การขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์และความท้าทายด้านการเงิน
การขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์และความท้าทายด้านการเงิน เป็นปัญหาเร่งด่วนต่อการให้บริการผู้ป่วยในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก
71% ของผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกังวลเกี่ยวกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์ที่ส่งผลต่อการดูแลรักษาผู้ป่วยที่ล่าช้า นอกจากนี้ 92% ของผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ยังชี้ให้เห็นว่าความท้าทายด้านการเงินส่งผลกระทบต่อความสามารถขององค์กรในการดูแลผู้ป่วยทั้งในด้านเวลาและคุณภาพ และ 59% บอกว่าพวกเขากำลังปรับปรุงประสิทธิภาพ การดำเนินงานขององค์กร โดยคำนึงถึงกลยุทธ์ทางด้านการเงินควบคู่กัน
การบริหารจัดการผู้ป่วยจำนวนมากโดยไม่ลดทอนคุณภาพการบริการ จำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของในกระบวนการทำงาน ซึ่งการนำระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้จะเป็นตัวช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดผลกระทบจากการขาดแคลนบุคลากรได้ จากการสำรวจพบว่าเกือบครึ่งหนึ่ง (45%) ของผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก มีการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในกระบวนการทำงานแล้ว
Back to top
ศักยภาพของการเชื่อมต่อข้อมูลต่อการเพิ่มประสิทธิภาพในการดูแลรักษาผู้ป่วย
ผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกเล็งเห็นถึงโอกาสในการยกระดับการดูแลรักษาผู้ป่วย ด้วยศักยภาพของการเชื่อมต่อข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกัน เพื่อช่วยจัดเก็บข้อมูลผู้ป่วยไว้ในที่เดียว โดยพวกเขาเชื่อว่าการนำข้อมูลเชิงลึกมาจัดเก็บและประมวลผลจะช่วยในการวางแผนหรือหาแนวทางการดูแลที่เหมาะสมได้ (36%), สามารถระบุแนวทางการรักษาที่มีประสิทธิผลได้ (36%), สามารถประเมินและบริหารจัดการความต้องการของผู้ป่วยได้ (36%), สามารถพยากรณ์และลดความเสี่ยงของอาการที่แย่ลงในผู้ป่วยได้ (33%), และสามารถลดเวลารอคอยในการตรวจวินิจฉัยและกระบวนการดูแลได้อย่างเหมาะสม (31%)
อย่างไรก็ตาม 93% ของผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกบอกว่าพวกเขาพบอุปสรรคในการเชื่อมต่อข้อมูลอย่างน้อย 1 อย่างเมื่อนำมาประยุกต์ใช้จริง ซึ่งส่งผลต่อการดูแลรักษาผู้ป่วย ทั้งด้านเวลาและคุณภาพ ได้แก่ เพิ่มความเสี่ยงของการดูแลรักษาที่ผิดพลาด ความปลอดภัยและ/หรือคุณภาพของการดูแลผู้ป่วยที่ลดลง (36%), มีข้อจำกัดในการประสานงานระหว่างผู้ให้บริการ/หรือภายในแผนกต่างๆ (33%), ต้นทุนการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากการขาดประสิทธิภาพ (32%), ต้องใช้เวลาในการเข้าถึง/รวมข้อมูล ทำให้มีเวลาน้อยลงในการดูแลผู้ป่วย (31%), ขาดโอกาสในการดูแลเชิงป้องกันหรือการรับการรักษาที่รวดเร็ว (31%)
แต่ผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ในเอเชียแปซิฟิก ยังเห็นว่าหากสามารถเชื่อมต่อข้อมูลได้สำเร็จจะมีศักยภาพและประโยชน์ต่อการดูแลรักษาผู้ป่วยมากที่สุด โดย 67% เห็นว่าคุณภาพของข้อมูลมีความสำคัญที่สุด พวกเขาระบุว่าความแม่นยำของข้อมูล (36%), การปรับปรุงด้านความปลอดภัย/ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (34%), การเข้าถึงข้อมูลสุขภาพของตัวผู้ป่วยเอง (34%) และการทำงานร่วมกันระหว่างแพลตฟอร์ม/สถานบริการสาธารณสุข (31%) เป็นส่วนที่ควรได้รับการพัฒนาเมื่อมีการจัดการด้านข้อมูล
Back to top
การนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้นเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก และความสนใจด้านGenerative AI ที่มากขึ้น
ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ต่างเห็นว่าการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในภูมิภาคประสบความสำเร็จ จากการนำเทคโนโลยี AI มาใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกเพิ่มมากขึ้น จากผลสำรวจพบว่ามีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้สนับสนุนทางคลินิกและวางแผนที่จะนำไปใช้ในหลายๆ ด้านภายใน 3 ปีข้างหน้า ได้แก่ ด้านการดูแลเชิงป้องกัน (91%), ด้านการบริหารจัดการยา (90%), ด้านระบบติดตามผู้ป่วยในโรงพยาบาล (89%), ด้านการวางแผนการรักษา (89%), ด้านระบบติดตามผู้ป่วยระยะไกลหรือแบบรีโมท (87%), ด้านระบบในศูนย์สั่งการทางคลินิก (83%), ด้านรังสีวิทยา (79%) และด้านพยาธิวิทยา (79%)
ขั้นต่อไปของเทคโนโลยี คือ การนำ Generative AI มาใช้ โดยผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกเล็งเห็นถึงประโยชน์ของอัลกอริทึม AI ที่สามารถใช้ในการทำคอนเทนท์ต่างๆ ตามคำสั่งที่ป้อนเข้าไป อาทิ ข้อความ รูปภาพ หรือข้อมูล ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการดูแลรักษาผู้ป่วยเพื่อแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ จากข้อมูลของผู้ป่วย โดย 36% ของผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ในเอเชียแปซิฟิกลงทุนในเทคโนโลยี Generative AI และ 62% มีแผนที่จะลงทุนในเทคโนโลยีนี้ภายใน 3 ปีข้างหน้า ซึ่งความสนใจด้าน Generative AI ของผู้นำด้านเฮลท์แคร์ในเอเชียแปซิฟิกมากกว่าผู้นำด้านเฮลท์แคร์ทั่วโลกที่ปัจจุบันลงทุนอยู่ 29% และมีแผนที่จะลงทุนภายใน 3 ปีข้างหน้าอยู่ที่ 56%
ถึงแม้ว่าจะมีความตื่นตัวด้านเทคโนโลยี AI เป็นวงกว้าง แต่ 95% ของผู้นำในวงการเฮลท์แคร์ในเอเชียแปซิฟิกยังมีความกังวลเกี่ยวกับความแม่นยำของข้อมูลในแอปพลิเคชันที่ใช้ AI เนื่องจากอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ทางสุขภาพ ดังนั้น พวกเขาจึงระบุว่าเทคโนโลยี AI ต้องถูกนำไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบเพื่อป้องกันความผิดพลาด โดยกลยุทธ์ในการลดความเสี่ยงของความผิดพลาดทางข้อมูล คือ ความโปร่งใสและความเข้าใจด้าน AI สำหรับบุคลากรทางการแพทย์ (45%), การทำให้บุคลากรมีความมั่นใจในข้อมูลและเทคโนโลยี AI (43%), มีการฝึกอบรมและให้ความรู้อย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับ AI (40%) และมีการกำหนดนโยบายสำหรับการใช้ข้อมูลและ AI อย่างมีจริยธรรม (39%) ซึ่งกลยุทธ์เหล่านี้จะสามารถทำได้ผ่านการทำงานร่วมกันในทุกภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง
Back to top
ข้อมูลสุขภาพไทย
