ภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิกกำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนครั้งสำคัญของระบบสุขภาพ เมื่อ AI เริ่มเข้าไปตั้งแต่การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ การช่วยตัดสินใจของแพทย์ การจัดทำเวชระเบียน ไปจนถึงการบริหารผู้ป่วยและทรัพยากร แต่ปัญหาที่เกิดขึ้นตามมาคือ การมี AI ที่เก่งขึ้นไม่ได้หมายความว่าโรงพยาบาลจะพร้อมใช้ AI ในวงกว้าง เพราะหัวใจของการเปลี่ยนแปลงกลับอยู่ที่ข้อมูลที่เชื่อมต่อกันได้ มาตรฐานการรักษา ระบบกำกับดูแล บุคลากร และวิธีจ่ายเงินที่วัดจากผลการรักษาของผู้ป่วยมากกว่าจำนวนบริการที่โรงพยาบาลทำ
เมื่อพูดถึงอนาคตของการแพทย์ในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก ภาพที่มักปรากฏขึ้นคือโรงพยาบาลอัจฉริยะ แพทย์ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูล ผู้ป่วยมีเวชระเบียนดิจิทัล และระบบสามารถคาดการณ์ความเสี่ยงก่อนที่โรคจะรุนแรง แต่ในความเป็นจริง การเปลี่ยนแปลงอาจไม่ได้เริ่มต้นจากเครื่องมือที่ฉลาดที่สุด แต่อยู่ที่ระบบการจัดการข้อมูลของผู้ป่วย รวมไปถึงระบบจ่ายเงิน และความพร้อมของโรงพยาบาล เพราะ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ แต่ไม่สามารถทำให้ข้อมูลที่ผิดพลาด ขาดหาย หรืออยู่คนละระบบกลายเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพได้ด้วยตัวมันเอง
การแข่งขันด้าน AI healthcare ในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิกอาจไม่ได้วัดกันว่า ประเทศใดมีโมเดล AI ที่เก่งที่สุด แต่จะวัดกันด้วยว่า ประเทศใดสร้างระบบสุขภาพที่สามารถทำให้ AI ทำงานได้อย่างปลอดภัยและเกิดประโยชน์จริง องค์การอนามัยโลก (WHO) ประกาศไว้ว่า ความก้าวหน้าของ digital health และ AI จำเป็นต้องตั้งอยู่บนรากฐานเดียวกัน ได้แก่ ข้อมูลที่น่าเชื่อถือ ระบบที่สามารถทำงานร่วมกันได้ และการกำกับดูแลที่เข้มแข็ง
ระบบสุขภาพตามไม่ทันความต้องการของผู้ป่วย
รายงาน Asia-Pacific Front Line of Healthcare 2026 ของ Bain & Company บริษัทที่ปรึกษาด้านการจัดการระดับโลก ซึ่งเผยแพร่เมื่อเดือนมิถุนายน ค.ศ.2026 สะท้อนแรงกดดันที่กำลังเกิดขึ้นในภูมิภาค ผลการสำรวจผู้บริโภค 6,300 คนใน 9 ตลาดของภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก รวมทั้งแพทย์ 600 คนในออสเตรเลียกับฟิลิปปินส์พบว่า ความต้องการของผู้บริโภคเพิ่มขึ้น ขณะที่บุคลากรทางการแพทย์กำลังเผชิญกับภาระงานและความเหนื่อยล้า
ผู้บริโภค 84% ต้องการความสะดวกจากระบบสุขภาพมากขึ้นเมื่อเทียบกับ 2 ปีก่อน และ 71% ต้องการให้แพทย์ตอบสนองผ่านช่องทางต่างๆ เช่น โทรศัพท์ WhatsApp หรืออีเมลได้รวดเร็วขึ้น ขณะเดียวกัน 60% ระบุว่า ตนเองนัดตรวจสุขภาพหรือคัดกรองโรคเป็นประจำในปี 2025 เพิ่มจาก 47% ในปี 2023 นอกจากนี้ แพทย์ประมาณ 1 ใน 5 กำลังพิจารณาย้ายที่ทำงาน และเหตุผลสำคัญไม่ได้อยู่ที่ค่าตอบแทนเพียงอย่างเดียว แต่เกี่ยวข้องกับภาระงาน การขาดการยอมรับ และภาวะหมดไฟในการทำงาน
ประมาณ 1 ใน 3 ของแพทย์ระบุว่า องค์กรของตนยังไม่พร้อมสำหรับการนำ AI ไปใช้ในวงกว้าง โดยมีปัญหาทั้งเรื่องกลยุทธ์ การฝึกอบรม และการมีส่วนร่วมของบุคลากรทางการแพทย์ จึงเกิดความย้อนแย้งขึ้นเพราะขณะที่ผู้ป่วยต้องการระบบสุขภาพที่เร็วและเชื่อมโยงมากขึ้น แพทย์ต้องการเครื่องมือที่ช่วยลดภาระงาน แต่โรงพยาบาลจำนวนมากยังขาดโครงสร้างพื้นฐานที่จะทำให้เทคโนโลยีเหล่านั้นทำงานร่วมกันได้
AI ยึดติดกับข้อมูลไม่ใช่อัลกอริทึม
หนึ่งในปัญหาพื้นฐานที่สุดของโรงพยาบาลคือข้อมูลสุขภาพไม่ได้อยู่ในรูปแบบเดียวกันเสมอไป ข้อมูลผู้ป่วยอาจกระจายอยู่ในระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ ห้องปฏิบัติการ ระบบภาพทางการแพทย์ ระบบยา ระบบประกัน และฐานข้อมูลอื่นๆ หากระบบเหล่านี้ไม่สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้อย่างมีมาตรฐาน AI ก็อาจมองเห็นเพียงบางส่วนของผู้ป่วย ฉะนั้น โมเดลอาจมีความสามารถในการคำนวณสูงแต่มีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะเข้าใจบริบททั้งหมด
นี่คือเหตุผลที่มาตรฐานความสามารถในการทำงานร่วมกันของข้อมูล (interoperability) เช่น HL7 และ FHIR มีความสำคัญ เพราะช่วยกำหนดวิธีที่ระบบต่างๆ สามารถแลกเปลี่ยนและตีความข้อมูลสุขภาพได้ สำนักงาน WHO ประจำภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ให้ความสำคัญกับ interoperability และธรรมาภิบาลข้อมูล (data governance) โดยตรง และมองว่า 2 เรื่องนี้เป็นส่วนสำคัญของการสร้างระบบดิจิทัลที่สามารถนำ AI ไปใช้ได้อย่างปลอดภัยและเท่าเทียม
ในอินโดนีเซีย แนวคิดดังกล่าวกำลังถูกผลักดันผ่านแพลตฟอร์ม SATUSEHAT ซึ่งกระทรวงสาธารณสุขระบุว่า เป็นระบบแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพที่เชื่อมโรงพยาบาล สถานพยาบาล หน่วยงานกำกับ ผู้ชำระเงิน และผู้ให้บริการดิจิทัลเข้าด้วยกัน ข้อมูลจาก SATUSEHAT ระบุปัญหาเดิมว่า อินโดนีเซียมีแอปพลิเคชันด้านสุขภาพของภาครัฐมากกว่า 400 ระบบที่ยังไม่ได้เชื่อมโยงกันทั้งหมด และมีปัญหาจาก metadata ที่ไม่สม่ำเสมอและการขาดมาตรฐาน interoperability เดียวกัน
ปัจจุบัน SATUSEHAT ใช้มาตรฐาน HL7 FHIR และ REST API เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้าง interoperability และมีการปรับปรุงมาตรฐานและคู่มือเป็นระยะ โดยมีการอัปเดตระบบเวอร์ชัน 7.23 ในเดือนเมษายน 2026 นี่เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่า การสร้างระบบ AI healthcare ไม่ได้เริ่มต้นจากการติดตั้ง chatbot หรือซื้อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แต่เริ่มจาก “digital plumbing” หรือระบบประปาข้อมูลของระบบสุขภาพ ถ้าท่อยังไม่เชื่อมต่อกัน ต่อให้เครื่องยนต์ AI มีประสิทธิภาพสูงเพียงใดก็ไม่สามารถดึงข้อมูลที่จำเป็นมาใช้ได้ครบถ้วน
สิงคโปร์จริงจังกับการกำกับดูแลระบบ AI
สิงคโปร์เป็นหนึ่งในประเทศเอเชียที่เดินหน้าเรื่อง AI healthcare อย่างเป็นระบบ และความเคลื่อนไหวล่าสุดสะท้อนว่า เมื่อ AI เข้าใกล้การใช้งานจริงมากขึ้น จากจุดเริ่มต้นด้วยการให้ความรู้แก่ประชาชนในการใช้ระบบ AI พัฒนาไปสู่การใช้ AI อย่างปลอดภัยและรับผิดชอบ กระทรวงสาธารณสุขสิงคโปร์ได้ปรับปรุง Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines หรือ AIHGle เป็นเวอร์ชัน 2.0 และเผยแพร่แนวทางฉบับปรับปรุงในเดือนเมษายน 2026
แนวทางดังกล่าวสะท้อนหลักคิดสำคัญว่า AI ใน healthcare ไม่สามารถใช้มาตรฐานเดียวกับ AI สำหรับงานทั่วไปได้ เพราะความผิดพลาดอาจส่งผลต่อการวินิจฉัย การรักษา และความปลอดภัยของผู้ป่วย สิงคโปร์ยังมีตัวอย่างการใช้ AI ในโรงพยาบาลที่เป็นรูปธรรม เช่น Singapore General Hospital ซึ่งมีระบบ PEACH หรือ Perioperative AI Chatbot สำหรับช่วยประเมินผู้ป่วยก่อนการผ่าตัด โดยสามารถช่วยคัดกรองผู้ป่วยก่อนผ่าตัด สร้างแผนการดูแล และค้นข้อมูลจากแนวทางการรักษาจำนวนมาก มีการใช้งานกับผู้ป่วยก่อนผ่าตัดประมาณ 25,000 คนแล้ว และประเมินว่าสามารถประหยัดเวลาของแพทย์ได้ประมาณ 660 ชั่วโมงต่อปี
แต่ตัวเลขดังกล่าวควรเข้าใจว่าเป็นผลจากระบบเฉพาะกรณีและบริบทของโรงพยาบาลนั้น ไม่ใช่หลักฐานว่า AI ทุกชนิดจะประหยัดเวลาแพทย์ได้ในระดับเดียวกัน นี่เป็นหลักการสำคัญของการประเมิน AI healthcare ในระดับ workflow จริงๆ ไม่ใช่ดูเพียงความแม่นยำของโมเดลในห้องทดลอง
จุดอ่อนของโครงสร้างระบบสุขภาพของอินเดีย
อินเดียเป็นอีกประเทศที่น่าจับตามอง เพราะมีทั้งประชากรขนาดใหญ่ ปัญหาการเข้าถึงบริการ และการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ผลสำรวจของ Bain & Company พบว่า อินเดียมีลักษณะเฉพาะในหลายด้าน ผู้บริโภคอินเดียใช้ GenAI เพื่อทำความเข้าใจเรื่องการวินิจฉัยและทางเลือกการรักษาในสัดส่วนสูง และมีความต้องการระบบที่ช่วยประสานการรักษา แต่ในเวลาเดียวกันยังมีปัญหาด้านค่าใช้จ่าย ระยะเวลารอคอย และความไม่ต่อเนื่องของการดูแล
สิ่งนี้ทำให้อินเดียมีโอกาสใช้ AI เพื่อช่วยลดภาระบางอย่าง เช่น การสรุปข้อมูล การประสานการรักษา และการช่วยค้นข้อมูลทางคลินิก แต่ความต้องการที่สูงไม่ได้แปลว่าการนำ AI ไปใช้ประสบความสำเร็จโดยอัตโนมัติ เพราะ AI ต้องอาศัยข้อมูลที่มีคุณภาพ ระบบมาตรฐาน และกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน โดยเฉพาะเมื่อ AI เข้าไปเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจทางการแพทย์ ความท้าทายของอินเดียจึงอาจไม่ใช่การขาดแคลน AI แต่คือการทำให้ AI สามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยในระบบสุขภาพที่มีความหลากหลายสูงทั้งในด้านผู้ให้บริการ ข้อมูล และการเข้าถึงบริการ
AI ในจีนเติบโตพร้อมกับการเปลี่ยนวิธีจ่ายค่ารักษา
ส่วนจีนก็เป็นหนึ่งในตลาดที่มีการพัฒนา digital health และ AI อย่างรวดเร็ว แต่สิ่งที่น่าสนใจคือการเปลี่ยนแปลงของระบบสุขภาพไม่ได้เกิดจาก AI เพียงอย่างเดียว อีกด้านหนึ่งคือการปฏิรูประบบการจ่ายเงินให้โรงพยาบาล ระบบ diagnosis-related group หรือ DRG พยายามเปลี่ยนแรงจูงใจจากการจ่ายตามบริการแต่ละรายการไปสู่การจ่ายตามกลุ่มโรคหรือกรณีผู้ป่วย ซึ่งทำให้โรงพยาบาลมีแรงจูงใจในการควบคุมต้นทุนและปรับกระบวนการรักษา
งานวิจัยที่ตีพิมพ์ใน BMC Health Services Research ปี 2026 วิเคราะห์ข้อมูลโรงพยาบาลรัฐจากเมืองนำร่องของจีนในช่วงปี 2016–2022 และพบว่า DRG payment reform มีความสัมพันธ์กับการลดค่าใช้จ่ายรวมในการรักษาตัวในโรงพยาบาลประมาณ 19.1% รวมถึงลดค่าใช้จ่ายด้านการตรวจวินิจฉัยและการรักษา ขณะเดียวกันระยะเวลานอนโรงพยาบาลและการใช้ยาปฏิชีวนะก็ลดลง
นักวิจัยไม่พบการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในอัตราการกลับเข้าโรงพยาบาลภายใน 31 วันหรืออัตราการเสียชีวิต และผู้วิจัยเองระบุว่าผลต่อคุณภาพและประสิทธิภาพของบริการยังมีข้อจำกัดและจำเป็นต้องศึกษาเพิ่มเติมในด้านการเปลี่ยนวิธีจ่ายเงินที่นำไปสู่การเปลี่ยนพฤติกรรมของระบบสุขภาพได้ และจำเป็นต้องติดตามว่าการประหยัดต้นทุนนั้นเกิดขึ้นพร้อมกับคุณภาพการรักษาหรือไม่ เพราะถ้าระบบสุขภาพต้องการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังวัดความสำเร็จด้วยจำนวนการตรวจ จำนวนหัตถการ หรือจำนวนผู้ป่วยที่ให้บริการเพียงอย่างเดียว ก็อาจไม่สามารถตอบได้ว่า AI ช่วยให้ผู้ป่วยมีผลการรักษาที่ดีขึ้นจริงหรือไม่
จ่ายตามบริการเปลี่ยนเป็นจ่ายตามผลการรักษา
นี่คือเหตุผลที่แนวคิด value-based care หรือ VBC กำลังได้รับความสนใจในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก หลักคิดของ VBC คือการให้ความสำคัญกับคุณค่าที่ผู้ป่วยได้รับ เช่น ผลลัพธ์ทางสุขภาพ คุณภาพชีวิต ความปลอดภัย และประสิทธิภาพ มากกว่าจำนวนบริการที่โรงพยาบาลให้
รายงานล่าสุดของ Bain & Company พบว่า 56% ของแพทย์ที่สำรวจสนใจโมเดล VBC มากขึ้นเมื่อเทียบกับ 2 ปีก่อน โดยแพทย์ให้เหตุผลว่า VBC อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับปรุงความพึงพอใจของผู้ป่วย และยกระดับคุณภาพการดูแล แต่มีไม่ถึง 1 ใน 3 ที่ระบุว่าองค์กรของตนมีการใช้โมเดลการจ่ายตามหลักการ VBC
พวกเขายังระบุสิ่งที่ต้องมีเพื่อให้ VBC ทำงานได้ ได้แก่ แนวทางการรักษาที่มีหลักฐานรองรับ ระบบข้อมูลที่เชื่อถือได้ และภาระการรายงานที่ลดลง VBC กับ AI กำลังติดปัญหาเดียวกัน นั่นคือข้อมูล ถ้าโรงพยาบาลไม่สามารถติดตามได้ว่าผู้ป่วยได้รับการรักษาอะไร มีผลออกมาอย่างไร ใช้ทรัพยากรเท่าไร และผลแตกต่างกันระหว่างผู้ป่วยกลุ่มใด ก็ยากที่จะทั้งจ่ายเงินตามผลลัพธ์และฝึกหรือประเมิน AI ให้ทำงานได้อย่างมีความหมาย
ส่วนการเปลี่ยนจากระบบที่เน้นการรักษาเมื่อป่วย ไปสู่การพยายามรักษาประชากรให้อยู่ในภาวะสุขภาพที่ดีขึ้น สิงคโปร์เป็นตัวอย่างที่ดี จากนโยบาย Healthier SG ซึ่งพยายามเปลี่ยนระบบไปสู่การดูแลสุขภาพเชิงป้องกันของประชากร โดยให้ความสำคัญกับการดูแลสุขภาพเบื้องต้น (primary care) และการป้องกันโรคตั้งแต่ระยะต้น แต่การจ่ายเงินในลักษณะที่รับผิดชอบต่อประชากรหรือผลลัพธ์ในระยะยาวก็มีความท้าทาย โดยเฉพาะสำหรับผู้ให้บริการขนาดเล็กที่มีทรัพยากรจำกัด
ปัญหานี้ชี้ให้เห็นว่า value-based care ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของสูตรการจ่ายเงิน แต่ยังจำเป็นต้องมีข้อมูลที่ต่อเนื่อง การวัดผลที่เป็นมาตรฐาน ระบบส่งต่อที่ทำงานได้จริง และความสามารถในการบริหารความเสี่ยง ถ้าไม่มีสิ่งเหล่านี้ การย้ายความเสี่ยงทางการเงินจากผู้จ่ายไปยังคลินิกหรือโรงพยาบาลอาจสร้างแรงกดดันใหม่แทนที่จะสร้างคุณค่าที่ดีขึ้น
กับดักของโครงการนำร่องที่ไม่เคยไปถึงระบบจริง
หนึ่งในปัญหาที่พบใน healthcare AI ทั่วโลกคือโรงพยาบาลสามารถทดลอง AI ได้ง่ายกว่าการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กร โครงการนำร่องอาจทำงานได้ดีในแผนกหนึ่ง มีทีมวิจัยดูแล มีข้อมูลที่เตรียมไว้ และมีบุคลากรที่เข้าใจระบบ แต่เมื่อขยายไปหลายแผนก ปัญหาใหม่จะเกิดขึ้นทันที ระบบเดิมเชื่อมต่อไม่ได้ ข้อมูลมีรูปแบบต่างกัน ไม่มีใครรับผิดชอบเมื่อ AI ผิดพลาด แพทย์ไม่ได้รับการฝึกอบรม ผู้ป่วยไม่เข้าใจว่าข้อมูลถูกนำไปใช้อย่างไร และไม่มีวิธีวัดว่า AI ทำให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้นจริงหรือไม่
บริษัท Bain & Company ระบุว่า มีเพียงประมาณ 30% ของโครงการนำร่อง หรือกระบวนการพิสูจน์แนวคิด (proof-of-concept) ที่สามารถไปถึงการใช้งานจริง และชี้ว่าช่องว่างสำคัญอยู่ที่ข้อมูล ธรรมาธิบาลของระบบ และการมีส่วนร่วมของบุคลากร ไม่ใช่เพียงเทคโนโลยีเท่านั้น ผู้รับผิดชอบต้องสามารถสืบค้นแหล่งที่มาของข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีวิธีตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ รวมทั้งสามารถหยุดระบบได้ทันท่วงทีเมื่อเกิดปัญหาระบบล้มเหลว
บทสรุป
AI จะเปลี่ยนระบบสาธารณสุขในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิกได้อย่างเหมาะสมเพียงใดขึ้นอยู่กับการวางระบบเชื่อมต่อข้อมูล มีความสามารถในการทำงานร่วมกันของข้อมูล (interoperability) อย่างแข็งแกร่ง มีการกำกับดูแลระบบอย่างมีประสิทธิภาพ มีธรรมาธิบาลข้อมูลหรือชุดแนวทาง กฎเกณฑ์ และนโยบายในการจัดการข้อมูลขององค์กร มีการตรวจสอบได้จริง ส่วนการออกแบบ workflow ร่วมกับแพทย์ AI ก็เป็นอีกเครื่องมือสำคัญในการลดภาระงาน เพิ่มความต่อเนื่องของการดูแลและช่วยให้ระบบสุขภาพรองรับความต้องการของประชากรที่เพิ่มขึ้นได้ ควบคู่ไปกับการใช้ value-based care หรือ VBC ซึ่งจะช่วยยกระดับคุณภาพของการดูแลผู้ป่วยให้ดีขึ้น
ดังนั้น การแข่งขันด้าน AI healthcare ของภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิกในระยะต่อไปอาจไม่ได้ตัดสินกันที่ว่าใครมีอัลกอริทึมที่ฉลาดที่สุด แต่อาจตัดสินกันที่ว่า ใครสามารถสร้างระบบที่เชื่อมต่อข้อมูลได้อย่างปลอดภัย แพทย์ยังเป็นผู้มีอำนาจตัดสินใจ ผู้ป่วยได้รับการคุ้มครอง และทุกดอลลาร์หรือทุกบาทที่ใช้ไปสามารถเชื่อมโยงกลับไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นของผู้ป่วยได้ AI จึงไม่ใช่เพียงเทคโนโลยีใหม่ในโรงพยาบาล แต่อาจกลายเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบระบบสุขภาพรูปแบบใหม่ของภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิกต่อไป
ข้อมูลจาก :
https://www.healthcareitnews.com/news/asia/ai-hospitals-real-challenge-isnt-algorithm-its-data
