ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเสริมการวินิจฉัยโรคจากภาพเอกซเรย์, MRI และ CT

ภาพทางการแพทย์เป็นหัวใจสำคัญของการวินิจฉัย ภาพเอกซเรย์, CT และ MRI สร้างข้อมูลภาพจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับสภาพภายในร่างกาย

ตัวอย่างเช่น มีการตรวจเอกซเรย์มากกว่า 3.5 พันล้านครั้ง ทั่วโลกในแต่ละปี และโรงพยาบาลสร้างข้อมูลภาพจำนวนเพตะไบต์ อย่างไรก็ตาม ภาพจำนวนมากยังไม่ได้รับการวิเคราะห์ – มีการประเมินว่าประมาณ 97% ของข้อมูลรังสีวิทยายังไม่ได้ถูกนำมาใช้

ความไม่สมดุลนี้เกิดจากภาระงานหนักของรังสีแพทย์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก สามารถช่วยโดยการ “อ่าน” ภาพโดยอัตโนมัติ เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่ได้รับการฝึกฝนจากฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่เรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบของโรค (เช่น เนื้องอก, กระดูกหัก หรือการติดเชื้อ) ที่อาจละเอียดอ่อนหรือยากต่อการสังเกต ในทางปฏิบัติ AI สามารถเน้นบริเวณที่น่าสงสัย, วัดความผิดปกติ และแม้แต่ทำนายโรคได้

ปัจจุบัน หน่วยงานกำกับดูแลได้อนุมัติ เครื่องมือ AI สำหรับภาพทางการแพทย์หลายร้อยรายการ โดย FDA คาดว่าจะมีอัลกอริทึมรังสีวิทยามากกว่า 800 รายการภายในปี 2025 ซึ่งสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่: AI กำลังถูกผนวกเข้ากับเอกซเรย์, CT และ MRI เพื่อสนับสนุนแพทย์ ไม่ใช่เพื่อทดแทน

การพัฒนา AI ในภาพเอกซเรย์

เอกซเรย์เป็นภาพวินิจฉัยที่ใช้กันทั่วไปที่สุด – รวดเร็ว, ราคาถูก และเข้าถึงได้ง่าย ใช้สำหรับวินิจฉัยโรคปอด (ปอดบวม, วัณโรค, COVID-19), กระดูกหัก, ปัญหาทางทันตกรรม และอื่นๆ

อย่างไรก็ตาม การอ่านภาพเอกซเรย์อย่างแม่นยำต้องอาศัยประสบการณ์ และหลายพื้นที่ขาดแคลนรังสีแพทย์ AI จึงช่วยลดภาระงานได้

ตัวอย่างเช่น โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอย่าง CheXNet ที่มีชื่อเสียง ได้รับการฝึกฝนจาก ภาพเอกซเรย์ทรวงอกหลายแสนภาพ CheXNet (เครือข่าย CNN 121 ชั้น) สามารถตรวจจับปอดบวมจากภาพเอกซเรย์ทรวงอกได้แม่นยำกว่าแพทย์ที่ปฏิบัติงาน ในด้านออร์โธปิดิกส์ การวิเคราะห์เอกซเรย์ด้วย AI สามารถระบุเส้นรอยร้าวเล็กๆ ที่อาจถูกมองข้ามในคลินิกที่มีผู้ป่วยหนาแน่นได้โดยอัตโนมัติ

• งานหลักของ AI ในเอกซเรย์: ตรวจจับโรคปอด (ปอดบวม, วัณโรค, มะเร็ง), ปอดแฟบและน้ำในปอด; ตรวจหากระดูกหักหรือเคลื่อนหลุด; คัดกรอง COVID-19 หรือการติดเชื้ออื่นๆ เครื่องมือ AI สามารถแจ้งเตือนผลลัพธ์เหล่านี้ทันที ช่วยจัดลำดับความสำคัญของเคสเร่งด่วน
• ผลลัพธ์ทางคลินิก: ในบางการศึกษาพบว่า AI มีประสิทธิภาพเทียบเท่ารังสีแพทย์ เช่น CheXNet มีความแม่นยำสูงกว่าค่าเฉลี่ยของแพทย์ในการตรวจปอดบวม
  อย่างไรก็ตาม การทดสอบในโรงพยาบาลจริงแสดงข้อจำกัด: การศึกษาขนาดใหญ่พบว่ารังสีแพทย์ยังคงมีความแม่นยำสูงกว่า AI ในการอ่านภาพเอกซเรย์ทรวงอก เครื่องมือ AI มีความไวสูง (72–95% สำหรับการตรวจพบต่างๆ) แต่มีสัญญาณเตือนผิดพลาดมากกว่าแพทย์

โดยสรุป AI สามารถคัดกรองภาพเอกซเรย์เบื้องต้นและเน้นจุดที่น่าสงสัยได้อย่างน่าเชื่อถือ แต่การวินิจฉัยขั้นสุดท้ายยังคงต้องอาศัยดุลยพินิจของมนุษย์ ตามคำเตือนจากสรุปข่าวรังสีวิทยา AI ยังไม่ใช่ผู้วินิจฉัยอิสระเต็มรูปแบบสำหรับเอกซเรย์

นวัตกรรม AI ในการสแกน CT

CT (computed tomography) สร้างภาพตัดขวางรายละเอียดของร่างกายและมีความสำคัญต่อการวินิจฉัยหลายโรค (มะเร็ง, โรคหลอดเลือดสมอง, อุบัติเหตุ ฯลฯ) AI แสดงศักยภาพสูงในการวิเคราะห์ภาพ CT:

• มะเร็งปอด: โมเดล AI ล่าสุดสามารถตรวจจับและแบ่งส่วนเนื้องอกปอดในภาพ CT ได้ใกล้เคียงกับรังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ การศึกษาปี 2025 ใช้เครือข่ายประสาท 3D U-Net ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (มากกว่า 1,500 ภาพ CT) เพื่อระบุเนื้องอกปอด
  มีความไว 92% และความจำเพาะ 82% ในการตรวจจับเนื้องอก พร้อมความแม่นยำในการแบ่งส่วนใกล้เคียงกับแพทย์ (คะแนน Dice ประมาณ 0.77 เทียบกับ 0.80) AI ช่วยเร่งกระบวนการโดยแบ่งส่วนเนื้องอกได้เร็วกว่าแพทย์มาก
• เลือดออกในสมอง: ในเวชศาสตร์ฉุกเฉิน AI ช่วยดูแลโรคหลอดเลือดสมองอย่างรวดเร็ว เช่น อัลกอริทึม AIDOC เชิงพาณิชย์สามารถแจ้งเตือนเลือดออกในสมองจากภาพ CT ศีรษะ การศึกษารายงานว่า AIDOC มีความไวประมาณ 84–99% และความจำเพาะ 93–99% ในการตรวจจับเลือดออกในสมอง
  ช่วยแจ้งเตือนแพทย์ถึงภาวะเลือดออกที่รุนแรงได้ภายในไม่กี่วินาที
• การใช้งาน CT อื่นๆ: AI ยังถูกนำไปใช้กับ CT ทรวงอกเพื่อระบุรูปแบบปอดบวมจาก COVID-19, CT angiography สำหรับการวัดแคลเซียม และ CT ช่องท้องเพื่อค้นหาก้อนในตับหรือก้อนนิ่วในไต
  ในกรณีมะเร็งปอด AI ช่วยวางแผนการรักษาและติดตามผลโดยการวัดปริมาตรเนื้องอกอย่างแม่นยำ

ประโยชน์ใน CT: AI ช่วยทำงานที่ซ้ำซาก (เช่น การสแกนปริมาตร 3 มิติหาโหนด) เพิ่มความสม่ำเสมอ และช่วยคัดกรอง ในกรณีอุบัติเหตุ AI สามารถเน้นกระดูกหักหรืออวัยวะบาดเจ็บได้

เครื่องมือ AI หลายรายการได้รับการอนุมัติให้ช่วยอ่านภาพ CT ทรวงอกและศีรษะ เช่น หน่วยงาน CMS เริ่มชดเชยค่าใช้จ่ายสำหรับการวิเคราะห์ AI บางประเภท (เช่น การวัดคราบพลัคในหลอดเลือดหัวใจจาก CT ปอดทั่วไป)

ความก้าวหน้าของ AI ในภาพ MRI

MRI ให้ภาพเนื้อเยื่ออ่อนที่มีความคมชัดสูง (สมอง, กระดูกสันหลัง, ข้อต่อ, อวัยวะ) AI กำลังทำให้ MRI เร็วขึ้นและชาญฉลาดขึ้น:

• การสแกนที่เร็วขึ้น: โดยปกติการสแกน MRI คุณภาพสูงใช้เวลานาน ทำให้ผู้ป่วยต้องรอนานและรู้สึกไม่สบาย อัลกอริทึมการสร้างภาพใหม่ด้วย AI (Deep Learning Reconstruction, DLR) ช่วยลดเวลาสแกนอย่างมากโดยทำนายข้อมูลที่ขาดหายไป
  ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่า DLR สามารถทำให้การสแกน MRI “รวดเร็วเป็นพิเศษ” และเทคโนโลยีนี้อาจกลายเป็นมาตรฐานในเครื่องสแกนทุกเครื่อง เช่น นักวิจัยในสหราชอาณาจักรและ GE Healthcare ใช้ AI ให้เครื่อง MRI แบบสนามต่ำ (ราคาถูกกว่า) สร้างภาพที่เทียบเท่ากับเครื่องสแกนสนามสูงแบบดั้งเดิม ซึ่งจะช่วยให้ MRI เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและลดคิวผู้ป่วย
• ภาพที่คมชัดขึ้น: AI ยังช่วยปรับปรุงคุณภาพภาพ โดยเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างภาพที่มีสัญญาณรบกวนและภาพที่ชัดเจน DLR ช่วยลดสัญญาณรบกวนแบบเรียลไทม์
  หมายความว่าภาพ MRI จะชัดเจนขึ้น มีความผิดเพี้ยนจากการเคลื่อนไหวน้อยลง แม้ผู้ป่วยจะเคลื่อนไหว สำหรับเด็กที่ไม่อยู่นิ่งหรือผู้ป่วยอุบัติเหตุ การสแกนที่เร็วขึ้นด้วย AI ช่วยลดความจำเป็นในการใช้ยาระงับความรู้สึก
• การตรวจจับโรค: ในการวินิจฉัยทางคลินิก AI โดดเด่นในการวิเคราะห์ MRI เช่น ในภาพสมอง โมเดล AI สามารถแบ่งส่วนและจำแนกเนื้องอกได้อย่างแม่นยำ
  การเรียนรู้เชิงลึกสามารถระบุขอบเขตเนื้องอกใน MRI 3 มิติ วัดขนาด และแม้แต่ทำนายพันธุกรรมหรือระดับความรุนแรงของเนื้องอกจากภาพเพียงอย่างเดียว ในทางระบบประสาท AI สามารถตรวจพบโรคหลอดเลือดสมอง, รอยโรคของโรคปลอกประสาทเสื่อมแข็งหลายจุด หรือความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว MRI ระบบกล้ามเนื้อและกระดูก (ข้อต่อ, กระดูกสันหลัง) ก็ได้รับประโยชน์เช่นกัน AI สามารถระบุรอยฉีกของเอ็นหรือปัญหาดิสก์กระดูกสันหลังได้เร็วกว่าเทคนิคแบบแมนนวล

โดยรวม AI เปลี่ยนแปลง MRI ให้สแกนได้เร็วขึ้นและข้อมูลมีความลึกซึ้งมากขึ้น

ด้วยการ ผสานรวมภาพสแกนผู้ป่วยและข้อมูลการติดป้ายกำกับ AI ช่วยให้วัดขนาด 3 มิติที่สนับสนุนการวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคล โรงพยาบาลที่ทดลองใช้ AI ใน MRI รายงานว่ากระบวนการทำงานราบรื่นขึ้นและการตีความภาพมีความสม่ำเสมอมากขึ้น

ประโยชน์ของ AI ในภาพทางการแพทย์

AI นำข้อดีหลายประการมาสู่เอกซเรย์, CT และ MRI:

• ความรวดเร็วและประสิทธิภาพ: อัลกอริทึม AI วิเคราะห์ภาพได้ภายในไม่กี่วินาที แจ้งเตือนผลลัพธ์เร่งด่วน (เช่น ความขุ่นของปอด, โรคหลอดเลือดสมอง, กระดูกหัก) เพื่อให้แพทย์จัดลำดับการดูแลได้
  ในการศึกษามะเร็งปอดด้วย CT AI แบ่งส่วนเนื้องอกได้เร็วกว่าเทคนิคแมนนวล การถ่ายภาพที่เร็วขึ้น (โดยเฉพาะ MRI) ช่วยเพิ่มจำนวนผู้ป่วยที่รับบริการและลดเวลารอ
• ความแม่นยำและความสม่ำเสมอ: AI ที่ได้รับการฝึกฝนดีสามารถเทียบเท่าหรือแม้แต่เหนือกว่าความแม่นยำของมนุษย์ในงานเฉพาะ โมเดลอย่าง CheXNet (ตรวจจับปอดบวม) และอื่นๆ แสดงความไวสูงกว่ารังสีแพทย์ทั่วไป
  AI ยังช่วยลดความแตกต่างระหว่างผู้ตรวจ: จะทำเครื่องหมายผลลัพธ์เดียวกันอย่างสม่ำเสมอทุกครั้ง ความแม่นยำเชิงปริมาณนี้ (เช่น ปริมาตรเนื้องอกที่แน่นอน) ช่วยในการติดตามผล
• ขยายขอบเขตความเชี่ยวชาญ: ในพื้นที่ที่มีรังสีแพทย์น้อย AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยผู้เชี่ยวชาญ AI ในเอกซเรย์ทรวงอกสามารถแจ้งเตือนวัณโรคหรือปอดบวมในคลินิกห่างไกล ช่วยขยายการเข้าถึงการวินิจฉัย
  ทีม CheXNet จากสแตนฟอร์ดระบุว่า การทำงานอัตโนมัติระดับผู้เชี่ยวชาญสามารถนำข้อมูลเชิงลึกด้านภาพไปสู่พื้นที่ด้อยโอกาส
• ข้อมูลเชิงปริมาณ: AI สามารถดึงรูปแบบที่ซ่อนอยู่ เช่น ใน MRI โมเดล AI บางตัวทำนายการกลายพันธุ์ทางพันธุกรรมของเนื้องอกหรือผลลัพธ์ของผู้ป่วยจากลักษณะภาพ
  การรวมการวิเคราะห์ภาพกับข้อมูลผู้ป่วยอาจนำไปสู่การทำนายความเสี่ยงโรคตั้งแต่เนิ่นๆ

ข้อดีเหล่านี้เป็นแรงผลักดันให้เกิดการนำ AI มาใช้: โรงพยาบาลหลายพันแห่งกำลังทดลองใช้เครื่องมือ AI บนแพลตฟอร์มภาพทางการแพทย์ของตน

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้จะมีศักยภาพสูง AI ในภาพทางการแพทย์ก็มีข้อจำกัด:

• ความแปรปรวนของประสิทธิภาพ: โมเดล AI อาจไม่เหมาะกับทุกสภาพแวดล้อม การศึกษาพบว่าเครื่องมือบางอย่างทำงานได้ดีในโรงพยาบาลแห่งหนึ่งแต่แย่ลงในอีกแห่ง
  เช่น การศึกษาหนึ่งพบว่า รังสีแพทย์บางคนมีประสิทธิภาพดีขึ้น เมื่อใช้ AI แต่ บางคนกลับทำผิดพลาดมากขึ้น AI มีความไวสูงแต่สัญญาณเตือนผิดพลาด (false positives) อาจเป็นปัญหา หมายความว่าแพทย์ต้องตรวจสอบข้อเสนอแนะของ AI อย่างรอบคอบ
• ความจำเป็นของความเชี่ยวชาญ: รังสีแพทย์ยังคงมีบทบาทสำคัญ คำแนะนำปัจจุบันเน้นว่า AI เป็นเครื่องมือช่วย ไม่ใช่ตัวแทน
  การดูแลโดยมนุษย์ช่วยให้พิจารณารายละเอียดและบริบททางคลินิก การผนวก AI ต้องมีการฝึกอบรมรังสีแพทย์ให้เชื่อถือและท้าทายผลลัพธ์ของ AI
• ข้อมูลและอคติ: AI ดีแค่ไหนขึ้นอยู่กับข้อมูลฝึกสอน ชุดข้อมูลภาพต้องมีขนาดใหญ่และหลากหลาย
  คุณภาพข้อมูลต่ำ, ความไม่สมดุลของประชากร (เช่น การมีตัวแทนของกลุ่มประชากรบางกลุ่มมากเกินไป) หรือความผิดเพี้ยนในภาพ อาจทำให้ประสิทธิภาพ AI ผิดเพี้ยน จำเป็นต้องมีงานวิจัยต่อเนื่องเพื่อทำให้ AI มีความทนทานและเป็นธรรม
• กฎระเบียบและค่าใช้จ่าย: แม้เครื่องมือ AI หลายรายการได้รับการอนุมัติ (เช่น FDA) การนำไปใช้จริงอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและต้องปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงาน
  รูปแบบการชดเชยยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น (เช่น CMS ชดเชยการวิเคราะห์ CT ด้วย AI บางประเภท) โรงพยาบาลต้องพิจารณาค่าใช้จ่ายซอฟต์แวร์, ฮาร์ดแวร์ และการฝึกอบรม
• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: การใช้ AI เกี่ยวข้องกับข้อมูลผู้ป่วย การรักษาความปลอดภัยอย่างเข้มงวด (การเข้ารหัส, การลบข้อมูลระบุตัวตน) เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัว
  ความปลอดภัยทางไซเบอร์ก็สำคัญเมื่อระบบ AI เชื่อมต่อกับเครือข่าย

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ ผู้เชี่ยวชาญเน้นการผนวก AI อย่างเหมาะสม รายงานจากฮาร์วาร์ดชี้ว่า การออกแบบกระบวนการทำงานที่ใช้ AI อย่างรอบคอบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของมนุษย์ได้

ในทางปฏิบัติ การผสมผสานความรวดเร็วของ AI กับดุลยพินิจของแพทย์ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

แนวโน้มในอนาคต

AI ในภาพทางการแพทย์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว บริษัทชั้นนำและกลุ่มวิจัยยังคงปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น “โมเดลพื้นฐาน” (เครือข่าย AI ขนาดใหญ่ที่ฝึกด้วยข้อมูลทางการแพทย์หลากหลาย) อาจให้ความสามารถในการวินิจฉัยที่กว้างขึ้น เราคาดว่าจะมีงานมากขึ้นที่ถูกทำให้อัตโนมัติ (เช่น การแบ่งส่วนอวัยวะครบถ้วน, การคัดกรองโรคหลายชนิด)

ในระดับนานาชาติ โครงการความร่วมมือมุ่งใช้ AI เพื่อสาธารณสุข (เช่น การคัดกรองวัณโรคในพื้นที่ทรัพยากรต่ำ) บริการสุขภาพแห่งชาติ (เช่น NHS ของสหราชอาณาจักร) กำลังลงทุนในเครื่องสแกนที่รองรับ AI เพื่อลดค่าใช้จ่าย

เมื่อเวลาผ่านไป การถ่ายภาพด้วย AI อาจกลายเป็นมาตรฐาน: การคัดกรองฉุกเฉินอย่างรวดเร็ว, การคัดกรองมะเร็งปอดด้วย AI และการสแกน MRI ที่เสร็จภายในไม่กี่วินาที

>>> คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม: ปัญญาประดิษฐ์ตรวจจับมะเร็งระยะแรกจากภาพ

สรุปแล้ว AI ช่วยสนับสนุน การวินิจฉัยโรคผ่านเอกซเรย์, CT และ MRI โดยเพิ่มความแม่นยำ, ความรวดเร็ว และการเข้าถึง

แม้ว่ารังสีแพทย์ยังคงเป็นผู้วินิจฉัยขั้นสุดท้าย เครื่องมือ AI ช่วยให้พวกเขามองเห็นได้มากขึ้นและรวดเร็วขึ้น เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาไป เราคาดว่า AI จะกลายเป็นพันธมิตรที่ขาดไม่ได้ในการถ่ายภาพทางการแพทย์ ช่วยยกระดับการดูแลผู้ป่วยทั่วโลก