AI เป็น “ดวงตาอีกคู่” ในการผ่าตัดเนื้องอกสมองครั้งแรกของโลก

ทีมจาก University College London (UCL) และ University College London Hospitals (UCLH) รายงานการใช้ AI สนับสนุนศัลยแพทย์ประสาทระหว่างการผ่าตัดจริงแบบเรียลไทม์เป็นครั้งแรก การผ่าตัดเกิดขึ้นที่ National Hospital for Neurology and Neurosurgery ในกรุงลอนดอน โดย AI ช่วยให้ทีมมองเห็นเส้นเลือดและเส้นประสาทสำคัญใกล้เนื้องอกได้ชัดเจนขึ้น ขณะที่ศัลยแพทย์ยังเป็นผู้รับผิดชอบและตัดสินใจทุกขั้นตอน 1

ผู้ป่วยคือใคร และผลการผ่าตัดเป็นอย่างไร

ผู้ป่วยรายแรกคือ Rhys Hibbert ชายวัย 48 ปีจากเบดฟอร์ดเชียร์ ซึ่งทำงานด้านบริการลูกค้าและเป็นอาสาสมัครในชุมชน เขามีเนื้องอกชนิดไม่ร้ายแรงที่ต่อมใต้สมอง ขนาดประมาณ 11 มิลลิเมตร 1

เนื้องอกถูกตรวจพบหลังจากเขาหมดสติและมีอาการชักระหว่างเดินในเดือนธันวาคม 2024 เนื่องจากก้อนเนื้ออยู่ใกล้บริเวณเส้นประสาทตา จึงเริ่มคุกคามการมองเห็น และอาจนำไปสู่การสูญเสียการมองเห็นหรือตาบอดในที่สุดหากปล่อยไว้โดยไม่รักษา 1

ศัลยแพทย์สามารถนำเนื้องอกออกได้สำเร็จและปกป้องการมองเห็นของเขา อย่างไรก็ตาม รายงานทางคลินิกที่มีอยู่ไม่ได้ให้รายละเอียดการติดตามอาการในระยะยาว จึงยืนยันได้เฉพาะผลลัพธ์ของการผ่าตัดในทันที ไม่ใช่ภาพรวมการฟื้นตัวในระยะยาว 1

เหตุใดการผ่าตัดเนื้องอกต่อมใต้สมองจึงมีความเสี่ยงสูง

ต่อมใต้สมองอยู่บริเวณฐานกะโหลก ใกล้กับหลอดเลือดแดงคาโรติดและเส้นประสาทตา ตำแหน่งที่อยู่ชิดกันเช่นนี้ทำให้ศัลยแพทย์ต้องหาจุดสมดุลที่ละเอียดมาก หากนำเนื้อเยื่อออกน้อยเกินไปก็อาจเหลือเนื้องอกไว้ แต่หากกระทบโครงสร้างสำคัญโดยรอบก็อาจทำให้เกิดเลือดออก โรคหลอดเลือดสมอง หรือสูญเสียการมองเห็นได้ 14

ทีมแพทย์ใช้การผ่าตัดผ่านกล้องส่อง โดยสอดกล้องผ่านทางจมูกเข้าสู่บริเวณผ่าตัด แทนที่จะอาศัยเพียงภาพสแกนที่ถ่ายไว้ก่อนเริ่มการผ่าตัด ระบบ AI ยังวิเคราะห์ภาพวิดีโอสดจากภายในบริเวณผ่าตัดไปพร้อมกัน ทำให้ทีมมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างต่าง ๆ ขณะการผ่าตัดดำเนินไป 1

AI ทำหน้าที่อะไรระหว่างการผ่าตัด

ระบบนี้เป็นเครื่องมือช่วยตัดสินใจ ไม่ใช่ศัลยแพทย์อัตโนมัติ โดยประมวลผลภาพจากกล้องส่องและช่วยระบุหรือเน้นให้เห็นสิ่งต่อไปนี้

• เส้นเลือดและเส้นประสาทสำคัญใกล้เนื้องอก
• เครื่องมือผ่าตัดที่กำลังใช้งาน
• ปฏิสัมพันธ์ระหว่างเครื่องมือกับเนื้อเยื่อ 111

ในทางปฏิบัติ AI ทำหน้าที่คล้าย “ดวงตาอีกคู่” โดยแจ้งเตือนบริเวณที่มีความเสี่ยงสูงหรือพื้นที่ที่ควรหลีกเลี่ยง จากนั้นศัลยแพทย์จึงเป็นผู้ประเมินข้อมูลและตัดสินใจว่าจะดำเนินการอย่างไรต่อ ระบบไม่ได้ผ่าตัดเอง ไม่ได้ควบคุมเครื่องมือ และไม่มีอำนาจเปลี่ยนแปลงหรือคัดค้านคำตัดสินของทีมแพทย์ 1

จุดนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะความสำเร็จจากผู้ป่วยรายแรกแสดงให้เห็นเพียงว่า AI สามารถนำมาใช้สนับสนุนการผ่าตัดจริงได้ ไม่ได้หมายความว่า AI สามารถผ่าตัดสมองได้อย่างปลอดภัยด้วยตัวเอง หรือพิสูจน์แล้วว่าจะช่วยให้ผลการรักษาดีขึ้นในผู้ป่วยโดยทั่วไป

ใครเป็นผู้พัฒนาและทำการผ่าตัด

การผ่าตัดดำเนินการโดยศาสตราจารย์ Hani Marcus ศาสตราจารย์จาก UCL Queen Square Institute of Neurology และศัลยแพทย์ประสาทที่ National Hospital for Neurology and Neurosurgery ร่วมกับ Danyal Khan นักศึกษาปริญญาเอกของ UCL และแพทย์ประจำบ้านด้านศัลยกรรมประสาทของ UCL/UCLH ซึ่งเป็นผู้นำงานวิจัยนี้ 1

เทคโนโลยีดังกล่าวพัฒนาโดยทีมสหสาขาวิชาชีพจาก UCL Hawkes Institute โดยมี Dr Sophia Bano เป็นหัวหน้าด้านเทคนิค ส่วนกลุ่มวิจัย Surgical Robot Vision มุ่งพัฒนาระบบที่สามารถวิเคราะห์กายวิภาค กล้อง และเครื่องมือผ่าตัดแบบเรียลไทม์ รวมถึงผสานข้อมูลจากภาพถ่ายก่อนและระหว่างการผ่าตัดเข้าด้วยกัน 2

ระบบได้รับการฝึกอย่างไร

ทีมวิจัยฝึกและประเมิน AI ด้วยคลิปวิดีโอการผ่าตัดต่อมใต้สมองผ่านกล้องส่องจำนวนมาก ซึ่งมีการกำกับข้อมูลโดยผู้เชี่ยวชาญ โดยทีมอธิบายว่าชุดข้อมูลมีวิดีโอหลายร้อยคลิป ขณะที่รายงานประจำปีของ UCL ระบุว่าระบบวิเคราะห์วิดีโอไปแล้วมากกว่า 200 คลิป และใช้เวลา 10 เดือนในการสะสมประสบการณ์ในระดับที่ศัลยแพทย์หนึ่งคนอาจต้องใช้เวลาหลายปี 14

การฝึกดังกล่าวมุ่งให้โมเดลจดจำขั้นตอนการผ่าตัด เครื่องมือ และปฏิสัมพันธ์ระหว่างเครื่องมือกับเนื้อเยื่อ งานวิจัยที่เกี่ยวข้องยังครอบคลุมการตรวจจับสาเหตุที่อาจนำไปสู่ภาวะแทรกซ้อนระหว่างผ่าตัด และการระบุกายวิภาคส่วนสำคัญในช่วงต่าง ๆ ของการผ่าตัดต่อมใต้สมอง 11

ใช้ฮาร์ดแวร์และเงินทุนจากที่ใด

ระบบทำงานบนแพลตฟอร์ม NVIDIA Clara IGX ซึ่งออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน AI แบบเรียลไทม์ในสภาพแวดล้อมของอุปกรณ์การแพทย์ 1

การทดลองทางคลินิกได้รับทุนจาก National Institute for Health and Care Research (NIHR) และ Google พร้อมการสนับสนุนเพิ่มเติมจาก NIHR UCLH Biomedical Research Centre, Royal College of Surgeons, Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) และ Wellcome 1

เป้าหมายระยะยาว: “ChatGPT สำหรับศัลยแพทย์”

เป้าหมายระยะยาวของทีมคือการสร้างผู้ช่วยผ่าตัดแบบเรียลไทม์ที่เข้าใจสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในห้องผ่าตัด ระบุกายวิภาคและการกระทำของศัลยแพทย์ ตลอดจนให้ข้อมูลหรือคำแนะนำได้อย่างเหมาะสมในเวลาที่ต้องการ นักวิจัย UCL เรียกแนวคิดนี้อย่างไม่เป็นทางการว่า “ChatGPT สำหรับศัลยแพทย์” 12

อย่างไรก็ตาม คำเรียกดังกล่าวเป็นภาพของเป้าหมายในอนาคต ไม่ใช่ความสามารถที่การผ่าตัดครั้งนี้พิสูจน์แล้วในปัจจุบัน หลักฐานที่มีอยู่รองรับการใช้ระบบช่วยวิเคราะห์ภาพและสนับสนุนการตัดสินใจเฉพาะทางในการผ่าตัดต่อมใต้สมอง แต่ยังไม่ได้ยืนยันว่าเครื่องมือนี้มีความสามารถด้านการสนทนาทั่วไป หรือสามารถวางแผนและดำเนินการผ่าตัดได้ด้วยตนเอง

จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป

การผ่าตัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของการทดลองทางคลินิกระยะเริ่มต้น จึงถือเป็นการสาธิตความเป็นไปได้ที่น่าสนใจ แต่ผู้ป่วยเพียงรายเดียวไม่สามารถยืนยันประสิทธิภาพของระบบในศัลยแพทย์ โรงพยาบาล ตำแหน่งเนื้องอก หรือกลุ่มผู้ป่วยที่แตกต่างกันได้ UCL และพันธมิตรมีแผนทดสอบทางคลินิกในวงกว้างขึ้น แต่แหล่งข้อมูลที่มีอยู่ยังไม่ได้ระบุจำนวนผู้เข้าร่วม สถานที่ หรือกำหนดเวลาของการทดลองดังกล่าว 1

James Frith รัฐมนตรีว่าการกระทรวงนวัตกรรมด้านสุขภาพของสหราชอาณาจักร ยกกรณีนี้เป็นตัวอย่างของการใช้ AI เพื่อเปิดทางสู่การดูแลรูปแบบใหม่ พร้อมย้ำว่าการนำ AI มาใช้ต้องมีมาตรการความปลอดภัยที่เหมาะสม ขณะที่ Mike Lewis จาก NIHR เชื่อมโยงงานนี้กับการนำเทคโนโลยีและนวัตกรรมมาใช้ในระบบสาธารณสุขที่กว้างขึ้น 1

บทสรุปของกรณีนี้จึงเป็นความก้าวหน้าที่น่าจับตา แต่ยังมีขอบเขตชัดเจน: AI ถูกนำเข้ามาเป็นผู้ช่วยมองเห็นในระหว่างการผ่าตัดสมองที่มีความเสี่ยงสูง ขณะที่ศัลยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญยังคงควบคุมทุกอย่าง บททดสอบสำคัญต่อจากนี้คือ ระบบดังกล่าวจะช่วยสร้างประโยชน์ที่สม่ำเสมอในการผ่าตัดจำนวนมากขึ้นได้หรือไม่ โดยไม่ลดทอนความปลอดภัยของผู้ป่วย