AI กับการอุดช่องโหว่ ระบบสวัสดิการและประกันสุขภาพ

ธุรกิจเกี่ยวกับสุขภาพเป็นธุรกิจใหญ่ มีสมาชิกหรือตัวละครหลายแบบ ที่เราๆ ซึ่งเป็นคนทั่วไปในฐานะคนไข้ เมื่อไปหาหมออาจไม่ได้เห็นถึงความซับซ้อนเบื้องหลัง

ความโยงใยแบบยุ่งเหยิงนี้เองที่เป็นสิ่งที่ทำให้ธุรกิจนี้น่าสนใจ และดูเหมือนว่า นวัตกรรมใหม่ๆ ในธุรกิจด้านสุขภาพซึ่งเกี่ยวข้องกับความเป็นความตายของคน จะเกิดขึ้นได้ไม่เร็วเท่าอุตสาหกรรมอื่นอย่างธุรกิจโฆษณา หรือการค้าปลีก แต่เทคโนโลยีด้าน AI อาจช่วยพัฒนาธุรกิจ Healthcare แบบก้าวกระโดดก็เป็นได้

หากใครที่สนใจกระโจนเข้ามาสร้างนวัตกรรมในธุรกิจเกี่ยวกับสุขภาพ ก็คงต้องเตรียมใจกับความซับซ้อนของธุรกิจนี้

เทคโนโลยีใหม่ๆ ให้ความหวัง ลดต้นทุนและเวลาวิจัยยา

เริ่มจากการผลิตยา ปกติจะมีหน่วยงานวิจัยและพัฒนาที่ใช้ค่าใช้จ่ายจำนวนมากในการคิดค้นทดลอง จากนั้นจึงเข้าสู่กระบวนการตรวจสอบจากองค์กรกลาง อย่างเช่นองค์การอาหารและยาในประเทศไทย หรือ FDA ของสหรัฐอเมริกา

ขั้นตอนวิจัย ทดลอง และตรวจสอบ เป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานหลายปี (บางตัวยาเป็น 10 ปี) และโอกาสที่จะทดสอบผ่านและมีผลรักษาโรคได้จริงก็มีน้อย เรียกได้ว่าต้องมีทุนหนาถึงจะอยู่ในธุรกิจนี้ได้

หากยาผ่านการรับรองจากหน่วยงานกลาง ก็มาถึงการกระจายตัวยาสู่โรงพยาบาลและร้านขายยาต่างๆ

ความซับซ้อนเริ่มต้นที่จุดนี้ จุดที่ใครมีภาระหน้าที่จ่ายค่ารักษาและยาหากมีคนเจ็บป่วย บางประเทศมีสวัสดิการด้านสุขภาพที่ดี โดยประชาชนได้สิทธิคุ้มครองโรค หากป่วยก็สามารถเดินทางไปรักษาที่โรงพยาบาลรัฐได้ หรือหากต้องการการคุ้มครองแบบพรีเมี่ยม ก็อาจซื้อประกันสุขภาพเพิ่มจากประกันเอกชน แต่หากโชคร้ายในกรณีที่บางประเทศไม่มีรัฐเข้ามาช่วยแบ่งเบาภาระ และบริษัทผู้จ้างก็ไม่มีสวัสดิการคุ้มครองสุขภาพให้ ภาระก็ถูกผลักไปให้ผู้ป่วยและครอบครัวของผู้ป่วยต้องรับค่าใช้จ่ายไปเต็มๆ

โดยภาพรวมแล้ว กว่ายาสักเม็ดหนึ่งจะเดินทางจากห้องแล็ปของผู้ผลิตยาจนมาถึงมือของผู้ป่วยต้องผ่านหลายด่าน ใช้เวลาเป็น 10 ปี การใช้ AI เข้ามาช่วย โดยเฉพาะเรื่อง Drug Discovery ในช่วงต้นของการพัฒนาเป็นเรื่องที่สำคัญมาก การหารูปแบบและการสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์ว่า ยาจะรักษาโรคได้หรือไม่ ด้วยซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ สามารถช่วยลดต้นทุนที่เป็นเม็ดเงินในการทดลองจริงและลดต้นทุนด้านเวลา  เมื่อ AI มีส่วนช้วยลดต้นทุนเหล่านี้ สุดท้าย Drug Discovery ก็จะช่วยลดค่าใช้จ่ายของการรักษาได้ทางอ้อม ไม่ว่าจะเป็นภาระด้านการเงินที่สวัสดิการรัฐต้องจ่าย หรือค่าใช้จ่ายที่ผู้ป่วยต้องสำรองจ่ายเอง

นอกจากความซับซ้อนที่ดูเหมือนเป็น ‘ธรรมชาติ’ ของธุรกิจสุขภาพที่เกี่ยวโยงหลายตัวละคร ความท้าทายอีกด้านคือการเข้าถึงการรักษาของผู้ป่วย เพราะนอกจากเรื่องตัวยาที่ได้มาตรฐานแล้ว คนไข้ก็ยังต้องการการรักษาจากหมอที่เก่ง มีประสบการณ์ในการวินิจฉัยโรค ซึ่งดูเหมือนจะไม่ใช่เรื่องง่ายที่ทุกคนมีโอกาสเข้าถึง

กว่าหมอคนหนึ่งจะเก่งขึ้นมาได้ ไม่มีทางลัดทางใดเว้นแต่การฝึกฝนต่อเนื่องเป็นเวลาหลายปี ปัจจัยเรื่องอายุกับความสามารถก็เกี่ยวเนื่องกันด้วยในเรื่องนี้ หากไปดูตัวอย่างประเทศที่พัฒนาแล้วอย่างสหรัฐอเมริกา หากนำประชากรชายมาเรียงตามรายได้จากน้อยไปมาก คนที่อยู่ในช่วงที่มีรายได้สูงสุดร้อยละ 1 จากปลายแถวด้านขวา มีอายุเฉลี่ยมากกว่าผู้ชายที่มีรายได้น้อยที่สุดที่อยู่ในช่วงร้อยละ 1 จากปลายแถวด้านซ้ายถึง 15 ปี ถ้าเป็นกรณีของผู้หญิง อายุเฉลี่ยจะต่างกัน 10 ปี

นอกจากนี้ ยังมีเรื่องการกระจุกตัวของทรัพยากรบุคคล เรื่องนี้ หากมองในมุมของหมอแล้ว การรักษาคนไข้ก็เป็นเหมือนหน้าที่การงาน ในชีวิตส่วนตัวอาจมีบางคนที่อยากมีไลฟ์สไตล์การใช้ชีวิตใกล้บ้านหรือใกล้ตัวเมือง จึงทำให้การกระจายตัวไปตามต่างจังหวัดอาจไม่ทั่วถึงกับผู้ป่วยที่อยู่นอกเมือง ด้วยเหตุนี้ ทำให้ปัญหาเรื่องการเข้าถึงการรักษาของผู้ป่วยเป็นประเด็นสำคัญ เพราะการกระจายรายได้ที่กระจุกตัวแต่ในตัวเมือง ก็ยิ่งทำให้โอกาสการรักษาของผู้ป่วยที่อยู่ห่างไกลยิ่งมีความท้าทายมากขึ้น

นอกจากนี้ หากนำปัจจัยด้านสังคมสูงวัย หรือ Aging Society เข้ามาคิด ซึ่งคนรุ่นใหม่มีบุตรน้อยลง ขณะที่ประชากรสูงวัยจะมีสัดส่วนเพิ่มขึ้น อัตราส่วนจำนวนหมอต่อคนไข้ก็ยิ่งมีแนวโน้มลดลง ทำให้การเข้าถึงการรักษาของคนไข้เป็นเรื่องท้าทายขึ้นไปอีก

เทรนด์ Telemedicine เข้าถึงหมอได้แม้อยู่ไกล

ข้อจำกัดเหล่านี้ หากมองในเชิงเทคโนโลยีแล้ว การมีอินเทอร์เน็ตและซอฟต์แวร์ต่างๆ น่าจะช่วยแก้ปัญหาการเข้าถึงการรักษาได้ เพราะต้นทุนการกระจาย (Distribution Cost) ของซอฟต์แวร์แทบจะเป็นศูนย์ จึงไม่แปลกใจว่าก่อนหน้านี้ มีกระแสเรื่อง Telemedicine ให้คนไข้ส่งผลตรวจสุขภาพไปหาหมอที่อยู่ต่างสถานที่หรือแม้กระทั่งต่างประเทศ แล้วรับคำวินิจฉัยหรือคำแนะนำเกี่ยวกับปัญหาสุขภาพได้ทันที ไม่ต้องเสียเวลาเดินทางไปโรงพยาบาลแต่เช้าหรือนั่งรอเรียกคิวเข้าตรวจเป็นชั่วโมง

ด้วยวิธีการที่คล้ายคลึงกับ Telemedicine แต่หากเพิ่มซอฟต์แวร์ที่มีความ ‘ฉลาด’ มี AI ที่สามารถเรียนรู้อาการของคนไข้จากหลายเคสหลายโรงพยาบาล และแบบแผนการวินิจฉัยจากคุณหมอหลายท่าน การรักษาของคนไข้ด้วย AI จะทำให้เกิดความเท่าเทียมกัน ไม่ใช่แค่การเข้าถึงการรักษา แต่ยังเป็นการรักษาที่ดีที่สุด เพราะ AI สามารถเก็บข้อมูลได้มากมาย เห็นตัวอย่างเคสต่างๆ มาอาจจะมากกว่าคุณหมอบางท่าน อีกทั้งโรคที่เกิดขึ้นได้ยากที่มีแต่แพทย์เฉพาะทางเท่านั้นที่เคยเจอ ก็มีโอกาสที่จะตรวจเจอได้ด้วยการใช้ AI นี้

ข้อดีอีกด้านของการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยวินิจฉัยโรค คือนอกจากคนไข้จะสามารถเข้าถึงคุณหมอที่เก่งแล้ว เมื่อข้อมูลที่หมอจะใช้ทำความเข้าใจประวัติคนไข้มีมากขึ้น หากมีเหตุต้องย้ายโรงพยาบาล ก็ง่ายขึ้นที่จะถ่ายโอนประวัติการรักษาโดยไม่จำเป็นต้องสอบประวัติใหม่ ซึ่งหาก AI เข้ามาช่วยเก็บข้อมูลวินิจฉัยโรค จะทำให้หมอสามารถดูแลติดตามอาการหรือประวัติสุขภาพของเราได้โดยไม่ลืม

การเก็บประวัติคนไข้เป็นช่วงเวลานาน หรือที่เรียกว่า Longitudinal Data มีความสำคัญมากในการรักษา สุขภาพของแต่ละคนย่อมไม่เหมือนกัน หากเก็บข้อมูลร่างกายเป็นเวลานานอาจทำให้มองเห็นแนวโน้มของโรคบางอย่างก่อนที่จะเกิดอาการร้ายแรงก็เป็นได้ หรือในบางกรณี AI สามารถเลือกเปรียบเทียบประวัติการเจ็บป่วยกับข้อมูลคนไข้อื่นๆ ที่มีไลฟ์สไตล์หรือลักษณะการใช้ชีวิตที่ใกล้เคียงกับตัวเรา เพื่อให้การรักษาเป็นไปอย่างสมบูรณ์มากขึ้น

หากมีการนำ AI เข้ามาช่วยวินิจฉัยโรคแบบแพร่หลาย บทบาทหน้าที่ของหมอคงเปลี่ยนไป เป็นไปได้ว่าเวลาส่วนหนึ่งที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวินิจฉัยโรคอาจน้อยลงเพราะมี AI เป็นตัวช่วย คล้ายกับมี second opinion ในการรักษา

โดยภาพรวม การนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้วินิจฉัยคนไข้เพื่อได้รับการรักษาได้ทันท่วงที ยังรวมถึงเพิ่มขีดความสามารถในการป้องกันหรือตรวจจับอาการผิดปกติก่อนการรักษาจริง ซึ่งในขั้นตอนของการป้องกัน เป็นจุดที่ค่าใช้จ่ายถูกกว่าการรักษาอย่างมาก ช่วยให้งบประมาณของภาครัฐและภาคเอกชนที่ต้องลงทุนในการรักษามีน้อยลงด้วย

บทบาทของเทคโนโลยีโดยเฉพาะ AI สำคัญกับธุรกิจการดูแลสุขภาพอย่างมาก ทั้งในเรื่อง Drug Discovery และการช่วยคุณหมอวินิจฉัยโรคของคนไข้ แต่ก่อนจะถึงจุดนั้น แน่นอนว่าจะต้องทดลองตรวจสอบผลลัพธ์จากโปรแกรม AI อย่างใกล้ชิด เพื่อให้มั่นใจได้ว่า มีผลแม่นยำและเป็นประโยชน์ต่อคนไข้จริงๆ

หากถึงจุดนั้นแล้ว เชื่อได้เลยว่า การรักษาคนไข้ ความสัมพันธ์ระหว่างหมอกับผู้ป่วย หรือแม้กระทั่งผู้เล่นต่างๆ ในกลุ่มธุรกิจนี้ ย่อมเปลี่ยนแปลงมหาศาลอย่างแน่นอน