ภัยเงียบที่ไม่ควรมองข้าม
ในยุคที่สังคมไทยก้าวเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุอย่างเต็มตัว ปัญหาสุขภาพสมองกลายเป็นประเด็นสำคัญที่ทุกคนควรให้ความสนใจ จากข้อมูลการสำรวจสุขภาพประชาชนไทย พบว่าผู้สูงอายุไทยมีภาวะความจำเสื่อมถึง 8.1% และที่น่าตกใจคือผู้สูงอายุในชนบทมีภาวะ MCI (Mild Cognitive Impairment) หรือภาวะการสูญเสียการรู้คิดเล็กน้อยสูงถึง 71.4% ในขณะที่ผู้สูงอายุในเมืองมีอัตราประมาณ 47-53%
MCI เป็นช่วงเปลี่ยนผ่านระหว่างสมองปกติกับโรคสมองเสื่อม ซึ่งมีโอกาส 10-15% ต่อปีที่จะพัฒนาเป็นโรคอัลไซเมอร์ องค์การอนามัยโลกคาดการณ์ว่าผู้ป่วยสมองเสื่อมทั่วโลกจะเพิ่มจาก 46.8 ล้านคนในปี 2015 เป็น 131.5 ล้านคนภายในปี 2050 หรือเพิ่มเป็นสองเท่าทุก 20 ปี
สิ่งที่เป็นความท้าทายมากที่สุดคือการตรวจพบ MCI ในระยะเริ่มต้น เนื่องจากอาการมักคล้ายคลึงกับความจำเสื่อมตามวัย ทำให้ผู้ป่วยและญาติมักมองข้าม แต่ความจริงแล้ว การเปลี่ยนแปลงทางพยาธิวิทยาในสมองอาจเกิดขึ้นหลายปีก่อนที่จะแสดงอาการทางคลินิก การตรวจพบและเข้าแทรกแซงตั้งแต่เนิ่นๆ จึงเป็นกุญแจสำคัญในการชะลอหรือป้องกันการพัฒนาเป็นโรคสมองเสื่อม
เทคโนโลยี AI เปลี่ยนโฉมหน้าการตรวจจับโรค
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้นำมาซึ่งนวัตกรรม “Brain Change Detector” ที่สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในสมองที่มนุษย์ไม่สามารถสังเกตได้ด้วยตาเปล่า ซึ่งเป็นสัญญาณเตือนก่อนที่จะเข้าสู่ระยะ MCI
การใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพ MRI สมอง
นักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยเซี่ยงไฮ้เจียวทงและ Northwestern Polytechnical University ได้พัฒนาระบบ Deep Learning ที่สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของสมองในระยะ Pre-MCI หรือก่อนถึงระยะ MCI จากภาพ MRI แบบ T1-weighted โดยใช้ฐานข้อมูลจาก Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) จำนวน 845 รายในการฝึกสอนระบบ
ระบบนี้ประกอบด้วยสองขั้นตอนหลัก ขั้นแรกคือ Single-ROI-based Network (SRNet) ที่ระบุบริเวณสำคัญในสมองที่มีการเปลี่ยนแปลง จากการวิเคราะห์พบว่า 10 บริเวณสำคัญที่สุดได้แก่ ฮิปโปแคมปัส อะมิกดาลา กลีบขมับ อินซูลา และสมองน้อยส่วนหน้า ขั้นที่สองคือ Multi-ROI-based Network (MRNet) ที่รวมข้อมูลจากหลายบริเวณเข้าด้วยกัน
จากข้อมูลทั้งหมด นักวิจัยได้สร้าง “Progressive Index” (PI) ซึ่งเป็นคะแนนที่บอกแนวโน้มการพัฒนาเป็นโรคอัลไซเมอร์ เมื่อนำไปทดสอบกับกลุ่มตัวอย่าง 321 รายจาก ADNI-2 และ 109 รายจาก China Longitudinal Aging Study (CLAS) พบว่าระบบสามารถทำนายการพัฒนาเป็น MCI ได้แม่นยำ โดยเฉพาะเมื่อนำคะแนน PI ไปรวมกับการประเมินทางคลินิก สามารถทำนายได้ถูกต้องถึง 81.2%
ระบบ eVox: การตรวจวัดคลื่นไฟฟ้าสมอง
Pacific Neuroscience Institute ร่วมกับ Evoke Neurosciences ได้พัฒนาระบบ eVox ที่ใช้เทคนิค Computational Electroencephalography (EEG) และ Event-Related Potentials (ERP) ร่วมกับ AI ในการวินิจฉัย MCI และโรคอัลไซเมอร์ในคลินิกแพทย์เวชปฏิบัติทั่วไป
ระบบนี้ใช้ฐานข้อมูลผลสแกนสมองมาตรฐานกว่า 55,000 รายเพื่อฝึกสอนอัลกอริทึม Machine Learning สร้าง “ลายเซ็นดิจิทัล” ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับโรคอัลไซเมอร์ ระบบนี้ออกแบบมาเพื่อให้การวินิจฉัยที่รวดเร็ว มีความไวสูง และเฉพาะเจาะจง ช่วยเร่งกระบวนการดูแลรักษาและวางแผนการรักษาในระยะต่อไป
PENSIEVE-AI: การทดสอบด้วยการวาดภาพ
นักวิจัยได้พัฒนา PENSIEVE-AI ซึ่งเป็นการทดสอบความสามารถทางสติปัญญาแบบดิจิทัลผ่านการวาดภาพ ใช้เวลาน้อยกว่า 5 นาทีในการทำ สามารถทำได้ด้วยตนเอง และเหมาะสำหรับผู้ที่มีระดับการศึกษาแตกต่างกัน รวมถึงผู้ที่อ่านหนังสือไม่ออก การทดสอบนี้มีความแม่นยำเทียบเท่ากับการทดสอบแบบดั้งเดิม แต่สะดวกและเข้าถึงได้ง่ายกว่ามาก
การวิเคราะห์เสียงพูดด้วย AI
นวัตกรรมที่น่าสนใจอีกอย่างคือการใช้ AI วิเคราะห์การสนทนาเพื่อคัดกรองภาวะสติปัญญาเสื่อม นักวิจัยญี่ปุ่นได้พัฒนาระบบที่สามารถวิเคราะห์เสียงพูดจากการสนทนาเพียง 1 นาที โดยใช้ Neural Network ที่ฝึกสอนด้วยข้อมูลเสียงจาก 263 ราย
ระบบนี้สกัดคุณสมบัติต่างๆ จากเสียง เช่น จังหวะ น้ำเสียง ความเร็วในการพูด และรูปแบบการพูด เพื่อตรวจหาสัญญาณของภาวะสติปัญญาบกพร่อง การทดสอบด้วยข้อมูล 20 ตัวอย่างแสดงให้เห็นความแม่นยำที่น่าพอใจในการแยกผู้ที่มีความบกพร่องทางสติปัญญาออกจากผู้ปกติ
นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาระบบที่ใช้ Large Language Models (LLMs) เพื่อวิเคราะห์การสนทนาอิสระ โดยดึงคุณสมบัติระดับสูง เช่น ความเข้าใจ การตระหนักรู้ที่ลดลง ความสนใจที่เพิ่มขึ้น และปัญหาด้านความจำ ระบบนี้ไม่เพียงแต่ตรวจจับได้แม่นยำ แต่ยังสามารถอธิบายเหตุผลของการตรวจพบได้อย่างชัดเจน
การตรวจจับแบบ Passive: เทคโนโลยีที่ไม่รบกวนชีวิตประจำวัน
หนึ่งในทิศทางที่น่าสนใจของเทคโนโลยี Brain Change Detector คือการตรวจสอบแบบ Passive หรือการเฝ้าติดตามโดยไม่ต้องให้ผู้ใช้ทำอะไรพิเศษ
การวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้สมาร์ทโฟน
บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่งกำลังพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ติดตามพฤติกรรมการใช้สมาร์ทโฟน เช่น ความเร็วในการพิมพ์ รูปแบบการใช้งาน เวลาที่ใช้กับแอปต่างๆ การวิเคราะห์พฤติกรรมเหล่านี้สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงที่อาจบ่งบอกถึงภาวะสติปัญญาเสื่อมในระยะเริ่มต้น
การตรวจสอบกิจวัตรประจำวันด้วย Smart Home
เทคโนโลยี Smart Home สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงในกิจกรรมประจำวันของบุคคล เช่น รูปแบบการนอน การเคลื่อนไหว การใช้เครื่องใช้ไฟฟ้า การเปลี่ยนแปลงที่ผิดปกติอาจส่งสัญญาณเตือนไปยังผู้ป่วยหรือแพทย์ว่าสภาวะทางสติปัญญาหรืออารมณ์อาจมีการเปลี่ยนแปลง
การวิเคราะห์พฤติกรรมการขับรถ
การวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมการขับรถสามารถใช้เป็น Digital Biomarker สำหรับตรวจจับภาวะสติปัญญาเสื่อมได้ การศึกษาที่รวบรวมข้อมูลการขับรถตามธรรมชาติเป็นเวลา 3 เดือน ร่วมกับข้อมูลการนอนหลับจาก Actigraphy ในผู้เข้าร่วม 118 ราย พบว่าระบบที่ใช้ XGBoost สามารถจำแนกสถานะทางสติปัญญาได้ด้วยความแม่นยำ 68.64%
ระบบ Multi-Modal: การรวมพลังของหลายเทคโนโลยี
แนวโน้มล่าสุดของ Brain Change Detector คือการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน เช่น การใช้ทั้งภาพ MRI การทดสอบทางสติปัญญา การวิเคราะห์เสียงพูด และข้อมูลจาก Wearable Devices ในระบบเดียวกัน
การวิจัยในปี 2025 แสดงให้เห็นว่าการรวมข้อมูล MRI จากหลายมุม (Axial, Coronal, Sagittal) ด้วยเทคนิค Ensemble Learning และ Attention Mechanisms สามารถเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับการพัฒนาจาก MCI เป็นโรคอัลไซเมอร์ได้ถึง 91% พร้อมทั้งสร้าง Attention Map ที่แสดงบริเวณสมองที่ได้รับผลกระทบ
นอกจากนี้ การพัฒนาระบบที่วิเคราะห์ Clinical Notes จากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ด้วย Deep Learning ก็แสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในการตรวจหาหลักฐานของภาวะสติปัญญาเสื่อมก่อนที่จะมีการวินิจฉัย MCI
ข้อดีของ Brain Change Detector
- การตรวจพบเร็วขึ้น การศึกษาพบว่า AI สามารถตรวจพบการเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าการวินิจฉัยทางคลินิกเฉลี่ย 4.1 เดือน การได้รับการวินิจฉัยเร็วขึ้นเพียง 1 ปีอาจลดจำนวนผู้ป่วยโรคอัลไซเมอร์ได้มากกว่า 9 ล้านรายในอีก 40 ปีข้างหน้า
- สะดวกและเข้าถึงได้ง่าย การทดสอบหลายรูปแบบสามารถทำที่บ้านได้ ไม่ต้องไปโรงพยาบาล เช่น BrainTest ที่เป็นการทดสอบออนไลน์ที่ผ่านการรับรองทางวิทยาศาสตร์ หรือแอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนที่ติดตามพฤติกรรมโดยอัตโนมัติ
- ไม่รุกราน แตกต่างจากการตรวจวิเคราะห์น้ำไขสันหลังซึ่งเป็นขั้นตอนที่รุกรานและมีราคาแพง เทคโนโลยีเหล่านี้ใช้วิธีที่ไม่รุกราน เช่น การสแกนสมอง การบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง หรือการวิเคราะห์เสียงพูด
- ประหยัดต้นทุน การคัดกรองด้วย AI สามารถลดภาระของระบบสุขภาพ โดยกรองผู้ที่มีความเสี่ยงสูงก่อนส่งต่อไปยังผู้เชี่ยวชาญเพื่อการประเมินโดยละเอียด
- ความแม่นยำสูง ระบบ AI สามารถตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งมนุษย์อาจมองไม่เห็น โดยเฉพาะการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในระยะเริ่มต้น
ข้อจำกัดและความท้าทาย
แม้ว่า Brain Change Detector จะมีศักยภาพสูง แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่ต้องพัฒนาต่อไป
- ความจำเป็นในการตรวจสอบเพิ่มเติม เครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้ทำการวินิจฉัยโรคโดยตรง แต่เป็นการคัดกรองเบื้องต้น ผู้ที่มีผลตรวจผิดปกติยังคงต้องได้รับการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ
- ความแตกต่างระหว่างบุคคล แต่ละคนมีสภาพสมองและพื้นฐานที่แตกต่างกัน ทำให้การกำหนดค่ามาตรฐานที่เหมาะสมกับทุกคนเป็นเรื่องท้าทาย
- ความจำเป็นของข้อมูลจำนวนมาก AI ต้องการข้อมูลจำนวนมากในการฝึกสอน โดยเฉพาะข้อมูลจากประชากรที่หลากหลาย เพื่อให้ระบบมีความแม่นยำในกลุ่มประชากรต่างๆ
- ประเด็นความเป็นส่วนตัว การเก็บรวบรวมข้อมูลสุขภาพและพฤติกรรมอย่างต่อเนื่องก่อให้เกิดคำถามเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
- ความสามารถในการเข้าถึง แม้ว่าเทคโนโลยีจะพัฒนาไป แต่ผู้สูงอายุหลายคนยังไม่คุ้นเคยกับการใช้สมาร์ทโฟนหรืออุปกรณ์ดิจิทัล อาจต้องมีผู้ช่วยเหลือ
แนวทางการใช้งานในปัจจุบัน
ปัจจุบัน Brain Change Detector ถูกนำมาใช้ในหลายรูปแบบ
- ในคลินิกและโรงพยาบาล ระบบอย่าง eVox ถูกนำมาใช้โดยแพทย์เวชปฏิบัติทั่วไปและผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยในการวินิจฉัยความจำเสื่อมและโรคสมองเสื่อม โดยเฉพาะในการตรวจสอบผู้สูงอายุที่มาตรวจสุขภาพประจำปี
- ในโครงการวิจัยหลายสถาบันวิจัยนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ในการติดตามผู้เข้าร่วมการศึกษาระยะยาว เพื่อทำความเข้าใจกลไกของโรคและพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ๆ
การตรวจสอบตนเอง
มีแอปพลิเคชันและเครื่องมือออนไลน์หลายตัวที่ผู้คนสามารถใช้ตรวจสอบความสามารถทางสติปัญญาของตนเองที่บ้าน แม้ว่าจะไม่ใช่การวินิจฉัยที่แน่ชัด แต่ก็ช่วยให้ผู้คนตระหนักรู้และติดตามการเปลี่ยนแปลงได้
แนวโน้มอนาคต
- การพัฒนาต่อเนื่อง นักวิจัยกำลังพัฒนาระบบที่รวมข้อมูลจากหลายแหล่งมากขึ้น เช่น ข้อมูลจากสมาร์ทโฟน สมาร์ทวอทช์ สมาร์ทโฮม และการตรวจสอบทางการแพทย์ เพื่อสร้างภาพรวมที่สมบูรณ์ของสุขภาพสมอง
- การทำนายที่แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยข้อมูลที่มากขึ้นและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ระบบจะสามารถทำนายได้แม่นยำขึ้นว่าใครมีความเสี่ยงที่จะพัฒนาเป็น MCI หรือโรคอัลไซเมอร์ และทำนายได้เร็วขึ้น
- การรักษาเฉพาะบุคคล ข้อมูลที่ได้จาก Brain Change Detector อาจนำไปสู่การรักษาที่ปรับให้เหมาะสมกับแต่ละคน โดยพิจารณาจากลักษณะเฉพาะของการเปลี่ยนแปลงในสมองของผู้ป่วยแต่ละราย
- การเข้าถึงที่กว้างขวางขึ้น เทคโนโลยีจะมีราคาถูกลงและใช้งานง่ายขึ้น ทำให้ผู้คนทั่วไปสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น โดยเฉพาะในประเทศกำลังพัฒนาที่มีทรัพยากรทางการแพทย์จำกัด
สิ่งที่เราทำได้ตั้งแต่วันนี้
ขณะที่เทคโนโลยี Brain Change Detector กำลังพัฒนาต่อไป สิ่งสำคัญคือการดูแลสุขภาพสมองตั้งแต่วันนี้
- ออกกำลังกายสม่ำเสมอ
การออกกำลังกายอย่างน้อย 150 นาทีต่อสัปดาห์ช่วยลดความเสี่ยงของ MCI ได้ถึง 57%
- รักษาสุขภาพโรคประจำตัว
โรคเบาหวาน ความดันโลหิตสูง และไขมันในเลือดสูงเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิด MCI ควรควบคุมให้อยู่ในเกณฑ์ปกติ
- กระตุ้นสมอง
การเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ อ่านหนังสือ ทำกิจกรรมที่ท้าทายสมองช่วยสร้าง Cognitive Reserve
- สังสรรค์สังคม
การมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมช่วยลดความเสี่ยงของ MCI การเข้าร่วมชมรมผู้สูงอายุหรือศูนย์ผู้สูงอายุเป็นทางเลือกที่ดี
- ตรวจสุขภาพสม่ำเสมอ
ผู้สูงอายุตั้งแต่ 65 ปีขึ้นไปควรได้รับการประเมินความสามารถทางสติปัญญาเป็นประจำทุกปี
- สังเกตอาการเปลี่ยนแปลง
หากพบว่าตนเองหรือคนในครอบครัวมีอาการความจำเสื่อม สับสน หรือความสามารถในการทำกิจวัตรประจำวันลดลง ควรปรึกษาแพทย์โดยเร็ว
บทสรุป
Brain Change Detector เป็นนวัตกรรมที่มีศักยภาพสูงในการเปลี่ยนแปลงวิธีการตรวจจับและดูแลรักษาโรคสมองเสื่อม การสามารถตรวจพบการเปลี่ยนแปลงในสมองก่อนถึงระยะ MCI เปิดโอกาสให้เราสามารถเข้าแทรกแซงได้เร็วขึ้น ซึ่งอาจชะลอหรือป้องกันการพัฒนาเป็นโรคสมองเสื่อมได้
แม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะยังคงพัฒนาอยู่และมีข้อจำกัดบางประการ แต่ความก้าวหน้าที่เราเห็นในปัจจุบันให้ความหวังว่าในอนาคตอันใกล้ เราจะสามารถจัดการกับปัญหาสมองเสื่อมได้ดีขึ้น ไม่ว่าจะด้วยการตรวจจับเร็ว การรักษาที่ตรงจุดมากขึ้น หรือการป้องกันที่มีประสิทธิภาพ
สำหรับผู้อ่าน การรับรู้ถึงความสำคัญของสุขภาพสมองและการดูแลตนเองอย่างเหมาะสมตั้งแต่วันนี้ คือสิ่งที่สำคัญที่สุด เพราะแม้ว่าเทคโนโลยีจะก้าวหน้าไปมากแค่ไหน สุขภาพที่ดีตั้งแต่แรกยังคงเป็นรากฐานสำคัญของการมีคุณภาพชีวิตที่ดีในวัยสูงอายุ
แหล่งอ้างอิง
Rahim, N., Ahmad, N., Ullah, W., et al. (2025). Early progression detection from MCI to AD using multi-view MRI for enhanced assisted living. ScienceDirect.
Pacific Neuroscience Institute. (2021). Using AI as an Early Detector of Cognitive Decline. https://www.pacificneuroscienceinstitute.org
Yue, L., Pan, Y., Li, W., et al. (2025). Predicting cognitive decline: Deep-learning reveals subtle brain changes in pre-MCI stage. The Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease, 12(5).
Sabbagh, M.N., et al. (2020). Early Detection of Mild Cognitive Impairment in an At-Home Setting. The Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease. PubMed: 32463070
Scientific Reports. (2021). Cognitive and MRI trajectories for prediction of Alzheimer’s disease. Nature.com
Kuroda, T., Ono, K., et al. (2025). Utility of artificial intelligence-based conversation voice analysis for detecting cognitive decline. PLOS One, 20(6).
Nature Communications. (2025). PENSIEVE-AI: a brief cognitive test to detect cognitive impairment across diverse literacy.
ผลงานวิจัยไทย: Prevalence of Mild Cognitive Impairment in Rural Thai Older People. (2020). Dementia and Geriatric Cognitive Disorders Extra, 10(1):38-46.
A household survey of the prevalence of subjective cognitive decline and mild cognitive impairment among urban community-dwelling adults aged 30 to 65. (2024). Scientific Reports.
Associations between frailty and mild cognitive impairment in older adults: Evidence from rural Chiang Mai Province. (2024). PLOS One.
Worldwide prevalence of mild cognitive impairment among community dwellers aged 50 years and older. (2022). Age and Ageing, Oxford Academic.
