คณะแพทยศาสตร์ สจล. เปิดตัว AIEMS คัดกรองป่วยฉุกเฉินเพียง 1 นาที

ร่นเวลาผู้ป่วยสู่โรงพยาบาล ลดตัวเลขการสูญเสียชีวิตกว่า 3 แสนคน

คณะแพทยศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.) เปิดตัวเอไอฟังเสียงคัดกรองป่วยฉุกเฉิน (AI Assistive Platform for Emergency Medical Service : AIEMS) คัดกรองผู้ป่วยจากสัญญาณเสียงพูด พร้อมแบ่งเป็น 3 ระดับสี ได้แก่ สีแดงผู้ป่วยฉุกเฉินวิกฤติ สีเหลืองผู้ป่วยฉุกเฉินเร่งด่วน และสีเขียวผู้ป่วยฉุกเฉินไม่รุนแรง รองรับ 25 กลุ่มอาการโรคฉุกเฉิน ฉลองครบรอบ60 ปี สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.)

ศ.ดร.สุชัชวีร์ สุวรรณสวัสดิ์ อธิการบดีสถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.) กล่าวว่า สจล. ให้ความสำคัญกับการศึกษาวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรมใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง โดยมุ่งเน้นไปที่การมีส่วนร่วมในสังคมเพื่อให้เกิดประโยชน์แก่สังคม ควบคู่กับการตอกย้ำจุดแข็งของสถาบันในการเป็น “รากฐานนวัตกรรม” ของประเทศไทย เพื่อรองรับกับการก้าวไปสู่สังคมสมาร์ทซิตี้ (Smart City) ในโอกาสที่ สจล. ฉลองครบรอบ 60 ปี ในปี 2563 (GO BEYOND THE LIMIT) เพราะมีความเชื่อว่าเทคโนโลยีสามารถทำให้มนุษย์ไปไกลได้กว่าขีดจำกัด โดยเฉพาะในเรื่องของสาธารณสุขและการแพทย์

โครงการวิจัย “นวัตกรรมระบบ AI สำหรับการคัดกรองโรคและการประยุกต์ใช้สำหรับการแพทย์ฉุกเฉิน” (AI Assistive Platform for Emergency Medical Services : AIEMS) โดยคณะแพทยศาสตร์ สจล. ได้ทำให้เห็นแล้วว่าเทคโนโลยี AI หรือปัญญาประดิษฐ์สามารถนำมาใช้ในเรื่องของการแพทย์ได้ โดยระบบดังกล่าวจะประมวลผลเป็นอัลกอริทึม (กระบวนการแก้ปัญหาที่สามารถอธิบายออกมาเป็นขั้นตอนที่ชัดเจน) ซึ่งจะแปลงสัญญาณเสียงพูดหรือความรู้สึกมาเป็นตัวอักษร เพื่อประเมินความเสี่ยงหรือความรุนแรง และส่งต่อไปยังศูนย์รับแจ้งเหตุฉุกเฉิน เพื่อจัดเตรียมรถฉุกเฉินออกไปรับผู้ป่วยในเวลาอันรวดเร็วทำให้สามารถช่วยชีวิตผู้คนได้

ศ.นพ.อนันต์ ศรีเกียรติขจร คณบดีคณะแพทยศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง กล่าวว่า นวัตกรรมในการช่วยเหลือผู้ป่วยรถฉุกเฉินภายใต้โครงการวิจัย “นวัตกรรมระบบ AI สำหรับการคัดกรองโรคและการประยุกต์ใช้สำหรับการแพทย์ฉุกเฉิน” (AI Assistive Platform for Emergency Medical Services : AIEMS) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ต่อยอดมาจากโครงการระบบไฟจราจรอัฉริยะสำหรับบริการการแพทย์ฉุกเฉิน (iAmbulance) ที่ได้รับรางวัลจากการประกวดนวัตกรรมระดับโลกต่างๆ ได้แก่ รางวัลเหรียญทองแดง และรางวัล Special prize จากประเทศเกาหลี ในงานแสดงนวัตกรรม Genneva Ionovation และรางวัล Special prize จากประเทศโรมาเนียในงานวันนักประดิษฐ์ที่จัดโดยสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.)

“ระบบ AIEMS ที่พัฒนาขึ้นมาสามารถลดเวลาในขั้นตอนการคัดกรองอาการผู้ป่วยที่เป็นข้อมูลสำคัญในการเลือกชนิดของรถฉุกเฉินได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยลดเวลาการรอคอยของผู้ป่วย และลดอัตราการสูญเสียอันเกิดจากการเสียชีวิตระหว่างการเดินทางไปโรงพยาบาลจากเดิมที่ร้อยละ 20 โดยที่ผ่านมาศูนย์รับแจ้งเหตุฉุกเฉินต่างๆ ประสบปัญหาจากการโทรศัพท์เข้ามาก่อกวน ทำให้ไม่สามารถให้บริการผู้ป่วยจริงได้อย่างทั่วถึง โดยเจ้าหน้าที่ 6 คน สามารถรับโทรศัพท์ได้เพียง 1,500 สายต่อวันเท่านั้น ขณะที่ข้อจำกัดของเจ้าหน้าที่ คือเรื่องของเวลาเพราะต้องสอบถามประวัติและข้อมูลต่างๆ รวมถึงประสานงานรถฉุกเฉินที่อยู่ใกล้ที่สุดเพื่อไปรับผู้ป่วย ณ ที่เกิดเหตุให้เร็วที่สุด โดยการแพทย์ฉุกเฉินสากลได้กำหนดไว้ว่ารถฉุกเฉินต้องไปถึงผู้ป่วยภายใน 8 นาที ซึ่งนับตั้งแต่เวลาที่มีการรับสายแจ้งเหตุ จนกระทั่งทีมแพทย์ฉุกเฉินเดินทางไปถึงผู้ป่วย ซึ่งแต่ละปีมีการสูญเสียชีวิตมากกว่า 3 แสนคน อันเนื่องมาจากปัญหาความล่าช้าในกระบวนการรอคอย และการจราจรที่ติดขัดบนท้องถน”

ด้าน ดร.เกรียงศักดิ์ ขาวเนียม ผู้จัดการโครงการวิจัย “นวัตกรรมระบบ AI สำหรับการคัดกรองโรคและการประยุกต์ใช้สำหรับการแพทย์ฉุกเฉิน” (AIAssistive Platform for Emergency Medical Services : AIEMS) และอาจารย์ประจำคณะแพทยศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.) กล่าวว่า สำหรับระบบ AIEMS ทำงาน 3 ประการคือ เพิ่มความสะดวกรวดเร็ว เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน แชร์ข้อมูลให้กับบุคคลและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ซึ่งมีผลในการลดเวลาในการรอคอยของผู้ป่วย โดยระบบ AIEMS จะประมวลอาการและคัดกรองผู้ป่วยจากเดิมที่ต้องใช้เจ้าหน้าที่รับแจ้งเหตุฉุกเฉินเป็นผู้จดประวัติหรือสอบถามอาการเบื้องต้น แต่หากเป็นระบบ AIEMS จะทำการแปลงสัญญาณจากสัญาณเสียงพูดเป็นตัวอักษร ซึ่งสามารถลดในขั้นตอนนี้เหลือเพียง 1-3 นาทีเท่านั้น จากปกติที่ต้องใช้เวลา 3-5 นาที หลังจากนั้นระบบ AIEMS จะนำส่งข้อมูลให้กับเจ้าหน้าที่รถฉุกเฉิน เพื่อจัดเตรียมรถฉุกเฉินที่อยู่ใกล้และเลือกรถฉุกเฉินที่เหมาะกับอาการของผู้ป่วย โดยแบ่งเป็น 3 ระดับสี ได้แก่ สีแดงผู้ป่วยฉุกเฉินวิกฤติ สีเหลืองผู้ป่วยฉุกเฉินเร่งด่วน และสีเขียวผู้ป่วยฉุกเฉินไม่รุนแรง พร้อมกันนี้ระบบ AIEMS จะนำส่งข้อมูลให้กับโรงพยาบาลปลายทาง เพื่อเตรียมความพร้อมในด้านบุคลากรและเครื่องมือทางการแพทย์ในการรักษาผู้ป่วย

ปัจจุบันระบบ AIEMS สามารถคัดกรองและประมวลผล 25 กลุ่มอาการโรคฉุกเฉิน ได้แก่ 1.ปวดท้องบริเวณหลัง เชิงกราน และขาหนีบ 2.แพ้ยา แพ้อาหาร แพ้สัตว์ต่อย แอนาฟิแล็กซิส ปฏิกิริยาภูมิแพ้ 3.สัตว์กัด 4.เลือดออกโดยไม่ได้
มีสาเหตุมาจากการบาดเจ็บ 5.หายใจลำบาก หายใจติดขัด 6.หัวใจหยุดเต้น 7.เจ็บแน่นทรวงอก หัวใจ มีปัญหาทาง
ด้านหัวใจ 8.สำลัก อุดกั้นทางเดินหายใจ 9.เบาหวาน 10.ภาวะฉุกเฉินเหตุสิ่งแวดล้อม 11.ปวดศีรษะ ภาวะผิดปกติทางตา หู คอ จมูก 12.คลุ้มคลั่ง ภาวะทางจิตประสาท อารมณ์ 13.พิษ รับยาเกินขนาด 14.มีครรภ์ คลอด นรีเวช 15.ชักมีสัญญาณบอกเหตุการชัก 16.ป่วย อ่อนเพลีย อัมพาตเรื้อรัง ไม่ทราบสาเหตุจำเพาะ 17.อัมพาต กล้ามเนื้ออ่อนแรงสูญเสียความรู้สึก ยืนหรือเดินไม่ได้เฉียบพลัน 18.ไม่รู้สติ ไม่ตอบสนอง หมดสติชั่ววูบ 19.เด็ก กุมารเวช 20.ถูกทำร้าย 21.ไหม้ ลวกเหตุความร้อน สารเคมี ไฟฟ้าช็อต 22.ตกน้ำ จมน้ำ บาดเจ็บทางน้ำ 23.พลัดตกหกล้ม อุบัติเหตุ เจ็บปวด 24.อุบัติเหตุยานยนต์ และ 25.อื่นๆ นอกจากนี้ ระบบดังกล่าวยังสามารถประยุกต์ใช้กับการคัดกรองและประมวลผลโรคทั่วไปได้อีกด้วย อาทิ โรคเบาหวาน ปวดหัว และเป็นไข้ เป็นต้น

ทั้งนี้ ระบบ AIEMS จะนำร่องทดลองใช้ในจังหวัดสระแก้วเป็นแห่งแรกซึ่งได้รับความร่วมมือจาก นายทรงยศ เทียนทอง นายกองค์การบริหารส่วนจังหวัดสระแก้ว โดยนำระบบดังกล่าวไปติดตั้งภายในศูนย์รับแจ้งเหตุและสั่งการการแพทย์ฉุกเฉินจังหวัดสระแก้ว ควบคู่กับการนำระบบไฟจราจรอัฉริยะสำหรับบริการการแพทย์ฉุกเฉิน (iAmbulance) ที่ถูกนำไปติดตั้งทางร่วมแยกกว่า 20-30 แห่งทั่วจังหวัด เพื่อใช้เป็นโมเดลต้นแบบให้กับจังหวัดอื่นๆ และผลักดันให้เกิดการใช้งานจริงในประเทศไทย และในอนาคตอันใกล้นี้ ทางสจล.จะร่วมมือกับศูนย์บริการการแพทย์ฉุกเฉินกรุงเทพมหานคร (ศูนย์เอราวัณ) เพื่อติดตั้งระบบ AIEMS มาใช้กับรถฉุกเฉินในสังกัด กทม. ที่ปัจจุบันมีอยู่ 200 คัน ในพื้นที่กรุงเทพฯ ซึ่งอยู่ระหว่างการประสานงาน และคาดว่าจะได้ข้อสรุปในลำดับต่อไป

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ สำนักบริหารงานทั่วไปและประชาสัมพันธ์ สจล. เว็บไซต์ www.facebook.com/
kmitlofficial, http://www.kmitl.ac.th และ โทร.02-3298111