การพยาบาลเป็นวิชาชีพที่ต้องให้ความเอาใจใส่ผู้ป่วยตลอด 24 ชั่วโมง ซึ่งเป็นงานที่มีความซับซ้อนและต้องการความแม่นยำสูง แต่ในปัจจุบันระบบสุขภาพทั่วโลกกำลังเผชิญกับปัญหาขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์ โดยเฉพาะพยาบาล ในขณะที่จำนวนผู้ป่วยเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ จากการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างประชากรที่เข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ
ปัญหานี้ได้นำไปสู่การพัฒนาเทคโนโลยี Artificial Intelligence (AI) หรือปัญญาประดิษฐ์เพื่อเข้ามาช่วยเหลือในงานพยาบาล โดยเฉพาะ AI Nurse Assistant หรือผู้ช่วยพยาบาลอัจฉริยะ ที่สามารถช่วยลดภาระงานของพยาบาล เพิ่มประสิทธิภาพในการดูแลผู้ป่วย และยกระดับคุณภาพการให้บริการทางการแพทย์
ตามรายงานการวิจัยปี 2025 พบว่า ตลาด AI ในภาคสุขภาพมีมูลค่า 32.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2024 และคาดว่าจะเติบโตถึง 146% ในช่วงปี 2025-2028 สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญและศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ในอนาคต
ความหมายและลักษณะของ AI Nurse Assistant
AI Nurse Assistant คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยเหลือพยาบาลในการปฏิบัติงานต่างๆ ทั้งการดูแลผู้ป่วยโดยตรงและงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ระบบนี้ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงในการประมวลผลและตีความข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก รวมถึงบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ สัญญาณชีพ และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ
ระบบ AI Nurse Assistant สามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภทตามการใช้งาน ได้แก่:
1. ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก (Clinical Decision Support Systems) ช่วยพยาบาลในการวินิจฉัยและวางแผนการรักษาโดยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและให้คำแนะนำที่อิงหลักฐานทางวิทยาศาสตร์
2. ระบบติดตามผู้ป่วยอัตโนมัติ (Patient Monitoring Systems) ใช้อัลกอริทึมในการตรวจสอบสัญญาณชีพของผู้ป่วยอย่างต่อเนื่องและแจ้งเตือนเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงที่ผิดปกติ
3. หุ่นยนต์ช่วยงานพยาบาล (Nursing Assistant Robots) เช่น หุ่นยนต์ Moxi ที่สามารถเคลื่อนที่ไปตามโรงพยาบาลได้อย่างอิสระ และหุ่นยนต์ Pepper ที่ใช้ให้ความช่วยเหลือทางอารมณ์แก่ผู้ป่วย
4. แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน (Chatbots and Virtual Assistants) ช่วยตอบคำถามผู้ป่วย ให้คำแนะนำเกี่ยวกับการดูแลตนเอง และจัดตารางนัดหมาย
การประยุกต์ใช้ AI Nurse Assistant ในโรงพยาบาล
การพยากรณ์ความเสี่ยงและการแจ้งเตือนล่วงหน้า
หนึ่งในการใช้งานที่สำคัญที่สุดของ AI Nurse Assistant คือการพยากรณ์ความเสี่ยงของผู้ป่วย การศึกษาของ Escobar และคณะ พบว่าระบบ AI สำหรับการแจ้งเตือนล่วงหน้าสามารถลดอัตราการเสียชีวิตในโรงพยาบาลและระยะเวลาการพักรักษาตัวได้อย่างมีนัยสำคัญ
ระบบนี้ทำงานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยแบบเรียลไทม์และคำนวณคะแนนความเสี่ยงที่ผู้ป่วยจะมีภาวะแทรกซ้อนหรือความเสื่อมโทรมทางคลินิก โรงพยาบาล Stanford ได้ใช้ระบบ AI ที่ดึงข้อมูลเช่น สัญญาณชีพ ข้อมูลจากบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการแบบเรียลไทม์ เพื่อพยากรณ์ว่าผู้ป่วยกำลังจะมีภาวะเสื่อมโทรม และพบว่าสามารถลดเหตุการณ์การเสื่อมโทรมของผู้ป่วยได้ 10.4%
การจัดการทรัพยากรและกำหนดตารางงาน
ระบบ AI สามารถช่วยในการจัดการทรัพยากรและการกำหนดตารางงานในโรงพยาบาล โดยวิเคราะห์ข้อมูลเช่น ความพร้อมของเจ้าหน้าที่ ความรุนแรงของอาการผู้ป่วย และรูปแบบภาระงานในอดีตเพื่อสร้างตารางงานที่เหมาะสมที่สุด การใช้ AI ในด้านนี้ช่วยลดภาระงานของผู้บริหารและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรบุคลากร
การตรวจสอบและดูแลผู้ป่วยระยะไกล
AI Nurse Assistant ยังสามารถช่วยในการดูแลผู้ป่วยที่บ้านหรือในสถานพยาบาลระยะยาว ในการศึกษาหนึ่งที่ดำเนินการในสถานดูแลผู้สูงอายุ พบว่าการใช้ระบบ AI แบบ multiagent สามารถลดเวลาที่พยาบาลใช้ในการควบคุมและดูแลงาน รวมถึงลดเวลาที่ใช้ในการตอบสนองต่อการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด ขณะเดียวกันเพิ่มเวลาในการดูแลผู้ป่วยโดยตรงในระยะเวลา 6 เดือน
ตัวอย่างการใช้งานจริงในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้
สิงคโปร์: ความก้าวหน้าในการใช้ AI
โรงพยาบาล National University Hospital (NUH) ในสิงคโปร์ได้พัฒนาระบบ AI ภายในชื่อ Spine AI ที่สามารถลดเวลาที่นักรังสีวิทยาใช้ในการตีความผลการสแกน MRI ได้มากกว่าครึ่งหนึ่ง ระบบนี้สามารถตรวจจับบริเวณที่มีการตีบของช่องกระดูกสันหลังและจัดประเภทความรุนแรงได้โดยอัตโนมัติ
นอกจากนี้ ผลการสำรวจของ Royal Philips พบว่า 28% ของบุคลากรทางการแพทย์ในสิงคโปร์ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย ซึ่งจัดอันดับที่ 3 ในโลกจาก 15 ประเทศที่ได้รับการสำรวจ
ไทย: การประยุกต์ใช้ในการรักษามะเร็ง
โรงพยาบาลบำรุงราษฎร์อินเตอร์เนชั่นแนลได้นำระบบ IBM Watson supercomputer analytics มาใช้ในแผนกมะเร็งวิทยา โดยระบบสามารถให้คำแนะนำแก่แพทย์เกี่ยวกับแผนการรักษาที่ดีที่สุดสำหรับผู้ป่วยมะเร็ง โดยอิงจากข้อมูลทางคลินิกของผู้ป่วย เอกสารทางการแพทย์ที่มีอยู่ และกรณีศึกษาทางคลินิกในอดีต
อินโดนีเซีย: การตรวจสอบสายตาด้วย AI
ในอินโดนีเซีย ได้มีการพัฒนาแพลตฟอร์ม CekMata ที่ใช้ AI ในการตรวจหาความผิดปกติของดวงตา หากระบบพบความผิดปกติ จะนำทางผู้ใช้ไปยังจักษุแพทย์หรือโรงพยาบาลที่ใกล้ที่สุด
ฟิลิปปินส์: การคัดกรองผู้ป่วย COVID-19
บริษัท Lifetrack Medical Systems ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านเฮลธ์เทคของสิงคโปร์และฟิลิปปินส์ ได้ใช้ AI ในการคัดกรองผู้ป่วย COVID-19 ที่มีความเป็นไปได้สูง โดยช่วยนักรังสีวิทยาและนักวิจัยใช้ผลการสแกน CT ทรวงอกเพื่อระบุกรณี COVID-19 ที่มีความเป็นไปได้ได้เร็วขึ้นและก่อนหน้านี้
ประโยชน์ของ AI Nurse Assistant
การเพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาด
การใช้หุ่นยนต์ในการดูแลสุขภาพสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและการดูแลผู้ป่วยได้ โดยผู้ช่วยหุ่นยนต์สามารถช่วยบุคลากรทางการแพทย์ทำงานง่ายๆ ให้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้พยาบาลสามารถมุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยโดยตรง ส่งผลให้การรักษาทันเวลามากขึ้น ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้น และความพึงพอใจของผู้ป่วยและบุคลากรทางการแพทย์เพิ่มขึ้น
การศึกษาในซาอุดีอาระเบียพบว่า 98% ของพยาบาลเชื่อว่า AI ช่วยในการวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำ และ 87.1% มองว่า AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่การทดแทนทักษะการคิดเชิงวิพากษ์
การลดภาระงานทางการบริหาร
การใช้เทคโนโลยีขั้นสูง การดูแลพยาบาลที่รวม AI ช่วยให้พยาบาลสามารถให้การรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับปรุงเวิร์กโฟลว์และผลลัพธ์ของผู้ป่วย การรวมโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับแนวทางปฏิบัติการพยาบาลแบบดั้งเดิมช่วยให้โรงพยาบาลสามารถตอบสนองความต้องการของผู้ป่วยที่ซับซ้อนและลดภาระงานของเจ้าหน้าที่พยาบาล
การปรับปรุงการสื่อสารในทีม
การศึกษาพบว่า 82.1% ของพยาบาลเห็นด้วยว่า AI ช่วยปรับปรุงการสื่อสารระหว่างทีมดูแลสุขภาพ ทำให้การประสานงานและการส่งต่อข้อมูลผู้ป่วยมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ข้อท้าทายและข้อจำกัด
ความกังวลด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ
การศึกษาพบว่า 81.7% ของผู้ตอบแบบสอบถามมีความกังวลว่าการทำงานผิดพลาดทางเทคนิคของ AI อาจนำไปสู่ผลลัพธ์เชิงลบ แสดงให้เห็นถึงปัญหาด้านความน่าเชื่อถือของระบบ
สหภาพพยาบาลแห่งชาติของสหรัฐอเมริกาได้จัดการประท้วงมากกว่า 20 ครั้งในโรงพยาบาลทั่วประเทศ เพื่อเรียกร้องสิทธิในการมีส่วนร่วมในการตัดสินใจว่า AI จะถูกนำมาใช้อย่างไร และการปกป้องจากการลงโทษหากพยาบาลตัดสินใจไม่ปฏิบัติตามคำแนะนำอัตโนมัติ
ข้อจำกัดด้านการเข้าถึงข้อมูล
ในประเทศไทย นักพัฒนา AI ต้องสร้างความสัมพันธ์กับโรงพยาบาลแต่ละแห่งเพื่อรวบรวมข้อมูลสำหรับการพัฒนา AI แต่วิธีการดำเนินงานนี้ไม่สามารถสร้างชุดข้อมูลที่ใหญ่พอที่จะพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่ครอบคลุมสำหรับประชากรท้องถิ่น
ความต้านทานจากผู้ป่วย
ข้อมูลจาก Pew Research Center แสดงให้เห็นว่า 6 ใน 10 (60%) ของชาวอเมริกันรู้สึกไม่สบายใจหากผู้ให้บริการด้านสุขภาพของพวกเขาพึ่งพา AI ในการดูแลทางการแพทย์
อนาคตของ AI Nurse Assistant
การพัฒนาที่คาดหวัง
งานวิจัยในอนาคตควรมุ่งเน้นไปที่การทดลองทางคลินิกแบบหลายสถานที่ที่เข้มงวด เพื่อประเมินผลกระทบที่ยั่งยืนของ AI ต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วย ประสิทธิภาพการพยาบาล และต้นทุนการดูแลสุขภาพ
การพัฒนาในอนาคตจะมุ่งเน้นไปที่:
- ระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสำหรับการจัดการโรคเรื้อรัง
- เครื่องมือปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ เช่น ระบบจัดตารางอัตโนมัติหรือระบบจัดการสินค้าคงคลัง
- ระบบ AI ที่สามารถช่วยในการประเมินแผล ติดตามความคืบหน้าของการรักษา และแนะนำแผนการรักษาที่เหมาะสม
ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI
แม้ว่า AI จะมีโอกาสมากมาย แต่มันไม่ได้มีจุดประสงค์เพื่อทดแทนการตัดสินใจของมนุษย์ แต่เพื่อช่วยเหลือ ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ ความเห็นอกเห็นใจ และการดูแลแบบองค์รวมที่พยาบาลให้นั้นไม่สามารถทดแทนได้ และจะเป็นหัวใจของการปฏิบัติการพยาบาลเสมอ
บทสรุป
AI Nurse Assistant แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในการปฏิวัติวงการพยาบาลและการดูแลสุขภาพ จากหลักฐานที่นำเสนอ พบว่าเทคโนโลยีนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดข้อผิดพลาด ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย และช่วยแก้ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์
อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของการนำ AI มาใช้ในงานพยาบาลขึ้นอยู่กับการบูรณาการที่ถูกต้องและการยอมรับจากทั้งบุคลากรทางการแพทย์และผู้ป่วย การพัฒนาเทคโนโลยีนี้ต้องคำนึงถึงความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว จริยธรรม และการรักษาคุณค่าของการดูแลแบบมีเมตตาที่เป็นหัวใจสำคัญของวิชาชีพพยาบาล
ในอนาคต AI Nurse Assistant จะไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือทดแทน แต่จะเป็นพันธมิตรที่ช่วยเสริมศักยภาพของพยาบาลมนุษย์ให้สามารถให้การดูแลที่มีคุณภาพ ปลอดภัย และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพื่อผลประโยชน์สูงสุดของผู้ป่วยและระบบสุขภาพโดยรวม
แหล่งอ้างอิง
- Wei, Q., Pan, S., Liu, X., Hong, M., Nong, C., & Zhang, W. (2025). The integration of AI in nursing: addressing current applications, challenges, and future directions. Frontiers in Medicine, 12:1545420.
- Euronews Health. (2025, March 18). As AI reshapes patient care, human nurses are pushing back against its creeping influence.
- Associated Press. (2025, March 18). As AI nurses reshape hospital care, human nurses push back.
- Medical Fair Thailand. (2025, April 28). An initiative by Medicare Asia – reflecting the growing need for tech-driven care in Southeast Asia.
- Hospital Management Asia. (2024, December 10). How is AI and digital innovation transforming ASEAN healthcare?
- JMIR – Journal of Medical Internet Research. (2025). Insights into the current and future state of AI adoption within health systems in Southeast Asia.
- Asian/Pacific Island Nursing Journal. (2024). Perspectives on Artificial Intelligence in Nursing in Asia.
- Stanford Medicine. (2024, April 15). How AI improves physician and nurse collaboration.
- Nurse.org. (2025). 6 Nurse AI Robots That Are Changing Healthcare in 2025.
- SwipeRx. (2022, May 21). AI Adoption in Southeast Asia’s Healthcare Systems.
- AIPRM. (2024, July 8). 50+ AI in Healthcare Statistics 2024.
- PMC – National Center for Biotechnology Information. Multiple peer-reviewed articles from 2024-2025 on AI applications in nursing practice and patient care.
