10 เทรนด์ HealthTech ที่น่าจับตามอง ปี 2024 (ตอนที่ 1)
“ฟิลิปส์ได้รวบรวม 10 เทรนด์เทคโนโลยีสาธารณสุขที่คาดว่าจะมาแรงในปี 2024 ทุกเทรนด์ที่เกิดขึ้นล้วนมีเป้าหมายเพื่อตอบโจทย์ควาทท้าทายในวงการแพทย์และการสาธารณสุข ทั้งในมิติของบุคลากรทางการแพทย์ กระบวนการทำงานขององค์กร คุณภาพชีวิตของผู้ป่วย และอุตสาหกรรมในภาพรวม
ด้วยปัญหาการขาดแคลนบุคลากรบวกกับปริมาณงานที่เพิ่มมากขึ้น และความผันผวนทางเศรษฐกิจล้วนเป็นปัจจัยสำคัญที่ท้าทายผู้ให้บริการทางสาธารณสุขทั่วโลกในการพัฒนาประสิทธิภาพในการดำเนินงานและคิดค้นรูปแบบการดูแลรักษาผู้ป่วยใหม่ๆ
ในขณะเดียวกัน ผู้บริหารแถวหน้าในวงการสาธารณสุขยังตระหนักถึงความรับผิดชอบต่อสังคมมากขึ้น ด้วยการหันมาให้ความสำคัญกับการยกระดับความเท่าเทียมด้านการเข้าถึงระบบสาธารณสุข ตลอดจนความจำเป็นในการลดก๊าซคาร์บอนในอุตสาหกรรมเพื่อการรักษาสุขภาพของโลกเช่นเดียวกัน
เพื่อเป็นการตอบสนองต่อความท้าทายดังกล่าว ฟิลิปส์จึงได้รวบรวม 10 เทรนด์เทคโนโลยีสาธารณสุข HealthTech ที่คาดว่าจะมาแรงในปี ค.ศ. 2024 นี้
1.การเพิ่มประสิทธิภาพระบบการทำงานอัตโนมัติ (Workflow Automation) ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI)
ปัจจุบันองค์กรด้านสาธารณสุขต้องเผชิญกับภาวะการขาดแคลนบุคลากรอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้องค์กรเหล่านี้ต้องปรับกลยุทธ์การทำงาน เพื่อดึงดูดบุคลากรใหม่ๆ และดูแลบุคลากรเดิมในองค์กร ด้วยการเพิ่มความยืดหยุ่นให้แก่บุคลากรทางการแพทย์ที่มองหาสมดุลระหว่างชีวิตการทำงานที่ดีขึ้น
นอกจากนี้ภายในองค์กรยังหันมาใช้ ระบบการทำงานอัตโนมัติและ AI เพิ่มขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและแบ่งเบาภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์
ยกตัวอย่างเช่น ในด้านรังสีวินิจฉัย (Diagnostic Imaging) การบูรณาการ AI ให้เข้ากับระบบเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) จะช่วยลดเวลาการทำงานในขั้นตอนที่ใช้เวลามากที่สุดของนักรังสีการแพทย์ เพื่อให้พวกเขาได้ใช้เวลากับผู้ป่วยมากขึ้น ด้วยการใช้ AI สร้างภาพถ่ายรังสีที่มีคุณภาพสูง เพื่อช่วยในการวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำขึ้น
นอกจากนี้ AI ยังช่วยลดความซับซ้อนของ การอัลตราซาวด์หัวใจ ด้วยการจำลองภาพหัวใจแบบ 3 มิติรวมถึงการประเมินแบบอัตโนมัติในอวัยวะอื่นๆ ซึ่งจะช่วยให้นักรังสีการแพทย์สามารถวิเคราะห์ภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ
รวมถึงช่วยให้แพทย์มีแนวทางการดูแลรักษาหัวใจได้ดียิ่งขึ้น และในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ระบบอัตโนมัติจะได้รับการส่งเสริมเพิ่มเติมจากการเพิ่มขึ้นของ Generative AI ในด้านสาธารณสุข
2. การทำงานร่วมกันแบบเสมือนเพื่อจัดการกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรและทักษะความรู้ความเชี่ยวชาญ
เทรนด์ของเทคโนโลยีด้านสาธารณสุข หรือ HealthTech ที่ควบคู่ไปกับระบบอัตโนมัติคือ การทำงานร่วมกันแบบเสมือนเพื่อลดผลกระทบของการขาดแคลนบุคลากรและทักษะความรู้ความเชี่ยวชาญ การเติบโตที่คาดหวังในด้านนี้มีประโยชน์เพิ่มเติมในการปรับปรุงการเข้าถึงการดูแลในพื้นที่ห่างไกลและในชนบท ที่ซึ่งบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมีแนวโน้มที่จะขาดแคลนเป็นพิเศษ
ระบบ Tele-ICU (เทเล-ไอซียู) จะยังคงถูกนำมาใช้งานอย่างต่อเนื่อง โดยผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขจะยิ่งมองหาระบบบูรณาการเพื่อดูแลผู้ป่วยข้างเตียงแบบเสมือนจริงที่ไร้รอยต่อ เจ้าหน้าที่และพยาบาลสามารถดูแลผู้ป่วยวิกฤติแบบทางไกลได้ โดยมีระบบเฝ้าระวังและแจ้งเตือนอัตโนมัติที่ทำงานด้วย AI สามารถลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ในพื้นที่ได้
แม้ว่าบุคลากรทางการแพทย์จะมีอายุมากขึ้น แต่รูปแบบการทำงานเสมือนจริงนี้จะช่วยให้พวกเขาสามารถถ่ายทอดประสบการณ์และความเชี่ยวชาญต่างๆให้แก่บุคลากรทางการแพทย์รุ่นน้องได้เป็นอย่างดี ซึ่งถือเป็นการรักษาองค์ความรู้ความเชี่ยวชาญให้คงอยู่ต่อไป เนื่องด้วยสถานการณ์ที่แพทย์จำนวนมากเลือกที่จะเกษียณอายุก่อนกำหนดมากขึ้น รวมถึงกลุ่มพยาบาลเองก็มีแผนที่จะลาออกจากระบบสาธารณสุข อีกด้วย
3. การวินิจฉัยแบบบูรณาการที่สนับสนุนการทำงานร่วมกันแบบสหวิทยาการ
ความก้าวหน้าในการวินิจฉัยแบบบูรณาการจะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสาธารณสุขในต่างสาขาสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลผู้ป่วยได้ง่ายขึ้น เพื่อช่วยให้พวกเขาทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผลมากขึ้น เปรียบเหมือนกับเป็นการสร้าง ‘ห้องนักบิน’ ที่ใช้ทำงานร่วมกัน เป็นที่ซึ่งรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันจากโดเมนต่างๆ ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลของ Vendor-agnostic เพื่อสนับสนุนการวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำสำหรับผู้ป่วย
ยกตัวอย่างเช่น ในเคสผู้ป่วยโรคมะเร็งการได้รับการวินิจฉัยที่ตรงจุดแต่เนิ่นๆ จะช่วยให้การรักษาเห็นผลลัพธ์ที่ดีมากขึ้น ทั้งนี้ผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ ยังได้รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมว่าการค้นพบของพวกเขามีความสอดคล้องกันมากเพียงใด ทำให้เกิดวงจรความคิดเห็นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการวินิจฉัยให้ดียิ่งขึ้นได้
4. ยกระดับการทำงานร่วมกัน เพื่อการติดตามและการประสานการดูแลที่ดียิ่งขึ้น
ความสามารถในการทำงานร่วมกันเป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นในด้านสาธารณสุขมาอย่างยาวนาน โดยเกิดจากความซับซ้อนและกระจัดกระจายของเทคโนโลยีสารสนเทศด้านสุขภาพและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพส่วนใหญ่
ในรายงาน Future Health Index (FHI) ของฟิลิปส์ปี 2023 ระบุว่า การทำงานร่วมกันเป็น 1 ใน 4 ปัจจัยแห่งความสำเร็จอันดับต้นๆ ในการมอบแนวทางใหม่ๆในการดูแลที่ผสมผสานการดูแลแบบตัวต่อตัวและแบบเสมือนจริงในทุกสภาพแวดล้อม
ความสามารถในการทำงานร่วมกันแบบใหม่สามารถรวบรวมอุปกรณ์และระบบทางการแพทย์ที่แตกต่างกันมาไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวกันเพื่อสร้างมุมมองภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับอาการของผู้ป่วย ซึ่งจะช่วยให้ผู้ดูแลสามารถให้คำแนะนำการรักษาได้อย่างมั่นใจได้จากทุกที่ในโรงพยาบาล
ช่วยลดความผันผวนที่เกิดจากภาวะข้อมูลที่มีมากเกินไป โดยนวัตกรรมล่าสุดอย่างภาพเสมือนของผู้ป่วยแบบอวตาร สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม โดยการแปลข้อมูลผู้ป่วยที่สำคัญแต่ซับซ้อนให้เป็นจอแสดงผลที่เข้าใจง่าย
5. การตรวจจับความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ และการแทรกแซงโดยอาศัยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ถือเป็นหนึ่งในเทรนด์ของ HealthTech ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยการได้รับข้อมูลเชิงลึกด้านการปฏิบัติงานและทางคลินิกจากข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลในอดีต
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขปรับปรุงประสิทธิภาพและดำเนินการเตรียมรับมือล่วงหน้าได้ รายงาน Future Health Index (FHI) ของฟิลิปส์ปี 2023 แสดงให้เห็นว่าผู้บริหารในวงการสาธารณสุข 39% วางแผนอย่างไรที่จะลงทุนใน AI เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 30% ในปี 2021
ในปัจจุบัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขคาดการณ์และบริหารจัดการกระบวนการไหลของผู้ป่วยในแต่ละจุดบริการภายในสถานบริการ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถบริหารทรัพยากรบุคลากรในตำแหน่งที่ต้องการมากที่สุดได้ ความสามารถเหล่านี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความสำคัญโดยเฉพาะในช่วงที่เกิดวิกฤต (เช่น การแพร่ระบาดของโควิด-19)
และตอนนี้กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญในการดำเนินงานของโรงพยาบาลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยการตรวจสอบอุปกรณ์ทางการแพทย์อย่างต่อเนื่อง เช่น เครื่องสแกน MR การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยระบุได้อีกด้วยว่า อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์บางอย่างถึงเวลาที่ต้องตรวจเช็คบำรุงหรือเปลี่ยนใหม่แล้ว
ซึ่งทำให้ 30% ของเคสการให้บริการ สามารถแก้ไขได้และยังช่วยป้องกันเหตุไม่คาดฝันจากกรณีที่อุปกรณ์หยุดทำงานในระหว่างการตรวจได้
เช่นเดียวกันกับในทางด้านคลินิก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถรองรับการตรวจหาความเสี่ยงด้านสุขภาพของผู้ป่วยได้ตั้งแต่เนิ่นๆ โดยพิจารณาจากสัญญาณชีพและข้อมูลผู้ป่วยรายอื่นประกอบกัน ความสามารถเหล่านี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการดูแลผู้ป่วยระยะเฉียบพลัน ซึ่งอาจเกิดโรคแทรกซ้อนได้ในระยะนี้
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถช่วยดูแลผู้ป่วยที่บ้านผ่านการระบบทางไกล ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาหนึ่งแสดงให้เห็นว่า ระบบนี้สามารถใช้เพื่อช่วยทำนายภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะที่อาจทำให้เสียชีวิตได้ ด้วยการตรวจจับความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถเปลี่ยนจากการดูแลเชิงรับเป็นการดูแลเชิงป้องกัน ซึ่งท้ายที่สุดแล้วส่งผลให้อาการของผู้ป่วยดีขึ้นได้
>> อ่านต่อ 10 เทรนด์ HealthTech_ที่น่าจับตามองของปี 2024 (ตอนที่ 2 – จบ)
