนดที่แตกต่างกันสำหรับการตรวจสอบทางคลินิกและการเฝ้าระวังหลังการขาย นอกจากนี้ การใช้เครื่องมือต้องเป็นไปตาม HIPAA ในสหรัฐฯ, GDPR ในยุโรป และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลอื่นๆ ในที่ต่างๆ เขาวงกตด้านกฎระเบียบนี้หมายความว่า ผลิตภัณฑ์ AI แบบ “หนึ่งขนาดเหมาะกับทุกคน” แทบจะเป็นไปไม่ได้ โมเดลอาจต้องได้รับการฝึกฝนใหม่หรือปรับแต่งอย่างละเอียดกับข้อมูลท้องถิ่นเพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานการตรวจสอบระดับภูมิภาค และโปรโตคอลการจัดการข้อมูลต้องได้รับการปรับให้เข้ากับแต่ละตลาด ซึ่งเพิ่มต้นทุนและความซับซ้อนในการนำนวัตกรรม AI มาสู่การดูแลสุขภาพทั่วโลกอย่างมีนัยสำคัญ
การบรรเทาผลกระทบและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
เพื่อรับมือกับความท้าทายทางจริยธรรม จำเป็นต้องมีกรอบการทำงานที่นำไปปฏิบัติได้ ซึ่งรวมถึงการจัดตั้งแนวทางภายในที่ชัดเจน, การบูรณาการจริยธรรมเข้ากับการฝึกอบรม, การตรวจสอบอย่างเข้มงวด และการเสริมสร้างศักยภาพให้เภสัชกรสามารถระบุและรายงานอคติได้
การเอาชนะอุปสรรคในการนำไปใช้งานจริง
เนื้อหาในส่วนนี้จะเปลี่ยนจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ โดยกล่าวถึงความท้าทายทางเทคนิค, การบริหาร และที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์ ซึ่งเกิดขึ้นระหว่างการปรับใช้ AI
อุปสรรคทางเทคนิคและกลยุทธ์ในการจัดการ
- อคติของอัลกอริทึม (Algorithmic Bias): การเจาะลึกว่าอคติเข้าสู่ระบบ AI ได้อย่างไรและผลกระทบที่รุนแรงต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วย กลยุทธ์ในการบรรเทาผลกระทบจะถูกอธิบายโดยละเอียด รวมถึงการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายและอัลกอริทึมที่คำนึงถึงความเป็นธรรม
- การเบี่ยงเบนของโมเดล (Model Drift): อธิบายว่าเป็นการเสื่อมประสิทธิภาพของโมเดลเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากรูปแบบข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเปลี่ยนแปลงไป ความจำเป็นในการติดตามอย่างต่อเนื่องและการฝึกอบรมใหม่เป็นประจำจะถูกเน้นย้ำว่าเป็นต้นทุนการดำเนินงานที่ต่อเนื่อง
- การเรียนรู้เกินพอดี (Overfitting): อธิบายว่าเป็นสถานการณ์ที่โมเดลจดจำข้อมูลการฝึกแทนที่จะเรียนรู้รูปแบบที่สามารถนำไปใช้ได้ทั่วไป เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบไขว้ (cross-validation) และการทำให้เป็นมาตรฐาน (regularization)
ความท้าทายด้านการบริหารและที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์
อุปสรรคที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคซึ่งมักถูกประเมินต่ำเกินไป มีดังนี้ :
- การบูรณาการเข้ากับกระบวนการทำงาน: ความยากในการนำเครื่องมือ AI ใหม่มาปรับใช้กับกระบวนการทางคลินิกที่ซับซ้อนและมีอยู่เดิม
- การทำงานร่วมกัน (Interoperability): ความท้าทายในการทำให้ระบบ AI สามารถสื่อสารกับบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) และระบบการจัดการร้านขายยาที่มีอยู่ โดยอ้างอิงถึงมาตรฐานต่างๆ เช่น HL7 และ FHIR
- การฝึกอบรมและการให้การสนับสนุนผู้ใช้: ความจำเป็นของการฝึกอบรม เพื่อให้แน่ใจว่าเภสัชกรมีความเชื่อมั่น และใช้เครื่องมือใหม่ได้อย่างถูกต้อง
- ต้นทุนเริ่มต้นสูงและการจัดการการเปลี่ยนแปลง: การยอมรับถึงการลงทุนทางการเงินที่สำคัญและการต่อต้านการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมที่อาจขัดขวางการนำไปใช้
การนำ AI ไปใช้ในงานด้านเภสัชกรรมให้ประสบความสำเร็จนั้น น่าจะไม่ใช่แค่ต้องมีโครงการด้านเทคโนโลยี แต่ยังต้องมีโปรแกรมการจัดการการเปลี่ยนแปลง (Change Management) ที่ครอบคลุม ความท้าทายทางเทคนิค (อคติ, การเบี่ยงเบน) แม้จะมีความสำคัญ แต่ก็มักจะเป็นรองจากความท้าทายด้านมนุษย์และองค์กรในเรื่องการบูรณาการ หรือนำมาปรับใช้กับกระบวนการทำงาน, การฝึกอบรม และการสร้างความไว้วางใจ เครื่องมือ AI ที่สมบูรณ์แบบ หรืออัลกอริทึมที่สามารถทำนายปฏิกิริยาระหว่างยาได้นั้นจะไร้ประโยชน์หากไม่ได้รับการบูรณาการเข้ากับกระบวนการสั่งจ่ายและตรวจสอบของเภสัชกร หากต้องเข้าสู่ระบบแยกต่างหากหรือแสดงการแจ้งเตือนในลักษณะที่ทำให้ผู้ใช้สับสน เครื่องมือเหล่านี้ก็จะถูกละเลยหรือข้ามไป ดังนั้น ความสำเร็จของโครงการริเริ่มด้าน AI จึงขึ้นอยู่กับปัจจัยมนุษย์, การออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) และโปรแกรมการฝึกอบรม ซึ่งไม่เพียงแต่จะต้องสอนว่า ต้องคลิกปุ่มใด แต่ยังต้องสร้างความเข้าใจในจุดแข็งและข้อจำกัดของเครื่องมือด้วย ผู้นำด้านเภสัชกรรมควรจัดสรรทรัพยากรให้กับการวิเคราะห์กระบวนการทำงาน, การมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และการฝึกอบรมให้มากเท่ากับการประเมินทางเทคนิคของโมเดล AI เอง ความล้มเหลวในการทำเช่นนี้เป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดที่ทำให้โครงการ AI ที่มีราคาแพงไม่สามารถส่งมอบคุณค่าตามที่สัญญาไว้ได้
รายการตรวจสอบเชิงกลยุทธ์สำหรับการนำ AI ไปใช้
คู่มือปฏิบัติการสำหรับผู้นำด้านเภสัชกรรมนี้อ้างอิงจากรายการตรวจสอบในส่วนที่ 7 ของชุดเครื่องมือ FIP
| ขั้นตอน | คำถามสำคัญที่ต้องพิจารณา |
| ขั้นตอนที่ 1: การกำหนดกรณีการใช้งาน (Defining the Use Case) | เรากำลังแก้ปัญหาอะไร? ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ด้วยโซลูชันที่ไม่ใช่ AI หรือไม่? ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เหมาะสมทุกคนมีส่วนร่วมหรือไม่? |
| ขั้นตอนที่ 2: การเลือกและประเมินโมเดล (Model Selection & Evaluation) | จะสร้างเองหรือซื้อ? ประสิทธิภาพเป็นอย่างไร? จำเป็นต้องได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแลหรือไม่? |
| ขั้นตอนที่ 3: การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการกำกับดูแลข้อมูล (Compliance & Data Governance) | เราจะปกป้องข้อมูลผู้ป่วยได้อย่างไร? จำเป็นต้องแชร์ข้อมูลนอกองค์กรหรือไม่? ต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบใดบ้าง? |
| ขั้นตอนที่ 4: การเลือกผู้จำหน่าย (Vendor Selection) | ผู้จำหน่ายมี Model Card หรือไม่? พวกเขาจัดการกับการอัปเดตอย่างไร? พวกเขาตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลบ่อยแค่ไหน? |
| ขั้นตอนที่ 5: ความปลอดภัยและการจัดการความเสี่ยง (Safety & Risk Management) | โหมดความล้มเหลวที่เป็นไปได้คืออะไร? เราจะตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างไร? โมเดลมีความแม่นยำน้อยลงสำหรับประชากรกลุ่มย่อยบางกลุ่มหรือไม่? |
บทบาทที่เปลี่ยนแปลงไปของเภสัชกรในยุค AI
ส่วนสุดท้ายนี้ ผู้เขียนจะขอสังเคราะห์เนื้อหาที่กล่าวถึงมาก่อนหน้านี้เพื่อช่วยวาดภาพอนาคตของวิชาชีพเภสัชกรรมที่น่าจะชัดเจนขึ้น
สมรรถนะที่จำเป็นสำหรับเภสัชกรที่เสริมศักยภาพด้วย AI
ทักษะที่จำเป็นในการเติบโตในสภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีดังนี้ :
- ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล (Data Literacy): ความสามารถในการตีความและประเมินผลลัพธ์ข้อมูลจากเครื่องมือ AI
- การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking): ความสามารถในการประเมินคำแนะนำที่สร้างโดย AI อย่างมีวิจารณญาณ โดยพิจารณาบริบทและความต้องการเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย
- การตัดสินใจทางจริยธรรมและกฎหมาย (Ethical and Legal Judgment): ความเข้าใจในผลกระทบทางจริยธรรมและขอบเขตทางกฎหมายของการใช้ AI
- ทักษะการสื่อสารขั้นสูง (Advanced Communication Skills): ความสามารถในการแปลข้อมูล AI ที่ซับซ้อนให้เป็นคำแนะนำที่เข้าใจง่ายสำหรับผู้ป่วยและทีมดูแลสุขภาพ
- การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง (Continuous Learning): ความมุ่งมั่นในการศึกษาอย่างต่อเนื่องและการปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ๆ
เส้นทางสู่การพัฒนาวิชาชีพ
แหล่งข้อมูลสำหรับการยกระดับทักษะมีหลากหลาย :
- หลักสูตรออนไลน์: แพลตฟอร์มเช่น Coursera และ edX
- การฝึกอบรมเฉพาะทาง: จากองค์กรวิชาชีพเช่น FIP และ ASHP
- วารสารวิชาการ: เพื่อติดตามความก้าวหน้าล่าสุด
- ความร่วมมือแบบสหสาขาวิชาชีพ: การทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านอื่นๆ
มุมมองสู่อนาคต: จากผู้จ่ายยา สู่ผู้เชี่ยวชาญที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
AI จะเข้ามาช่วยทำงานประจำที่ซ้ำซากโดยอัตโนมัติ (เช่น การควบคุมสินค้าคงคลัง, การตรวจสอบใบสั่งยาเบื้องต้น) ทำให้เภสัชกรมีเวลามากขึ้นสำหรับกิจกรรมทางคลินิกที่มีมูลค่าสูงขึ้น สมรรถนะที่จำเป็นสำหรับเภสัชกรในอนาคต จะส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในอัตลักษณ์ทางวิชาชีพ จากผู้เชี่ยวชาญที่อิงตามความรู้ (ผู้ที่รู้ข้อเท็จจริง) ไปสู่ผู้เชี่ยวชาญที่อิงตามปัญญา (ผู้ที่รู้วิธีการประเมินและประยุกต์ใช้ข้อมูลที่สร้างโดย AI อย่างมีวิจารณญาณ) ซึ่งสิ่งเหล่านี้มีนัยสำคัญอย่างยิ่งต่อการศึกษาทางเภสัชศาสตร์
ในอดีต คุณค่าของเภสัชกรขึ้นอยู่กับความรู้ที่กว้างขวางเกี่ยวกับยา, ปฏิกิริยาระหว่างยา และแนวทางปฏิบัติ แต่ปัจจุบัน AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ สามารถเข้าถึงและสังเคราะห์ข้อมูลข้อเท็จจริงนี้ได้เกือบทันที สมรรถนะใหม่ที่ระบุไว้ในชุดเครื่องมือของ FIP—”ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล”, “การคิดเชิงวิพากษ์”, “ข้อพิจารณาทางจริยธรรมและกฎหมาย”—ไม่ได้เกี่ยวกับการท่องจำข้อเท็จจริงเพิ่มเติม แต่เกี่ยวกับการคิดเชิงอภิมาน (meta-cognition): การทำความเข้าใจว่า AI ได้ข้อสรุปมาอย่างไร, การตระหนักถึงศักยภาพของอคติและข้อผิดพลาด และการใช้วิจารณญาณทางวิชาชีพกับผลลัพธ์ของมันในบริบทของผู้ป่วยที่ซับซ้อน ซึ่งหมายความว่าหลักสูตรของคณะเภสัชศาสตร์ต้องมีการพัฒนา การท่องจำเภสัชวิทยาต้องได้รับการเสริมหรืออาจถูกแทนที่บางส่วนด้วยหลักสูตรสถิติ, หลักการวิทยาศาสตร์ข้อมูล, จริยธรรมทางคลินิกในยุคดิจิทัล และสารสนเทศศาสตร์ เภสัชกรในอนาคตไม่ได้เป็นเพียงผู้เชี่ยวชาญด้านยา แต่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและเทคโนโลยีทางคลินิก
บทสรุปคือ บทบาทในอนาคตของเภสัชกรคือผู้เชี่ยวชาญทางคลินิกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ผู้ซึ่งใช้ประโยชน์จาก AI เป็นเครื่องมือวินิจฉัยและทำนายที่ทรงพลัง และยังคงเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายที่รับผิดชอบต่อการดูแลผู้ป่วยที่ปลอดภัย, มีประสิทธิภาพ และเป็นส่วนตัว
Reference
International Pharmaceutical Federation (FIP). (2025, March). An artificial intelligence toolkit for pharmacy: An introduction and resource guide for pharmacists. https://www.fip.org/file/6202
Stokes, J. M., Yang, K., Swanson, K., Jin, W., Cubillos-Ruiz, A., Donghia, N. M., MacNair, C. R., French, S., Carfrae, L. A., Bloom-Ackermann, Z., Tran, V. M., Chiappino-Pepe, A., Badran, A. H., Andrews, I. W., Chory, E. J., Church, G. M., Brown, E. D., Jaakkola, T. S., Barzilay, R., & Collins, J. J. (2020). A deep learning approach to antibiotic discovery. Cell, 180(4), 688–702.e13. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.01.021
0 Comments