เทคโนโลยี Artificial Intelligent เพื่อการสร้างเสริมสุขภาพ

ธนิษฐา ภูลวรรณ

ผู้แต่ง

ธนิษฐา ภูลวรรณ

บทคัดย่อ

ธนิษฐา ภูลวรรณ
สำนักวิชาการและนวัตกรรม สำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ

บทคัดย่อ
เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligent: AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญในภาคธุรกิจ ตลอดจนอุตสาหกรรมต่างๆ แพร่หลายไปทั่วโลก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยเฉพาะอย่างยิ่งงานที่ต้องมีการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมการแพทย์และการสร้างเสริมสุขภาพที่ไม่เพียงแค่นำเทคโนโลยีมาปรับใช้ในการบริการ การรักษาพยาบาล และการดูแลผู้ป่วย แต่ยังครอบคลุมไปถึงการสร้างสรรค์นวัตกรรมด้านการสร้างเสริมสุขภาพจากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของประชากรด้วย อย่างไรก็ตามแม้ AI จะมีประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแต่ก็ยังมีข้อจำกัดในการใช้งานด้านการแพทย์และการสร้างเสริมสุขภาพ เช่น ต้นทุนที่สูง และการวิเคราะห์ข้อมูลบางประการที่มีความละเอียดอ่อนจำเป็นต้องมีมนุษย์ร่วมตัดสินใจ ตัวอย่างของการนำเทคโนโลยีมาใช้ด้านการสร้างเสริมสุขภาพที่สำคัญ ได้แก่ การรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมสุขภาพ ตลอดจนข้อมูลทางคลินิก และการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (big data management) เพื่อนำมาวิเคราะห์และวางแผนกระบวนการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมทางสุขภาพและยังรวมไปถึงการใช้ AI มาพัฒนานวัตกรรมเพื่อการสร้างเสริมสุขภาพต่างๆ นอกจากนี้บทความนี้ยังกล่าวถึงความสัมพันธ์ของ AI กับส่วนการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาร่วมไปกับ AI อีกด้วย

คำสำคัญ: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์; การสร้างเสริมสุขภาพ; นวัตกรรมเพื่อการสร้างเสริมสุขภาพ

เอกสารอ้างอิง

Escott E. What are the 3 types of AI? A guide to narrow, general and super artificial intelligence [Internet]. 2017 [cited 2023 Mar 9]. Available from: https://codebots.com/artificial-intelligence/the-3-types-of-ai-is-the-thirdeven-possible

Stewart C. AI healthcare in market size worldwide 2021-2030 [Internet]. 2022 [cited 2023 Mar 18]. Available from: https://www.statista.com/statistics/1334826/ai-in-healthcare-market-size-worldwide/

สถาบันนวัตกรรมและธรรมาภิบาลข้อมูล. Supervised, unsupervised, reinforcement learning ต่างกันอย่างไร? [อินเทอร์เน็ต]. 2566 [สืบค้นเมื่อ 22 พ.ค. 2566]. แหล่งข้อมูล: https://digi.data.go.th/blog/supervised-unsupervised-reinforcementlearning/

Deloitte. Insights: state of AI in the enterprise [Internet]. 2018 [cited 2023 May 22]. Available from: www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/4780_State-of-AI-in-the-enterprise/AICognitiveSurvey2018_Infographic.pdf

Lee SI , Celik S, Logsdon BA, Lundberg SM, Martins TJ, Oehler VG, et al. A machine learning approach to integrate big data for precision medicine in acute myeloid leukemia. Nature Communications 2018;9:42.

Fakoor R, Ladhak F, Nazi A, Huber M. Using deep learning to enhance cancer diagnosis and classification. Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning; 2013 June 16-21; Atlanta, Georgia, USA. New York: JMLR; 2013.

Vial A, Stirling D, Field M, Ros M, Ritz C, Carolan M, et al. The role of deep learning and radiomic feature extraction in cancer-specific predictive modelling: a review. Transl Cancer Res; 2018;7:803–16.

STEPS Academy. การสื่อสารระหว่างภาษามนุษย์และ AI ที่มีผลต่อ Digital Marketing [อินเทอร์เน็ต]. 2565 [สืบค้นเมื่อ 15 มี.ค. 2566]. แหล่งข้อมููล: https://stepstraining.co/foundation/natural-language-processing

Public Health Agency of Canada. A vision to transform Canada’s public health system: The Chief Public Health Officer of Canada’s Report on the State of Public Health in Canada [Internet]. 2021 [cited by 2023 Mar 9]. Available from: https://www.canada.ca/content/dam/phac-aspc/documents/corporate/publications/chief-public-healthofficer-reports-state-public-health-canada/state-public-health-canada-2021/summary/summary-en.pdf

Mooney SJ, Pejaver V. Big data in public health: terminology, machine learning, and privacy. Annu Rev Public Health. 2018;39(1):95–112.

Shaban-Nejad A, Michalowski M, Buckeridge DL. Health intelligence: how artificial intelligence transforms population and personalized health. NPJ Digit Med. 2018 Oct; 1:53.

Graham DJ, Hipp JA. Emerging technologies to promote and evaluate physical activity: cutting-edge research and future directions. Front Public Health 2014;2:66.

Bublitz FM, Oetomo A, Sahu KS , Kuang A, Fadrique LX, Velmovitsky PE, et al. Disruptive technologies for environment and health research: an overview of artificial intelligence, blockchain, and internet of things. Int J Environ Res Public Health 2019;16(20):3847.

PTT Global Chemical. GC เปิดตัวนวัตกรรม AI สุดล้ำ ป้องกันอุบัติเหตุเชิงรุก ในโครงการ “AI for Road Safety” จับมือฟรอนทิสและไมโครซอฟท์ ก้าวสู่ยุคดิจิทัล [อินเทอร์เน็ต]. 2561 [สืบค้นเมื่อ 15 มีนาคม 2566]. แหล่งข้อมูล: https://www.pttgcgroup.com/th/newsroom/news/716/

ธนรัช เป้าชัง, ภัทรานุช นามดี, เจษฎา สุวรรณวารี, ปิยะฤทธิ์ อิทธิชัยวงศ์, กมลวรรณ วรรณขำ. การบูรณาการการสร้างเสริมสุขภาพและปัญญาประดิษฐ์เพื่อ ปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการสวมหมวกนิรภัย. เวชบันทึกศิริราช 2565;15(4):275-80.

Baranowski T, Blumberg F, Buday R, Desmet A, Fiellin LE, Green CS, et al. Games for health for children - current status and needed research. Games for Health Journal [Internet]. 2016 [cited 2023 Mar 15];5(1):1-12. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4770851/

Barry G, Schaik PV, MacSween A, Dixon J, Martin D. Exergaming (XBOX Kinect™) versus traditional gymbased exercise for postural control, flow and technology acceptance in healthy adults: a randomised controlled trial. BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation 2016;8(1):25.

Shannon R. Exergaming as physical activity: how effective are exergames at increasing physical activity in youth? [Internet]. Altarum Institute; 2016 [cited 2023 Mar 15]. Available from: http://altarum.org/healthpolicy-

blog/exergaming-as-physical-activity-how-effective-are-exergames-at-increasing-physicalactivity-in-youth Rössler R , Donath L, Verhagen E, Junge A, Schweizer T, Faude O. Exercise-based injury prevention in child and adolescent sport: a systematic review and meta-analysis. Sports Medicine 2014;44(12):1733-48.

Maffetone P. Muscle imbalance, part 1: a common, often undetected cause of aches, pains and disability [Internet]. 2015 [Cited 2023 Mar 16]. Available from: https://philmaffetone.com/muscle-imbal/

Maffetone P. The Balance Game [Internet]. MAF Foundation; 2015 [cited 2023 Mar 16]. Available from: https://philmaffetone.com/the-balance-game/

Paliyawan P, Kusano P, Nakagawa Y, Harada T, Thawonmas R. Adaptive motion gaming AI for health promotion [Internet]. 2017 [cited 2023 May 2]. Available from: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.00961.pdf