Deep GI ปัญญาประดิษฐ์ชี้ตำแหน่งมะเร็งทางเดินอาหาร นวัตกรรมไทยเตรียมต่อยอดสู่ Startup ทางการแพทย์

สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (สจล.) ร่วมมือกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญจากโรงพยาบาลรามาธิบดี พัฒนา “Deep GI” ปัญญาประดิษฐ์อัจฉริยะที่ช่วยตรวจจับและระบุตำแหน่งความผิดปกติในระบบทางเดินอาหาร เช่น มะเร็งลำไส้ มะเร็งกระเพาะอาหาร และติ่งเนื้อก่อนกลายเป็นมะเร็ง ถือเป็นการนำ AI ทางการแพทย์ (Medical AI) มาใช้ในงานตรวจวินิจฉัยจริง และเตรียมต่อยอดเป็นธุรกิจ Startup ด้าน HealthTech ที่สามารถแข่งขันในระดับโลกได้

มะเร็งทางเดินอาหารปัญหาใหญ่ที่ตรวจเจอยาก

มะเร็งระบบทางเดินอาหาร เป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับต้น ๆ ของคนไทย โดยเฉพาะมะเร็งลำไส้ใหญ่และมะเร็งกระเพาะอาหาร ซึ่งมักถูกตรวจพบในระยะลุกลามแล้ว เนื่องจากในระยะแรกผู้ป่วยมักไม่มีอาการชัดเจน หรือมีเพียงอาการทั่วไป เช่น ท้องอืด แน่นท้อง หรือขับถ่ายผิดปกติ การตรวจส่องกล้อง (Endoscopy) จะเป็นวิธีมาตรฐานที่ช่วยให้แพทย์เห็นภาพภายในทางเดินอาหารโดยตรง แต่ในทางปฏิบัติ การตรวจลักษณะนี้ใช้เวลานาน ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง และเสี่ยงต่อความผิดพลาดจากความเมื่อยล้าหรือความแตกต่างของประสบการณ์แพทย์

Deep GI คืออะไร

Deep GI (Deep Gastrointestinal Imaging AI) เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้เทคโนโลยี Deep Learning วิเคราะห์ภาพจากกล้องส่องตรวจระบบทางเดินอาหาร โดยใช้ฐานข้อมูลภาพทางการแพทย์นับแสนภาพจากโรงพยาบาลชั้นนำ เพื่อฝึกให้ AI สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่าง “เนื้อเยื่อปกติ” กับ “เนื้อเยื่อที่มีความผิดปกติ” ได้อย่างแม่นยำ จุดเด่นของ Deep GI คือ ระบบสามารถวิเคราะห์ภาพได้ในเวลาไม่ถึง 0.1 วินาทีต่อเฟรม และมีความแม่นยำสูงถึง 97% ในการตรวจจับความผิดปกติ

AI จะทำหน้าที่คล้าย “ผู้ช่วยแพทย์” คอยตรวจจับจุดที่น่าสงสัยและแจ้งเตือนบนหน้าจอในขณะทำการส่องกล้อง พร้อมระบุความน่าจะเป็นของโรค เช่น

• ติ่งเนื้อ (Polyp)
• แผลในกระเพาะอาหาร
• การอักเสบของเยื่อบุ
• เนื้อร้ายหรือมะเร็งระยะเริ่มต้น

เบื้องหลังความสำเร็จของทีมไทย

ทีมวิจัยเผยว่า Deep GI ผ่านการทดสอบกับผู้ป่วยจริงแล้วมากกว่า 3,000 เคส และสามารถช่วยแพทย์ลดเวลาในการตรวจและวินิจฉัยได้ถึง 30% โดยเฉพาะในเคสที่มีภาพจำนวนมากจากการส่องกล้องยาวกว่า 30 นาที

AI ที่เรียนรู้จากแพทย์ เพื่อช่วยแพทย์

Deep GI ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ “แทนที่แพทย์” แต่เพื่อ “ช่วยให้แพทย์แม่นยำขึ้น”
ระบบนี้สามารถเรียนรู้จากการตัดสินใจของแพทย์จริงในระหว่างการใช้งาน และปรับปรุงโมเดลให้มีความเข้าใจลักษณะทางพยาธิวิทยาของแต่ละบุคคลมากขึ้น 

ตัวอย่าง เช่น ในผู้ป่วยที่มีเยื่อบุลำไส้แตกต่างจากคนทั่วไป หรือมีรอยโรคขนาดเล็กมาก ระบบสามารถปรับอัลกอริทึมให้ละเอียดขึ้นโดยอัตโนมัติจากการเรียนรู้ซ้ำ ทำให้ความแม่นยำสูงขึ้นทุกครั้งที่ใช้งาน

เมื่อแพทย์และนักวิจัยทำงานร่วมกันบนฐานข้อมูลจริง เทคโนโลยีที่ได้จึงไม่ใช่แค่เครื่องมือ ที่ช่วยให้การวินิจฉัยโรคร้ายแรงแม่นยำ รวดเร็ว และลดโอกาสการสูญเสียที่ป้องกันได้ Deep GI คืออีกหนึ่งตัวอย่างของนวัตกรรมที่พิสูจน์ว่า “เทคโนโลยีไทยไปได้ไกลกว่าที่คิด” และเมื่อมีการต่อยอดเป็นธุรกิจ Startup ทางการแพทย์ในอนาคต อาจกลายเป็นจุดเริ่มต้นของอุตสาหกรรมใหม่ที่สร้างทั้งสุขภาพและเศรษฐกิจให้กับประเทศ

เขียน/เรียบเรียงโดย: ClinicInsights.asia