3 สตาร์ทอัพไทยจาก SPEAR-H นำ AI แก้ปัญหางานหลังบ้านโรงพยาบาล ทวงเวลากลับคืนให้แพทย์

ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและเทคโนโลยีทางการแพทย์ การพูดถึงนวัตกรรมมักจะมุ่งเน้นไปที่ส่วนหน้าของการรักษา เช่น หุ่นยนต์ผ่าตัด เครื่องสแกนราคาสูง หรือการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการวินิจฉัยโรค อย่างไรก็ตาม ปัญหาเรื้อรังที่กัดกินระบบสาธารณสุขของไทยในทุกวัน แต่กลับถูกมองข้ามบ่อยครั้ง คือปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ งานบริหารจัดการหลังบ้าน ตั้งแต่กระบวนการจัดทำเอกสาร การเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาล ไปจนถึงการบริหารจัดการทรัพยากรบุคคลที่หน้างาน บทความนี้ได้เจาะลึกถึงโจทย์ 'หลังบ้าน' ที่เป็นจุดคอขวดสำคัญของโรงพยาบาลไทย ซึ่งเป็นประเด็นที่สตาร์ทอัพ Health Tech ไทยกลุ่มหนึ่งได้เลือกหยิบยกมาแก้ไขอย่างจริงจัง โดยทีมเหล่านี้เป็นกลุ่มที่ผ่านการคัดเลือกเข้าร่วมโครงการ SPEAR-H Accelerator โครงการเร่งการเติบโตด้านนวัตกรรมการแพทย์และสุขภาพ ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่างหน่วยงานชั้นนำอย่าง สำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (NIA) มหาวิทยาลัยมหิดล สถาบันบริหารจัดการเทคโนโลยีและนวัตกรรม (INT) โรงพยาบาลในเครือมหาวิทยาลัยมหิดล และโรงพยาบาลพระราม 9 Techsauce ได้รวบรวม 3 ทีมสตาร์ทอัพที่กำลังสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ โดยมีเป้าหมายหลักคือการลดภาระงานเอกสารและการบริหารจัดการ เพื่อให้บุคลากรทางการแพทย์มีเวลาที่คุ้มค่าในการดูแลผู้ป่วยมากขึ้น

ภาพรวมปัญหาของระบบสุขภาพไทย##

ระบบสุขภาพไทยโดยพื้นฐานแล้วขับเคลื่อนด้วย การเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาล ในทุกขั้นตอนของการรักษาพยาบาล จำเป็นต้องถูกแปลงเป็นรหัสมาตรฐานทางคลินิกเพื่อใช้ในการเรียกเก็บเงินจากกองทุนต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นระบบประกันสุขภาพถ้วนหน้าหรือประกันเอกชน ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือระบบ Thai DRG หรือระบบการจัดกลุ่มวินิจฉัยโรคร่วม ซึ่งเป็นกลไกหลักที่ใช้กำหนดจำนวนเงินที่โรงพยาบาลจะได้รับคืน การที่การลงรหัสทางการแพทย์ขาดความครบถ้วน ไม่ตรงตามเกณฑ์ที่กำหนด หรือเกิดความล่าช้าในการส่งข้อมูล ล้วนส่งผลกระทบโดยตรงต่อรายได้ของโรงพยาบาล และที่สำคัญที่สุดคือบุคลากรทางการแพทย์เองต้องเสียเวลาอันมีค่าไปกับการทำเอกสาร การลงรหัสโรค และการจัดการข้อมูลการเบิกจ่ายแทนที่จะใช้เวลากับการดูแลผู้ป่วยโดยตรง เมื่อภาระงานด้านเอกสารเหล่านี้หนักหน่วง รายได้ที่ควรจะเข้าสู่โรงพยาบาลก็อาจสูญหายไปได้ง่าย ประกอบกับการที่กำลังคนถูกใช้ในทางที่ไม่เกิดประสิทธิภาพ ส่งผลให้ภาวะหมดไฟ (Burnout) และอัตราการลาออกของบุคลากรทางการแพทย์สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง การแก้ไขปัญหาที่ 'หลังบ้าน' จึงไม่ใช่เพียงแค่เรื่องความสะดวกสบายในการทำงานเท่านั้น แต่เป็นเรื่องของ ความอยู่รอดทางการเงิน ของสถาบันการแพทย์ และคุณภาพชีวิตการทำงานของบุคลากรในระบบด้วย

ChartSum: พลัง AI ในการลงรหัสโรคอัตโนมัติ##

สตาร์ทอัพทีมแรกคือ ChartSum จาก บริษัท สาติ จำกัด ซึ่งมุ่งแก้ไขปัญหาคอขวดในขั้นตอนของการลงรหัสทางการแพทย์โดยใช้เทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดย ChartSum เป็นระบบซอฟต์แวร์ทางการแพทย์ที่ถูกออกแบบมาเพื่ออ่านข้อมูลการรักษาทั้งหมดของคนไข้ แล้วทำการแปลงข้อมูลเหล่านั้นให้กลายเป็น การวินิจฉัยและการลงรหัสมาตรฐาน โดยอัตโนมัติ ทีมพัฒนาระบบนี้ประกอบด้วยทีมแพทย์ผู้ก่อตั้งที่เผชิญปัญหาความซับซ้อนของงานเอกสารและการเบิกจ่ายในโรงพยาบาลด้วยตัวเอง ทำให้พวกเขาทราบถึงจุดที่เกิดปัญหาในทางปฏิบัติจริง สิ่งที่โดดเด่นของ ChartSum ไม่ได้เป็นเพียงแค่การแปลงรหัสให้สำเร็จ แต่ระบบได้ถูกพัฒนาให้สามารถ ตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลทางคลินิก ก่อนที่จะนำไปใช้ในการเบิกจ่ายด้วย AI โดยมันจะช่วยเสนอรหัสที่ครบถ้วนและระบุจุดที่ข้อมูลที่บันทึกในเอกสารอาจยังไม่สอดคล้องกับอาการที่รักษา หรือกับเกณฑ์การเบิกจ่าย ทำให้แพทย์ผู้ใช้งานสามารถรับทราบและยืนยันผลลัพธ์ได้เสมอ ซึ่งการมีมนุษย์มาเป็นผู้ยืนยันผลลัพธ์นี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เพื่อไม่ให้เกิดผลกระทบต่อประวัติการรักษาของคนไข้ และช่วยให้กระบวนการเบิกจ่ายเป็นไปอย่างครบถ้วน ถูกต้อง และแม่นยำตามหลักเกณฑ์ทางการแพทย์ นอกจากนี้ ทีมยังให้ความสำคัญกับการวางระบบให้สอดคล้องกับแนวทาง Smart Hospital ของกระทรวงสาธารณสุข และได้ผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างเคร่งครัดด้วย ปัจจุบันระบบ ChartSum อยู่ในสถานะ Commercial Ready** คือพร้อมสำหรับการนำไปใช้งานเชิงพาณิชย์แล้ว

DoctorMOE: วิเคราะห์เวชระเบียนเพื่อการเบิกจ่ายที่ครบถ้วน##

ความท้าทายอีกด้านที่โรงพยาบาลไทยต้องเผชิญคือการทำให้แน่ใจว่ารายได้ที่ควรจะได้รับจากการเบิกจ่ายนั้นไม่สูญหายไประหว่างทาง DoctorMOE จาก บริษัท เอ็มโออี รีเสิร์ช จำกัด ได้เข้ามาแก้โจทย์นี้โดยการพัฒนาระบบ วิเคราะห์เวชระเบียน ด้วย AI เป้าหมายหลักคือการช่วยให้โรงพยาบาลสามารถเบิกจ่ายค่ารักษาพยาบาลจากทั้ง กองทุนสุขภาพ และ ประกันเอกชน ได้อย่างครบถ้วนรวดเร็วยิ่งขึ้น พร้อมทั้งช่วยลดภาระงานเอกสารด้านการเงินของแพทย์อีกด้วย จุดแข็งที่ทีมงานของ DoctorMOE ต้องการเน้นย้ำอย่างมากคือ การที่ระบบนี้ถูกสร้างขึ้นโดยทีมแพทย์ที่อยู่ในแวดวงการทำงานจริงของระบบการเบิกจ่ายในประเทศไทยอย่างแท้จริง พวกเขาจึงเข้าใจถึง กลไกเฉพาะตัวของ Thai DRG อย่างลึกซึ้ง ซึ่งถือเป็นประเด็นที่ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปจากต่างประเทศส่วนใหญ่มักจะไม่สามารถทำความเข้าใจหรือจับรายละเอียดเฉพาะของระบบไทยได้ การแก้ไขปัญหานี้ให้สำเร็จจึงต้องอาศัยการทำความเข้าใจทั้งมิติทางคลินิก (Clinical) และมิติทางการเงิน (Financial) ของโรงพยาบาลไทยไปพร้อมกัน ด้วยความเชี่ยวชาญเฉพาะทางนี้ DoctorMOE จึงอยู่ในสถานะพร้อมขายเชิงพาณิชย์เช่นกัน ทำให้โรงพยาบาลสามารถนำไปทดลองใช้งานเพื่อเพิ่มกระแสเงินสดได้อย่างรวดเร็ว

Daywork Smart Escort: ระบบจัดการเวรเปลอัจฉริยะ##

นอกจากงานด้านเอกสารและการเงินแล้ว ยังมีอีกหนึ่งกระบวนการในโรงพยาบาลที่มักถูกมองข้ามและสร้างปัญหาคอขวดอย่างมาก นั่นคือ การเคลื่อนย้ายผู้ป่วยภายในโรงพยาบาล หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า 'งานเวรเปล' ระบบปฏิบัติงานแบบดั้งเดิมมักใช้การประสานงานผ่านระบบวิทยุสื่อสาร โดยมีการโทรศัพท์แจ้งจากแผนกต้นทางไปยังศูนย์ควบคุมเปล (Stretcher Center) จากนั้นศูนย์ควบคุมฯ ค่อยกระจายงานให้พนักงานที่ประจำการอยู่ทั่วโรงพยาบาล ระบบนี้มีปัญหาใหญ่คือ ศูนย์ควบคุมฯ ไม่สามารถทราบสถานะที่แท้จริงของพนักงานแต่ละคนได้อย่างแม่นยำ ทำให้เกิดปัญหาความล่าช้าในการส่งต่อข้อมูล การมอบหมายงานที่ไม่มีประสิทธิภาพ การบริการที่ผู้ป่วยได้รับความล่าช้ากว่าที่ควร และยังรวมถึงการประเมินผลงานที่ขาดความยุติธรรม ซึ่งในที่สุดนำไปสู่ปัญหาพนักงานลาออกเพราะความเครียดจากการทำงานที่ขาดระบบที่ดี Daywork Smart Escort จากบริษัท เฮลท์เทค โซลูชัน จำกัด ได้เข้ามาแก้ไขปัญหานี้ด้วยการนำเสนอระบบ เวรเปลอัจฉริยะ ที่เข้ามาจัดการกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ สิ่งที่ทำให้ระบบนี้มีความโดดเด่นและน่าสนใจสำหรับโรงพยาบาลในการพิจารณาคือ ระบบนี้ถูกออกแบบมาให้ทำงานแบบ stand alone ได้โดยสมบูรณ์ ไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับระบบไอทีอื่น ๆ ที่มีอยู่ในโรงพยาบาล (HIS) และไม่ต้องมีการลงทุนติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานหรือซื้อฮาร์ดแวร์ขนาดใหญ่เพิ่ม นอกจากนี้ยังมีการรับประกันด้วยทีมซัพพอร์ตตลอดอายุสัญญาการใช้งาน ทำให้โรงพยาบาลสามารถตัดสินใจนำไปใช้ได้อย่างง่ายดาย และปัจจุบันระบบอยู่ในสถานะพร้อมขายเชิงพาณิชย์เช่นกัน

การแก้ปัญหา 'หลังบ้าน' คือการสร้างความยั่งยืนของระบบ##

สตาร์ทอัพทั้งสามรายที่ได้รับการนำเสนอเหล่านี้ แม้ว่าจะมุ่งแก้ไขปัญหาที่แตกต่างกัน แต่มีเป้าหมายหลักที่คล้ายคลึงกัน คือการ คืนเวลา ให้กับบุคลากรทางการแพทย์ การช่วยโรงพยาบาลในการ กู้รายได้ที่ตกหล่น และการทำให้การจัดสรรทรัพยากรบุคคล (Human Resource Allocation) เป็นไปอย่างเป็นธรรมยิ่งขึ้น สิ่งที่น่าสนใจอย่างยิ่งคือ ทุกทีมได้เลือกที่จะแก้ไขปัญหาที่ฝังลึกอยู่ใน บริบทเฉพาะของประเทศไทย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการอ้างอิงถึงระบบ Thai DRG และนโยบาย Smart Hospital ของกระทรวงสาธารณสุข รวมถึงการเข้าใจกระบวนการทำงานจริงของศูนย์เวรเปลในโรงพยาบาลไทย ซึ่งถือเป็นจุดแข็งที่ผู้เล่นต่างชาติแทบจะลอกเลียนแบบได้ยาก เพราะความเข้าใจระบบเบิกจ่ายและขั้นตอนปฏิบัติงานภายในประเทศนี้เกิดจากประสบการณ์เชิงลึกที่สั่งสมมา ไม่ได้มาจากเพียงแค่เทคโนโลยีเท่านั้น ปัจจัยนี้ทำให้โครงการอย่าง SPEAR-H มีบทบาทสำคัญในการเป็นสะพานเชื่อมให้สตาร์ทอัพเหล่านี้ได้นำเทคโนโลยีของตนไปทดสอบใน สนามจริง ภายใต้การดูแลของเครือโรงพยาบาลมหาวิทยาลัยมหิดลและโรงพยาบาลพระราม 9 ซึ่งไม่เพียงแต่ให้การทดสอบเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการให้คำปรึกษาในเชิงลึกและการเชื่อมโยงแหล่งทุนด้วย การที่เทคโนโลยีกลุ่มนี้จะพิสูจน์คุณค่าได้อย่างแท้จริงได้นั้น ต้องถูกนำเข้าไปใช้งานในงานประจำวันของโรงพยาบาลจริง ๆ ไม่ใช่แค่การจำลองในห้องแล็บ หากทีมเหล่านี้สามารถทำตามเป้าหมายที่ตั้งไว้ได้ ผลลัพธ์ที่จับต้องได้อาจไม่ได้มีเพียงแค่ตัวเลขกำไรของโรงพยาบาลเท่านั้น แต่รวมถึงการที่แพทย์และพยาบาลได้กลับไปใช้เวลาอันมีค่ากับสิ่งที่พวกเขาตั้งใจมาตั้งแต่แรก นั่นคือการดูแลและเยียวยาผู้ป่วยอย่างเต็มกำลัง ซึ่งนับเป็นความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในวงการแพทย์และสาธารณสุข