สัญญาณใหม่ของสาธารณสุขไทย AI คัดกรอง วัณโรคแฝง รู้ผลใน 10 นาที

สวทช. ผนึก มข.-รพ.ร้อยเอ็ด ยกระดับคัดกรอง “วัณโรคแฝง” ด้วยนวัตกรรม AI รู้ผลใน 10 นาที  พร้อมดัน Deep Tech ฝีมือคนไทย ขับเคลื่อน Wellness Economy มุ่งเป้า END TB อีสาน ปี 2578

แม้ “วัณโรค” จะเป็นโรคอุบัติเก่าที่ทั่วโลกพยายามควบคุมมานานหลายทศวรรษ แต่สิ่งที่น่ากังวลยิ่งกว่าในวันนี้กลับไม่ใช่ผู้ป่วยที่แสดงอาการชัดเจน หากคือ “วัณโรคแฝง” (Latent Tuberculosis Infection: LTBI) ภัยเงียบที่ซ่อนอยู่ในร่างกายของผู้คนจำนวนมหาศาลโดยไม่รู้ตัว และพร้อมพัฒนาเป็นวัณโรคระยะแพร่กระจายได้ทันทีเมื่อภูมิคุ้มกันลดลง

องค์การอนามัยโลกประเมินว่า ประชากรโลกกว่า 1 ใน 4 อาจมีเชื้อวัณโรคแฝงอยู่ในร่างกายโดยไม่แสดงอาการ ทำให้ “การคัดกรองเชิงรุก” กลายเป็นหัวใจสำคัญของการยุติวัณโรคในระยะยาว

ล่าสุดประเทศไทยกำลังเร่งใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเข้ามาเป็นกลไกด้านสาธารณสุข ภายใต้ความร่วมมือระหว่าง สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) โดย ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) ร่วมกับคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น โรงพยาบาลร้อยเอ็ด และเครือข่ายสาธารณสุขเขตสุขภาพที่ 7 พัฒนานวัตกรรม “SERS-TB” เครื่องมือคัดกรองวัณโรคแฝงที่ผสาน AI และเทคโนโลยี Raman Spectroscopy เข้าด้วยกัน เพื่อช่วยลดระยะเวลาคัดกรองจากเดิม 1-2 วัน เหลือเพียงประมาณ 10 นาที

ความร่วมมือดังกล่าวถูกนำลงทดสอบจริงผ่านกิจกรรมสื่อมวลชนสัญจร “นวัตกรรมตรวจเลือดพกพา SERS-TB เพื่อช่วยในการยุติวัณโรค” ระหว่างวันที่ 24-26 พฤษภาคม 2569 ในพื้นที่จังหวัดร้อยเอ็ดและขอนแก่น เพื่อสาธิตการใช้งานเทคโนโลยีคัดกรองวัณโรคเชิงรุกในระดับชุมชน พร้อมปักหมุดเป้าหมาย END TB ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ภายในปี 2578

ดร.วรวรงค์ รักเรืองเดช รองผู้อำนวยการ สวทช. กล่าวว่า โครงการนี้สะท้อนบทบาทของ สวทช. ในฐานะ “เครื่องยนต์วิจัยของชาติ” ที่ต้องการผลักดันงานวิจัยไทยออกจากห้องแล็บไปสู่การใช้งานจริงในระบบสาธารณสุข โดยเฉพาะในยุคที่ประเทศไทยกำลังขับเคลื่อนเศรษฐกิจสุขภาพ หรือ Wellness Economy ซึ่งเทคโนโลยีทางการแพทย์จะมีบทบาทสำคัญต่อคุณภาพชีวิตของประชาชน

“จุดแข็งของโครงการนี้คือ การที่นักวิจัยได้ลงมารับโจทย์จากพื้นที่จริงตั้งแต่ระยะพัฒนา ทำให้เข้าใจข้อจำกัดของระบบบริการสาธารณสุข และสามารถออกแบบนวัตกรรมให้ตอบโจทย์การใช้งานจริงของบุคลากรทางการแพทย์ได้มากขึ้น” ดร.วรวรงค์ กล่าว

ด้าน ดร.นพดล นันทวงศ์ นักวิจัยกลุ่มวิจัยอุปกรณ์สเปกโทรสโกปีและเซนเซอร์ เนคเทค สวทช. อธิบายว่า หัวใจสำคัญของระบบ SERS-TB คือ การใช้เทคนิค Surface-Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) ร่วมกับ AI เพื่อวิเคราะห์สัญญาณชีวโมเลกุลจากตัวอย่างเลือดปริมาณน้อย

ทีมวิจัยได้พัฒนา “OnSpec” ชิปขยายสัญญาณรามานโครงสร้างนาโนจากโลหะเงิน ที่ช่วยเพิ่มความไวในการตรวจจับสัญญาณชีวภาพระดับต่ำมาก ทำให้สามารถอ่านข้อมูลจากพลาสมาเลือดได้แม่นยำขึ้น ก่อนส่งต่อให้ AI วิเคราะห์รูปแบบสเปกตรัมและประเมินความเสี่ยงวัณโรคแฝงแบบอัตโนมัติ

“Workflow ถูกออกแบบให้ใช้งานง่ายในพื้นที่จริง เจ้าหน้าที่เพียงหยดเลือดลงบนชิป OnSpec แล้วใช้เครื่อง Raman แบบพกพาอ่านค่า ก่อนให้ AI ประมวลผล ทำให้ลดเวลาการอ่านผลจากเดิมที่ต้องรอผลแล็บ 1-2 วัน เหลือเพียงไม่กี่นาที” ดร.นพดล กล่าว

นอกจากมิติด้านเทคโนโลยี ความร่วมมือครั้งนี้ยังสะท้อนแนวคิด “AI-based TB Diagnosis for All” ที่มหาวิทยาลัยขอนแก่นผลักดัน เพื่อให้ประชาชนเข้าถึงการคัดกรองวัณโรคได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะในพื้นที่ชุมชนและพื้นที่ห่างไกล

ศาสตราจารย์ พญ.วิภา รีชัยพิชิตกุล คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น กล่าวว่า การคัดกรองวัณโรคแฝงจำเป็นต้องทำควบคู่กับข้อมูลทางคลินิกและบริบทการรักษาจริง เพื่อช่วยให้แพทย์สามารถประเมินความเสี่ยงและตัดสินใจรักษาได้อย่างเหมาะสม ขณะที่การลงพื้นที่ทดสอบจริงช่วยให้ทีมวิจัยเข้าใจการใช้งานในสถานการณ์จริงมากขึ้น

สอดคล้องกับ ศ.ดร.เกียรติไชย ฟักศรี คณบดีบัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยขอนแก่น ที่มองว่า AI และเทคโนโลยีวินิจฉัยยุคใหม่จะกลายเป็นกุญแจสำคัญในการลดข้อจำกัดของระบบสาธารณสุขแบบเดิม ทั้งในด้านความเร็ว ความแม่นยำ และการเข้าถึงบริการของประชาชน

ขณะที่ฝั่งหน้างานจริงอย่างโรงพยาบาลร้อยเอ็ด ซึ่งเป็นพื้นที่ทดสอบภาคสนามสำคัญ มองว่าเทคโนโลยีใหม่จะต้อง “ช่วยลดภาระ” ไม่ใช่สร้างภาระเพิ่มให้บุคลากรทางการแพทย์

นพ.ชินวัฒน์ ศรีใส รองผู้อำนวยการด้านปฐมภูมิ โรงพยาบาลร้อยเอ็ด ระบุว่า วัณโรคยังคงเป็นปัญหาสาธารณสุขที่ต้องอาศัยการทำงานร่วมกันทั้งระบบ ตั้งแต่โรงพยาบาล ชุมชน ไปจนถึงเครือข่าย อสม. การมีเครื่องมือคัดกรองที่รวดเร็วและใช้งานได้จริงในพื้นที่ จะช่วยเพิ่มโอกาสค้นหากลุ่มเสี่ยงได้เร็วขึ้น

ด้าน พ.ท.นพ.ฐมฤกษ์ แสงเงิน ผู้อำนวยการคลินิกวัณโรค โรงพยาบาลร้อยเอ็ด กล่าวว่า การควบคุมวัณโรคในพื้นที่จริงมีความซับซ้อนสูง ทั้งการติดตามผู้สัมผัสร่วมบ้าน การลดอัตราขาดยา และการเชื่อมโยงข้อมูลผ่านระบบดิจิทัลอย่าง TB Data Center ดังนั้นเทคโนโลยีใหม่จำเป็นต้องทำงานร่วมกับระบบเดิมได้อย่างไร้รอยต่อ

“หัวใจสำคัญคือ เทคโนโลยีต้องไม่เพิ่มภาระให้บุคลากรหน้างาน และต้องเชื่อมกับระบบข้อมูลเดิมได้จริง ซึ่ง SERS-TB มีศักยภาพต่อยอดสู่การค้นหาผู้ป่วยเชิงรุกในระดับชุมชนได้ในอนาคต” พ.ท.นพ.ฐมฤกษ์ กล่าว

การพัฒนา SERS-TB จึงไม่ใช่เพียงการสร้างอุปกรณ์ทางการแพทย์อีกชิ้นหนึ่ง แต่กำลังสะท้อนทิศทางใหม่ของสาธารณสุขไทย ที่เริ่มเปลี่ยนจากระบบ “รอรักษาเมื่อป่วย” ไปสู่ “การคัดกรองเชิงรุกด้วย AI และ Deep Tech” เพื่อหยุดโรคตั้งแต่ก่อนลุกลาม

และหากเทคโนโลยีนี้สามารถขยายผลสู่ระดับชุมชนได้สำเร็จ ก็อาจกลายเป็นอีกหนึ่งหมุดหมายสำคัญของไทยในการเดินหน้าเป้าหมาย END TB และยกระดับระบบสุขภาพไทยสู่ยุคใหม่ของ Wellness Economy อย่างแท้จริง