นิสิตระดับปริญญาตรี
นิสิตระดับบัณฑิตศึกษา
อาจารย์ / นักวิจัย
บุคคลทั่วไป / ประชาชน
ALL
AI-Powered Precision Medicine การดูแลสุขภาพเฉพาะบุคคล
ผู้เรียบเรียง
ดวงพร อรัญญพงษ์ไพศาล
บรรณารักษ์ชำนาญการ ฝ่ายบริการ
สำนักหอสมุด มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
ในยุคที่วงการแพทย์ได้พัฒนาก้าวหน้าอย่างรวดเร็วจากการแพทย์แบบดั้งเดิมที่ใช้แนวทางการรักษาแบบ "One-size-fits-all" หรือการรักษาแบบเหมารวม แม้มนุษย์จะมีโครงสร้างทางชีววิทยาคล้ายคลึงกันมาก แต่รายละเอียดระดับยีนกลับแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล ร่างกายมนุษย์ยังถูกกำหนดด้วยโปรตีน เมตาบอไลต์ ระบบเซลล์ พฤติกรรมการดำเนินชีวิต และปัจจัยภายนอกอีกนับไม่ถ้วน การวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายและซับซ้อนเหล่านี้จึงเป็นสิ่งที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ด้วยกำลังสมองหรือเทคนิคทางสถิติแบบเดิมๆ ด้วยเหตุนี้ทำให้บุคลากรทางการแพทย์เริ่มหันมามองการรักษาแบบเฉพาะบุคคลมากขึ้น "Precision Medicine" หรือการแพทย์แม่นยำเฉพาะบุคคลจึงเกิดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ โดยมุ่งเน้นการรักษาที่ปรับให้เหมาะสมกับบุคคลแต่ละคน โดยประยุกต์ใช้ข้อมูลพันธุกรรม ชีวโมเลกุล พฤติกรรมการใช้ชีวิต สภาพแวดล้อม และประวัติการรักษามาผสมผสานกับความสามารถในการวิเคราะห์เชิงลึกของ AI จึงเกิดเป็น "AI-Powered Precision Medicine" เพื่อให้การวินิจฉัย การรักษา และการป้องกันโรคมีความแม่นยำสูงขึ้น
จากข้อมูลการศึกษาทางระบาดวิทยาและเภสัชวิทยาพบข้อเท็จจริงที่น่าสนใจหลายประการ คือ
- ยาหลายชนิดมีประสิทธิภาพเพียง 30-60% ในผู้ป่วย ขึ้นอยู่กับกลุ่มยาและโรค
- อาการไม่พึงประสงค์จากยาเป็นสาเหตุของการเสียชีวิต
- ต้นทุนการรักษาที่ไม่ได้ผลทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสูง
- ระยะเวลาการวินิจฉัยโรคหายาก ใช้เวลาเฉลี่ย 5-7 ปี
การแพทย์แบบดั้งเดิมจะเน้นรักษาตามอาการ ไม่ได้คำนึงถึงลักษณะเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย ทำให้มีข้อจำกัด เช่น
- ผู้ป่วยตอบสนองต่อยาแตกต่างกัน
- ยาหนึ่งตัวอาจให้ผลดีเฉพาะผู้ป่วยบางกลุ่มเท่านั้น
- ผลข้างเคียงสูงเนื่องจากไม่ใช่การรักษาเฉพาะบุคคล
- การวินิจฉัยโรคซับซ้อนและอาจมีความคลาดเคลื่อน
การแพทย์แม่นยำเฉพาะบุคคลจึงเกิดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ โดยอาศัยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีหลายด้านที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ประกอบด้วย
ด้านเทคโนโลยีชีวภาพ
- ข้อมูล Genomics สำหรับถอดรหัส DNA เพื่อระบุยีนที่ผิดปกติและความเสี่ยงโรค
- เทคโนโลยี Multi-omics เป็นการรวมกันของ DNA, RNA, โปรตีน, สารเมแทบอไลต์, จุลินทรีย์
- การวิเคราะห์เซลล์แต่ละเซลล์ ความหลากหลายภายในเนื้อเยื่อ
ด้านเทคโนโลยีดิจิทัล
- ความสามารถในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดเพตะไบต์
- Cloud Computing ทำให้หน่วยงานขนาดเล็กเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ได้
- การติดตามข้อมูลสุขภาพแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง
ด้านปัญญาประดิษฐ์
- อัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้รูปแบบซับซ้อนจากข้อมูลขนาดใหญ่
- การนำความรู้จากโดเมนหนึ่งไปใช้กับอีกโดเมนหนึ่ง ลดความต้องการข้อมูลเทรน
- การเรียนรู้จากข้อมูลที่กระจายอยู่หลายสถานที่โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว
การแพทย์แม่นยำมีหลักการสำคัญ 4 ประการ หรือที่เรียกว่า 4P's
- Predictive (การทำนาย) ใช้ข้อมูลทางชีวภาพและพันธุกรรมทำนายความเสี่ยงต่อโรคก่อนที่จะมีอาการ เพื่อให้สามารถเฝ้าระวังและวางแผนการดูแลล่วงหน้าได้
- Preventive (การป้องกัน) ออกแบบมาตรการป้องกันเฉพาะบุคคลตามความเสี่ยงที่ทำนายได้ เช่น การเปลี่ยนแปลงไลฟ์สไตล์ การตรวจคัดกรองเชิงรุก หรือการให้ยาป้องกัน
- Personalized (การรักษาเฉพาะบุคคล) เลือกวิธีการรักษา ชนิดยา และขนาดยาที่เหมาะสมที่สุดตามลักษณะเฉพาะของแต่ละคน รวมถึงการติดตามและปรับเปลี่ยนแผนการรักษาตามการตอบสนอง
- Participatory (การมีส่วนร่วม) ผู้ป่วยมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพของตนเอง โดยได้รับข้อมูลที่ครบถ้วนและเข้าใจง่าย
0
หลักการทำงานของ AI ในการแพทย์แม่นยำ
1. Supervised Learning (การเรียนรู้แบบมีผู้สอน) ใช้ข้อมูลที่มี label คำตอบที่ถูกต้องอยู่แล้ว เพื่อเทรนโมเดลให้ทำนาย output ที่ต้องการ
งานประเภท Classification (การจำแนกประเภท)
- วินิจฉัยว่าผู้ป่วยเป็นโรคอะไร
- ทำนายว่าผู้ป่วยจะตอบสนองต่อยาหรือไม่
- จำแนกชนิดของเนื้องอก
งานประเภท Regression (การทำนายค่าต่อเนื่อง)
- ทำนายระดับน้ำตาลในเลือด
- คำนวณขนาดยาที่เหมาะสม
- ทำนายอายุขัยของผู้ป่วย
2. Unsupervised Learning (การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน) ใช้ข้อมูลที่ไม่มี label ให้โมเดลค้นพบโครงสร้างและรูปแบบเองอัตโนมัติ
งานประเภท Clustering (การจัดกลุ่ม)
- จัดกลุ่มผู้ป่วยที่มีลักษณะทางชีววิทยาคล้ายคลึงกัน
- ค้นพบ subtypes ของโรค
- จัดกลุ่มยาที่มีกลไกการทำงานคล้ายกัน
- ลดตัวแปรหลายหมื่น/หลายแสนตัวให้เหลือตัวแปรหลักๆ
- แสดงภาพข้อมูลในมิติต่ำ (2D หรือ 3D)
- ลดสัญญาณรบกวนข้อมูล
3. Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) Neural Networks ที่มีหลายชั้น สามารถเรียนรู้ representation ที่ซับซ้อนจากข้อมูล
- เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างเชิงพื้นที่
- ประยุกต์ใช้ภาพทางการแพทย์, ข้อมูลสัญญาณ
- ความสามารถตรวจจับวัตถุ, แบ่งส่วนภาพ, จำแนกประเภท
- เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลา
- ประยุกต์ใช้การติดตามสัญญาณชีพต่อเนื่อง, การทำนายการดำเนินโรค, ข้อมูลเวชระเบียนตามเวลา
- ความสามารถจดจำรูปแบบระยะยาว, ทำนายเหตุการณ์ในอนาคต
- ใช้กลไก attention เพื่อให้ความสำคัญกับส่วนที่เกี่ยวข้อง
- ประยุกต์ใช้วิเคราะห์ข้อความในเวชระเบียน, ข้อมูลลำดับ
- วิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบกราฟ
- ประยุกต์ใช้โครงข่ายปฏิสัมพันธ์ระหว่างยีน-โปรตีน
- ความสามารถทำนายคุณสมบัติของโมเลกุล, ค้นหายาใหม่
4. Reinforcement Learning (การเรียนรู้เชิงเสริมแรง) โมเดลเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก โดยจะได้รับรางวัลเมื่อทำสิ่งที่ถูกต้อง
การประยุกต์ใช้ในการแพทย์:
- ปรับเปลี่ยนแผนการรักษาตามการตอบสนองของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์
- หาขนาดยาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละช่วงเวลา
- ออกแบบการทดลองทางคลินิกที่ปรับเปลี่ยนได้
ประโยชน์ของ AI-Powered Precision Medicine
1. การรักษาที่แม่นยำมากขึ้น
- เลือกยาที่เหมาะกับพันธุกรรมของผู้ป่วย
- ลดความเสี่ยงจากยาไม่ได้ผล
- ลดผลข้างเคียง
2. การวินิจฉัยรวดเร็วและแม่นยำ AI จะอ่านภาพทางการแพทย์ได้รวดเร็วกว่าหลายเท่า และพบความผิดปกติที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น
3. การลดค่าใช้จ่ายระยะยาว แม้ว่าค่าใช้จ่ายเริ่มต้นจะมีมูลค่าสูง แต่สามารถลดต้นทุนระยะยาวได้ด้วยการ
- ลดการรักษาที่ไม่จำเป็น
- ลดการนอนโรงพยาบาล
- ลดอัตราผลข้างเคียงของยา
4. การคาดการณ์โรคล่วงหน้า ช่วยให้ผู้ป่วยปรับพฤติกรรม ป้องกันโรคก่อนเกิด เช่น มะเร็ง เบาหวาน หัวใจ
5. เร่งกระบวนการวิจัยยาใหม่ โดยการใช้ AI ในการคัดกรองโมเลกุลยา ลดเวลาการวิจัยให้สั้นลง
ความท้าทายของ AI-Powered Precision Medicine
1. ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ข้อมูลทางพันธุกรรมมีความละเอียดอ่อนสูงมาก ต้องมีระบบจัดการข้อมูลที่ปลอดภัย
2. ความลำเอียงของโมเดล AI โมเดลอาจถูกฝึกจากข้อมูลบางกลุ่มประชากร ทำให้ผลวินิจฉัยไม่แม่นยำกับบางกลุ่มชาติพันธุ์
3. การขาดมาตรฐานข้อมูล ข้อมูลจากหลายโรงพยาบาลใช้รูปแบบต่างกัน ทำให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลไม่ราบรื่น
4. ปัญหาการตีความของ AI บางโมเดลลักษณะเป็น “Black Box” ซึ่งแพทย์จำเป็นต้องรู้เหตุผลเบื้องหลังคำแนะนำของ AI เพื่อความมั่นใจในการตัดสินใจรักษา
5. ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานและบุคลากร หลายประเทศยังไม่มีระบบ IT หรือบุคลากรที่เชี่ยวชาญด้าน AI
แนวโน้มของ AI-Powered Precision Medicine
1. การเติบโตของ Multi-omics Integration ซึ่ง AI จะเชื่อม Genomics Proteomics Lipidomics Metabolomics เข้าด้วยกัน เพื่อวินิจฉัยโรคในระดับเชิงลึกที่แม่นยำกว่าเดิม
2. AI + Robotics + Personalized Therapy หุ่นยนต์แพทย์อาจทำการผ่าตัดแบบปรับตามสรีระของผู้ป่วยเฉพาะรายด้วยข้อมูลที่ AI วิเคราะห์
3. Digital Twin เติบโตเต็มรูปแบบ แพทย์จะจำลองผลการรักษาหลายรูปแบบบนร่างกายจำลอง ก่อนเลือกทางที่ดีที่สุดให้ผู้ป่วยจริง
4. ยาที่ออกแบบเฉพาะบุคคล ในอนาคตอาจมียาที่ออกแบบเฉพาะยีนของผู้ป่วย ยาที่มีสูตรแตกต่างกันสำหรับแต่ละคน
5. การใช้ Federated Learning ปกป้องข้อมูล ทำให้โรงพยาบาลสามารถร่วมกันฝึกโมเดลโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลผู้ป่วยจริง
แนวทางการพัฒนาในอนาคต
- สร้างมาตรฐานข้อมูลร่วมกัน เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างโรงพยาบาลได้รวดเร็ว
- ส่งเสริมความรู้ด้าน AI ให้บุคลากรทางการแพทย์
- พัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน Big Data และระบบคลาวด์ เพื่อรองรับข้อมูลทางการแพทย์ที่มีปริมาณมหาศาล
- สนับสนุนงานวิจัยร่วมกันระหว่างแพทย์ นักวิทยาศาสตร์ และนักวิทยาการข้อมูล
- ออกกฎหมายด้านจริยธรรมและการใช้ข้อมูลทางพันธุกรรมให้ชัดเจน
- ลงทุนในระบบป้องกันข้อมูลไซเบอร์ระดับสูง
AI-Powered Precision Medicine จะเป็นการปฏิวัติวงการแพทย์ครั้งสำคัญ ด้วยการผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์กับข้อมูลชีวภาพเชิงลึกของมนุษย์ ทำให้การรักษามีความเฉพาะเจาะจง แม่นยำ คาดการณ์ได้ล่วงหน้า และมีประสิทธิภาพสูงกว่าการแพทย์แบบดั้งเดิมอย่างมหาศาล แม้จะยังมีความท้าทายด้านข้อมูล จริยธรรม และโครงสร้างพื้นฐาน แต่แนวโน้มทั่วโลกมีทิศทางว่า AI จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการแพทย์และเป็นรากฐานสำคัญของระบบสุขภาพในอนาคต
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
NextGen Invent. (2025). How is AI Changing the Future of Precision Medicine?. Retrieved from
https://nextgeninvent.com/blogs/the-future-of-precision-medicine/
Glanze Patrick. (2025). AI Healthcare Diagnosis in 2025: Medical AI Tools Revolutionizing Accuracy.
Retrieved from https://www.techtimes.com/articles/313148/20251204/ai-healthcare-
diagnosis-2025-medical-ai-tools-revolutionizing-accuracy.htm
Hassabis, D. (2025). DeepMind CEO: AI could cut drug discovery from years to months — how it is changing
https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/deepmind-ceo-demis-hassabis-ai-could-cut-
drug-discovery-from-years-to-how-it-is-changing-medicine-worldwide/articleshow/123846367.cms
Cookson, C. (2025). How AI is helping one doctor treat cancer: “It’s moved out of the
hype phase.” Financial Times. Retrieved from
https://www.ft.com/content/fcc33754-d583-4302-aaff-de9c09783706
Boseley, S. (2025). Doctors develop AI stethoscope that can detect major heart conditions in 15 seconds.
Retrieved from https://www.theguardian.com/technology/2025/aug/30/doctors-ai-stethoscope-heart-
disease-london
MINES PARIS – PSL. (2025). AI and precision medicine: revolutionizing care through digital
innovation. Retrieved from https://www.minesparis.psl.eu/en/blog/actualites/ai-and-
precision-medicine-revolutionizing-care-through-digital-innovation/
Sofie McPherson. (2023). AI-Powered Personalised Medicine. Retrieved from
https://www.hgf.com/blogs/ai-powered-personalised-medicine/
United Information Highway. (2568). AI Trend in Healthcare 2025 ความก้าวหน้าของ AI ในเทคโนโลยี
การแพทย์. สืบค้นจาก https://www.uih.co.th/th/ai-trend-in-healthcare-2025/
perceptra. (2568). เทรนด์ Health Tech 2025: ส่องเทคโนโลยีกำลังปฏิวัติวงการแพทย์. สืบค้นจาก
https://kasets.art/e57gbk
The Standard Wealth. (2567). Personalized Healthcare เทรนด์ใหม่มาแรง! คนไทยพร้อมจ่ายเพื่อสุขภาพที่
ดีกว่า AI และ Big Data ขับเคลื่อนบริการสุขภาพวิถีใหม่. สืบค้นจาก
https://thestandard.co/personalized-healthcare-new-trend/
กริช อึ้งวิฑูรสถิตย์. (2567). การแพทย์ยุคใหม่ Precision Medicine.
สืบค้นจาก https://www.thansettakij.com/blogs/columnist/oldman/613241
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
Shrivastava, A., Praveen, R., Al-Fatlawy, R. R., Bansal, S., Lakhanpal, S., & Archakam, J. K. K. (2025). AI-Powered Precision
Medicine: Transforming Diagnostics, Treatment, and Drug Discovery with Machine Learning. 2025
International Conference on Information, Implementation, and Innovation in Technology (I2ITCON),
Information, Implementation, and Innovation in Technology (I2ITCON), 2025 International Conference On,
1–6. https://ieeexplore.ieee.org/document/11210611
Sheela, T., Kadhim, H., Gopi, H., Ravichandran, C., Maysir Majid, A.-H., & V, K. (2025). Hyperdimensional AI-Powered
Multi-Omics Fusion for Next-Gen Precision Biomarker Discovery and Adaptive Therapeutics. 2025
International Conference on Engineering Innovations and Technologies (ICoEIT), Engineering Innovations
and Technologies (ICoEIT), 2025 International Conference On, 1447–1452.
https://ieeexplore.ieee.org/document/11211586
Alsaedi, S., Ogasawara, M., Alarawi, M., Gao, X., & Gojobori, T. (2025). AI-powered precision medicine: utilizing
genetic risk factor optimization to revolutionize healthcare. NAR Genomics and Bioinformatics, 7(2),
lqaf038. https://academic.oup.com/nargab/article/7/2/lqaf038/8124945
Trishala, N., Balasubramanian, B., Raghavan, S., PriyaaSri, G., & Jeyanthi, A. (2025). GeneCare: An AI-Powered
System for Disease Prediction, Personalized Treatment, and Risk Monitoring. 2025 2nd International
Conference on Computing and Data Science (ICCDS), Computing and Data Science (ICCDS), 2025 2nd
International Conference On, 1–6. https://doi.org/10.1109/ICCDS64403.2025.11209651
Chunlei Wang, Jie Cao, Manzhi Xia, Jianying Kang, & Jinlian Liang. (2025). AI-Powered Precision Medicine:
Transforming Healthcare through Intelligent Imaging and Surgical Ecosystem Innovation. Global
Academic Frontiers, 3(3), 45–55. https://doi.org/10.5281/zenodo.17018632
Jain, R., Mungamuri, S. K., & Garg, P. (2025). Redefining precision medicine in hepatocellular carcinoma through
omics, translational, and AI-based innovations. The Journal of Precision Medicine: Health and Disease, 1.
https://doi.org/10.1016/j.premed.2025.100003
Perlekar, P., & Desai, A. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Personalized Medicine: Challenges and
Opportunities. Metallurgical & Materials Engineering, 31(3), 85–92. https://doi.org/10.63278/1322
Li, C., Zuo, K., Duan, R., Ouyang, X., Zhang, Y., Zeng, L., & Ge, L. (2026). AI-driven aging digital twins: A roadmap for
clinical translation in precision geriatrics. Ageing Research Reviews, 113.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568163725002776?via%3Dihub
Goutham Bilakanti. (2023). AI-Powered Precision Medicine Transforming Personalized Healthcare.
https://doi.org/10.5281/zenodo.15196949