การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการแพทย์นั้นเป็นหนึ่งในหัวข้อที่สร้างความคาดหวังจากสังคมและดึงดูดการลงทุนได้เป็นอย่างดี ตั้งแต่ปี 2013 เป็นต้นมา บริษัททุนมีการลงทุนกว่า 4,300 ล้านเหรียญ (~141,800 ล้านบาท) ให้กับสตาร์ทอัพ AI สายการแพทย์ ทว่า Paul Lee ผู้อำนวยการสตาร์ทอัพการแพทย์ Mind AI เชื่อว่าแม้จะมีเงินทุนมากเท่าไร สตาร์ทอัพเหล่านี้ก็ยังต้องเผชิญหน้ากับ 6 อุปสรรคใหญ่อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้อยู่ดี
1. เทคโนโลยียังไม่มีความสามารถมากพอ
เราอาจได้เห็นการนำ AI ไปประยุกต์ใช้งานในสิ่งรอบตัวในชีวิตประจำวันกันอย่างหลากหลาย แต่แท้ที่จริงแล้วเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นั้นก็ยังคงมีข้อจำกัดอยู่มาก AI ยังไม่สามารถเข้าใจข้อมูล วิเคราะห์เชิงคุณภาพ และสรุปความได้ดีเทียบเท่ากับมนุษย์ ซึ่งสิ่งนี้เข้ามาเป็นอุปสรรคในการพัฒนาระบบเช่น ระบบผู้ช่วยแพทย์ซึ่งสามารถรับฟังผู้ป่วย วิเคราะห์ และค้นหาข้อมูลที่เหมาะสมขึ้นมาแนะนำ
2. แพทย์ต้องเผชิญกับข้อมูลเยอะเกินไป
ระบบ AI ที่เข้ามาเป็นผู้ช่วยแพทย์ในการวิเคราะห์ข้อมูลและแจ้งเตือนถึงความเสี่ยงนั้นฟังดูเป็นการประยุกต์ใช้ AI ที่ดี ทว่าในทางปฏิบัติแล้ว AI เหล่านั้นอาจยังไม่เก่งพอที่จะตัดสินจากข้อมูลได้อย่างแม่นยำว่าข้อมูลในระดับใดเป็นความเสี่ยงต่อสุขภาพอย่างแท้จริง หรือระดับใดเป็นเพียความสัมพันธ์ (correlation) ที่ไม่มีความหมาย การที่ AI แสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่มีการคัดกรองและจัดลำดับความสำคัญนั้นสร้างงานเพิ่มให้กับแพทย์ และทำให้พวกเขาเหนื่อยล้ามากขึ้นกว่าเดิมเสียอีก
3. การเก็บข้อมูลนั้นแพง และข้อมูลที่มีอยู่ก็กระจัดกระจายเกินไป
การแพทย์นั้นเกี่ยวข้องกับชีวิตความเป็นอยู่ของผู้คน ดังนั้นระบบ AI ทางการแพทย์จึงต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ครอบคลุมกรณีและผู้คนที่หลากหลาย และมีความแม่นยำเชื่อถือได้ ซึ่งปัจจุบันการจะได้มาซึ่งข้อมูลเช่นนี้นั้นยากลำบากและมีค่าใช้จ่ายสูง เนื่องจากยังไม่มีมาตรฐานของข้อมูลและการจัดเก็บจากหน่วยงานอย่างจริงจัง ส่วนข้อมูลที่มีการเปิดให้ใช้ฟรีนั้นก็มีน้อย และส่วนใหญ่ (90%) เป็นข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ นี่คือเหตุผลว่าทำไมงานวิจัยและระบบ AI ส่วนใหญ่จึงเป็นระบบที่ช่วยแพทย์วิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์นั่นเอง
4. คนส่วนใหญ่ยังเลือกไปพบแพทย์ตรงๆมากกว่า
พฤติกรรมการดูแลสุขภาพของผู้คนนั้นได้กลายมาเป็นปัญหาใหญ่ของสตาร์ทอัพที่พัฒนาบริการที่เชื่อมต่อกับผู้ใช้โดยตรง จากประสบการณ์ส่วนตัวของคุณ Paul Lee ในการสร้างแพลตฟอร์มเชื่อมต่อระหว่างแพทย์และผู้คนโดยตรง พบว่าแพทย์จะตอบรับการเข้าร่วมแพลตฟอร์มเพื่อให้บริการอย่างง่ายดาย ทว่าผู้คนทั่วไปกลับไม่ให้ความสนใจกับแพลตฟอร์มพบแพทย์มากนัก แม้ส่วนใหญ่จะให้คำตอบให้การสำรวจว่าสนใจแพลตฟอร์มสุขภาพ แต่สุดท้ายแล้วพวกเขาก็เลือกที่จะไปพบแพทย์ตัวจริงมากกว่าเพื่อตรวจอาการผิดปกติ และไม่ปรากฏแน่ชัดว่าคนส่วนใหญ่ใช้อะไรเป็นเส้นแบ่งระหว่างการค้นข้อมูลอาการในอินเทอร์เน็ต การปรึกษาแพทย์ออนไลน์ และการเข้าพบแพทย์ตัวจริง
5. ความน่าเชื่อถือของอินเทอร์เน็ตยังเป็นปัญหา
อินเทอร์เน็ตนั้นเต็มไปด้วยข้อมูลที่ผิดพอๆกับข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์ และผู้คนก็ได้ยินข่าวหลายต่อหลายครั้งถึงการหลอกลวงทางการแพทย์ที่มีอยู่ในโลกไซเบอร์นี้ สตาร์ทอัพสายการแพทย์จึงต้องพยายามอย่างหนักในการสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้คนทั่วไป ซึ่งเป็นเรื่องที่ไม่ง่ายเลยหากไม่ได้รับความร่วมมือจากผู้ที่เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมการแพทย์อื่นๆ
6. รัฐยังไม่มีกรอบการจัดการที่แน่ชัดกับการใช้ AI ทางการแพทย์
ผลิตภัณฑ์เกี่ยวกับสุขภาพนั้นตกเป็นเหยื่อของการต้มตุ๋นหลอกลวงอย่างง่ายดาย ดังนั้นจึงสมควรเป็นอย่างยิ่งที่จะตั้งกฎเกณฑ์ที่เหมาะสมขึ้นมากำกับดูแลการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อประโยชน์ทางการแพทย์เพิ่มขึ้นมาจากกรอบเดิมที่ไม่ครอบคลุม เช่น ในปัจจุบันนั้น FDA สหรัฐฯจะอนุมัติให้ใช้งานอุปกรณ์ทางการแพทย์ก็ต่อเมื่อเครื่องมือนั้นๆมีความปลอดภัย และให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอคาดการณ์ได้ ซึ่งปัญญาประดิษฐ์ที่ค่อยๆเรียนรู้พัฒนาตัวเองไปเรื่อยๆนั้นก็สอบตกในหัวข้อความสม่ำเสมอนี้และไม่อาจได้รับการอนุมัติได้