ตอนอายุ 31 ปี จุดเปลี่ยนในกระบวนการวิจัย ทางวิทยาศาสตร์ของผม มาถึงผม นั่นคือตอนที่ผมได้เข้าร่วมงานสัปดาห์โรคทางเดินอาหารอเมริกัน (American Gastroenterology Week) และสัปดาห์โรคทางเดินอาหารยุโรป (European Gastroenterology Week) ช่วงวิทยาศาสตร์ที่น่าสนใจที่สุดคือการประยุกต์ใช้ AI (ปัญญาประดิษฐ์) ในการส่องกล้องตรวจทางเดินอาหาร ในเวลานั้นในเวียดนาม ประเด็นนี้ยังใหม่มากและไม่เคยถูกกล่าวถึงในสาขาการส่องกล้องตรวจทางเดินอาหารมาก่อน เกิดคำถามมากมายขึ้น ผมจึงเขียนจดหมายถึงอาจารย์ที่ญี่ปุ่น ด้วยความกังวลว่า "AI จะเข้ามาแทนที่แพทย์ส่องกล้องหรือไม่" คำตอบของท่านทำให้ผมรู้สึกสนใจและตื่นเต้นมาก AI ไม่สามารถมาแทนที่ได้ แต่เป็นเครื่องมือสนับสนุน เมื่อ AI พร้อมใช้งาน เวลา ความพยายาม และทรัพยากรในการวินิจฉัยผู้ป่วยปกติแต่ละรายจะลดลง แพทย์ส่องกล้องจะมุ่งเน้นไปที่การวินิจฉัยและการแทรกแซงในกรณีที่ยาก ดังนั้น AI จะช่วยกระจายโครงสร้างทรัพยากรใหม่ เมื่อมองจากความเป็นจริงในเวียดนาม ผมคิดว่า AI สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในสองบทบาท คือ การสนับสนุนการฝึกอบรมเพื่อสร้างมาตรฐานความสามารถของแพทย์ และหลังการควบคุมเพื่อช่วยให้มั่นใจว่า กระบวนการส่องกล้อง เวลา คุณภาพของภาพ และการลดรอยโรคที่ตรวจไม่พบให้เหลือน้อยที่สุด ล้วนมีคุณค่าอย่างยิ่ง นั่นเป็นแรงบันดาลใจให้ฉันเริ่มนำแนวคิดการวิจัยการประยุกต์ใช้ AI ในการส่องกล้องระบบทางเดินอาหารมาใช้ แม้ว่าในตอนแรกฉันและเพื่อนร่วมงานจะรู้สึกยากลำบากและกังวลเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการประยุกต์ใช้ก็ตาม" นั่นคือเรื่องราวเปิดเรื่องของรองศาสตราจารย์ ดร. เดา เวียด แฮง รองผู้อำนวยการศูนย์ส่องกล้อง โรงพยาบาลมหาวิทยาลัยการแพทย์ฮานอย จากนั้นก็มาถึงการเดินทางอันยากลำบากในการประยุกต์ใช้ AI กับเทคนิคการส่องกล้องระบบทางเดินอาหารในเวียดนามโดยเธอและเพื่อนร่วมงาน

180 วันและคืนแห่งการเดินทางและสำรวจเส้นทาง

เวียดนามเป็นประเทศที่มีประชากรโรคระบบทางเดินอาหารจำนวนมาก แต่ผู้ป่วยส่วนใหญ่ โดยเฉพาะในพื้นที่ชนบท ไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีเฉพาะทางสำหรับการตรวจวินิจฉัยโรคระบบทางเดินอาหารได้ ความสามารถในการวินิจฉัยและตรวจพบรอยโรคในระบบทางเดินอาหารระยะเริ่มต้นของสถานพยาบาลก็มีข้อจำกัดเช่นกัน ข้อมูลจากเอกสารทางการแพทย์ระบุว่า ในประเทศที่พัฒนาแล้ว อัตราการตรวจไม่พบรอยโรคมะเร็งทางเดินอาหาร (กระเพาะอาหารและหลอดอาหาร) จากการส่องกล้องอยู่ที่ 11% ขณะที่อัตราการตรวจพบติ่งเนื้อในลำไส้ใหญ่อยู่ที่ 26% ในประเทศของเรา แม้ว่าจะไม่มีสถิติอย่างเป็นทางการ แต่ความเป็นจริงกลับแสดงให้เห็นว่าความไม่สม่ำเสมอของอุปกรณ์และประสบการณ์ของแพทย์และพยาบาล อาจทำให้เกิดความเสี่ยงที่ผู้ป่วยจะไม่พบรอยโรคในการวินิจฉัย โดยเฉพาะในโรงพยาบาลท้องถิ่น เพื่อแก้ไขปัญหานี้ แพทย์ส่วนใหญ่เห็นพ้องต้องกันว่าจำเป็นต้องมีเทคโนโลยีเข้ามาช่วย อย่างไรก็ตาม พวกเขากลับประสบปัญหาเนื่องจากขาดแคลนเครื่องมือ ในช่วงเวลานั้น ดร. แฮงและคณะได้เริ่มวิจัย AI ด้านการส่องกล้องทางเดินอาหาร ผู้ผลิตอุปกรณ์ชื่อดังหลายรายได้นำซอฟต์แวร์ AI มาใช้กับกล้องส่องกล้อง แต่ต้นทุนกลับสูงมากและใช้ได้กับอุปกรณ์สมัยใหม่ของบริษัทเท่านั้น ในขณะเดียวกัน ทรัพยากรสำหรับอุปกรณ์การแพทย์ในเวียดนามยังมีจำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งโรงพยาบาลระดับจังหวัดและระดับอำเภอไม่สามารถซื้อระบบที่มีราคาแพงเช่นนี้ได้ ปัญหา ความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจที่ต้องแก้ไขคือการพัฒนาอัลกอริทึม AI เฉพาะสำหรับเวียดนาม พัฒนาระบบที่สามารถผสานรวมกล้องส่องกล้องหลายประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ ซึ่งจะช่วยให้แพทย์ระดับรากหญ้าสามารถตรวจหารอยโรคได้มากขึ้น ทีมวิจัย คาดว่าจากชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่ที่บันทึกรอยโรคเฉพาะของชาวเวียดนาม ประกอบกับการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการส่องกล้องในเวียดนาม อัลกอริทึม AI "Make in Vietnam" ที่มีความแม่นยำเทียบเท่ากับรายงานทั่วโลกจะถือกำเนิดขึ้น ตามที่ดร. Hang กล่าว หลังจากการศึกษาขนาดเล็กในปี 2019 แสดงผลลัพธ์ในเชิงบวก ตั้งแต่ปี 2020 เป็นต้นมา ผู้เชี่ยวชาญด้านการส่องกล้องทางเดินอาหารที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 คนในฮานอย นครโฮจิมินห์ และเว้ ได้รับการ "รวบรวมทางออนไลน์" และทำงานร่วมกับเพื่อนร่วมงานจากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮานอยเพื่อดำเนินการวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์

รองศาสตราจารย์ ดร. เดา เวียด ฮัง ภาพโดย: ฮวง ฮา

ปัญหาใหญ่ที่สุดในการสร้างอัลกอริทึมนี้คือการสร้างชุดข้อมูลภาพ รองศาสตราจารย์ฮัง กล่าวว่า “ด้วย AI สิ่งสำคัญที่สุดคือชุดข้อมูลภาพต้องมีขนาดใหญ่เพียงพอ อาจมีภาพได้มากถึงหลายล้านภาพ และต้องมีสัณฐานวิทยาที่หลากหลาย มีการติดป้ายกำกับและแบ่งโซนอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม กระบวนการรวบรวมภาพไม่ง่ายนัก เพราะระบบการส่องกล้องในเวียดนามมีความไม่สมดุล ในโลกนี้ การตีพิมพ์รายงานในปี 2018 กลุ่มวิจัยนานาชาติต้องเริ่มต้นตั้งแต่ 5-7 ปีที่แล้ว” เมื่อหวนรำลึกถึงการเดินทางในช่วงแรก ๆ เธอเล่าว่า “ฉันจำได้ดีถึง 6 เดือนแรกของการ “เดินสำรวจเส้นทาง” เราต้องหาเสียงร่วมกันในหมู่ผู้เชี่ยวชาญ ตกลงกันเรื่องตำแหน่งของรอยโรคในภาพส่องกล้อง และตั้งชื่อรอยโรคให้ถูกต้อง และต้องหาวิธีตีความภาษากับกลุ่มวิศวกรเทคโนโลยีสารสนเทศ ช่วงเวลานั้นสอนให้เรารู้จักความเพียรพยายามและความอดทนอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน หากไม่ใช่เพื่อภาพรวม เพื่อประโยชน์ร่วมกันของอุตสาหกรรมการส่องกล้องทางเดินอาหารในเวียดนาม และเพื่อผู้ป่วย แพทย์ที่มีตารางงานที่ยุ่งเหยิง ผู้ป่วยที่รอคิวยาวเหยียด คงไม่มีเวลาวาดภาพแต่ละภาพอย่างละเอียดเพื่อนำมาพูดคุยกัน ไม่ว่าจะเป็นกลางวันหรือกลางคืน” ด้วยตารางงานที่ “น่าเวียนหัว” ของแพทย์ อาจารย์ อาจารย์วิทยาศาสตร์ และผู้จัดการ ดร.ฮังไม่เคยพลาดสายจากเพื่อนร่วมงานแม้แต่นาทีที่ 3-4 ในเวลานั้น เธอเปิดไฟ เปิดซูมเพื่อวิเคราะห์ภาพส่องกล้องแต่ละภาพที่รวบรวมร่วมกับเพื่อนร่วมงานทันที อาจเป็นการพูดคุยกับแพทย์ที่เพิ่งเสร็จสิ้นการผ่าตัดส่องกล้องฉุกเฉิน และการสนทนาต้องจบลงก่อน 6 โมงเช้าเพื่อเริ่มต้นวันใหม่ด้วยตารางการตรวจแต่เช้า ด้วยแรงบันดาลใจจากเพื่อนร่วมงาน ดร.แฮงและเพื่อนร่วมงานของเธอยังรู้สึกตื่นเต้นกับความอยากรู้อยากเห็น ความตื่นเต้น และความคาดหวังของผู้ป่วยที่มีต่อเครื่องมือที่จะช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจหารอยโรคในระบบทางเดินอาหาร

ความสำเร็จเบื้องต้น

จนถึงปัจจุบัน ประสิทธิภาพเบื้องต้นของซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ที่ ดร. แฮง และคณะ นำมาใช้ แสดงให้เห็นว่าอัตราการตรวจพบติ่งเนื้อในลำไส้ใหญ่และจำแนกประเภทเนื้องอกชนิดไม่ร้ายแรงและมะเร็งในระบบทางเดินอาหารส่วนล่างอยู่ที่ 98-99% สำหรับระบบทางเดินอาหารส่วนบน ซึ่งรวมถึงมะเร็งหลอดอาหาร มะเร็งกระเพาะอาหาร อัลกอริทึมสำหรับการตรวจหาติ่งเนื้อมีความแม่นยำ 80-85% สำหรับระบบทางเดินอาหารส่วนล่าง โดยเฉพาะติ่งเนื้อในลำไส้ใหญ่ แพทย์ได้พัฒนาอัลกอริทึมการตรวจหาติ่งเนื้อจนเสร็จสมบูรณ์ และในขั้นตอนที่ 2 ได้มีการจำแนกประเภทเนื้องอกชนิดไม่ร้ายแรงหรือมะเร็ง เพื่อให้แพทย์สามารถเข้าแทรกแซงได้ทันทีระหว่างขั้นตอนการส่องกล้อง ดร. แฮง กล่าวว่า "เราหวังว่าในอนาคต ผลิตภัณฑ์นี้จะไม่เพียงแต่เป็นอุปกรณ์ที่ใช้ในสถาน พยาบาล เท่านั้น แต่ยังเป็นแหล่งฐานข้อมูลภาพที่สมบูรณ์สำหรับการฝึกอบรมและสร้างระบบการเรียนรู้ออนไลน์ เพื่อให้แพทย์ระดับล่างสามารถพัฒนาทักษะและความรู้ได้ไม่ว่าจะทำงานอยู่ที่ใดก็ตาม" นอกจากนี้ ทีมวิจัยยังได้เปิดตัวแอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนสองแอปพลิเคชันที่ให้บริการผู้ป่วยโดยตรง ได้แก่ แอปพลิเคชันเฉพาะทางสำหรับช่วยเหลือผู้ป่วยในการเตรียมตัวส่องกล้องลำไส้ใหญ่ และแอปพลิเคชันสำหรับช่วยผู้ป่วยจัดการกับภาวะกรดไหลย้อน เป็นที่ยืนยันได้ว่าแพทย์จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังตระหนักถึงความเหนือกว่าของ AI อย่างไรก็ตาม รองศาสตราจารย์ฮัง กล่าวว่า เพื่อใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของเทคโนโลยีนี้ในวงการแพทย์โดยรวม เวียดนามจำเป็นต้องพัฒนาโซลูชันเทคโนโลยีหลักอย่างต่อเนื่องในราคาที่สมเหตุสมผล นอกจากนี้ เรายังต้องแก้ปัญหาสำคัญอีกประการหนึ่งเพื่อให้ AI กลายเป็น "ผู้ช่วย" ที่มีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงสำหรับแพทย์ นั่นคือปฏิสัมพันธ์ระหว่างแพทย์ (มนุษย์) และ AI (ระบบเครื่องจักร) “แม้ว่าข้อมูลที่เผยแพร่จนถึงปัจจุบันจะแสดงผลลัพธ์ที่ค่อนข้างดี แต่ AI และแพทย์จะสามารถเห็นพ้องต้องกันและประสานความคิดเห็นระหว่างผู้เชี่ยวชาญที่มักจะตั้งคำถามและข้อสงสัย กับระบบที่ได้รับการปรับปรุงและฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องได้หรือไม่ นี่เป็นปัญหาทั่วไปที่กลุ่มวิจัยขนาดใหญ่หลายแห่งทั่วโลกกำลังเผชิญอยู่” รองศาสตราจารย์ฮังกล่าว
รองศาสตราจารย์ ดร. เดา เวียด ฮัง (เกิด พ.ศ. 2530) สำเร็จการศึกษาเกียรตินิยมจากมหาวิทยาลัยการแพทย์ฮานอย สอบวิทยานิพนธ์ระดับปริญญาเอกสำเร็จเมื่ออายุ 29 ปี และได้รับการรับรองเป็นรองศาสตราจารย์ในอีก 6 ปีต่อมา กลายเป็นหนึ่งในรองศาสตราจารย์หญิงที่อายุน้อยที่สุดในประเทศ ปัจจุบัน ดร. ฮัง ดำรงตำแหน่งรองผู้อำนวยการศูนย์ส่องกล้องตรวจทางเดินอาหาร โรงพยาบาลมหาวิทยาลัยการแพทย์ฮานอย รองเลขาธิการสมาคมโรคทางเดินอาหารเวียดนาม และเป็นผู้บุกเบิกการประยุกต์ใช้ AI ในการส่องกล้องตรวจทางเดินอาหารในเวียดนาม เมื่ออายุ 34 ปี เธอได้รับรางวัลลูกโลกทองคำ สาขาเทคโนโลยีทางการแพทย์ และรางวัล Promising Young Face of Vietnam ปัจจุบัน แพทย์หญิงท่านนี้เป็นผู้เขียนบทความระดับนานาชาติมากกว่า 20 บทความ และบทความภายในประเทศอีก 60 บทความ และยังดำรงตำแหน่งประธานเครือข่ายปัญญาชนรุ่นใหม่ชาวเวียดนามทั่วโลกอีกด้วย

Vietnamnet.vn

แหล่งที่มา