5 วิธีที่ Gen AI จะปฏิวัติวงการสาธารณสุขในปี 2025

Google Cloud เผยทิศทาง AI ในวงการสาธารณสุขปี 2025 ผ่าน 5 เทรนด์สำคัญ ได้แก่ Multimodal AI, AI Agents, แพลตฟอร์มผู้ป่วย, ระบบค้นหาอัจฉริยะ และความปลอดภัยทางไซเบอร์ พร้อมเม็ดเงินลงทุนมหาศาลจากยักษ์ใหญ่เทคโนโลยี

5 วิธีที่ Gen AI จะปฏิวัติวงการสาธารณสุขในปี 2025

Key takeaway

  • ปี 2025 จะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของการใช้ Generative AI ในวงการสาธารณสุข โดยจะมีการพัฒนาระบบ Multimodal AI ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ โดยเฉพาะภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น Radiology และ Histology
  • บทบาทของ AI Agents จะมีความสำคัญมากขึ้นในการอัตโนมัติกระบวนการทำงาน แต่ยังคงต้องมีการกำกับดูแลโดยมนุษย์ รวมถึงการพัฒนาแพลตฟอร์มที่ช่วยยกระดับประสบการณ์ผู้ป่วยในด้านต่างๆ
  • บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อย่าง Microsoft, Nvidia และ Google Cloud กำลังทุ่มงบประมาณมหาศาลในการพัฒนา AI ด้านสาธารณสุข โดยเน้นการทำงานร่วมกันเพื่อสร้างระบบที่ครอบคลุมและปลอดภัย เนื่องจากความซับซ้อนของวงการสาธารณสุข

Generative AI แม้จะเป็นเทคโนโลยีใหม่ แต่มีการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด จากความสำเร็จในปี 2024 ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าปี 2025 จะเป็นปีทองของการประยุกต์ใช้ Generative AI ในวงการสาธารณสุข

Aashima Gupta ผู้อำนวยการฝ่ายโซลูชันสาธารณสุขระดับโลกของ Google Cloud มองว่าปี 2025 จะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการสาธารณสุขและ AI โดยระดับการลงทุนและการนำเทคโนโลยีไปใช้งานจริงแสดงให้เห็นถึงการเติบโตที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน คล้ายคลึงกับยุคเฟื่องฟูของอินเทอร์เน็ต

5 เทรนด์หลักที่จะปฏิวัติวงการสาธารณสุขด้วย AI ในปี 2025:

  1. การก้าวสู่ Multimodal AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ โดยเฉพาะในวงการแพทย์ที่มีข้อมูลมหาศาลทั้งภาพถ่ายทางการแพทย์ อาทิ Radiology และ Histology โดย Bayer กำลังพัฒนาแพลตฟอร์มที่จะปฏิวัติการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
  2. AI Agents จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้น ด้วยความก้าวหน้าของ Generative AI ทำให้สามารถอัตโนมัติกระบวนการทำงานได้มากขึ้น แต่ยังคงต้องมีการกำกับดูแลโดยมนุษย์
  3. แพลตฟอร์มยกระดับประสบการณ์ผู้ป่วย โดยเฉพาะระบบ AI ที่ช่วยตอบคำถามพื้นฐานและจัดการนัดหมาย
  4. ระบบค้นหาอัจฉริยะ ด้วย Generative AI ที่ปฏิวัติวิธีการสืบค้นข้อมูลในองค์กร
  5. การลงทุนด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ เนื่องจากภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้นในวงการสาธารณสุข องค์กรต้องเตรียมพร้อมรับมือ

ยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีอย่าง Microsoft และ Nvidia ทุ่มงบหลายพันล้านดอลลาร์วิจัย AI ด้านสาธารณสุข ขณะที่ RadAI สตาร์ทอัพหน้าใหม่ได้รับเงินทุนเกือบ 50 ล้านดอลลาร์พัฒนาแพลตฟอร์มรังสีวิทยารายแรกของอุตสาหกรรม

ด้าน Gupta กล่าวว่า Google Cloud มุ่งมั่นพัฒนาแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมและรองรับโมเดล AI อย่างกว้างขวาง เน้นการทำงานร่วมกัน เพราะ "วงการสาธารณสุขซับซ้อนเกินกว่าจะดำเนินการเพียงลำพัง"

#AIinHealthcare #GoogleCloud #HealthTech #GenerativeAI #FutureofHealthcare

Why it matters

💡 บทความนี้นำเสนอการคาดการณ์ที่น่าสนใจจาก Google Cloud เกี่ยวกับอนาคตของ AI ในวงการสาธารณสุขปี 2025 โดยเฉพาะ 5 เทรนด์สำคัญที่จะเปลี่ยนโฉมวงการแพทย์ ไม่ว่าจะเป็น Multimodal AI, AI Agents หรือระบบความปลอดภัยทางไซเบอร์ ข้อมูลเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ประกอบการ บุคลากรทางการแพทย์ และผู้ที่สนใจเทคโนโลยีสุขภาพ ในการเตรียมพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่กำลังจะเกิดขึ้น

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.forbes.com/sites/saibala/2024/12/16/google-cloud-chief-shares-5-ways-how-gen-ai-will-transform-healthcare-in-2025/

Read more

news

OpenAI ประสบปัญหาติดขัดในการฝึกฝน GPT-5

OpenAI เตรียมเปิดตัวโมเดล AI รุ่นใหม่ที่พัฒนาต่อยอดจาก o1 เน้นการวิเคราะห์แบบหลายขั้นตอนและระบบความปลอดภัยที่แม่นยำขึ้น พร้อมทำคะแนนสูงสุดใน ARC-AGI benchmark และเพิ่มประสิทธิภาพด้าน coding

By

news

ความท้าทายด้านการศึกษากับ AI ในปี 2024: บทเรียนสำคัญที่ต้องเรียนรู้

สำรวจความท้าทายสำคัญของการศึกษากับ AI ในปี 2024 ทั้งการปรับตัวของครู คดีฟ้องร้อง ผลสำรวจการใช้ AI ในห้องเรียน การรับมือข้อมูลเท็จ และนวัตกรรม Chatbot เพื่อการแนะแนว

By
AI และ Chatbot ปฏิวัติการศึกษา เด็กนักเรียนใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยในห้องเรียน พร้อมหุ่นยนต์ AI สอนบทเรียนบนจอแสดงผล

news

AI และ Chatbot ปฏิวัติวงการการศึกษา เปลี่ยนโฉมห้องเรียนยุคใหม่

AI และ Chatbot กำลังสร้างปรากฏการณ์ใหม่ในวงการการศึกษา ช่วยครูประหยัดเวลา 3-5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ และเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ของนักเรียน แต่ต้องคำนึงถึงความปลอดภัยและการใช้งานอย่างมีจริยธรรม

By
ความก้าวหน้าของ Long-context LLMs และการพัฒนา KV Cache ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลในระบบ AI รุ่นใหม่

news

ความก้าวหน้าของ Long-context LLMs และการพัฒนา KV Cache เปิดมิติใหม่ด้านเทคโนโลยี AI

ติดตามความก้าวหน้าของ Long-context LLMs ที่รองรับ context window ขนาด 128K ถึง 10M tokens พร้อมการพัฒนา KV Cache ผ่านเทคโนโลยีอย่าง PagedAttention และ RadixAttention เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล

By