เวลาพูดถึง AI ใน Healthcare หลายคนจะนึกถึง แทนหมอ

10 มกราคม 2569 OpenAI เผยแพร่รายงาน AI as a Healthcare Ally (Jan 2026) สะท้อนอีกภาพที่ชัดเจนว่า คนใช้ ChatGPT ไม่ได้ เพื่อรักษาแทนแพทย์ แต่ใช้เพื่อนำทางระบบที่ยุ่งยาก เช่น ประกัน, บิล, เคลม, อ่านใบสั่ง, เตรียมคำถามก่อนพบหมอ

ผลสำรวจพบว่า

  • มากกว่า 5% ของข้อความใน ChatGPT ทั่วโลกเกี่ยวกับ Healthcare
  • มากกว่า 40M คน/วัน ใช้ถามเรื่องสุขภาพ
  • 70% ของคำถามสุขภาพเกิด นอกเวลาคลินิก

คนเอา AI (ChatGPT) ไปทำอะไรจริง?

  • ในกลุ่มคนที่ใช้ AI จัดการเรื่องสุขภาพ
    • 55% ใช้เช็ก/อธิบายอาการ
    • 48% ใช้ทำความเข้าใจคำแนะนำแพทย์/ใบสั่ง
    • 44% ใช้เรียนรู้ทางเลือกการรักษา

จริง ๆ มัน คือ จุดที่คนไข้มักพลาด เพราะถ้าอ่านไม่เข้าใจ → ทำตามผิด

  • ถ้าไม่รู้จะถามอะไร → กลับบ้านแล้วค่อยเสียดาย
  • ถ้าไม่เข้าใจระบบประกัน/บิล → เสียเงิน เสียเวลา เสียสุขภาพใจ

เคสที่ใช้ AI เพื่อผลลัพธ์สุขภาพ โดยตรง

  • เคสจริงหลายแบบ ตั้งแต่ Drug Repurposing จนถึง Biotech, งานวิจัยสมอง, และการฝึก Clinical Reasoning
  1. Repurposing ยาที่มีอยู่แล้ว เพื่อโรคที่รักษายาก
    • Case ของ Dr. Oral Alpan ใช้ GPT-5 Pro ช่วยวิเคราะห์เคสและจัดอันดับความเป็นไปได้ของการใช้ dupilumab กับ FPIES (เป็นเคสในรายงาน) มุมสำคัญคือ AI ถูกใช้ เพื่อช่วยตั้งสมมติฐาน + จัดเหตุผล ก่อนจะไปยืนยันในโลกจริง
  2. คัดเป้าโรคหนักอย่าง Parkinson’s ให้ทีมวิจัยเดินเร็วขึ้น
    • บริษัท Junevity ใช้ ChatGPT ช่วยไล่หลักฐานจำนวนมากและ “คัด target” จากหลายตัวให้เหลือไม่กี่ตัว เพื่อไปทำขั้นทดลองต่อ (ในรายงานเล่าว่าช่วยลดต้นทุนและเวลาในงานพัฒนา)
  3. งานวิจัยสมอง/ความจำ: ลดเวลาจมกับโค้ด แล้วไปโฟกัสที่คำถามใหญ่
    • Casee ของ Marco Uytiepo ใช้ ChatGPT ช่วยทำ data pipeline และ automation สำหรับงานขนาดใหญ่ ทำให้รอบการทดลอง-วิเคราะห์ไวขึ้น
  4. Training ทางการแพทย์แบบ Simulation ให้สเกลได้จริง
    • โปรเจกต์ Clinical Mind AI (ใช้ OpenAI’s API) ทำ simulation ให้ผู้เรียนฝึก Clinical Reasoning ผ่านเคสเสมือนจริง ประเด็น คือ สเกล การฝึกคิด ให้เข้าถึงได้กว้างขึ้น ไม่ใช่จำกัดแค่ที่มีงบเยอะ

AI กำลังกลายเป็น Frontline support ของประชาชน ไม่ใช่เพราะ AI เก่งกว่าแพทย์ แต่เพราะระบบมีช่องว่าง และคนต้องการช่วยแปล ตลอดเวลา

เกมไม่ได้อยู่ที่โมเดลอย่างเดียว อยู่ที่ workflow + ข้อมูล + การกำกับดูแล ของที่ใช้งานได้จริง มักเริ่มจาก ลดภาระงาน และ ทำให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นแบบมีหลักฐาน

ตลาดใหม่ คือ เครื่องมือที่ทำให้คนไข้สื่อสารกับระบบรู้เรื่อง ตั้งแต่ก่อนพบหมอ → หลังพบหมอ → ไปจนถึงการจัดการเคลม/การปฏิเสธ

ข้อสรุป:

AI ไม่ได้ทำให้โรงพยาบาลเกิดขึ้นใหม่ แต่ AI ทำให้คนธรรมดา เข้าใจระบบเร็วขึ้น และช่วยให้งานวิจัย/การฝึกบุคลากร เดินไวขึ้นในบางจุดที่วัดผลได้

Source:

OpenAI CDN