นวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์เพื่อการส่งเสริมสุขภาวะชุมชนระดับปฐมภูมิ

กมลวรรณ   สุวรรณ; วิทูรย์  คงผล

ผู้แต่ง

กมลวรรณ สุวรรณ วิทยาลัยพยาบาลบรมราชชนนี ยะลา คณะพยาบาลศาสตร์ สถาบันพระบรมราชชนก
วิทูรย์ คงผล คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลศรีวิชัย

คำสำคัญ:

ปัญญาประดิษฐ์, ส่งเสริมสุขภาวะชุมชน

บทคัดย่อ

ในทศวรรษที่ผ่านมาระบบสาธารณสุขทั่วโลกเผชิญกับความท้าทายที่ซับซ้อนและทวีความรุนแรงขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างประชากรเข้าสู่สังคมสูงวัยอย่างสมบูรณ์ (Aged Society) โดยเฉพาะประเทศไทยที่ก้าวเข้าสู่สังคมสูงวัยอย่างรวดเร็ว ซึ่งคาดการณ์ว่าในปี พ.ศ. 2566 จะมีประชากรสูงอายุสูงถึงร้อยละ 20 ของประชากรทั้งหมด⁽¹⁾ ปรากฏการณ์นี้ไม่ได้เป็นเพียงตัวเลขทางสถิติ แต่เป็นปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อภาระโรคที่เปลี่ยนผ่านจากโรคติดเชื้อเฉียบพลัน มาเป็นกลุ่มโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (Non-communicable Diseases: NCDs) เช่น โรคเบาหวานที่นำไปสู่ภาวะแทรกซ้อนรุนแรง โรคความดันโลหิตสูงที่เสี่ยงต่อภาวะอัมพฤกษ์อัมพาต และโรคหัวใจและหลอดเลือด ภาวะเหล่านี้ไม่เพียงแต่คุกคามคุณภาพชีวิตของปัจเจกบุคคล แต่ยังส่งผลกระทบลูกโซ่ต่อความมั่นคงทางงบประมาณในระดับปฐมภูมิ (Primary Care) ซึ่งเป็นปราการด่านหน้า และหัวใจสำคัญของระบบสุขภาพไทย

เอกสารอ้างอิง

สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2561). ยุทธศาสตร์ชาติ 20 ปี พ.ศ. 2561-2580. https://mhesi.nrct.go.th/archives/s/mhesi_archives/item/1288

Kraus, S., Schiavone, F., Pluzhnikova, A., & Invernizzi, A. C. (2023). Digital Transformation in Healthcare: Technology Acceptance and Its Applications. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(4), 3407. https://doi.org/10.3390/ijerph20043407

พระราชบัญญัติระบบสุขภาพปฐมภูมิ พ.ศ. 2562. (2562, 30 เมษายน). ราชกิจจานุเบกษา. เล่ม 136 ตอนที่ 56 ก. หน้า 89-101.

Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7

Kaur, P., Kumar, R., & Kumar, M. (2019). A healthcare monitoring system using random forest and internet of things (IoT). Multimedia Tools and Applications, 78(14), 19905–19916. https://doi.org/10.1007/s11042-019-7327-8

ณหทัย สุขเสนา. (2568). การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในวงการแพทย์และสาธารณสุขไทย: กรอบกฎหมายและความท้าทายทางเทคโนโลยี. วารสารกิจการสื่อสารดิจิทัล, 9(1), 203–223.

รุ่งฤดี อ่อนทา, สุทธีพร มูลศาสตร์ และปาหนัน พิชยภิญโญ. (2559). การพัฒนารูปแบบการเยี่ยมบ้านโดยการมีส่วนร่วมระหว่างพยาบาลวิชาชีพและอาสาสมัครสาธารณสุขประจำหมู่บ้านสำหรับผู้ป่วยโรคเบาหวานชนิดที่ 2. วารสารการพยาบาลและการดูแลสุขภาพ, 34(4):19-27.

กรรณิการ์ ตันติกิตติชัยกุล, ศรินรัตน์ ศรีประสงค์, ดวงรัตน์ วัฒนกิจไกรเลิศ, และ สุพจน์ ศรีมหาโชตะ. (2565). ผลของโปรแกรมการจัดการตนเองผ่านแอปพลิเคชันไลน์ต่อการจัดการตนเองในผู้ที่มีภาวะหัวใจขาดเลือดเฉียบพลัน. วารสารพยาบาลศาสตร์, 40(2), 12-21.

Nadeem, M. W., Goh, H. G., Hussain, M., Liew, S. Y., Andonovic, I., & Khan, M. A. (2022). Deep Learning for Diabetic Retinopathy Analysis: A Review, Research Challenges, and Future Directions. Sensors, 22(18), 6780. https://doi.org/10.3390/s22186780

ไพศาล ร่วมวิบูลย์สุข, กอบลาภ ธงทอง, อัญรักษ์ อมรเพชรสถาพร, เมธาพร ชัยนะกุล, และ มาลี ตรีประชานาถ. (2566). รายงานวิจัยฉบับสมบูรณ์ เรื่อง การใช้ระบบบูรณาการปัญญาประดิษฐ์และการติดตามการส่งต่อผู้ป่วยในการตรวจคัดกรองภาวะเบาหวานเข้าจอตาแบบแสดงผลการคัดกรองทันที. นนทบุรี: สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข (สวรส.).

กมลวรรณ สุวรรณ, วิทูรย์ คงผล, และสาธิมาน มากชูชิต. (2567). การพัฒนาระบบการให้ความรู้ด้านสุขภาพและให้คำปรึกษาด้านสุขภาพผ่านแอปพลิเคชันไลน์ออฟฟิเชียลแอคเคานท์สำหรับผู้ปกครองในการดูแลเด็กวัยเรียน. วารสารการพยาบาลสยาม, 25(1):104-19.

ภทพร บวรทิพย์, และกฤตธีรา เพียรรักษ์การ. (2562). บทบาทพยาบาลชุมชนในการใช้เทคโนโลยีดูแลสุขภาพผู้ป่วยโรคความดันโลหิตสูง ยุคไทยแลนด์ 4.0. วารสารสมาคมพยาบาลแห่งประเทศไทยฯ สาขาภาคเหนือ, 25(1):18-31.

สุกัญญา คำพรหม, และ กมลวรรณ สุวรรณ. (2568). การประยุกต์เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศเพื่อสร้างแผนที่โรคออนไลน์ในการติดตามเยี่ยมบ้านผู้ป่วยโรคเรื้อรังผ่านแอปพลิเคชัน Google My Maps. มหาราชนครศรีธรรมราชเวชสาร, 8(2), 134-46.

World Health Organization. (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. https://www.who.int/publications/i/ item/9789240084759