AI กำลังปรับเปลี่ยนการดูแลดวงตาเชิงป้องกันและปกป้องการมองเห็น

ดวงตาซึ่งเป็นอวัยวะรับความรู้สึกที่สำคัญมีบทบาทสำคัญในทุกช่วงชีวิตของเรา

พวกมันส่งข้อมูลไปยังสมองเกี่ยวกับโลกภายนอก หากปราศจากการมองเห็น เราจะประสบปัญหาในการทำกิจวัตรประจำวัน เช่น การอ่าน การเรียนรู้ การเดิน และการปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม

การมองเห็นที่ดีเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการมีชีวิตอย่างอิสระและแน่นอนรวมถึงความสุขในชีวิตด้วย

อย่างไรก็ตามมากกว่า 2.2 พันล้านคน ไม่สามารถทำได้เนื่องจากมีความบกพร่องทางการมองเห็น ซึ่งเกิดจากภาวะทางตาที่ส่งผลต่อระบบการมองเห็นและการทำงาน 

ต้อกระจก ต้อหิน ความผิดปกติของการหักเหของแสง โรคจอประสาทตาเบาหวาน โรคจอประสาทตาเสื่อมตามวัย (AMD) และสายตายาวตามวัย เป็นสาเหตุหลักบางประการของความบกพร่องทางการมองเห็น

ความบกพร่องทางสายตาส่งผลกระทบร้ายแรงต่อชีวิต ซึ่งหลายประการสามารถบรรเทาได้ด้วยการเข้าถึงบริการดูแลดวงตาที่มีคุณภาพอย่างทันท่วงที นอกจากผลกระทบต่อบุคคลแล้ว ความบกพร่องทางสายตายังก่อให้เกิดภาระทางการเงินที่สำคัญ โดยประเมินว่าต้นทุนการสูญเสียผลผลิตทั่วโลกต่อปีอยู่ที่ 411 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

ส่งผลให้ภาวะทางตาที่ทำให้เกิดความบกพร่องทางการมองเห็นและตาบอดกลายเป็นประเด็นหลักในการดูแลดวงตา

AI ในจักษุวิทยา

เนื่องจากความบกพร่องทางการมองเห็นทำให้คุณภาพชีวิตของบุคคลลดลงและสร้างภาระทางเศรษฐกิจระดับโลกจำนวนมาก แพทย์ นักวิทยาศาสตร์ และนักวิจัยจึงหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเปลี่ยนแปลงการดูแลดวงตา

เทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็วช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจและการวิเคราะห์ข้อมูลในด้านการเงิน การผลิต การค้าปลีก สื่อ และการดูแลสุขภาพ

ในด้านการดูแลสุขภาพและการแพทย์ อิทธิพลของ AI เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา 

AI สำหรับการตรวจจับในระยะเริ่มต้น: DR, ต้อหิน และ AMD

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาจักษุวิทยา AI ช่วยให้สามารถตรวจพบโรคต่างๆ ได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น เช่น โรคต้อหิน โรคจอประสาทตาจากเบาหวาน และโรคจอประสาทตาเสื่อมจากเบาหวาน (AMD) ผ่านการวิเคราะห์ภาพจอประสาทตาและข้อมูลผู้ป่วย เครื่องมือ AI ช่วยให้สามารถรักษาผู้ป่วยเฉพาะบุคคล รวมถึงวินิจฉัยและคัดกรองโรคได้โดยอัตโนมัติ 

นอกจากนี้ เทคโนโลยียังให้ความช่วยเหลือด้านการผ่าตัด ช่วยคัดกรองผู้ป่วย ปรับปรุงเทคนิค ลดภาวะแทรกซ้อน และคาดการณ์ผลลัพธ์หลังการผ่าตัด

ตามที่ผู้เชี่ยวชาญกล่าวไว้ AI จะมีบทบาทเพิ่มมากขึ้นในทางคลินิกและการผ่าตัดในอนาคตของการผ่าตัดส่วนหน้าซึ่งเน้นที่โครงสร้างด้านหน้าของดวงตาเพื่อรักษาอาการบาดเจ็บและภาวะต่างๆ เช่น ต้อกระจกและความผิดปกติของกระจกตา

ปัจจุบัน เทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้เพื่อคัดกรองและวินิจฉัยต้อกระจก จำแนกระยะการผ่าตัด และคาดการณ์ระยะเวลาการผ่าตัดเพื่อปรับกระบวนการผ่าตัดให้เหมาะสมที่สุด นอกจากนี้ ยังมีการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในการคำนวณกำลังเลนส์แก้วตาเทียม (IOL) ที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งหมายถึงกำลังหักเหของเลนส์สังเคราะห์ที่ฝังไว้ในระหว่างการผ่าตัดต้อกระจกเพื่อทดแทนเลนส์ธรรมชาติ

อย่างไรก็ตาม ยังมีวรรณกรรมและข้อมูลภาพจำนวนมากที่รวบรวมมาตลอดหลายปีเป็นแนวทางปฏิบัติประจำวัน

ปัดเพื่อเลื่อน →

ปริญญาโทสาขานิติศาสตร์ (LLM) เทียบกับจักษุแพทย์

มีการศึกษาพบว่าจริงๆ แล้ว AI กำลังก้าวข้ามความสามารถของแพทย์ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ¹ เพื่อประเมินปัญหาทางสายตา

การศึกษาที่นำโดยมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์รายงานว่าความรู้ทางคลินิกและทักษะการใช้เหตุผลของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ยอดนิยม GPT-4 กำลังเข้าใกล้ระดับของแพทย์เฉพาะทางด้านจักษุวิทยาแล้ว

GPT-4 ได้รับการทดสอบกับจักษุแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ แพทย์รุ่นเยาว์ที่ไม่เชี่ยวชาญเฉพาะทาง และผู้เข้ารับการฝึกอบรม โดยแต่ละคนจะต้องเผชิญกับสถานการณ์จำลองมากถึง 87 สถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับปัญหาทางสายตาเฉพาะทาง คำถามครอบคลุมปัญหาทางสายตาที่หลากหลาย ซึ่งนำมาจากตำราเรียนที่ใช้ทดสอบผู้เข้ารับการฝึกอบรม แต่ไม่สามารถหาอ่านได้ฟรีบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งทำให้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมของ GPT-4 ไม่น่าจะมีเนื้อหาดังกล่าว

แพทย์ต้องเลือกการวินิจฉัยหรือคำแนะนำการรักษาจากสี่ตัวเลือก จากการศึกษาพบว่าโมเดล AI มีคะแนนสูงกว่าแพทย์รุ่นเยาว์ในการทดสอบ และมีคะแนนใกล้เคียงกับแพทย์ฝึกหัดและผู้เชี่ยวชาญ แม้ว่าแพทย์ที่มีผลการปฏิบัติงานดีที่สุดจะมีคะแนนสูงกว่า GPT-4 ก็ตาม 

อย่างไรก็ตาม นักวิจัยกล่าวว่า LLM จะไม่สามารถเข้ามาแทนที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพได้ แต่ระบุว่า LLM สามารถปรับปรุงการดูแลสุขภาพได้ด้วยการวินิจฉัย คำแนะนำ และข้อเสนอแนะในการจัดการในบริบทบางอย่าง

จากห้องแล็ปสู่คลินิก: ผลการคัดกรองในโลกแห่งความเป็นจริง

ผลการศึกษาล่าสุด ประเมินการนำ AI ไปใช้ในการตรวจหาโรคต้อหิน² ในสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริง

ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงพัฒนาระบบถ่ายภาพจอประสาทตาอัตโนมัติและระบบคัดกรองด้วย AI เพื่อประเมินความเหมาะสม ความเป็นไปได้ และความแม่นยำ การศึกษานี้คัดเลือกผู้เข้าร่วมการศึกษาอายุ 50 ปีขึ้นไป โดยถ่ายภาพจอประสาทตาด้วยกล้องตรวจจอประสาทตาอัตโนมัติและวิเคราะห์ด้วย AI 

ระบบ AI บรรลุค่า AUROC ที่ 0.80 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถอันแข็งแกร่งของเทคโนโลยีในการแยกแยะภาวะต่างๆ ความไวอยู่ที่ 65% ซึ่งแสดงถึงกรณีจริงที่ AI ระบุได้อย่างถูกต้อง ขณะที่ความจำเพาะอยู่ที่ 94.6% ซึ่งสะท้อนถึงการจำแนกประเภทบุคคลสุขภาพดีได้อย่างแม่นยำ ในบรรดาผู้ป่วย 161 รายที่ยังไม่เคยได้รับการวินิจฉัยมาก่อน มีผู้ป่วย 18 ราย (11.2%) ที่ได้รับการระบุว่าเป็นโรคต้อหินที่สามารถส่งต่อได้ การศึกษาระบุว่า:

“แม้จะมีความท้าทาย เช่น ความไวที่ต่ำกว่าและข้อจำกัดในการรับภาพ แต่ระบบนี้ก็แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่ดีในการคัดกรองแบบฉวยโอกาสในสถานพยาบาลเบื้องต้น” 

A ทบทวน³ โดยภาควิชาจักษุวิทยา มหาวิทยาลัยการแพทย์แคปิตอล ประเทศจีน ได้ทำการศึกษาการประยุกต์ใช้งานและความท้าทายของ AI ในภาวะสายตาสั้น 

ปัจจุบัน โรคนี้ส่งผลกระทบต่อประชากรมากกว่าสองพันล้านคนทั่วโลก และคาดว่าภายในปี พ.ศ. 2050 ประชากรโลกเกือบครึ่งหนึ่งจะได้รับผลกระทบ หากไม่ได้รับการรักษา ภาวะสายตาสั้นอาจส่งผลต่อการมองเห็น ขัดขวางการศึกษา และโอกาสในการจ้างงาน ในขณะที่ภาวะสายตาสั้นมากอาจทำให้สูญเสียการมองเห็นอย่างถาวร ดังนั้น การวินิจฉัยโรคตั้งแต่เนิ่นๆ จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับมือกับการลุกลามของโรคและป้องกันความเสียหายต่อการมองเห็นในระยะยาว

AI สามารถนำเสนอเครื่องมือที่มีแนวโน้มดีได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน

เพื่อตรวจหาภาวะสายตาสั้น โมเดล AI สามารถฝึกฝนจากภาพถ่ายจอประสาทตาและภาพ OCT จำนวนมาก จากนั้นจึงฝึกให้ค้นหาการเปลี่ยนแปลงในจอประสาทตาที่เกี่ยวข้องกับภาวะสายตาสั้น นอกจากนี้ AI ยังสามารถฝึกฝนให้ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเกิดภาวะสายตาสั้นได้ แม้แต่อุปกรณ์ตรวจสอบตนเองอย่าง SVOne ก็สามารถใช้ AI เพื่อตรวจจับความคลาดเคลื่อนของการหักเหของแสงในดวงตาได้ เพื่อค้นหาปัจจัยเสี่ยง สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การถดถอยโลจิสติก เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน และ XGBoost 

แม้ว่า AI จะสามารถช่วยให้การปฏิบัติทางคลินิกและการกำหนดนโยบายควบคุมภาวะสายตาสั้นได้ แต่ก็ยังมีข้อท้าทายอยู่บ้าง

“การสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูง การปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการประมวลผลข้อมูลภาพหลายโหมด และการปรับปรุงความสามารถในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ทำให้โมเดล AI ได้รับการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นสำหรับการใช้งานทางคลินิกในวงกว้าง”

– ดร. จี้เฟิง หยู

จัดการกับความแตกต่าง

แม้ว่าปัญหาทางสายตาจะแพร่หลาย แต่ความบกพร่องทางสายตากลับพบได้บ่อยกว่าในประเทศที่มีรายได้น้อยถึงปานกลาง (LMIC) เมื่อเทียบกับภูมิภาคที่มีรายได้สูง AI ช่วยลดช่องว่างในภูมิภาคที่เข้าถึงบริการดูแลสายตาเฉพาะทางได้จำกัด ด้วยการทำให้ผู้คนได้รับการตรวจคัดกรองมากขึ้น

เพื่อจุดประสงค์นี้ บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google จึงได้สร้างโมเดล AI ที่เรียกว่า ARDA (Automated Retinal Disease Assessment) และเมื่อเร็วๆ นี้ได้อนุญาตให้ใช้ แบบจำลอง AI สำหรับตรวจหาโรคจอประสาทตาเบาหวาน ให้กับบริษัทเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพในประเทศไทยและอินเดีย

“พวกเขาจะสร้างโมเดลธุรกิจของตัวเองขึ้นมา แต่ในขณะเดียวกัน พวกเขายังจะให้บริการตรวจคัดกรองแก่ผู้ที่ต้องการมากที่สุดแต่ไม่มีกำลังทรัพย์ด้วย ภาวะตาบอดจากโรคจอประสาทตาเบาหวานสามารถป้องกันได้อย่างสมบูรณ์ และความจริงที่ว่าเราไม่สามารถทำการตรวจคัดกรองที่มีประสิทธิภาพในบางพื้นที่เหล่านี้ได้นั้นไม่ควรได้รับการให้อภัย”

– ซันนี่ วีร์มานี ผู้จัดการโครงการที่ Google Health

โรคเบาหวานซึ่งพบได้บ่อยขึ้นในประเทศกำลังพัฒนาและมีรายได้น้อย (LMIC) สามารถส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อการมองเห็น โดยทำให้เกิดอาการมองเห็นไม่ชัด อาการบวมน้ำที่จุดรับภาพจากเบาหวาน ต้อหิน และโรคจอประสาทตาจากเบาหวาน ซึ่งเป็นผลมาจากระดับน้ำตาลในเลือดที่สูงเกินไปจนทำลายหลอดเลือด นำไปสู่การรั่วไหลของน้ำในดวงตา

โรคจอประสาทตาจากเบาหวานอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของการมองเห็น และในที่สุดผู้ป่วยอาจตาบอดได้ อย่างไรก็ตาม การวินิจฉัยและการรักษาตั้งแต่ระยะเริ่มแรกจะช่วยลดความเสี่ยงได้มากถึง 98% แต่มีผู้ป่วยโรคเบาหวานเพียงไม่กี่รายเท่านั้นที่ได้รับการตรวจคัดกรอง

ดังนั้นเมื่อกว่าทศวรรษที่ผ่านมา เดล เว็บสเตอร์ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยที่ Google Health พร้อมด้วยเพื่อนร่วมงานของเขา จึงเริ่มทดสอบความสามารถของ AI ในการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ 

ส่งผลให้เกิด ARDA ที่สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพเทียบเท่าจักษุแพทย์

สำหรับโมเดล AI ทีม Google ได้ทำการคัดกรองผู้คนจำนวน 7,651 คนในสามภูมิภาคของประเทศไทยระหว่างปี 2018 ถึง 2020 โดย ARDA บรรลุความแม่นยำที่ 94.7% ซึ่งแสดงให้เห็นว่า "เครื่องมือเหล่านี้มีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ"

คลิกที่นี่เพื่อดูรายชื่อหุ้นเฉพาะโรคหายาก 10 อันดับแรก

ความก้าวหน้าของ AI ในการจัดการกับภาวะกระจกตาโป่ง

ท่ามกลางความก้าวหน้าทั้งหมดนี้ นักวิจัยได้พัฒนา AI ที่สามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยโรคกระจกตาโป่งรายใดมีแนวโน้มที่จะตาบอด ซึ่งทำให้จำเป็นต้องได้รับการรักษาและติดตามอาการตั้งแต่เนิ่นๆ ก่อนที่แพทย์จะสามารถทำได้หลายปี การทำเช่นนี้จะช่วยลดขั้นตอนที่ไม่จำเป็นและป้องกันการสูญเสียการมองเห็น

โรคกระจกตาโป่งพองเป็นภาวะทางตาที่ค่อยๆ แย่ลงโดยไม่ทราบสาเหตุ

ในภาวะนี้ กระจกตาจะบิดเบี้ยว เป็นชั้นใสรูปโดมที่ปกคลุมม่านตาและรูม่านตา ซึ่งช่วยให้แสงผ่านเข้ามาและช่วยปรับโฟกัสแสงให้มองเห็นได้ชัดเจน

ดังนั้น เมื่อกระจกตาบางลงและโป่งออกเป็นรูปกรวย เรียกว่า keratoconus การเปลี่ยนแปลงรูปร่างของกระจกตาทำให้แสงไม่โฟกัส ทำให้เกิดการมองเห็นที่ผิดเพี้ยน อาการอื่นๆ ได้แก่ แสงจ้า ความไวต่อแสง และการมองเห็นพร่ามัว ทำให้การทำงานประจำวัน เช่น การขับรถหรือการอ่านหนังสือเป็นเรื่องยาก

โรคนี้มักเกิดขึ้นในช่วงปลายวัยรุ่นหรือต้นวัย 20 ปี และค่อยๆ รุนแรงขึ้นตามกาลเวลา

แม้ว่าจะยังไม่ทราบสาเหตุที่แน่ชัดของโรค แต่อาจเป็นเพราะพันธุกรรม โดยผู้ป่วยโรคกระจกตาโป่งพอง 1 ใน 10 คนมีพ่อแม่เป็นโรคนี้ด้วย นอกจากนี้ โรคกระจกตาโป่งพองยังเกี่ยวข้องกับการขยี้ตามากเกินไป อาการแพ้ตา กระจกตาบางลงเนื่องจากการสูญเสียคอลลาเจน และความผิดปกติของเนื้อเยื่อเกี่ยวพัน

โดยทั่วไปโรคนี้จะส่งผลต่อทั้งสองตา แต่ในความเป็นจริงแล้วอาจส่งผลต่อการมองเห็นและอาการที่แตกต่างกันมากระหว่างสองตาได้

อาการของโรคกระจกตาโป่งจะค่อยๆ แย่ลงภายในระยะเวลาสิบถึงยี่สิบปี ในระยะแรก อาการอาจรวมถึงตาแดงหรือตาบวม ความไวต่อแสงและแสงจ้าเพิ่มขึ้น การมองเห็นพร่ามัวเล็กน้อย และการมองเห็นผิดเพี้ยนเล็กน้อย ในระยะหลัง อาการมักรวมถึงสายตาสั้นหรือสายตาเอียงมากขึ้น และการมองเห็นพร่ามัวและผิดเพี้ยนมากขึ้น

ในระยะเริ่มแรก ปัญหาด้านสายตาสามารถแก้ไขได้ด้วยแว่นตาหรือคอนแทคเลนส์ แต่ในระยะหลังอาจจำเป็นต้องใช้คอนแทคเลนส์แบบแข็งที่ซึมผ่านก๊าซได้

แต่หากไม่ได้รับการรักษาในเวลาที่เหมาะสมและอาการรุนแรงมากขึ้น อาจจำเป็นต้องทำการปลูกถ่ายกระจกตา การใส่กระจกตาขนาดเล็ก (Intacs) และการเชื่อมขวางกระจกตา (CXL) ในปัจจุบัน เพื่อวินิจฉัยโรคกระจกตาโป่ง แพทย์จะติดตามอาการของผู้ป่วยเป็นระยะๆ

ในระหว่างการตรวจตาตามปกติ จักษุแพทย์จะตรวจดูกระจกตาและอาจใช้การถ่ายภาพเฉพาะทางเพื่อวัดความโค้ง ซึ่งจะแสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในรูปร่างของกระจกตา

“ภาวะกระจกตาโป่งพอง (Keratoconus) เป็นภาวะที่สามารถจัดการได้ แต่การรู้ว่าควรรักษาใคร เมื่อไหร่ และอย่างไรนั้นเป็นเรื่องท้าทาย น่าเสียดายที่ปัญหานี้อาจนำไปสู่ความล่าช้า โดยผู้ป่วยจำนวนมากสูญเสียการมองเห็นและจำเป็นต้องผ่าตัดปลูกถ่ายอวัยวะเทียมหรือปลูกถ่ายอวัยวะเทียม”

– ดร. José Luis Güell กรรมการ ESCRS และหัวหน้าแผนกกระจกตา ต้อกระจก และการผ่าตัดแก้ไขสายตาที่ Instituto de Microcirugía Ocular ประเทศสเปน

ปัจจุบันนักวิจัยได้ประสบความสำเร็จในการพัฒนาที่จะช่วยปรับเปลี่ยนรูปแบบการดูแลดวงตาได้ โดยทำให้ AI สามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยกระจกตาโป่งรายใดจำเป็นต้องได้รับการรักษากระจกตาอย่างเร่งด่วน ก่อนที่จะเกิดความเสียหายที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ ซึ่งอาจช่วยรักษาสายตาและลดจำนวนการปลูกถ่ายได้

การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ นำเสนอ ในการประชุมครั้งที่ 43 ของสมาคมศัลยแพทย์ต้อกระจกและแก้ไขสายตาแห่งยุโรป (ESCRS)

การอนุรักษ์วิสัยทัศน์ของมนุษย์และทรัพยากรด้านการดูแลสุขภาพ

การศึกษาซึ่งดำเนินการโดย ดร. ชาฟี บาลัล และเพื่อนร่วมงานที่ Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust และ University College London (UCL) ได้ใช้ AI ในการวิเคราะห์ภาพดวงตาของผู้ป่วยและรวมเข้ากับข้อมูลอื่นๆ เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ป่วยกระจกตารายใดจำเป็นต้องได้รับการรักษาทันที และรายใดที่สามารถติดตามการรักษาต่อไปได้

“ภาวะกระจกตาโป่งทำให้เกิดความบกพร่องทางการมองเห็นในผู้ป่วยวัยทำงานอายุน้อย และเป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดของการปลูกถ่ายกระจกตาในโลกตะวันตก”

– ดร. บาลัล

การรักษาเพียงครั้งเดียวที่เรียกว่า 'การเชื่อมโยงแบบไขว้' สามารถหยุดยั้งการลุกลามของโรคได้ การรักษานี้ใช้แสงอัลตราไวโอเลตและวิตามินบี 2 (ไรโบฟลาวิน) หยดเพื่อทำให้กระจกตาแข็งแรงขึ้น

อย่างไรก็ตาม การรักษาแบบเชื่อมโยงจำเป็นต้องทำก่อนที่แผลเป็นจะกลายเป็นแผลเป็นถาวร ซึ่งจะช่วยลดความจำเป็นในการปลูกถ่ายกระจกตา จริงๆ แล้ววิธีนี้ประสบความสำเร็จในกว่า 95% ของกรณี ดร. บาลัล กล่าวว่า

อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบันแพทย์ยังไม่สามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยรายใดจะมีอาการดีขึ้นและจำเป็นต้องได้รับการรักษา และรายใดจะคงที่หากติดตามอาการเพียงอย่างเดียว ซึ่งหมายความว่าผู้ป่วยจำเป็นต้องติดตามอาการอย่างต่อเนื่องเป็นเวลาหลายปี โดยมักจะทำการเชื่อมโยงอาการหลังจากอาการดีขึ้นแล้ว 

ด้วยเหตุนี้ AI จึงสามารถวินิจฉัยโรคกระจกตาโป่งได้ทันเวลา

เพื่อการศึกษาด้าน AI นั้น ได้ใช้ผู้ป่วยกลุ่มหนึ่งที่ถูกส่งตัวไปที่ Moorfields Eye Hospital เพื่อการประเมินและติดตามภาวะกระจกตาโป่งพอง รวมถึงการสแกนด้านหน้าดวงตาด้วย OCT เพื่อตรวจสอบรูปร่าง

การตรวจเอกซเรย์ความเชื่อมโยงทางแสง (OCT) เป็นวิธีการถ่ายภาพแบบไม่รุกรานที่ใช้คลื่นแสงเพื่อถ่ายภาพจอประสาทตาแบบตัดขวางความละเอียดสูง เทคนิคนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในจักษุวิทยาเพื่อวินิจฉัยโรคต่างๆ เช่น โรคจอประสาทตาเสื่อม โรคต้อหิน และโรคจอประสาทตาจากเบาหวาน  

นักวิจัยศึกษาภาพ OCT จำนวน 36,673 ภาพของผู้ป่วย 6,684 รายโดยใช้ AI นักวิจัยพบว่าโมเดล AI ของพวกเขาสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าอาการของผู้ป่วยจะคงที่หรือแย่ลง โดยพิจารณาจากข้อมูลของผู้ป่วยเพียงอย่างเดียว การเยี่ยมชมครั้งแรก

ความหมายก็คือ จากการปรึกษาหารือตามปกติในเบื้องต้น AI สามารถช่วยให้แพทย์คาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยรายใดมีแนวโน้มที่จะประสบกับความก้าวหน้าของโรค ช่วยให้สามารถรักษาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ก่อนที่จะเกิดความก้าวหน้าของโรคและการเปลี่ยนแปลงรอง

โดยใช้โมเดล AI นักวิจัยสามารถแบ่งผู้ป่วยออกเป็นสองกลุ่ม กลุ่มหนึ่งมีความเสี่ยงต่ำ ประกอบด้วยผู้ป่วยสองในสามที่ไม่จำเป็นต้องได้รับการรักษา อีกกลุ่มหนึ่งเป็นกลุ่มเสี่ยงสูง โดยมีผู้ป่วยหนึ่งในสามที่ต้องได้รับการรักษาแบบเชื่อมโยงทันที

เมื่อรวมข้อมูลจากการไปโรงพยาบาลครั้งที่สองแล้ว โมเดล AI จะสามารถจำแนกผู้ป่วยได้มากถึง 90%

นี่ทำให้การศึกษาครั้งนี้เป็นการศึกษาครั้งแรกที่มีความแม่นยำสูงเช่นนี้ในการทำนายความเสี่ยงของการลุกลามของโรคกระจกตาโป่ง โดยใช้ทั้งการสแกนและข้อมูลผู้ป่วย ดร. บาลัล กล่าว และเสริมว่า:

“การวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่าเราสามารถใช้ AI เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ป่วยรายใดจำเป็นต้องได้รับการรักษาและรายใดที่สามารถติดตามการรักษาต่อไปได้” 

ดร. บาลัล ระบุว่า การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยกลุ่มใหญ่ที่ได้รับการติดตามอาการเป็นเวลาสองปีหรือมากกว่า ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าผู้ป่วยที่มีภาวะกระจกตาโป่งพองที่มีความเสี่ยงสูงอาจได้รับการรักษาเชิงป้องกันก่อนที่อาการจะลุกลาม ซึ่งช่วยป้องกันการสูญเสียการมองเห็นและลดความจำเป็นในการผ่าตัดปลูกถ่ายกระจกตาที่ซับซ้อน รวมถึงภาระในการฟื้นตัว

ในขณะเดียวกันผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่ำก็สามารถหลีกเลี่ยงการติดตามที่ไม่จำเป็นซึ่งจะช่วยประหยัดทรัพยากรด้านการดูแลสุขภาพได้ 

“การคัดแยกผู้ป่วยอย่างมีประสิทธิผลโดยใช้อัลกอริทึมจะทำให้สามารถส่งต่อผู้เชี่ยวชาญไปยังพื้นที่ที่มีความต้องการมากที่สุดได้”

– ดร. บาลัล

ขณะนี้นักวิจัยกำลังพัฒนาอัลกอริทึม AI ที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ซึ่งจะถูกฝึกฝนจากการสแกนดวงตาหลายล้านครั้ง อัลกอริทึมนี้สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะด้านได้ เช่น การคาดการณ์ความก้าวหน้าของโรคกระจกตาโป่ง (keratoconus) รวมถึงการตรวจหาโรคตาที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมและการติดเชื้อที่ตา

หากอัลกอริทึม AI “แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพได้อย่างสม่ำเสมอ เทคโนโลยีนี้จะสามารถป้องกันการสูญเสียการมองเห็นและกลยุทธ์การจัดการที่ยากลำบากยิ่งขึ้นในผู้ป่วยวัยทำงานอายุน้อยได้ในที่สุด” ดร. กูเอล ซึ่งไม่ได้มีส่วนเกี่ยวข้องกับการวิจัยกล่าว

ขณะนี้อัลกอริทึมจะถูกทดสอบความปลอดภัยเพิ่มเติมก่อนที่จะนำไปใช้ในทางคลินิก

การลงทุนในผลิตภัณฑ์ดูแลดวงตาที่ขับเคลื่อนด้วย AI

อัลคอน เอจี (ALC ) เป็นบริษัทดูแลดวงตาที่มีฐานอยู่ในสวิตเซอร์แลนด์ ซึ่งทำการวิจัย ผลิต และจำหน่ายผลิตภัณฑ์ดูแลดวงตาหลากหลายประเภทผ่านทาง Surgical and Vision Care สำหรับโรคต่างๆ เช่น ต้อกระจก ต้อหิน โรคจอประสาทตา และความผิดปกติของการหักเหของแสง

อัลคอน เอจี (ALC )

ด้วยมูลค่าตลาด 39.6 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ หุ้นของ ALC ปัจจุบันซื้อขายอยู่ที่ 77.78 ดอลลาร์สหรัฐ ลดลง 8.81% นับตั้งแต่ต้นปี และลดลงประมาณ 23% จากจุดสูงสุดที่สูงกว่า 100 ดอลลาร์สหรัฐเมื่อปลายปีที่แล้ว ส่งผลให้มีกำไรต่อหุ้น (EPS) (TTM) อยู่ที่ 2.25 และอัตราส่วนราคาต่อกำไร (P/E) อยู่ที่ 34.41 ขณะที่อัตราผลตอบแทนจากเงินปันผลอยู่ที่ 0.43%

ในไตรมาสที่ 2 ปี 2025 อัลคอนรายงานยอดขายเพิ่มขึ้น 4% เป็น 2.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ กำไรต่อหุ้นปรับลดสำหรับไตรมาสนี้อยู่ที่ 0.35 ดอลลาร์สหรัฐ

บริษัทสร้างเงินสดจากการดำเนินงานได้ 889 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ในช่วงเวลาดังกล่าว ในขณะที่กระแสเงินสดอิสระ 681 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ถูกบันทึกไว้ในช่วงครึ่งแรกของปี 2025 Alcon ได้คืนเงิน 287 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ให้แก่ผู้ถือหุ้น

David J. Endicott ซีอีโอของบริษัทกล่าวถึง “ความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ในช่วงเริ่มต้นที่แข็งแกร่ง” เช่น Tryptyr, Systane Pro PF, Precision7, PanOptix Pro, Voyager และ Unity VCS ว่า

“แม้ว่าจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่การเปิดตัวเหล่านี้ทำให้เราอยู่ในตำแหน่งที่จะเร่งการเติบโตของรายได้ สร้างเงินสด และมอบมูลค่าในระยะยาวให้กับผู้ถือหุ้นของเรา”

คลิกที่นี่เพื่อเรียนรู้ทั้งหมดเกี่ยวกับการลงทุนในปัญญาประดิษฐ์

ล่าสุด อัลคอน เอจี (ALC) ข่าวและพัฒนาการหุ้น

สรุป

ในปัจจุบัน ผู้คนหลายสิบล้านคนทั่วโลกมีความเสี่ยงต่อความบกพร่องทางการมองเห็นหรือตาบอด ความสามารถของ AI ในการคาดการณ์ความก้าวหน้าของโรคและกำหนดแนวทางการรักษา ถือเป็นยุคใหม่ของการดูแลสุขภาพดวงตาเชิงป้องกัน เมื่ออัลกอริทึมได้รับการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น AI จึงมีศักยภาพในการเสริมศักยภาพให้แพทย์สามารถช่วยปกป้องสายตา ลดค่าใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพ และยกระดับคุณภาพชีวิต

คลิกที่นี่เพื่อดูรายการความก้าวหน้าใหม่ๆ ที่มุ่งเป้าไปที่การสูญเสียการมองเห็น

อ้างอิง:

<sup>1. Thirunavukarasu, AJ, Mahmood, S., Malem, A., Foster, WP, Sanghera, R., Hassan, R., Zhou, S., Wong, SW, Wong, YL, Chong, YJ, Shakeel, A., Chang, Y.-H., Tan, BKJ, Jain, N., Tan, TF, Rauz, S., Ting, DSW, & Ting, DSJ (2024). แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ใช้ความรู้ทางคลินิกและการใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญในจักษุวิทยา: การศึกษาแบบตัดขวางแบบตัวต่อตัว PLOS สุขภาพดิจิทัล(ฉบับบันทึก) เผยแพร่เมื่อวันที่ 17 เมษายน 2024 https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000341
2. Jan, CL, Joseph, S., Vingrys, AJ และคณะ (2025) การทดลองเชิงปฏิบัติเชิงคาดการณ์ของการถ่ายภาพจอประสาทตาอัตโนมัติและการคัดกรองต้อหินด้วย AI ในการดูแลสุขภาพเบื้องต้นของออสเตรเลีย npj การแพทย์ดิจิทัล, 8, 386. (ฉบับบันทึก) เผยแพร่เมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2025 ได้รับเมื่อวันที่ 9 มีนาคม 2025 ยอมรับเมื่อวันที่ 2 มิถุนายน 2025 https://doi.org/10.1038/s41746-025-01768-y
3. Liu, N., Li, L., & Yu, J. (2025). การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการป้องกันและควบคุมสายตาสั้น. การสอบสวนเด็ก(ฉบับบันทึก) เผยแพร่เมื่อวันที่ 18 มีนาคม 2025 https://doi.org/10.1002/ped4.70001</sup>