ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทลอาวีฟ (Tel Aviv University) และศูนย์การแพทย์ชีบา (Sheba Medical Center) ประสบความสำเร็จในการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ที่สามารถตรวจจับภาวะโลหิตจางและประเมินค่าความสมบูรณ์ของเม็ดเลือดได้ผ่านการสแกนวิดีโอหลอดเลือดในดวงตาเพียงระยะเวลาสั้น ๆ นวัตกรรมนี้อาจเข้ามาพลิกโฉมวงการแพทย์ด้วยการลดความจำเป็นในการเจาะเลือดแบบดั้งเดิม ทำให้การตรวจสุขภาพมีความรวดเร็ว เข้าถึงง่าย และช่วยลดความเจ็บปวดของผู้ป่วยได้อย่างเป็นรูปธรรม
งานวิจัยชิ้นนี้เป็นผลงานของ ทาเมียร์ เดนิส (Tamir Denis) มหาบัณฑิตจากมหาวิทยาลัยเทลอาวีฟ ร่วมกับกลุ่มวิจัยของ ศาสตราจารย์ ฮาอิม ซูชาวสกี (Haim Suchowski) จากคณะฟิสิกส์และดาราศาสตร์ แล ศาสตราจารย์ ลิออร์ วูล์ฟ (Lior Wolf) จากคณะวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์บลูวาทนิก พร้อมด้วยทีมนักวิจัยจากศูนย์การแพทย์ชีบา โดยผลการศึกษาได้รับการตีพิมพ์เมื่อวันที่ 8 เมษายน พ.ศ. 2569 ในวารสารวิชาการ npj | Digital Medicine
ปัจจุบันการตรวจเลือดถือเป็นหนึ่งในขั้นตอนทางการแพทย์ที่ปฏิบัติกันบ่อยที่สุดทั่วโลก แต่ยังคงต้องอาศัยการเจาะเลือดที่สร้างความเจ็บปวด และมีกระบวนการวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการที่ซับซ้อน แม้ก่อนหน้านี้จะมีความพยายามตรวจจากอวัยวะส่วนอื่น ๆ ของร่างกาย แต่ก็ยังไม่พบความเชื่อมโยงที่ชัดเจนพอ เทคโนโลยีใหม่นี้จึงถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตรวจหาภาวะโลหิตจาง (Anemia) ซึ่งเป็นหนึ่งในปัญหาสุขภาพที่พบมากที่สุดและส่งผลกระทบต่อประชากรราวร้อยละ 30 ทั่วโลก นวัตกรรมนี้นำเสนอเทคโนโลยีที่เรียกว่า Video-to-Vessels ซึ่งทำหน้าที่แปลงภาพวิดีโอกำลังขยายสูงของหลอดเลือดฝอยบริเวณเยื่อบุตาขาว (Conjunctiva) ให้กลายเป็นข้อมูลดิจิทัลขนาดกะทัดรัดที่แสดงถึงโครงสร้างหลอดเลือดและพลวัตการไหลเวียนของเลือด จากนั้นข้อมูลจะถูกส่งเข้าสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการฝึกฝนให้หาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะการไหลเวียนของเลือดกับตัวบ่งชี้สำคัญทางเลือด เช่น ระดับฮีโมโกลบิน (Hemoglobin หรือ Hb) และปริมาณเม็ดเลือดแดง (Red blood cell หรือ RBC)
ในการทดสอบเพื่อพิสูจน์แนวคิด มีผู้เข้าร่วมการวิจัยจำนวน 224 คน ซึ่งได้รับการตรวจเลือดตามมาตรฐานควบคู่ไปกับการถ่ายภาพเยื่อบุตาขาวด้วยกล้อง RGB กำลังขยาย 50 เท่า โดยทีมงานได้บันทึกวิดีโอความยาว 10 วินาทีจากดวงตาทั้งสองข้างของผู้เข้าร่วมแต่ละคน ผลลัพธ์ที่ได้น่าประทับใจอย่างยิ่ง ระบบสามารถตรวจจับภาวะโลหิตจางได้ด้วยความแม่นยำสูงถึงร้อยละ 82.8 นอกจากนี้ยังพบความสอดคล้องระดับสูงระหว่างการทำนายของระบบและผลตรวจจากห้องปฏิบัติการ ทั้งในส่วนของระดับฮีโมโกลบินและปริมาณเม็ดเลือดแดง
ความน่าทึ่งของระบบนี้คือความสามารถในการตรวจจับความแตกต่างที่ละเอียดอ่อนในหลอดเลือดที่มีขนาดเล็กมาก นักวิจัยพบว่าหลอดเลือดขนาดเล็กเหล่านี้ให้ข้อมูลที่แม่นยำที่สุดในการทำนายระดับฮีโมโกลบิน เนื่องจากในหลอดเลือดที่แคบมาก เซลล์เม็ดเลือดจะเคลื่อนที่เรียงแถวเดี่ยว ทำให้ระบบสามารถวิเคราะห์รูปแบบการไหลเวียนและการเปลี่ยนแปลงของความเข้มข้นฮีโมโกลบินได้ง่ายขึ้น โมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่วิเคราะห์เฉพาะหลอดเลือดขนาดเล็กจึงให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโมเดลที่วิเคราะห์หลอดเลือดขนาดใหญ่ นอกจากนี้ กระบวนการประมวลผลวิดีโอก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน การใช้ระบบลดการสั่นไหวจากการกลอกตาและกำจัดสัญญาณรบกวนทางดิจิทัล ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบได้อย่างชัดเจน หากข้ามขั้นตอนเหล่านี้ไป ความแม่นยำในการทำนายระดับฮีโมโกลบินจะลดลงร้อยละ 38 และปริมาณเม็ดเลือดแดงจะลดลงร้อยละ 19
แม้ว่าปัจจุบันเทคโนโลยีนี้จะยังอยู่ในขั้นตอนการพิสูจน์แนวคิด และจำเป็นต้องมีการศึกษาวิจัยในกลุ่มตัวอย่างที่ใหญ่และหลากหลายมากขึ้นก่อนนำไปใช้จริงในคลินิก แต่นักวิจัยเชื่อมั่นว่าในอนาคต ระบบนี้จะถูกพัฒนาให้กลายเป็นอุปกรณ์พกพาขนาดกะทัดรัด เพื่อใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองเบื้องต้นในสถานพยาบาล ชุมชน หรือแม้กระทั่งใช้งานด้วยตนเองที่บ้าน นวัตกรรมนี้จะช่วยให้ผู้คนในพื้นที่ห่างไกลหรือมีข้อจำกัดในการเข้าถึงบริการทางการแพทย์สามารถคัดกรองสุขภาพของตนเองได้อย่างรวดเร็ว และปลอดภัย
- ข้อมูลอ้างอิง: สมาคมเพื่อนมหาวิทยาลัยเทลอาวีฟแห่งอเมริกา (AFTAU)
About Author
