AI กับการทำ Vertical Integration ของระบบโรงพยาบาล

1. Vertical Integration ในบริบทของโรงพยาบาลไทยคืออะไร

Vertical Integration ของโรงพยาบาล หมายถึงการเชื่อมโยงระบบตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำให้ทำงานเป็นหนึ่งเดียว ได้แก่

ผู้ป่วย → การรักษา → ห้องแล็บ / ภาพทางการแพทย์ → การบริหารโรงพยาบาล → การเงิน / การเรียกเก็บเงิน → การตัดสินใจเชิงบริหาร

โรงพยาบาลไทยส่วนใหญ่มีระบบเหล่านี้อยู่แล้ว เช่น

HIS / EMR
LIS (Laboratory)
PACS (Medical Imaging)
ระบบการเงิน / Billing

แต่ปัญหาคือ

👉 ระบบเชื่อมกันในระดับข้อมูล แต่ไม่เชื่อมกันในระดับความเข้าใจและการตัดสินใจ

AI เข้ามาเติมช่องว่างนี้

2. ปัญหาจริงของระบบ IT โรงพยาบาลในประเทศไทย

ปัญหาที่พบได้บ่อยในโรงพยาบาลไทย:

HIS จากหลาย vendor ทำให้ข้อมูลแยกส่วน
HL7 v2 ใช้เยอะ แต่ FHIR ยังไม่ถูกนำมาใช้เต็มที่
ข้อมูลสำคัญอยู่ในรูปแบบข้อความภาษาไทย (Free text)
Workflow จำนวนมากยังพึ่งพาคน
บุคลากรทางการแพทย์ภาระงานสูง ไม่มีเวลาปรับปรุงระบบ

ผลลัพธ์คือ:

มีข้อมูล แต่ใช้ประโยชน์ไม่ได้เต็มที่
ระบบ IT ถูกมองเป็นต้นทุน ไม่ใช่เครื่องมือสร้างคุณค่า

3. AI ไม่ได้มาแทนระบบเดิม แต่เป็นชั้นบน (Upper Layer)

หลักคิดที่สำคัญมาก:

AI ไม่ได้มาแทน HIS, EMR หรือ PACS เดิม

แต่ทำหน้าที่เป็น Intelligence Layer ที่อยู่ด้านบน เพื่อ:

เข้าใจบริบททางคลินิกและการปฏิบัติงาน
คาดการณ์เหตุการณ์ล่วงหน้า (เช่น ความเสี่ยง, ระยะเวลานอนโรงพยาบาล)
เชื่อม Workflow ข้ามแผนก

แนวทางนี้เหมาะกับโรงพยาบาลไทย เพราะ
ไม่กระทบงานหน้างาน และสามารถทำแบบค่อยเป็นค่อยไปได้

4. บทบาทของ AI ในการทำ Vertical Integration

4.1 Data & Semantic Integration

AI รวมข้อมูลจากหลายแหล่งให้เป็น Patient-centric Timeline

ข้อมูลโครงสร้าง (Lab, Vital signs)
ข้อความภาษาไทย (Doctor note, Nurse note)
ภาพทางการแพทย์ (X-ray, CT, MRI)
ข้อมูลจากอุปกรณ์ทางการแพทย์

ผลลัพธ์:

จากข้อมูลแยกส่วน → เป็นภาพรวมของผู้ป่วยรายบุคคล

4.2 Clinical AI (ช่วยแพทย์ตัดสินใจ)

วิเคราะห์ข้อมูลข้ามระบบ
แจ้งเตือนความเสี่ยง (เช่น Sepsis, Readmission)
ช่วยจัดลำดับความสำคัญของผู้ป่วย

👉 แพทย์ยังเป็นผู้ตัดสินใจสุดท้าย AI เป็นผู้ช่วย

4.3 Operational AI (บริหารโรงพยาบาล)

บริหารเตียง
คาดการณ์วันจำหน่ายผู้ป่วย
วางแผนบุคลากร
ปรับตารางผ่าตัด

ตัวอย่าง:

AI คาดการณ์ผู้ป่วยออกช้า → ปรับเตียง → แจ้งฝ่ายการเงินและบริหาร

แนวคิดนี้คล้าย MES ในโรงงานอุตสาหกรรม

4.4 การเชื่อมกับระบบการเงินและ Billing

เชื่อมเหตุการณ์ทางคลินิกกับ Billing
ลดความผิดพลาดในการเรียกเก็บเงิน
วิเคราะห์ต้นทุนต่อผู้ป่วย

ช่วยให้โรงพยาบาล
ควบคุมคุณภาพและต้นทุนไปพร้อมกัน

4.5 Patient Experience แบบ End-to-End

Chatbot คัดกรองอาการ
ระบบติดตามผู้ป่วยหลังจำหน่าย
ข้อมูลพฤติกรรมผู้ป่วยส่งผลต่อการบริหาร

ผู้ป่วยไม่ใช่แค่ปลายทาง แต่เป็นส่วนหนึ่งของระบบ

5. ตัวอย่าง End-to-End สำหรับโรงพยาบาลไทย

ก่อนใช้ AI

ซักประวัติด้วยคน
ผลแล็บดูย้อนหลัง
วางแผนจำหน่ายแบบประสบการณ์
แก้ Billing ภายหลัง

หลังใช้ AI

AI ช่วยซักประวัติล่วงหน้า
วิเคราะห์ผลแบบ Real-time
คาดการณ์วันจำหน่าย
ตรวจสอบ Billing ล่วงหน้า

ระบบเดิมเหมือนเดิม แต่ประสิทธิภาพเปลี่ยนไป

6. สถาปัตยกรรมระบบ (Open Source) สำหรับโรงพยาบาลไทย

flowchart TB
    A["Patient App / Portal"]
    B["AI Interaction Layer\n(Chatbot / Voice / Vision)"]
    C["Clinical AI Engine\n(NLP / Imaging / Prediction)"]
    D["Unified Data Layer\n(FHIR / DICOM / IoT)"]

    E1["HIS / EMR"]
    E2["LIS"]
    E3["PACS"]
    E4["Pharmacy"]
    E5["Billing / ERP"]

    A --> B --> C --> D
    D --> E1 & E2 & E3 & E4 & E5
    E1 & E2 & E3 & E4 & E5 --> C

แนวคิดสำคัญ:

ไม่แทนระบบเดิม

ใช้ AI + FHIR เป็นตัวเชื่อม

รองรับการทำ PoC และขยายในอนาคต

6.1 Open Source Technology Stack (Implementation View)

flowchart TB
    U["ผู้ป่วย / บุคลากร"]
    GW["API Gateway\n(Traefik / Kong OSS)"]
    IAM["Identity\n(Keycloak)"]

    IF["HL7 Interface\n(Mirth Connect)"]
    FHIR["FHIR Server\n(HAPI FHIR)"]

    EMR["OpenEMR / OpenMRS"]
    LIS["OpenELIS"]
    PACS["Orthanc"]
    ERP["ERPNext"]

    PG["PostgreSQL + pgvector"]
    OBJ["MinIO"]
    BUS["Kafka / Redpanda"]
    WF["Temporal"]

    NLP["spaCy / MedCAT"]
    IMG["MONAI / PyTorch"]
    LLM["Ollama / vLLM"]

    U --> GW --> IAM --> WF
    EMR --> IF --> FHIR --> PG
    LIS --> IF
    ERP --> IF
    PACS --> OBJ

    PG --> BUS --> WF
    PG --> NLP
    OBJ --> IMG
    PG --> LLM