ที่โรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้าในกรุงเทพมหานคร ทีมแพทย์ได้เริ่มใช้ระบบคาดการณ์ความเสี่ยงรายวันด้วย AI เพื่อระบุผู้ป่วยในที่อาจได้รับประโยชน์จากการตรวจคัดกรองเพิ่มเติมสำหรับเชื้อ Enterobacterales ที่ดื้อต่อยาคาร์บาพีเนม หรือ CRE การดำเนินงานนี้ได้รับการออกแบบภายใต้สมมติฐานด้านความปลอดภัยของผู้ป่วย นั่นคือ การระบุความเสี่ยงของเชื้อ CRE ให้เร็วขึ้นจะช่วยให้ทีมแพทย์สามารถดำเนินการได้เร็วขึ้นและปกป้องผู้ป่วยกลุ่มเปราะบางรายอื่นได้หรือไม่ จากข้อมูลที่เราทราบ นี่ถือเป็นหนึ่งในรายงานการใช้งานจริงครั้งแรก ๆ ของการใช้ AI เพื่อชี้นำการเฝ้าระวังเชิงรุกสำหรับเชื้อ CRE ในโรงพยาบาล ซึ่งขณะนี้การใช้งานยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยมีบุคลากรทางการแพทย์คอยควบคุมดูแลและติดตามผลอย่างใกล้ชิดเป็นหัวใจสำคัญ

เป็นเวลานานหลายปีที่ทีมป้องกันและควบคุมการติดเชื้อ (IPC) ของโรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้า (รพ.พมก.) ต้องใช้เวลาถึงสิบชั่วโมงต่อสัปดาห์เพียงแค่เพื่อค้นหาข้อมูล ก่อนที่จะเริ่มวิเคราะห์ความหมายของข้อมูลนั้นได้ด้วยซ้ำ นั่นคือสิ่งที่ เสาวภาพ กสินันท์ และ เมรียา ภูมิราช สองพยาบาลในทีม ได้อธิบายไว้ในการสัมภาษณ์แยกกันเกี่ยวกับงานประจำวันของพวกเขา

โมเดลการคาดการณ์จะมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อทีมคลินิกสามารถเข้าใจการคาดการณ์นั้น ท้าทายข้อมูล และตัดสินใจได้ว่าจะดำเนินการตามนั้นหรือไม่ เราได้ถาม อาวี (Avi) วิศวกรฝ่ายแมชชีนเลิร์นนิงของเราว่า จะต้องมีเงื่อนไขใดบ้างที่เป็นจริง ก่อนที่ผลลัพธ์ของโมเดลจะส่งไปถึงมือของแพทย์ผู้รักษา

โรงพยาบาลเป็นแหล่งรวมของกลุ่มผู้ป่วยที่เปราะบาง บุคลากรทางการแพทย์ และการดูแลรักษาที่ซับซ้อน ซึ่งการเคลื่อนย้ายผู้ป่วย พื้นที่ส่วนกลางที่ใช้ร่วมกัน และขั้นตอนการรักษาที่มีการรุกล้ำเข้าสู่ร่างกาย ล้วนเป็นช่องทางที่ทำให้เกิดการแพร่กระจายของเชื้อโรคได้

การระบาดของเชื้อดื้อยาหลายขนานในโรงพยาบาลนั้นแทบจะไม่เคยเกิดขึ้นจากความล้มเหลวเพียงปัจจัยเดียว

ขณะนี้ NEX เป็นอุปกรณ์การแพทย์ประเภทที่ 1 (Class I) ที่มีเครื่องหมาย UKCA ในสหราชอาณาจักรแล้ว สำหรับเรา สิ่งนี้มีความสำคัญด้วยเหตุผลสั้น ๆ ง่าย ๆ คือ NEX ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจที่อาจส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยของผู้ป่วย ซึ่งนั่นมาพร้อมกับความรับผิดชอบอันยิ่งใหญ่

แบบจำลองการคาดการณ์อาจทำงานได้ดี แต่ก็ยังอาจล้มเหลวในการนำไปใช้งานจริงได้ สำหรับ คุณปุณยิสา (กีกี้) ทรัพย์ตาสัน นักออกแบบผลิตภัณฑ์ (Product Designer) ที่ NEX Health Intelligence ความท้าทายคือการเปลี่ยนการคาดการณ์ความเสี่ยงในการติดเชื้อให้กลายเป็นข้อมูลที่ทีมป้องกันและควบคุมการติดเชื้อสามารถทำความเข้าใจ ตรวจสอบ และนำไปใช้ในกระบวนการทำงานที่มีอยู่เดิมได้ คำถามที่ว่า เราจะช่วยให้ทีมทำงานได้เร็วขึ้นได้อย่างไร โดยที่ยังคงให้พวกเขาเป็นผู้ตัดสินใจเอง? — สิ่งนี้ได้กลายมาเป็นแนวทางที่กีกี้และทีมงาน NEX ในวงกว้างใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์

การระบุความเสี่ยงในการติดเชื้อได้เร็วขึ้นช่วยให้โรงพยาบาลสามารถกำหนดเป้าหมายการคัดกรอง จัดลำดับความสำคัญของการสืบสวนโรค และมุ่งเน้นการป้องกันในจุดที่สำคัญที่สุดได้

จากการศึกษาในโรงพยาบาล 4 แห่งภายใต้ Imperial College Healthcare NHS Trust พบว่าเกณฑ์การตรวจจับกลุ่มผู้ป่วยสะสมแบบดั้งเดิมสามารถตรวจพบการจับคู่ผู้ป่วยที่มีความเชื่อมโยงกันทางพันธุกรรมได้เพียงประมาณ 1 ใน 5 คู่เท่านั้น และยิ่งไปกว่านั้น 2 ใน 3 ของกลุ่มผู้ป่วยสะสมที่ตรวจพบนั้นกลับไม่มีความเชื่อมโยงกันทางพันธุกรรมเลย ซึ่งหมายความว่าทีมควบคุมและป้องกันการติดเชื้อ (IPC) อาจกำลังพลาดการแพร่กระจายเชื้อที่เกิดขึ้นจริง ในขณะที่เสียเวลาไปกับการไล่ตามความเชื่อมโยงที่ไม่ได้มีอยู่จริง

การศึกษาในโรงพยาบาลหลายแห่งในฮ่องกงพบว่า การกำจัดเชื้อเฉพาะจุดมีความเชื่อมโยงกับการลดอัตราความเสี่ยงสัมพัทธ์ที่ปรับแล้วลง 23% ในการตรวจพบเชื้อ MRSA ในสิ่งส่งตรวจทางคลินิกในภายหลัง ผลลัพธ์นี้น่าไว้วางใจ แต่บทเรียนด้านการดำเนินงานก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน นั่นคือ การระบุตัวผู้ป่วยที่มีสิทธิ์เข้ารับการรักษานั้นเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น โรงพยาบาลยังต้องการระบบที่เชื่อถือได้ในการเริ่มการรักษา ติดตามผลการรักษาจนเสร็จสิ้น และติดตามผลหลังจากที่ผู้ป่วยกลับบ้านไปแล้ว

การป้องกันและควบคุมการติดเชื้อ (IPC) ในโรงพยาบาลไม่ได้ถูกเหนี่ยวรั้งไว้ด้วยความพยายามหรือความเชี่ยวชาญที่ขาดหายไป แต่เป็นเพราะข้อมูลที่เข้าถึงได้ยากในเวลาที่จำเป็น ขณะเดียวกัน มีความเชื่อว่าการติดเชื้อในโรงพยาบาล (HAI) หลายกรณีเป็นสิ่งที่ป้องกันได้ ซึ่งเห็นได้ชัดว่า IPC สามารถเข้ามาช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้! สำหรับ Chang Ho Yoon ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการแพทย์ของ NEX Health Intelligence ทีมป้องกันและควบคุมการติดเชื้อ (IPC) ต่างทำงานอย่างหนักที่สุดเพื่อปกป้องผู้ป่วยอยู่แล้ว แต่หลายคนกลับรู้สึกอึดอัดใจ เพราะรู้ดีว่าพวกเขาสามารถทำงานได้อย่างชาญฉลาดกว่านี้ หากสภาพแวดล้อมในการทำงานเอื้ออำนวย ช่องว่างระหว่างความทุ่มเทในการทำงานของทีม IPC กับประสิทธิภาพที่พวกเขาจะสามารถทำได้จริง คือหัวใจสำคัญในสิ่งที่ Chang และทีมงาน NEX ทั้งหมดกำลังพยายามที่จะเปลี่ยนแปลง

การระบาดใหญ่ในครั้งนั้นแสดงให้เห็นถึงความสูญเสียจากการมีอุปกรณ์ป้องกันส่วนบุคคล (PPE) อยู่ผิดที่ผิดเวลา ปัจจุบันโรงพยาบาลต่างๆ จึงต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการประเมินสถานการณ์ว่าเมื่อใดควรยกระดับมาตรการป้องกันและเมื่อใดควรยุติการใช้มาตรการดังกล่าว

การแจ้งเตือนที่ได้รับการสนับสนุนจาก NEX และการติดตามเวิร์กโฟลว์ร่วมกัน มีความเกี่ยวข้องกับความสอดคล้องในการตรวจคัดกรองการติดเชื้อที่เพิ่มขึ้นขึ้น 33.3%

ฐานทัพแห่งใหม่สำหรับทีมที่กำลังเติบโตของเรา เพื่อร่วมกันสร้างสรรค์และสนับสนุนการดำเนินงานของ NEX ร่วมกับโรงพยาบาลต่างๆ ทั่วเอเชีย

เงินทุนนี้จะสนับสนุนการเติบโตในขั้นต่อไปของ NEX ในขณะที่เราขยายบริการไปยังโรงพยาบาลต่างๆ มากขึ้น และช่วยให้ทีมป้องกันและควบคุมการติดเชื้อสามารถดำเนินการได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

Ash และ Chang ผู้ก่อตั้ง NEX ได้เดินทางไปเยือนโรงพยาบาลเด็กเฉพาะทางในสหราชอาณาจักร เพื่อเริ่มดำเนินการจัดตั้งโครงการนำร่องทางคลินิกล่าสุดของเรา

โรคระบาดใหญ่ มุมมองทางคณิตศาสตร์ และความหงุดหงิดที่มีร่วมกัน นำไปสู่แนวทางใหม่ในการป้องกันการติดเชื้อได้อย่างไร

ดร. แอชลีห์ มายอล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร นำเสนอข้อมูลของ NEX ในงาน Investor Showcase ของอิมพีเรียล คอลเลจ ลอนดอน

หลักฐานแสดงให้เห็นว่าการเฝ้าระวังอย่างทันท่วงที การคัดกรองอย่างตรงเป้าหมาย และการดำเนินการอย่างเฉพาะเจาะจง สามารถลดการติดเชื้อลงได้ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้โรงพยาบาลต่างๆ ใช้ทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

โรงพยาบาลทหารที่ใหญ่ที่สุดในประเทศไทยเชื่อมต่อข้อมูลการติดเชื้อแบบเรียลไทม์ ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานด้านการติดเชื้อให้มีประสิทธิภาพ และเริ่มใช้การประเมินความเสี่ยงเชิงคาดการณ์เพื่อสนับสนุนการเฝ้าระวังที่ตรงเป้าหมายยิ่งขึ้นได้อย่างไร

จากการเฝ้าระวังด้วยตนเองสู่ข้อมูลเชิงลึกที่เพิ่มประสิทธิภาพด้วยเครื่องจักร: LLM กำลังปรับโฉมการตรวจจับและการป้องกันการติดเชื้ออย่างไร