CARIVA และ TatvaCare เผยประสบการณ์พัฒนา AI ช่วยจัดทำเวชระเบียน ตั้งแต่การฟังบทสนทนาไปจนถึงเตรียมข้อมูลก่อนพบแพทย์ พร้อมสะท้อนอุปสรรคจากระบบโรงพยาบาลที่แตกต่างและค่าเชื่อมต่อ ในงาน Global Medical AI Summit 2026
การลดภาระงานเอกสารเป็นโจทย์สำคัญที่ CARIVA สตาร์ตอัป AI ทางการแพทย์ของไทย และ TatvaCare จากอินเดีย เลือกนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยแพทย์ ทั้งการรับข้อมูลจากเสียง การสรุปบทสนทนาเป็นบันทึกทางการแพทย์ และการนำข้อมูลเข้าสู่เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ ประสบการณ์ของทั้งสองบริษัทพบว่า นอกจากประสิทธิภาพของ AI แล้ว การเชื่อมต่อกับระบบโรงพยาบาลและการออกแบบให้เข้ากับวิธีทำงานเดิมของบุคลากร มีผลต่อการยอมรับและนำเทคโนโลยีไปใช้ด้วย
ณรงค์ชัย ลิมป์ปิยาภิรมย์ ผู้ร่วมก่อตั้ง บริษัท แคริว่า (ประเทศไทย) จำกัด หรือ CARIVA และ Bhavan Bhavsar ผู้รับผิดชอบด้านนวัตกรรมของ TatvaCare ร่วมแลกเปลี่ยนประสบการณ์ดังกล่าวในเวที “Inside a Medical AI Start-up” ภายในงาน Global Medical AI Summit 2026 โดยมีผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.สมฤดี ดีไพศาล จากสถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เป็นผู้ดำเนินรายการ เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่การค้นหาปัญหาของผู้ใช้งาน การนำผลิตภัณฑ์เข้าโรงพยาบาล ไปจนถึงแผนขยายบริการของทั้งสองบริษัท
CARIVA ลดงานบันทึก ด้วย AI ฟังบทสนทนา
ณรงค์ชัย เล่าว่า CARIVA เริ่มจากความต้องการพัฒนาเครื่องมือเพิ่มขีดความสามารถของแพทย์ เพื่อช่วยรับมือปัญหาขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์ ในไทยและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ช่วงแรกบริษัทพัฒนาระบบโดยใช้แนวทางเวชปฏิบัติและความรู้ทางการแพทย์ แล้วให้แพทย์ใช้งานผ่านแอปพลิเคชันแชต แต่เมื่อเข้าไปทำงานใกล้ชิดกับโรงพยาบาลมากขึ้น กลับพบปัญหาเรื่องภาระงานเอกสาร แพทย์บางส่วนไม่มีเวลาพูดคุยกับทีมพัฒนา ขณะที่แพทย์ซึ่งบริษัทรับเข้ามาร่วมทีมสะท้อนว่า หากมีเครื่องมือช่วยลดงานเอกสาร ก็จะมีเวลาไปทำงานด้านอื่นได้มากขึ้น
บริษัทจึงพัฒนาระบบฟังบทสนทนาระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย หรือระหว่างบุคลากรทางการแพทย์ แล้วสรุปเป็นบันทึกทางการแพทย์โดยอัตโนมัติ เพื่อลดการพิมพ์หรือเขียนข้อมูลด้วยตนเอง ณรงค์ชัยอธิบายว่า ระบบต้องเข้าใจบริบททางการแพทย์และแยกเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องออกได้ เพราะหากนำข้อมูลส่วนเกินไปใส่ในเวชระเบียน แพทย์ก็ต้องเสียเวลาลบภายหลัง เขาระบุว่า ณ เวลาที่ร่วมเสวนา CARIVA นำโซลูชันไปใช้ในโรงพยาบาลแล้วมากกว่า 20 แห่ง โดยมองถึงประโยชน์ทั้งการลดภาระงานและคุณภาพของบันทึกที่ได้
ในมุมของณรงค์ชัย การจัดทำบันทึกยังเกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูลสำหรับใช้งาน AI ด้านอื่น เพราะ AI ต้องอาศัยข้อมูลเป็นพื้นฐาน เขาจึงมองว่าบันทึกทางคลินิกที่มีคุณภาพและมีโครงสร้างจะสนับสนุนการนำ AI มาใช้ต่อในอนาคต สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ CARIVA ระบุว่ารองรับบันทึกของพยาบาลแล้ว และต้องการขยายไปสู่งานบันทึกการผ่าตัดและงานห้องฉุกเฉิน ก่อนพัฒนาต่อไปด้านเครื่องมือช่วยวินิจฉัย การแปลผล และการลงรหัสโรคสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับประกัน
เชื่อมระบบโรงพยาบาล ต้องให้แพทย์ทำงานสะดวก
ณรงค์ชัยกล่าวว่า ช่วงเริ่มพัฒนาโซลูชัน AI ทีมอาจให้ความสำคัญกับความแม่นยำและประสิทธิภาพเป็นอันดับแรก แต่การเชื่อมต่อกับระบบโรงพยาบาลเป็นอีกส่วนที่มีผลต่อการใช้งาน โรงพยาบาลในไทยใช้ระบบสารสนเทศแตกต่างกัน แม้อยู่ในเครือเดียวกันก็อาจใช้คนละยี่ห้อ และแม้เป็นยี่ห้อเดียวกันก็ยังมีเวอร์ชันต่างกัน CARIVA จึงพัฒนาทางเลือกหลายรูปแบบ ตั้งแต่เว็บไซต์ที่แพทย์เปิดใช้งานแล้วคัดลอกผลสรุปไปวางในระบบโรงพยาบาล ไปจนถึงชุดเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์และ API สำหรับให้ผู้ให้บริการระบบนำไปเชื่อมต่อโดยตรง
เขาพบว่า หากเชื่อมต่อได้สะดวกและแพทย์ยังทำงานตามวิธีเดิมได้ การยอมรับใช้งานจะสูงขึ้น แต่หากต้องเปลี่ยนขั้นตอนการทำงานของแพทย์หรือพยาบาลมาก การยอมรับก็จะลดลง ขณะเดียวกัน การเชื่อมต่อยังมีค่าใช้จ่ายจากผู้ให้บริการระบบโรงพยาบาล แม้ CARIVA จะให้บริการเชื่อมต่อในส่วนของบริษัทโดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ณรงค์ชัยระบุว่า ค่าใช้จ่ายจากอีกฝ่ายเป็นปัญหาสำหรับโรงพยาบาลขนาดเล็กบางแห่งที่ต้องการเชื่อมต่อกับโซลูชันของบริษัท
ข้อจำกัดอีกด้าน คือการใช้เอกสารกระดาษ CARIVA เริ่มทำงานกับโรงพยาบาลเอกชนก่อน ซึ่งณรงค์ชัยกล่าวว่า ส่วนใหญ่เปลี่ยนมาใช้เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์แล้ว ส่วนโรงพยาบาลรัฐบางแห่งมีระบบอิเล็กทรอนิกส์ในงานผู้ป่วยนอก แต่ยังใช้กระดาษในงานผู้ป่วยใน หรือบางแห่งยังใช้กระดาษเป็นหลัก เขายอมรับว่าระบบของบริษัทยังไม่เหมาะกับการทำงานบนกระดาษในขณะนี้ พร้อมให้ความเห็นว่า โรงพยาบาลกำลังพยายามปรับปรุงระบบของตนเองเพื่อรองรับการใช้ AI มากขึ้น
ตั้งเป้าขยาย AI สู่โรงพยาบาลรัฐ 100 แห่ง
แม้เริ่มจากโรงพยาบาลเอกชน ณรงค์ชัย กล่าวว่า CARIVA ตระหนักถึงปัญหาภาระงานในโรงพยาบาลรัฐ และเริ่มโครงการร่วมกับสมาคมสตาร์ตอัปด้านสุขภาพของไทย โดยมีเป้าหมายนำโซลูชันไปใช้ในโรงพยาบาล 100 แห่ง ด้าน Bhavsar สะท้อนประสบการณ์จากอินเดียว่า การนำเทคโนโลยีเข้าสู่โรงพยาบาลรัฐ มีความท้าทายจากผู้รับบริการจำนวนมากและการทำงานที่พึ่งพาบุคลากรสูง ขณะที่โรงพยาบาลเอกชนมีพื้นที่ให้เรียนรู้และปรับใช้เทคโนโลยีได้สะดวกกว่า เขาจึงมองว่าการพิสูจน์การใช้งานในภาคเอกชนสามารถนำไปสู่การขยายบริการในภาครัฐได้
TatvaCare วางแผนขยายบริการจากเอกชนสู่ภาครัฐผ่านความร่วมมือระหว่าง 2 ภาคส่วน โดย Bhavsar เห็นว่า การเข้าถึงผู้คนจำนวนมาก จำเป็นต้องทำงานร่วมกับระบบสาธารณสุขด้วย นอกจากนี้ บริษัทยังมีแผนขยายจากฐานผู้ใช้ในอินเดียไปยังประเทศอื่นในเอเชีย ตะวันออกกลางและแอฟริกาเหนือ รวมถึงลาตินอเมริกา โดยเขาระบุถึงเป้าหมายในการให้บริการที่ดีขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และบริหารต้นทุนได้เหมาะสม ภายใต้มาตรฐานการให้บริการเดียวกัน
TatvaCare รับข้อมูลจากเสียง ลดการพิมพ์ใบสั่งยา
Bhavsar เล่าว่า เมื่อ TatvaCare พัฒนาระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ เสียงตอบรับที่ได้รับจากแพทย์คือไม่ชอบพิมพ์ เพราะคุ้นเคยกับการเขียนใบสั่งยา บริษัทจึงพัฒนาอุปกรณ์ที่ให้แพทย์เขียนบนกระดาษหรือแผ่นรองเขียน แล้วนำข้อมูลเข้าสู่ระบบ ต่อมา เมื่อแพทย์สะท้อนว่าไม่มีเวลาเขียนและต้องการให้ระบบรับข้อมูลจากสิ่งที่พูดกับผู้ป่วย บริษัทจึงพัฒนา VoiceRx สำหรับรับข้อมูลจากเสียงแล้วนำไปบันทึกในเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ โดยให้ความสำคัญกับการลดความจำเป็นที่ผู้ใช้งานต้องเปลี่ยนพฤติกรรม
ความหลากหลายของภาษาเป็นอีกโจทย์ของการพัฒนาระบบในอินเดีย Bhavsar อธิบายว่า ภาษาที่ใช้สามารถเปลี่ยนไปตามพื้นที่ บริษัทจึงใช้เทคโนโลยีภาษาแบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาร่วมกับภาครัฐมาสนับสนุนการทำงาน โดยเขาระบุว่าสามารถรองรับการแปลงภาษาเข้าสู่ระบบได้มากกว่า 50 ภาษา เพื่อรับข้อมูลจากการพูดคุยระหว่างแพทย์กับผู้ป่วยแล้วนำไปใส่ในแบบบันทึกของระบบเวชระเบียน แนวทางพัฒนาดังกล่าวมาจากการค้นหาสาเหตุของปัญหาที่ผู้ใช้เผชิญ ทั้งเรื่องการยอมรับเทคโนโลยีและวิธีนำไปใช้ในการทำงาน
ข้อมูลผู้ป่วยกระจัดกระจาย กระทบการปรึกษาแพทย์
บริการของ TatvaCare ครอบคลุมผู้ป่วย ผู้ให้บริการสุขภาพ บริษัทประกัน และบริษัทยา โดยมีทั้งระบบเวชระเบียนและบริหารโรงพยาบาล การปรึกษาแพทย์ทางไกล การติดตามผู้ป่วยจากระยะไกล และบริการดูแลสุขภาพผ่านระบบดิจิทัล Bhavsar ระบุบนเวทีว่า บริษัททำงานกับบริษัทประกันมากกว่า 60 แห่งทั่วโลก มีแพทย์บนแพลตฟอร์มประมาณ 25,000 คน และมีใบสั่งยาในระบบมากกว่า 4 ล้านรายการต่อปี ส่วนบริการดูแลผ่านระบบดิจิทัลมีผู้ป่วยมากกว่า 50,000 คน โดยมีผู้เชี่ยวชาญ เช่น นักกำหนดอาหารและนักจิตวิทยา ช่วยผู้ใช้จัดการภาวะสุขภาพ รวมถึงโรคเบาหวาน
Bhavsar กล่าวว่า การพัฒนาบริการเพิ่มเติมเกิดจากปัญหาที่พบระหว่างทำงาน โดยเฉพาะข้อมูลที่กระจัดกระจายและแพทย์ไม่ได้รับข้อมูลในเวลาที่ต้องการ เขายกตัวอย่างผู้ป่วยในแอฟริกาที่ปรึกษาแพทย์ในอินเดียผ่านระบบทางไกล แต่พบหลังการปรึกษาว่ารายงานผลตรวจบางส่วนส่งไปไม่ครบ พร้อมยกโครงการ Ayushman Bharat Digital Mission หรือ ABDM ของอินเดีย เป็นตัวอย่างของการเชื่อมระบบเพื่อให้แพทย์เข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยได้ เขามองว่าการมีระบบข้อมูลสุขภาพเชื่อมโยงกันช่วยให้แพทย์เข้าถึงข้อมูลผ่านแพลตฟอร์มเดียวได้สะดวกขึ้น
เตรียมข้อมูลก่อนพบแพทย์ ช่วยผู้ป่วยเข้าใจการรักษา
สำหรับทิศทางการพัฒนา AI ของ TatvaCare Bhavsar กล่าวถึงการใช้ AI ช่วยทำงานหลายขั้นตอนให้แพทย์ ผู้ป่วย และระบบบริการ ตัวอย่างที่เขาระบุว่าเปิดตัวแล้วคือบอตสอบถามข้อมูลและให้ผู้ป่วยส่งรายงานผลตรวจก่อนพบแพทย์ เพื่อให้แพทย์มีข้อมูลสรุปของผู้ป่วยล่วงหน้า เขามองว่าเครื่องมือลักษณะนี้ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการปรึกษา และช่วยให้แพทย์กับผู้ป่วยให้ความสำคัญกับการดูแลได้มากขึ้น นอกจากนี้ บริษัทยังมีบอตช่วยงานอัตโนมัติสำหรับธุรกิจยา โดยกล่าวถึงประโยชน์ด้านระยะเวลาและประสิทธิภาพการทำงาน
TatvaCare ยังสอบถามผู้ใช้บริการถึงปัญหาระหว่างพบแพทย์ โดย Bhavsar ระบุว่า ประมาณ 65% เคยลืมถามบางคำถาม และในกลุ่มนี้ประมาณ 80% กล่าวว่าตนไม่เข้าใจใบสั่งยา เขาจึงมองถึงการใช้บอตหรือระบบช่วยอธิบายภาษาทางการแพทย์ให้เข้าใจง่าย รวมถึงช่วยให้ผู้ป่วยเตรียมคำถามและเข้าใจว่าจะนำคำแนะนำของแพทย์ไปปฏิบัติในชีวิตประจำวันอย่างไร สำหรับเขา AI ควรช่วยให้บุคลากรตัดสินใจทางคลินิกได้อย่างมีประสิทธิภาพ และให้ความสำคัญกับผลที่เกิดขึ้นกับผู้ป่วยควบคู่กับการใช้งานอย่างรับผิดชอบ
ด้านณรงค์ชัยฝากถึงผู้ที่ต้องการพัฒนาสตาร์ตอัปว่า AI ทำให้การสร้างต้นแบบใช้เวลาน้อยลง งานที่เคยใช้เวลาพัฒนาสองถึงสามเดือนอาจทำได้ภายในหนึ่งสัปดาห์ จึงเป็นโอกาสให้เริ่มทดลองแนวคิดและตรวจสอบว่าตอบโจทย์ตลาดหรือไม่ ขณะที่แรงผลักดันของ CARIVA ยังคงอยู่ที่การช่วยปรับปรุงการดูแลในระบบสุขภาพ ทั้งการลดภาระงานของบุคลากรและการจัดเตรียมข้อมูลทางคลินิกที่มีโครงสร้างสำหรับนำไปใช้กับ AI ในอนาคต
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
AIEAT ชูไทยเป็นศูนย์กลางทดสอบ AI การแพทย์ของภูมิภาค
ไทยดัน Medical AI สู่ตลาด ตั้งเป้า 20 ผลิตภัณฑ์ภายในปี 2571
