สมาร์ทวอทช์คู่ใจ กับ AI อัจฉริยะ: ถอดรหัสสุขภาพจากข้อมือคุณ
สมาร์ทวอทช์ หรือ ฟิตเนสแทรคเกอร์ ที่หลายคนสวมใส่อยู่บนข้อมือทุกวัน อุปกรณ์เล็กๆ เหล่านี้ไม่ได้มีไว้แค่ดูเวลาหรือนับก้าวเท่านั้น แต่มันกำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจสุขภาพของตัวเองได้ลึกซึ้งขึ้นอย่างไม่น่าเชื่อ ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI
เคยสงสัยไหมครับว่าข้อมูลการเต้นของหัวใจ รูปแบบการนอน หรือแม้แต่ระดับออกซิเจนในเลือดที่นาฬิกาเราวัดได้ มันบอกอะไรเกี่ยวกับสุขภาพเราได้บ้าง แล้ว AI เข้ามามีบทบาทอย่างไรในการ "อ่าน" สัญญาณเหล่านี้
บทความนี้ ผมจะพาทุกท่านไปสำรวจโลกอันน่าทึ่งของการใช้ AI ตีความข้อมูลสุขภาพจากอุปกรณ์สวมใส่ พร้อมทั้งเจาะลึกเทคนิคใหม่ๆ ที่ทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถพัฒนาระบบตรวจจับความผิดปกติได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น เพราะยิ่งเรารู้ทันความผิดปกติของร่างกายได้เร็วเท่าไหร่ โอกาสในการรักษาและดูแลสุขภาพให้แข็งแรงก็จะยิ่งมีมากขึ้นเท่านั้นครับ
ร่างกายมนุษย์เรามีการทำงานที่ซับซ้อนและสร้างสัญญาณต่างๆ ออกมาตลอดเวลา สัญญาณเหล่านี้เรียกว่า "สัญญาณชีวภาพ" (Bio-signals) ครับ ตัวอย่างที่คุ้นเคยกันดีก็เช่น อัตราการเต้นของหัวใจ จังหวะการหายใจ คุณภาพการนอนหลับ หรือระดับออกซิเจนในเลือด ซึ่งเดี๋ยวนี้ อุปกรณ์สวมใส่อย่างสมาร์ทวอทช์สามารถวัดค่าเหล่านี้ได้จากภายนอกร่างกายเรา ข้อมูลเหล่านี้มีค่ามหาศาลนะครับ มันอาจบ่งบอกถึงสภาวะทางอารมณ์ หรือแม้กระทั่งเป็นสัญญาณเตือนของความผิดปกติบางอย่างในร่างกายหรือสมองได้
ข้อดีคือ การเก็บข้อมูลสัญญาณชีวภาพด้วยอุปกรณ์สวมใส่เหล่านี้ทำได้ค่อนข้างง่ายและไม่แพง นักวิจัยสามารถทำการศึกษาโดยขอให้ผู้เข้าร่วมใส่นาฬิกาคล้ายสมาร์ทวอทช์เพียงไม่กี่วันก็จะได้ข้อมูลปริมาณมากแล้ว
ถึงแม้เราจะเก็บข้อมูลได้ง่าย แต่การจะนำข้อมูลสัญญาณชีวภาพจำนวนมหาศาลมาใช้ประโยชน์จริงนั้นไม่ง่ายเลยครับ มันมีความท้าทายหลายอย่างซ่อนอยู่ เช่น
1. สัญญาณรบกวน (Noise) สัญญาณชีวภาพมักมี "สัญญาณรบกวน" ปะปนอยู่เสมอ ลองนึกภาพเวลาเราใส่นาฬิกาวิ่งออกกำลังกายดูสิครับ นาฬิกาจะขยับไปมาบนข้อมือ การขยับนี้ทำให้เซ็นเซอร์วัดสัญญาณในตำแหน่งที่ต่างกันไป ค่าที่วัดได้จึงอาจแกว่งไปมาเพราะตำแหน่งที่เปลี่ยนไป ไม่ใช่เพราะการเปลี่ยนแปลงทางสรีรวิทยาจริงๆ
2. ความแตกต่างระหว่างบุคคล (Variability) ร่างกายแต่ละคนไม่เหมือนกันครับ ตำแหน่งของเส้นเลือดบนข้อมือก็ต่างกัน ทำให้แม้จะใส่นาฬิกาตำแหน่งเดียวกันเป๊ะๆ ค่าสัญญาณที่วัดได้ก็อาจต่างกันไปในแต่ละคน หรือแม้แต่สัญญาณพื้นฐานอย่างอัตราการเต้นของหัวใจขณะพัก คนทั่วไปอาจอยู่ที่ 60-80 ครั้งต่อนาที แต่นักกีฬาอาจต่ำถึง 30-40 ครั้งต่อนาที
3. ความซับซ้อนของความสัมพันธ์ ความเชื่อมโยงระหว่างสัญญาณชีวภาพกับความผิดปกติบางอย่างมักจะซับซ้อน ไม่ใช่ว่าดูแค่ค่าสัญญาณแล้วจะบอกโรคได้ทันที
นี่คือจุดที่ Machine Learning (ML) ซึ่งเป็นแขนงหนึ่งของ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญครับ ML สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนซ่อนอยู่ ช่วยกรองสัญญาณรบกวน และหาแนวโน้มที่ใช้ได้กับคนส่วนใหญ่ได้
โดยปกติแล้ว การจะสอนให้ AI ฉลาดพอที่จะตรวจจับความผิดปกติ เช่น ภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะชนิด Atrial Fibrillation (AFib) ซึ่งเป็นสาเหตุหนึ่งของโรคหลอดเลือดสมอง เราจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลสัญญาณชีวภาพขนาดใหญ่ที่ผ่านการ "ติดฉลาก" (Labeled Data) มาแล้ว การติดฉลากนี้หมายถึง การให้ผู้เชี่ยวชาญ เช่น แพทย์โรคหัวใจ มานั่งพิจารณาข้อมูลทีละจุด แล้วระบุว่าช่วงไหนคือสัญญาณของ AFib ช่วงไหนคือปกติ
กระบวนการนี้ใช้ทั้งเวลาและค่าใช้จ่ายสูงมากครับ เพราะต้องอาศัยความรู้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง ปัญหานี้ไม่ได้เกิดแค่กับ AFib แต่ยังรวมถึงการตรวจจับความผิดปกติอื่นๆ ด้วย
แล้วจะทำอย่างไรให้ AI เรียนรู้ได้โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลติดฉลากราคาแพงจำนวนมาก นักวิจัยคอมพิวเตอร์ได้พัฒนาเทคนิคใหม่ที่เรียกว่า "Pretraining" (การฝึกเบื้องต้น) ขึ้นมาครับ แนวคิดหลักคือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลสัญญาณชีวภาพ ที่ยังไม่ได้ติดฉลาก (Unlabeled Data) ซึ่งหาได้ง่ายและมีปริมาณมหาศาล มา "วอร์มอัพ" หรือเตรียมความพร้อมให้ AI ก่อน
หนึ่งในเทคนิค Pretraining ที่น่าสนใจและเป็นหัวใจหลักของงานวิจัยที่ผมนำมาเล่าในวันนี้ คือการสอนให้ AI "เติมคำในช่องว่าง" (Fill-in-the-blank) วิธีการคือ นักวิจัยจะนำข้อมูลสัญญาณชีวภาพต่อเนื่องมา แล้วจงใจ "ลบ" หรือ "ปิดบัง" ข้อมูลบางส่วนออกไปเป็นช่วงสั้นๆ เช่น ลบข้อมูลช่วง 1 วินาทีทิ้งไป จากนั้น ก็สอนให้ AI พยายาม "ทาย" หรือ "เติม" ข้อมูลที่หายไปให้ถูกต้อง โดยอาศัยข้อมูลที่เห็นก่อนหน้าและหลังช่วงที่หายไปเป็นบริบท
ตัวอย่างเช่น ถ้า AI เห็นว่าอัตราการเต้นของหัวใจก่อนช่วงที่หายไปอยู่ที่ประมาณ 60 ครั้งต่อนาที (คือมีการเต้น 1 ครั้งใน 1 วินาที) มันก็จะเรียนรู้ที่จะคาดเดาว่าในช่วง 1 วินาทีที่หายไปนั้น น่าจะมีการเต้นของหัวใจเกิดขึ้น และพยายามทายว่าจังหวะการเต้นนั้นควรจะเกิดขึ้นเมื่อไหร่
เมื่อ AI ฝึกฝนการ "เติมคำในช่องว่าง" แบบนี้ซ้ำๆ กับข้อมูลจำนวนมาก มันจะเริ่มเข้าใจ "รูปแบบปกติ" ของสัญญาณชีวภาพนั้นๆ ได้เอง เหมือนกับการที่เราค่อยๆ เรียนรู้ไวยากรณ์ของภาษาจากการอ่านและเติมคำในประโยคบ่อยๆ นั่นเองครับ
พอ AI ได้ "วอร์มอัพ" ด้วยการเรียนรู้รูปแบบปกติจากการเติมคำในช่องว่างแล้ว การจะไปสอนมันให้รู้จักความผิดปกติเฉพาะอย่าง เช่น AFib ก็จะง่ายขึ้นมากครับ เพราะ AFib มีลักษณะเด่นคือการเต้นของหัวใจที่เร็วและไม่สม่ำเสมอ เมื่อ AI เก่งในการคาดเดาจังหวะการเต้นของหัวใจปกติแล้ว มันก็จะสามารถสังเกตเห็นความผิดปกติหรือไม่สม่ำเสมอเหล่านี้ได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น
ที่น่าทึ่งไปกว่านั้นคือ เทคนิค Pretraining นี้ยังสามารถนำไปใช้ข้ามประเภทของสัญญาณชีวภาพได้ด้วย หมายความว่า เราสามารถฝึก AI เบื้องต้นด้วยข้อมูลสัญญาณชีวภาพประเภทหนึ่งที่เก็บได้ง่ายๆ (แม้จะยังไม่ติดฉลาก) แล้วนำ AI ที่ผ่านการฝึกเบื้องต้นนั้นไปเรียนรู้ความสัมพันธ์กับโรคจากสัญญาณชีวภาพอีกประเภทหนึ่งที่เก็บยากหรือติดฉลากยาก โดยใช้ข้อมูลติดฉลากน้อยลงได้ นี่เป็นทางลัดที่ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรได้อย่างมากครับ
การพัฒนาเทคนิค Pretraining เช่น การเติมคำในช่องว่างนี้ กำลังช่วยให้นักวิจัยสร้าง AI ที่ตรวจจับโรคและความผิดปกติต่างๆ ได้ดีขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดต้นทุนและเวลาที่ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญมาติดฉลากข้อมูล ตัวอย่างที่เริ่มเห็นผลแล้วก็คือฟีเจอร์ตรวจจับชีพจรที่ขาดหาย (Loss of Pulse) ในสมาร์ทวอทช์ของ Google
ในอนาคต ด้วยข้อมูลสัญญาณชีวภาพที่หลากหลายขึ้นและมีปริมาณมากขึ้น ประกอบกับ AI ที่ฉลาดขึ้นจากการ Pretraining เราอาจค้นพบความสัมพันธ์ใหม่ๆ ที่นำไปสู่การตรวจพบโรคหรือความผิดปกติต่างๆ ได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น ซึ่งเราทราบกันดีว่า การตรวจพบโรคได้เร็ว ย่อมหมายถึงโอกาสในการรักษาที่ดีขึ้นและผลลัพธ์ที่ดีต่อสุขภาพของผู้ป่วยในระยะยาว
เทคโนโลยี AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลบนสมาร์ทวอทช์ของเรากำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนโฉมหน้าการดูแลสุขภาพส่วนบุคคลไปอย่างมากครับ มันเปิดประตูสู่การเฝ้าระวังและตรวจจับสัญญาณเตือนภัยล่วงหน้าได้จากที่บ้าน
แต่ในขณะที่เราตื่นเต้นกับความเป็นไปได้เหล่านี้ ผมอยากชวนให้คิดต่อครับว่า เทคโนโลยีนี้จะเปลี่ยนวิธีที่เราสื่อสารกับแพทย์ หรือรูปแบบการดูแลสุขภาพในปัจจุบันไปอย่างไรบ้าง และในฐานะผู้ใช้งาน เราควรเตรียมพร้อมรับมือและใช้ประโยชน์จากข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลที่เพิ่มมากขึ้นนี้อย่างมีความรับผิดชอบได้อย่างไร?
แน่นอนว่าข้อมูลจากอุปกรณ์เหล่านี้เป็นเพียงเครื่องมือช่วยเสริม ไม่สามารถทดแทนการวินิจฉัยหรือคำแนะนำจากแพทย์ผู้เชี่ยวชาญได้นะครับ หากมีข้อกังวลใดๆ เกี่ยวกับสุขภาพ หรือค่าที่วัดได้จากอุปกรณ์เหล่านี้ ควรปรึกษาแพทย์หรือบุคลากรทางการแพทย์ที่น่าเชื่อถือเสมอครับ
ผมหวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์ให้ทุกท่านเห็นถึงความก้าวหน้าอันน่าทึ่งที่เกิดขึ้นใกล้ตัวเรานะครับ
แหล่งอ้างอิง:
Geenjaar, E. (2025, April 10). Fill-in-the-blank training primes AI to interpret health data from smartwatches and fitness trackers. Medical Xpress. Retrieved April 11, 2025, from https://medicalxpress.com/news/2025-04-blank-primes-ai-health-smartwatches.html
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
