![](img/blog/single_blog_1.png)
7. ตลาดศูนย์บริการทางรังสี – ตอนที่ 34
- โดย ดร. วิทยา มานะวาณิชเจริญ
- 22 มิถุนายน 2567
- Tweet
สิ่งนี้มีผลกระทบ (Impact) ต่ออัตราการนำระบบใหม่มาใช้ (Utilization) โดยเฉพาะในประเทศกำลังพัฒนา (Developing) เนื่องจากงบประมาณมีน้อยหรือจำกัด (Limited budget) โรงพยาบาลขนาดเล็กและขนาดกลางส่วนใหญ่จึงไม่สามารถซื้อระบบเหล่านี้ได้
สถาบันด้านการดูแลสุขภาพ (Healthcare institutions) เช่น โรงพยาบาลและคลินิกเอกชน [โดยเฉพาะในบริบทอเมริกัน] ที่ได้รับระบบที่มีราคาแพงดังกล่าว บางครั้งต้องอาศัยผู้จ่ายเงินจากบุคคลที่สาม (Third-party payer) เช่น Medicare (โครงการประกันสุขภาพของรัฐสำหรับผู้สูงวัย), Medicaid (โครงการประกันสุขภาพของรัฐสำหรับผู้ยากไร้), หรือแผนประกันสุขภาพเอกชน
ทั้งนี้ ก็เพื่อชำระค่าใช้จ่ายที่ใช้ในการวินิจฉัย (Diagnosis), คัดกรอง (Screening), และบำบัดรักษา (Therapy/treatment) ที่ดำเนินการโดยใช้ระบบเหล่านี้ ทั้งในบริบทอเมริกัน หรือในบริบทไทย ทั้งในภาครัฐ (ที่รองรับด้วยกองทุนสุขภาพถ้วนหน้า, กองทุนสวัสดิการข้าราชการ, และกองทุนประกันสังคม) และภาคเอกชน (เชิงพาณิชย์)
อุปกรณ์เอ็กซเรย์ที่มีราคาสูง ยังผลักดันให้ผู้ใช้หันไปใช้ระบบที่ได้รับการปรับปรุงใหม่ (Improvement) ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการขายระบบใหม่และซับซ้อน (Complex) ควบคู่ไปกับการลดการชำระเงินคืน (Reimbursement) สำหรับการถ่าย (Scan) ด้วยภาพ เพื่อการวินิจฉัย
ผลที่ตามมา (Consequence) ก็คือ ทำให้ศูนย์การถ่ายภาพ (Imaging center) ไม่สามารถลงทุนในรูปแบบการถ่ายภาพเพื่อการวินิจฉัยที่ซับซ้อนทางเทคโนโลยี ซึ่งขัดขวาง (Hinder) การเติบโตของตลาดโดยรวม (Overall)
การประยุกต์ใช้ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence: AI) ซึ่งโดยหลักในด้านการถ่ายภาพทางการแพทย์แล้ว เป็นหนึ่งในนวัตกรรมด้านสุขภาพที่มีแนวโน้ม (Trendy) มากที่สุด โครงการวิจัยและพัฒนา (Research and development: R&D) ที่กำลังดำเนินอยู่หลายโครงการมีส่วนช่วยในอุตสาหกรรม (Industry) นี้
ปัจจุบัน บริษัทต่างๆ กำลังดำเนินกิจกรรมการวิจัยและพัฒนาเพื่อจัดหา AI ในรูปแบบการถ่ายภาพที่แตกต่างกัน (Differential) รวมถึงระบบเอ็กซ์เรย์ หนึ่งในนวัตกรรมด้านสุขภาพที่น่ามีแนวโน้มมากที่สุดคือการใช้ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการถ่ายภาพทางการแพทย์ (Medical imaging)
ในแง่นี้ กิจกรรมการวิจัยและพัฒนาที่กำลังดำเนินอยู่หลายอย่างได้ช่วยเหลือ (Assist) อุตสาหกรรมนี้ ขณะนี้บริษัทหลายแห่งกำลังริเริ่มการวิจัยและพัฒนาเพื่อส่งมอบ AI ในรูปแบบการถ่ายภาพที่หลากหลาย (Variety) รวมถึงระบบเอ็กซ์เรย์
ตัวอย่างเช่น ใน RSNA 2020 GE ได้เปิดตัวกลไกคำนวณ (Algorithm) AI ใหม่ใน Critical Care Suite 2.0 ซึ่งออกแบบ (Design) มาเพื่อใช้กับระบบเอ็กซเรย์เคลื่อนที่ (Mobile) ของ GE ในเดือนสิงหาคม ค.ศ. 2020
Canon Medical Systems ร่วมมือกับ Zebra Medical Vision (Zebra-Med) เพื่อนำเสนอการวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ AI1 เพื่อช่วยให้แพทย์ในสหรัฐอเมริกาวินิจฉัยได้รวดเร็ว (Rapid) และแม่นยำยิ่ง (Precise) ขึ้นเพื่อการดูแลผู้ป่วยที่เหมาะสม (Appropriate) ที่สุด ความก้าวหน้า (Advancement) เหล่านี้ยังนำไปสู่แนวโน้มการนำ AI ไปใช้ในเชิงบวก (Favorable) ในการถ่ายภาพเพื่อการวินิจฉัยอีกด้วย
แหล่งข้อมูล –