ผมได้มีโอกาสเข้าร่วมการประชุม International Regulatory Science Forum 2024 ในหัวข้อ “Navigating Digital Health Product Development in Southeast Asia Amid Evolving FDA Regulations” ซึ่งจัดขึ้นภายใต้การสนับสนุนจากโครงการ Reinventing University: Drug Discovery & Development ณ ห้อง 206 อาคารราชรัตน คณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล

การประชุมครั้งนี้ได้รวบรวมผู้เชี่ยวชาญจากภาคอุตสาหกรรม หน่วยงานกำกับดูแล และสถาบันการศึกษา เพื่อแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์เกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ด้านสุขภาพดิจิทัลในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบของ FDA ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ ซึ่งนับเป็นความท้าทายอย่างยิ่งต่อผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมนี้

หนึ่งในเซสชันที่ผมประทับใจ คือหัวข้อ “Transforming Clinical Trials using Digital Technologies” โดย ศาสตราจารย์เกียรติคุณ ฟรานเซส ริชมอนด์ Ph.D. จากมหาวิทยาลัยเซาเทิร์นแคลิฟอร์เนีย ท่านได้กล่าวถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่เทคโนโลยีดิจิทัลกำลังนำพาการทดลองทางคลินิกไปสู่ยุคใหม่ ทั้งในแง่ของการเก็บข้อมูลผู้ป่วยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการเพิ่มขีดความสามารถในการจัดการกับปริมาณข้อมูลมหาศาลผ่านแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์สมัยใหม่

ผมจึงได้จดบันทึกสาระสำคัญจากการบรรยายของศาสตราจารย์ ฟรานเซส ริชมอนด์ ไว้อย่างละเอียด และขอแบ่งปันกับทุกท่านดังต่อไปนี้ …

“เราทำการวิจัยทางคลินิกด้วยเทคโนโลยีดิจิทัลได้หรือไม่?”

โดย ศาสตราจารย์เกียรติคุณ ฟรานเซส ริชมอนด์ Ph.D.

มหาวิทยาลัยเซาเทิร์นแคลิฟอร์เนีย

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาประยุกต์ใช้ในการวิจัยทางคลินิกเพื่อพัฒนายาใหม่ๆ ได้กลายเป็นกระแสหลักที่เติบโตอย่างรวดเร็ว นวัตกรรมเหล่านี้ได้เข้ามาช่วยแก้ปัญหาที่เคยเป็นอุปสรรคสำคัญในกระบวนการศึกษาวิจัยแบบเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการสรรหาอาสาสมัครและการรักษาอัตราการคงอยู่ในโครงการ ยกตัวอย่างเช่น ในการศึกษาที่สนับสนุนโดย NIH พบว่าร้อยละ 24 ไม่สามารถรับสมัครอาสาสมัครได้ถึงครึ่งหนึ่งของจำนวนที่ต้องการ และในการศึกษาโรคอัลไซเมอร์ก็มีอัตราการออกจากการศึกษากลางคันสูงถึงร้อยละ 30 ซึ่งส่งผลให้ร้อยละ 85 ของการทดลองไม่สามารถรักษาจำนวนผู้เข้าร่วมได้มากพอ ดังนั้นเทคโนโลยีดิจิทัลอย่างแอพพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนหรือสื่อสังคมออนไลน์จึงถูกนำมาใช้เพื่อเข้าถึงกลุ่มผู้มีแนวโน้มเข้าร่วมโครงการ และสร้างการมีส่วนร่วมกับพวกเขาอย่างต่อเนื่องซึ่งช่วยเพิ่มอัตราการคงอยู่ในโครงการได้

.

ก่อนที่เทคโนโลยีดิจิทัลจะเข้ามามีบทบาท ผู้ป่วยจำเป็นต้องเดินทางไปที่สถานพยาบาลเพื่อพบแพทย์และพยาบาลผู้เก็บข้อมูล ทำแบบสอบถาม รายงานอาการ และทำกิจกรรมที่กำหนด ซึ่งอาจต้องใช้เวลาเป็นชั่วโมงและมีค่าใช้จ่ายในการเดินทาง จากนั้นข้อมูลที่ได้จะถูกถ่ายโอนสู่แบบฟอร์มอีกรูปแบบหนึ่ง และส่งต่อไปยังบริษัทยา ซึ่งกระบวนการคัดลอกและส่งต่อข้อมูลด้วยมือนี้ทำให้มีความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดสูงมาก

.

แต่สถานการณ์ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากในช่วงการระบาดของโควิด-19 เนื่องจากผู้ป่วยไม่สามารถเข้ามาที่โรงพยาบาลได้ นักวิจัยจึงจำเป็นต้องหันมาพึ่งเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเก็บข้อมูลจากผู้ป่วยที่บ้าน ทั้งการสอบถามอาการผ่านแอพ การวัดสัญญาณชีพจากอุปกรณ์สวมใส่อัจฉริยะ การทำแบบทดสอบความจำและการรู้คิดผ่านแท็บเล็ต เป็นต้น ผู้ป่วยเองก็ชื่นชอบวิธีการใหม่นี้ เพราะไม่ต้องเดินทางและสามารถรายงานอาการได้จากที่บ้าน เทคโนโลยียังช่วยให้เข้าถึงผู้ป่วยในพื้นที่ห่างไกลได้ดีขึ้น เช่น ผู้ที่อาศัยอยู่ห่างจากโรงพยาบาลในเมืองถึง 3 ชั่วโมงอย่างในรัฐแคนซัส

.

ปัจจุบันมีการพัฒนาเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ดิจิทัลมากมายเพื่อใช้ในการเก็บข้อมูลจากผู้ป่วยโดยตรง (Patient-Reported Outcomes) เช่น แบบสอบถามอาการ บันทึกประจำวัน และแอพประเมินความเจ็บปวด รวมถึงอุปกรณ์ที่ใช้เก็บข้อมูลเชิงคลินิก (Clinician-Reported Outcomes) เช่น อุปกรณ์วัดความแข็งแรงของกล้ามเนื้อ ความสามารถในการเคลื่อนไหว และสมรรถภาพปอด ยิ่งไปกว่านั้นเรายังใช้เซ็นเซอร์ติดตามการใช้ชีวิตประจำวันของผู้ป่วย (Observer-Reported Outcomes) เช่น การติดเซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวเพื่อประเมินคุณภาพการนอนหลับ จำนวนครั้งในการใช้ห้องน้ำ และกิจกรรมที่ทำในแต่ละวัน รวมถึงการวัดความสามารถในการทำงานเฉพาะอย่าง (Performance Outcomes) เช่น การทดสอบสายตาผ่านแอพในสมาร์ทโฟน ข้อมูลทั้งหมดนี้จะถูกส่งไปยังนักวิจัยโดยอัตโนมัติ ทดแทนการต้องมาพบแพทย์ที่โรงพยาบาลบ่อยๆ และช่วยบรรเทาความเครียดแก่ผู้ป่วย

.

อย่างไรก็ตาม การนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้ในงานวิจัยทางการแพทย์ก็มาพร้อมความท้าทายหลายประการเช่นกัน ในปี ค.ศ. 1990 องค์การอาหารและยาสหรัฐฯ (U.S. FDA) ได้เริ่มกำกับดูแลการใช้ระบบคอมพิวเตอร์ในการเก็บข้อมูลการวิจัย เพื่อป้องกันการบิดเบือนข้อมูลที่ทำได้ง่ายกว่าในรูปแบบกระดาษ และป้องกันปัญหาการระบุตัวตนของผู้บันทึกข้อมูลไม่ได้ จากนั้นก็มีการออกกฎระเบียบและแนวทางอีกมากมายสำหรับระบบคอมพิวเตอร์และข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ ซึ่งไม่เพียงแต่ไม่สามารถตามทันเทคโนโลยีที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว แต่บางครั้งยังเป็นอุปสรรคต่อการใช้งานจริงในภาคสนามอีกด้วย

.

ล่าสุดในปี ค.ศ. 2023 Mahotra ได้ทำการสำรวจผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมกว่า 48 คน ซึ่งประกอบด้วยนักระบาดวิทยา นักวิจัยทางคลินิก และผู้เชี่ยวชาญด้านไอที เพื่อสอบถามถึงความท้าทายที่พวกเขาพบเจอในการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้ โดยแบ่งความท้าทายเป็น 3 ระยะ ได้แก่ ระยะการสำรวจ (Exploration) ระยะการติดตั้ง (Installation) และระยะการดำเนินงาน (Implementation) และแยกการพิจารณาระหว่างอุปกรณ์สวมใส่สำหรับผู้บริโภค(Consumer Wearables) และแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์(Software Platforms)

.

ในระยะแรก ประเด็นหลักที่ผู้บริหารองค์กรกังวลคือกลยุทธ์และความเหมาะสมกับนโยบายขององค์กร การรอคำตอบรับจาก FDA คุณภาพของอุปกรณ์และระบบ รวมถึงผลตอบแทนจากการลงทุน ต่อมาในระยะติดตั้ง ความกังวลจะเปลี่ยนมาเป็นในเชิงการปฏิบัติมากขึ้น เช่น ความไม่ชัดเจนของข้อกำหนดจาก FDA ความเหมาะสมและแม่นยำของอุปกรณ์ต่อการใช้งานในบริบทเฉพาะ ความยุ่งยากในการตรวจสอบความถูกต้อง ความสอดคล้องของหน้าตาและวิธีใช้งานกับผู้ใช้ (Human Factors) แผนการฝึกอบรม การจัดการอุปกรณ์จำนวนมาก และความเข้ากันได้กับระบบไอทีเดิมขององค์กร

.

จากนั้นเมื่อเริ่มดำเนินการเก็บข้อมูลจริง ปัญหาที่พบบ่อย ได้แก่ การใช้งานผิดพลาดโดยอาสาสมัคร การไม่ปฏิบัติตามโปรโตคอลของอาสาสมัคร การทำงานผิดปกติหรือหยุดทำงานของอุปกรณ์ การส่งข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ การสนับสนุนด้านเทคนิคที่ไม่เพียงพอ ความล่าช้าในการส่งข้อมูล รวมถึงการขาดแคลนบุคลากรด้านเทคนิคที่มีความรู้ในด้านนี้โดยเฉพาะ

.

นอกจากนี้ ไม่ว่าจะใช้อุปกรณ์หรือแพลตฟอร์มใดก็ตาม คำถามสำคัญที่ต้องตอบให้ได้ คือ มันปลอดภัยหรือไม่ มีความเหมาะสมกับผู้ป่วยซึ่งอาจมีความต้องการพิเศษหรือไม่ หน่วยงานกำกับดูแลยอมรับได้หรือไม่ ผ่านการตรวจสอบความถูกต้องหรือยัง มีแผนการฝึกอบรมทั้งเจ้าหน้าที่และผู้ป่วยหรือไม่ และข้อมูลที่ได้นั้นอยู่ในรูปแบบที่ใช้สามารถนำไปผสานกับข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ ได้หรือเปล่า

.

อีกความท้าทายหนึ่งที่สำคัญคือ การจัดการกับปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ได้รับจากอุปกรณ์ดิจิทัลเหล่านี้ ซึ่งมาจากหลากหลายรูปแบบและมีโครงสร้างที่แตกต่างกัน ในอดีต กระบวนการจัดการข้อมูลจะเป็นดังนี้ เริ่มจากการระบุเครื่องมือที่จะใช้ในการเก็บข้อมูล ตรวจสอบความถูกต้องของเครื่องมือเหล่านั้น พัฒนาฐานข้อมูลและระบบการจัดการ ทดสอบระบบ ฝึกอบรมเจ้าหน้าที่และผู้ใช้งานคลินิก เก็บและทำความสะอาดข้อมูล แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ ตรวจทานความถูกต้อง ล็อคฐานข้อมูลเมื่อครบถ้วน และเก็บถาวรในที่ปลอดภัย ซึ่งความผิดพลาดและความล่าช้าในการประมวลผลข้อมูลนี้เองที่ก่อให้เกิดปัญหามากมาย ยกตัวอย่างเช่น

.

– Acelyrin อ้างว่าการทดลองยาของพวกเขาล้มเหลวเนื่องจากผู้ให้บริการวิจัยภายนอก (CRO) ทำโปรแกรมผิดพลาดในการสุ่มให้ยาจริงกับยาหลอกแก่ผู้ป่วย

– Annovis Bio ต้องเลื่อนการเผยแพร่ผลการศึกษายารักษาพาร์กินสันออกไป เพราะต้องใช้เวลาทำความสะอาดข้อมูลนานกว่าที่คาด

– Nektar กล่าวหาว่า Lilly เผยแพร่ผลการทดลองยารักษาโรคผิวหนังผิดพลาด

ผู้ประกอบการที่ให้บริการระบบซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลงานวิจัยแบบครบวงจร หรือ Software as a Service (SaaS) อย่าง IQVIA และ Veeva จึงเข้ามามีบทบาทมากขึ้น โดยเฉพาะ Veeva ซึ่งพยายามพัฒนาชุดผลิตภัณฑ์ที่ช่วยดำเนินการทดลองทางคลินิกได้ตั้งแต่ต้นจนจบ และเน้นการเชื่อมต่อระหว่างหน้าที่ต่างๆ เข้าด้วยกัน

ด้วยระบบ SaaS สมัยใหม่ กระบวนการเริ่มต้นด้วยการวางแผนการเก็บข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สอดคล้องกันตั้งแต่แรก ทำให้ข้อมูลจากอุปกรณ์ทุกชิ้นมาถึงนักวิจัยในรูปแบบเดียวกันโดยไม่ต้องแปลง จากนั้นสามารถนำไปวิเคราะห์ผลได้ทันที นอกจากนี้เทคโนโลยีดิจิทัลยังช่วยให้เก็บข้อมูลจากผู้ป่วยได้มากขึ้นในเวลาที่สั้นลง เช่น วัดสัญญาณชีพทุกชั่วโมงแทนที่จะเป็นทุกสัปดาห์ ซึ่งช่วยเพิ่มนัยยะทางสถิติ ลดระยะเวลาการศึกษา และได้ผลการวิเคราะห์ที่รวดเร็วขึ้น

บทสรุปของเรื่องนี้คือ เทคโนโลยีดิจิทัลได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทดลองทางคลินิกไปอย่างสิ้นเชิง แม้จะมาพร้อมกับความท้าทายมากมายซึ่งต้องมีการปรับตัว แต่ถ้ามองให้ลึกถึงประโยชน์ที่จะได้รับแล้ว มันคุ้มค่าต่อการลงทุนอย่างยิ่ง อุปกรณ์สวมใส่และเซ็นเซอร์อัจฉริยะเหล่านี้ไม่เพียงช่วยให้การเก็บข้อมูลจากผู้ป่วยง่ายขึ้น สะดวกขึ้น แต่ยังให้ข้อมูลที่ละเอียดกว่า บ่อยกว่า และน่าเชื่อถือกว่าที่เคยเป็นมา ส่วนแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์สมัยใหม่ก็ช่วยควบคุมคุณภาพและเชื่อมโยงข้อมูลจากขั้นตอนต่างๆ เข้าด้วยกัน ลดข้อผิดพลาดจากการถ่ายโอนข้อมูล ประหยัดเวลา และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม สิ่งสำคัญคือผู้ประกอบการต้องมีการเตรียมความพร้อม วางแผน และบริหารจัดการที่ดีตั้งแต่เริ่มต้น จึงจะได้ประโยชน์สูงสุดจากเทคโนโลยีเหล่านี้

#ClinicalTrails