Case study การนำ AI มาใช้ในการช่วยลดภาระแพทย์ในญี่ปุ่น

วันที่โพสต์:
feature-image-blurfeature-image

เขียนโดย

แชร์บทความ

share-optionshare-optionshare-optionshare-option

ภาพทั้งหมด (11)

ปัญหาการทำงานของแพทย์

แพทย์ในญี่ปุ่นมีเวลาทำงานที่ยาวนาน ซึ่งสาเหตุหลักมาจาการต้องให้บริการการรักษาฉุกเฉินและการทำงานด้านเอกสาร เช่น การกรอกข้อมูลในระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ซึ่งเป็นงานที่ต้องทำหลังจากการรักษาผู้ป่วยแล้ว จากการสำรวจพบว่าแพทย์กว่า 37.8% ทำงานล่วงเวลาเกิน 960 ชั่วโมงต่อปี

เครดิตภาพจาก https://ubiehealth.com/

กราฟแท่งที่เปรียบเทียบชั่วโมงการทำงานล่วงเวลาของคนทั่วไปและแพทย์ในญี่ปุ่น

โดยเปรียบเทียบจำนวนชั่วโมงทำงานต่อปีระหว่างคนทั่วไปและแพทย์ โดยมีระดับของชั่วโมงทำงานล่วงเวลาต่าง ๆ ดังนี้:

• คนทั่วไป: 720 ชั่วโมงต่อปี

• แพทย์ Level A แพทย์ส่วนใหญ่ที่ทำงานในโรงพยาบาลทั่วไปหรือคลินิก  : 960 ชั่วโมงต่อปี

• แพทย์ Levels B (แพทย์ที่ทำงานในโรงพยาบาลฉุกเฉินระดับสูง)

and C (แพทย์ประจำบ้าน) : 1,860 ชั่วโมงต่อปี

ข้อมูลนี้สะท้อนถึงความแตกต่างในจำนวนชั่วโมงทำงานระหว่างคนทั่วไปและแพทย์ โดยเฉพาะแพทย์ในระดับ B และ C ที่ต้องทำงานล่วงเวลาเพิ่มขึ้นอย่างมาก

เครดิตภาพจาก https://ubiehealth.com/

กราฟแท่งนี้แสดงเหตุผลหลักที่ทำให้แพทย์ในญี่ปุ่นทำงานล่วงเวลา โดยมีเหตุผลดังนี้:

• การตอบสนองเหตุฉุกเฉิน : 64.8%

• การรักษาผู้ป่วยนอกและการผ่าตัดล่วงเวลา : 57.7%

• การทำรายงาน : 55.6%

• การประชุม/การฝึกอบรม: 42.5%

แนวทางการแก้ไข

มีการปฏิรูปวิธีการทำงานของแพทย์ในประเทศญี่ปุ่น โดยการจำกัดชั่วโมงการทำงานล่วงเวลาของแพทย์ คาดว่าภายในปี 2035 จะต้องกำหนดให้แพทย์ทุกระดับ ทำงานล่วงเวลาไม่เกิน 960 ชั่วโมง/ปี (มาตรฐานปกติ)

โดยกระทรวงสาธารณสุขญี่ปุ่น แนะนำให้มีการจัดการชั่วโมงการทำงานของแพทย์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเสนอให้แพทย์ใช้ การกระจายงาน (Task Shifting) เช่น การมอบหมายงานที่ไม่จำเป็นต้องทำโดยแพทย์ เช่น การอธิบายการตรวจและขั้นตอนการรักษาให้กับพยาบาล เพื่อช่วยลดภาระงานของแพทย์ และอีกอย่างคือการนำ AI มาใช้ในการช่วยลดภาระ

Case study จาก โรงพยาบาล Takeda General จังหวัดเกียวโต

ได้นำ AI มาใช้ในกระบวนการวินิจฉัย (AI-assisted diagnosis)

โรงพยาบาล Takeda General ในจังหวัดเกียวโตได้นำ  AI นี้มาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการปรึกษาผู้ป่วย โดยการใช้ AI ช่วยวินิจฉัยได้ทำให้เวลาที่ใช้ในการปรึกษาผู้ป่วยลดลงอย่างมีนัยสำคัญ

ขั้นตอนการทำงานของ AI

1. ผู้ป่วยมาถึงสถานพยาบาล และรับแท็บเล็ตที่จุดลงทะเบียน

เครดิตภาพจาก https://www.ideo.com

2. ผู้ป่วยตอบคำถามเกี่ยวกับอาการ ผ่านแท็บเล็ต

3. AI สร้างคำถามสัมภาษณ์แบบเรียลไทม์ ตามคำตอบของผู้ป่วย

เครดิตภาพจาก https://www.ideo.com
เครดิตภาพจาก https://www.ideo.com

4. ข้อมูลเป็นรูปแบบอัตโนมัติ เพื่อให้แพทย์อ่านและใช้ได้ทันที

เครดิตภาพจาก https://www.ideo.com
เครดิตภาพจาก https://www.ideo.com

5. แพทย์ตรวจสอบข้อมูลก่อนพบผู้ป่วย ลดเวลาที่ต้องใช้ในการป้อนข้อมูล

เครดิตภาพจาก https://www.ideo.com

6. แพทย์สามารถให้เวลากับผู้ป่วยมากขึ้น แทนที่จะใช้เวลาไปกับงานเอกสาร

7. การดูแลสุขภาพมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดเวลารอพบแพทย์ และเพิ่มจำนวนผู้ป่วยที่สามารถตรวจได้



เครดิตภาพจาก https://ubiehealth.com/



ภาพนี้เป็นแผนผังแสดงกระบวนการรับผู้ป่วยในโรงพยาบาลหรือสถานพยาบาล โดยแบ่งออกเป็นสองส่วนหลัก ได้แก่

1. ห้องรอและจุดรับรอง (ส่วนพื้นหลังสีชมพู)

2. ห้องตรวจแพทย์ (ส่วนพื้นหลังสีฟ้า)

กระบวนการรับผู้ป่วย

สำหรับผู้ป่วยใหม่

1. มาถึงโรงพยาบาล

2. กรอกข้อมูลส่วนตัว

3. กรอกข้อมูลประวัติการตรวจ

  • เจ้าหน้าที่จะเตรียมแท็บเล็ตสำหรับกรอกข้อมูล
  • ผู้ป่วยกรอกข้อมูลส่วนตัวลงในแท็บเล็ต และได้รับหมายเลข ID
  • เจ้าหน้าที่รับแท็บเล็ตที่กรอกข้อมูลแล้ว
  • แท็บเล็ตจะถูกใช้ป้อนหมายเลข ID และส่งข้อมูลไปยังห้องตรวจแพทย์

กระบวนการในห้องตรวจ

1. แพทย์รับข้อมูลจากระบบและเริ่มตรวจ

2. ข้อมูลจากแท็บเล็ตจะถูกนำเข้าระบบเว็บสำหรับแพทย์

ผลลัพธ์จากการใช้ AI :

• เวลาการปรึกษาผู้ป่วยเฉลี่ยลดลงจาก 12 นาที 18 วินาที เป็น 8 นาที 41 วินาที ซึ่งลดลงไป 3 นาที 37 วินาที หรือประมาณ 29.4% ของเวลาการปรึกษาผู้ป่วยต่อคน

• การลดลงนี้ช่วยลดเวลารวมในแต่ละวันประมาณ 40 นาที สำหรับผู้ป่วยใหม่ 10-15 คน ที่ได้รับการวินิจฉัยด้วย AI

• ในระยะเวลา 5 วัน โรงพยาบาลสามารถประหยัดเวลาได้ เกือบ 200 นาที ซึ่งหมายถึงการประหยัดเวลาในการให้บริการผู้ป่วยจำนวนมาก

Impact on Outpatient Nurse Workload:

Dr.Keiichiro Nakamae จากแผนกเวชศาสตร์ทั่วไปและต่อมไร้ท่อได้กล่าวว่า การลดเวลาในการปรึกษาผู้ป่วยไม่เพียงแต่ช่วยให้แพทย์ทำงานได้เร็วขึ้น แต่ยังช่วยลดภาระงานของพยาบาลผู้ป่วยนอกด้วย เนื่องจากการวินิจฉัยและการจัดการเวลาของผู้ป่วยมีประสิทธิภาพมากขึ้น

โรงพยาบาล Okayama Kyokuto จังหวัดโอคายามะ ก็นำ AI นี้มาใช้ในขั้นตอนลงทะเบียนเช่นเดียวกัน

ผลลัพธ์จากการใช้ AI:

  • ลดเวลารอของผู้ป่วย: หลังจากนำการวินิจฉัยที่ช่วยด้วย AI มาใช้ พบว่าผู้ป่วยใหม่ที่ต้องซักประวัติ มีเวลารอลดลง 3.5 นาที จากการรอจากการลงทะเบียนไปจนถึงการปรึกษาแพทย์ โดยเวลาเดิมอยู่ที่ 53.4 นาที ลดลงเป็น 49.9 นาที
  • ลดเวลาการมาโรงพยาบาล : เวลาทั้งหมดจากการลงทะเบียนไปจนถึงการชำระเงินลดลง 21 นาที จาก 189 นาที ลดลงเป็น 168 นาที เมื่อนำ AI มาใช้


รองผู้อำนวยการ Hideyuki Doi กล่าวถึงการปรับปรุงที่เกิดขึ้นในหลายด้าน ได้แก่

• การจัดการการลงทะเบียนที่ดีขึ้น

• ลดเวลาการให้คำปรึกษาของแพทย์

• ภาระงานของพยาบาลที่ลดลง

• ช่วยเหลือในงานแอดมิน (Administrative task assistance for support staff)

เครดิตภาพจาก https://ubiehealth.com/ 


ในภาพมีผู้สูงอายุที่กำลังใช้งาน Ubie AI Health Assistant บนอุปกรณ์แท็บเล็ต โดยผู้ใช้กำลังกรอกข้อมูลเกี่ยวกับอาการหรืออาการของตนเองในแอปพลิเคชันที่ออกแบบมาให้สะดวกในการใช้งาน มีตัวอักษรภาษาญี่ปุ่นที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกรอกข้อมูลได้ง่ายขึ้น ตัวแอปจะให้คำแนะนำเกี่ยวกับอาการหรือแนะนำขั้นตอนถัดไปในการตรวจสอบหรือการรักษา

ช่วยให้ผู้สูงอายุสามารถบันทึกข้อมูลและเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ได้โดยไม่ต้องเสียเวลาในการกรอกข้อมูลด้วยมือเอง ซึ่งทำให้กระบวนการตรวจสอบอาการสะดวกและรวดเร็วขึ้น

Ubie AI Health Assistant ได้รับการใช้ในหลายโรงพยาบาลในญี่ปุ่น ซึ่งช่วยลดเวลาปรึกษาผู้ป่วยและทำให้กระบวนการทางการแพทย์มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการใช้ AI ในการวินิจฉัยเบื้องต้นและการจัดการเวลา

สำหรับแพทย์ในประเทศไทยมักทำงานล่วงเวลาอย่างมาก โดยข้อมูลจากปี พ.ศ. 2565 พบว่าแพทย์กว่า 60% ทำงานเกิน 80 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ และกว่า 30% ทำงานเกิน 100 ชั่วโมงต่อสัปดาห์  นอกจากนี้ แพทย์บางคนต้องทำงานดูแลผู้ป่วยติดต่อกันนานกว่า 40 ชั่วโมงโดยไม่มีเวลาพักผ่อน  แล้วคุณคิดว่าในไทยควรจะมีการนำเทคโนโลยี AI มาช่วยลดภาระแพทย์แบบญี่ปุ่นหรือไม่

เครดิตภาพจาก https://www.ideo.com

หากสนใจการนำเทคโนโลยี AI พัฒนาระบบบริการในสถานพยาบาลของคุณ สามารถติดต่อสอบถามข้อมูลได้ที่ https://www.agnoshealth.com/smart-hospital-and-clinics

ที่มา

https://ubiehealth.com/company/blog/supporting-the-healthcare-workforce-through-ai

https://www.ideo.com/works/designing-a-better-onboarding-experience-for-an-ai-symptom-checker-at-clinics

บทความที่เกี่ยวข้อง

article-cover
  • AIHealthcare
  • Case Study

คลินิกสูตินรีเวชนำเทคโนโลยี AI มาช่วยแก้ปัญหาการสื่อสาร Patient engagement และบริหารจัดการภายในคลินิก

คลินิกสูตินรีเวช ในเมืองดอลตัล รัฐจอร์เจีย 2 แห่ง ครอบคลุมผู้ป่วยจำนวน 80,000 คน โดย ก่อนหน้านี้ คลินิกยังใช้ระบบการจัดการเวชระเบียนและการบริหารจัดการคลินิกที่ไม่สามารถเชื่อมต่ข้อมูลระหว่างกันได้ จึงพบปัญหาในการให้บริการของคลินิก ดังนี้  1.ปัญหาการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย โดย คลินิกไม่มีวิธีที่ให้ผู้ป่วยสามารถจัดการ การนัดหมาย, การเข้าถึงประวัติการรักษา, หรือการติดต่อกับแพทย์  2. ปัญหาการประสานงานการดูแลระหว่างสถานพยาบาลต่าง  เนื่องจาก ข้อมูลผู้ป่วยไม่ได้เชื่อมต่อกัน ทำให้การประสานงานการดูแลจากคลิ

article-cover
  • Case Study
  • AI in Healthcare
  • +1

Chicago นำ AI Provider Copilot มาช่วยลดภาวะ Burnout ของแพทย์

เครือข่ายโรงพยาบาลชั้นนำใน Chicago ได้นำ AI Provider Copilot มาเป็นผู้ช่วยลดภาระงานแพทย์เมื่อแพทย์ต้องใช้เวลากับงานเอกสารมากกว่าการดูแลผู้ป่วย ย่อมส่งผลเสียต่อทุกฝ่าย โรงพยาบาลนี้มี มากกว่า 300 เตียงและแพทย์กว่า 650 คน ต้องเผชิญกับปัญหานี้ทุกวัน จนได้เริ่มนำเทคโนโลยี AI ของ Innovaccer มาใช้ โรงพยาบาลสามารถปรับปรุงกระบวน การทำงาน ลดภาระงานด้านเอกสาร และให้บุคลากรโฟกัสกับสิ่งสำคัญที่สุด คือ การดูแลผู้ป่วย ปัญหาหลักที่โรงพยาบาลพบ • แพทย์ต้องเตรียมข้อมูลสำหรับตรวจผู้ป่วยด้วยตนเอง ทำให้เสียเวลาอ

article-cover
  • Smart Registration
  • Smart Hospital
  • +1

เปิดประสบการณ์ Smart Registration ระบบลงทะเบียนด้วย AI ที่แรกในไทย

ในยุคที่เทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวัน ระบบ AI ได้เข้ามามีส่วนช่วยให้บริการด้านสุขภาพมีประสิทธิภาพมากขึ้น และล่าสุด โรงพยาบาลกรุงเทพ สำนักงานใหญ่ ได้นำเทคโนโลยี AI จาก Agnos มาใช้ในการลงทะเบียนผู้ป่วยผ่านระบบ Smart Registration ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ช่วยให้ขั้นตอนการรับบริการทางการแพทย์เป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น มอบความสะดวกสบายและคล่องตัว จากประสบการณ์ของผู้ใช้จริง ระบบ Smart Registration ทำให้การลงทะเบียนเป็นเรื่องง่ายและสะดวกมากขึ้น โดยผู้ป่วยสามารถลงทะเบียนผ่านต

article-cover
  • AI
  • AI in Healthcare

AI health care คืออะไร มีอะไรน่าสนใจบ้างในปี 2025

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) ได้รับความสนใจอย่างมากในปัจจุบัน และการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในประเทศไทย ก็เริ่มมีอย่างแพร่หลายมากขึ้นในทุกวงการ ทั้งนำไปใช้ในการทำงาน หรือชีวิตประจำวัน คนที่ใช้จนคุ้นเคยอาจจะบอกว่า AI เข้ามาทำให้การใช้ชีวิตเป็นเรื่องง่ายยิ่งขึ้น และในแต่ละอุตสาหกรรมก็นำ AI มาบูรณาการ เพื่อเพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพในกระบวนการทำงานที่แตกต่างกันไป ในวงการสุขภาพก็เช่นกัน AI เริ่มเข้ามามีบทบทบาทมากขึ้นเรื่อยๆ มีประโยชน์ในหลายด้านสามารถ นำมาพัฒนาต่อยอด เพื่อช่วยอำนวยความ