※ບົດຄວາມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ ແລະ ບໍ່ແມ່ນການແນະນຳການປິ່ນປົວ ຫຼື ຄຳແນະນຳທາງການແພດ. ສຳລັບການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຊີ AI ໃນດ້ານການແພດ, ກະລຸນາດຳເນີນການພາຍໃຕ້ການຊີ້ນຳຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການແພດສະເໝີ.

ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານໂຄງສ້າງທີ່ລະບົບສາທາລະນະສຸກລາວກຳລັງປະເຊີນຢູ່ນັ້ນມີຄວາມຮ້າຍແຮງ. ຈຳນວນແພດຕໍ່ປະຊາກອນ 1,000 ຄົນ ຢູ່ທີ່ 0.4 ຄົນ — ຕ່ຳກວ່າເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງມາດຕະຖານຂັ້ນຕ່ຳທີ່ WHO ແນະນຳ (1.0 ຄົນ) ແລະ ຍັງຢູ່ໃນລະດັບຕ່ຳສຸດໃນກຸ່ມປະເທດ ASEAN ອີກດ້ວຍ. ໃນຂະນະທີ່ແພດຜູ້ຊ່ຽວຊານສ່ວນໃຫຍ່ກຸ່ມຕົວຢູ່ໂຮງໝໍ Mahosot ໃນຕົວເມືອງ, ໂຮງໝໍແຂວງ ແລະ ສູນສຸຂະພາບຊົນນະບົດຕ່າງໆ ກໍຍັງຕ້ອງອາໄສພະຍາບານ ແລະ ຜູ້ຊ່ວຍແພດໃນການໃຫ້ບໍລິການດ້ວຍອຸປະກອນທີ່ຈຳກັດ.

ສິ່ງທີ່ຈະຊ່ວຍຕື່ມຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການຂາດແຄນແພດ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງການບໍລິການໃນຊົນນະບົດ ກໍຄື ລະບົບສະໜັບສະໜູນການວິນິດໄສດ້ວຍ AI ແລະ ແພລດຟອມການວິນິດໄສທາງໄກ. AI ບໍ່ໄດ້ມາທົດແທນແພດ, ແຕ່ທຳໜ້າທີ່ເປັນເຄື່ອງມືສະໜັບສະໜູນໃຫ້ບຸກຄະລາກອນທາງການແພດໃນຊົນນະບົດສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າ "ຄວນສົ່ງຕໍ່ຄົນເຈັບຄົນນີ້ໄປຫາແພດຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນນະຄອນຫຼວງຫຼືບໍ່".

ບົດຄວາມນີ້ຈະອະທິບາຍພາບລວມຂອງການນຳໃຊ້ AI ທີ່ສາມາດນຳໄປປະຍຸກໃຊ້ໃນລະບົບສາທາລະນະສຸກລາວ. ຄອບຄຸມຕັ້ງແຕ່ AI ວິນິດໄສດ້ວຍຮູບພາບສຳລັບການຄັດກອງພະຍາດຕິດຕໍ່, ການອອກແບບແພລດຟອມການວິນິດໄສທາງໄກ, ຂັ້ນຕອນການຍ້າຍຈາກບັດຄົນເຈັບເຈ້ຍໄປສູ່ລະບົບບັນທຶກທາງການແພດທາງອີເລັກໂທຣນິກ (EMR), ໄປຈົນເຖິງຂໍ້ກຳໜົດທາງກົດໝາຍກ່ຽວກັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຄົນເຈັບ.

ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານສາທາລະນະສຸກຂອງລາວ ແມ່ນການປະສົມປະສານກັນຢ່າງສັບສົນລະຫວ່າງການຂາດແຄນຊັບພະຍາກອນ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure.

ການກະຈາຍຊັບພະຍາກອນທາງການແພດຂອງລາວແມ່ນບໍ່ສົມດຸນຢ່າງຮຸນແຮງ.

ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບການດູແລທາງການແພດສະເພາະທາງ, ປະຊາຊົນໃນຊົນນະບົດຕ້ອງເດີນທາງໄປຮອດວຽງຈັນ. ຈາກເຂດພູດອຍທາງພາກເໜືອຮອດວຽງຈັນໃຊ້ເວລານັ່ງລົດເມ 8–12 ຊົ່ວໂມງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄປ-ກັບຢູ່ທີ່ 100,000–200,000 ກີບ. ຈຳນວນນີ້ຄິດເປັນ 10–20% ຂອງລາຍຮັບຕໍ່ເດືອນຂອງຄົວເຮືອນໃນຊົນນະບົດ.

ດ້ວຍເຫດນັ້ນ, ປະຊາຊົນໃນຊົນນະບົດຈຶ່ງມັກຊັກຊ້າການໄປພົບແພດຈົນກວ່າອາການຈະຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ. ສ່ງຜົນໃຫ້ການກວດພົບວັນນະໂລ ແລະ ໄຂ້ຍຸງໃນໄລຍະຕົ້ນໆລ່າຊ້າ, ກໍ່ໃຫ້ເກີດວົງຈອນອັນຕະລາຍທີ່ທັງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຮັກສາ ແລະ ອັດຕາການເສຍຊີວິດຕ່າງກໍ່ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງສະຖານພະຍາບານໃນລາວຍັງຄົງໃຊ້ເອກະສານກາຍຍະກຳເພື່ອຈັດການບັນທຶກຂໍ້ມູນຄົນເຈັບ. ບັນຫາທີ່ເກີດຈາກ "ວັດທະນະທຳເອກະສານ" ນີ້ມີຄວາມຮ້າຍແຮງຢ່າງຍິ່ງ.

• ເມື່ອຄົນເຈັບໄປຮັບການກວດຢູ່ໂຮງໝໍອື່ນ, ບັນທຶກການຮັກສາໃນອະດີດຈະບໍ່ຖືກແບ່ງປັນ. ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສິ້ນເປືອງຈາກການກວດຊ້ຳຊ້ອນ
• ບໍ່ສາມາດລວບລວມຂໍ້ມູນລະບາດວິທະຍາໄດ້. ບໍ່ສາມາດຮູ້ໄດ້ແບບ Real-time ວ່າພະຍາດວັນນະໂລກໃນເຂດໃດໜຶ່ງກຳລັງເພີ່ມຂຶ້ນ ຫຼື ຫຼຸດລົງ
• ການເສື່ອມສະພາບທາງກາຍຍະພາບ ແລະ ການສູນຫາຍຂອງເອກະສານ. ໃນລາວທີ່ມີຄວາມຊຸ່ມຊື່ນສູງ, ມີຫຼາຍກໍລະນີທີ່ສະພາບການເກັບຮັກສາເອກະສານບໍ່ດີຈົນອ່ານບໍ່ອອກ

ການຫັນປ່ຽນໄປສູ່ລະບົບບັນທຶກທາງການແພດທາງອີເລັກໂທຣນິກ (EMR) ຖືເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບການນຳໃຊ້ AI. AI ບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຫາກຂາດຂໍ້ມູນດິຈິຕອລທີ່ມີໂຄງສ້າງຊັດເຈນ. ໃນທາງກັບກັນ, ຂໍ້ມູນທີ່ສະສົມໄດ້ຈາກການປ່ຽນໄປໃຊ້ EMR ຈະກາຍເປັນຂໍ້ມູນຝຶກສອນສຳລັບລະບົບຊ່ວຍວິນິດໄສດ້ວຍ AI ໃນອະນາຄົດ.

ເຖິງວ່າ AI ທາງການແພດຈະຄອບຄຸມຂອບເຂດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ແຕ່ສາຂາທີ່ຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທັນທີໃນສະພາບແວດລ້ອມທາງການແພດຂອງລາວນັ້ນມີຈຳກັດ. ໃນທີ່ນີ້ຈະຂໍອະທິບາຍສະເພາະ 2 ສາຂາທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຕາມຄວາມເປັນຈິງ.

ການວິນິດໄສດ້ວຍຮູບພາບ AI ແມ່ນເທັກໂນໂລຊີທີ່ກວດຫາສັນຍານຂອງພະຍາດໂດຍອັດຕະໂນມັດຈາກຮູບ X-ray ແລະ ຮູບ CT. ໂຮງໝໍຊົນນະບົດໃນລາວກໍ່ມີເຄື່ອງ X-ray ທ່ອງເອິກໃຊ້ຢ່າງແຜ່ຫຼາຍພໍສົມຄວນ, ຈຶ່ງຖືເປັນຂົງເຂດການນຳໃຊ້ທີ່ສ້າງຜົນກະທົບໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ວິທີການເຮັດວຽກ: ເມື່ອນຳຮູບ X-ray ທີ່ຖ່າຍໄດ້ປ້ອນເຂົ້າໃນໂມເດລ AI, ລະບົບຈະກວດຫາຮອຍໂຣກວັນນະໂລກທີ່ກຳລັງດຳເນີນຢູ່ ແລະ ຄວາມຜິດປົກກະຕິອື່ນໆ, ຈາກນັ້ນສົ່ງຜົນລັບເຊັ່ນ: "ພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ (ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື 85%)" ຫຼື "ບໍ່ພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ (ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື 95%)".

ຈຸດສຳຄັນ: AI ບໍ່ໄດ້ຕັດສິນການວິນິດໄສຂັ້ນສຸດທ້າຍ. ລະບົບນີ້ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ ເຄື່ອງມືຄັດກອງ (Screening Tool) ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານສາທາລະນະສຸກຊົນນະບົດຕັດສິນໃຈວ່າ "ຄວນສົ່ງຕໍ່ຄົນເຈັບຄົນນີ້ໄປຫາແພດໂຮງໝໍແຂວງຫຼືບໍ່". ນີ້ຄືການນຳໃຊ້ ການອອກແບບ HITL ໃນດ້ານການແພດ. AI ເປັນຜູ້ຊີ້ບອກສັນຍານເຕືອນ, ສ່ວນມະນຸດ (ແພດ) ເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍ.

ລະບົບສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈທາງຄລີນິກ (CDSS: Clinical Decision Support System) ແມ່ນລະບົບທີ່ເມື່ອປ້ອນຂໍ້ມູນອາການຂອງຄົນເຈັບ, ຜົນການກວດ, ແລະ ປະຫວັດການເຈັບປ່ວຍ, ລະບົບຈະສະແດງລາຍຊື່ພະຍາດທີ່ເປັນໄປໄດ້ພ້ອມທັງການກວດ ແລະ ການປິ່ນປົວທີ່ແນະນຳ.

ທີ່ສູນສຸຂະພາບຊົນນະບົດໃນລາວ, ຜູ້ຊ່ວຍແພດທີ່ຍັງຂາດປະສົບການຈຳເປັນຕ້ອງຮັບມືກັບອາການທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. CDSS ຈະໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈໃນລັກສະນະເຊັ່ນ: "ຫາກມີອາການປະສົມປະສານນີ້, ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງທີ່ຈະເປັນໄຂ້ເລືອດອອກ (Dengue). ແນະນຳໃຫ້ກວດ NS1 Antigen ເພື່ອຢືນຢັນ."

ການນຳໃຊ້ CDSS ຕ້ອງອາໄສ EMR ເປັນພື້ນຖານ. ຫາກຕ້ອງໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນຈາກເອກະສານທາງການແພດທີ່ເປັນເຈ້ຍເຂົ້າສູ່ CDSS, ຈະເປັນການເພີ່ມພາລະໃຫ້ແກ່ບຸກຄະລາກອນໃນພາກສະໜາມ, ແລະ ລະບົບກໍຈະຖືກປະລະໄວ້ໂດຍບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານ. ດັ່ງນັ້ນ, ແນວທາງທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການດຳເນີນການ EMR ໃຫ້ແລ້ວກ່ອນ, ຈາກນັ້ນຈຶ່ງລວມ ຫຼື Merge CDSS ເຂົ້າເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຟັງຊັນ EMR.

ການວິນິດໄສທາງໄກ (Telemedicine) ແມ່ນລະບົບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຄົນເຈັບໃນຊົນນະບົດກັບແພດຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນເຂດຕົວເມືອງຜ່ານທາງໄກ. ເມື່ອພິຈາລະນາເຖິງການຂາດແຄນແພດໝໍໃນລາວ, ນີ້ຖືວ່າເປັນຂົງເຂດທີ່ການນຳໃຊ້ AI ສ້າງຜົນກະທົບໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈຳເປັນສຳລັບແພລດຟອມ Telemedicine ໃນລາວນັ້ນແຕກຕ່າງຈາກປະເທດທີ່ພັດທະນາແລ້ວຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ຄວາມຕ້ອງການຫຼັກ:

• ຮອງຮັບແບນວິດຕ່ຳ: ເຕັກໂນໂລຊີການບີບອັດທີ່ຮອງຮັບການໂທວິດີໂອຜ່ານສາຍ 3G ໄດ້. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ຄຸນນະພາບສູງຮອດ 720p ຂຶ້ນໄປ, ຄຸນນະພາບລະດັບ 480p ທີ່ໝໍສາມາດກວດສອບສະພາບຜິວໜັງ ຫຼື ຄໍໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນກໍ່ພຽງພໍແລ້ວ
• ຮອງຮັບການໃຊ້ງານແບບ Asynchronous: ນອກຈາກການໂທວິດີໂອແບບ Real-time ແລ້ວ, ຍັງໃຊ້ວິທີ "Store-and-Forward" ຄືການສົ່ງຮູບພາບ ແລະ ຂໍ້ຄວາມໄວ້ ແລ້ວໃຫ້ໝໍຕອບກັບໃນພາຍຫຼັງ. ໃນເຂດທີ່ສັນຍານບໍ່ສະຖຽນ, ວິທີນີ້ຈະກາຍເປັນຊ່ອງທາງຫຼັກ
• ອິນເຕີເຟດພາສາລາວ: ພະນັກງານສູນສຸຂະພາບຊົນນະບົດບໍ່ສາມາດໃຊ້ໜ້າຈໍທີ່ເປັນພາສາອັງກິດ ຫຼື ພາສາໄທໄດ້. UI ຕ້ອງສ້າງດ້ວຍພາສາລາວທັງໝົດ
• ການຈັດການການຍິນຍອມຂອງຄົນເຈັບ: ມີລະບົບບັນທຶກການຍິນຍອມດ້ວຍວາຈາຂອງຄົນເຈັບກ່ອນເລີ່ມການວິນິດໄສທາງໄກ

ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການເຊື່ອມຕໍ່:

ສູນສຸຂະພາບຊົນນະບົດ (ຜູ້ຊ່ວຍໝໍ)
  ↓ ອັບໂຫຼດອາການ ແລະ ຮູບພາບ
AI Screening
  ↓ ຈັດລະດັບຄວາມຮີບດ່ວນໂດຍອັດຕະໂນມັດ (ສູງ/ກາງ/ຕ່ຳ)
ໝໍໂຮງໝໍແຂວງ
  ↓ ກວດສອບກໍລະນີລະດັບສູງ ແລະ ກາງກ່ອນ
ສົ່ງຜົນການວິນິດໄສ ແລະ ຄຳແນະນຳການປິ່ນປົວກັບຄືນ
  ↓
ດຳເນີນການປິ່ນປົວທີ່ສູນສຸຂະພາບ

ບົດບາດຂອງ AI ຄືການ "Triage (ຈັດລຳດັບຄວາມຮີບດ່ວນ)". ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີຄຳປຶກສາຫຼາຍສິບກໍລະນີຕໍ່ວັນສົ່ງມາທີ່ໂຮງໝໍແຂວງ, ຖ້າ AI ສາມາດສະແດງກໍລະນີທີ່ມີຄວາມຮີບດ່ວນສູງຂຶ້ນໜ້າຈໍຂອງໝໍກ່ອນ, ກໍ່ຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນຄວາມລ່າຊ້າໃນການຕອບສະໜອງໄດ້.

ໃນເຂດຊົນນະບົດຂອງລາວ, ການຄຸ້ມຄອງສັນຍານ 4G/LTE ຍັງມີຈຳກັດ, ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ໃຊ້ 3G ຫຼື ຕ່ຳກວ່ານັ້ນກໍ່ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ແພລດຟອມ Telemedicine ຈຶ່ງຕ້ອງການການອອກແບບທີ່ເບົາບາງດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ການບີບອັດຮູບພາບ: ບີບອັດຮູບ X-ray ດ້ວຍ JPEG 2000 ເພື່ອຫຼຸດຂະໜາດໄຟລ໌ລົງ 1/10 ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາຄຸນນະພາບທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການວິນິດໄສ
• ຮອງຮັບການໃຊ້ງານແບບ Offline: ອອກແບບເປັນ PWA (Progressive Web App) ທີ່ສາມາດບັນທຶກຂໍ້ມູນໄວ້ໃນເຄື່ອງເມື່ອການເຊື່ອມຕໍ່ຂາດ, ແລ້ວເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອການເຊື່ອມຕໍ່ກັບຄືນມາ
• ການສຳຮອງດ້ວຍຂໍ້ຄວາມ: ໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ສາມາດໂທວິດີໂອໄດ້, ສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນຂັ້ນຕ່ຳໄດ້ຜ່ານລາຍການກວດສອບອາການ (ແບບເລືອກຕອບ) ແລະ ຂໍ້ຄວາມ
• ຄວາມຕ້ອງການຂອງອຸປະກອນ: ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ອຸປະກອນພິເສດ. ພຽງແຕ່ມີສະມາດໂຟນ Android (ລາຄາປະມານ $100) ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດກໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້

ຫາກໃຊ້ AWS Bangkok Region ເປັນ Backend ຕາມທີ່ໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນຄູ່ມືການຍ້າຍໄປ Cloud, ກໍ່ຈະສາມາດຮັບປະກັນການເຂົ້າເຖິງທີ່ມີຄວາມລ່າຊ້າຕ່ຳຈາກລາວ, ໃນຂະນະທີ່ຍັງສາມາດຄຸ້ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດຳເນີນງານ Server ໄວ້ທີ່ $50–100 ຕໍ່ເດືອນ.

ປັນຍາປະດິດດ້ານການວິນິດໄສຮູບພາບ ມີປະສິດທິພາບສູງໃນການຄັດກອງພະຍາດຕິດຕໍ່ທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດໃນລາວ ——ວັນນະໂລກ ແລະ ໄຂ້ມາລາເຣຍ——

ການກວດກາດ້ວຍ AI ສຳລັບວັນນະໂລກ:

ລາວຖືກຈັດຢູ່ໃນກຸ່ມປະເທດທີ່ມີພາລະໂລກວັນນະໂລກສູງ ໂດຍມີອັດຕາຄວາມຊຸກຊົ່ມໂດຍປະມານ 155 ຄົນຕໍ່ປະຊາກອນ 100,000 ຄົນ. ໃນເຂດຊົນນະບົດ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະສາມາດຖ່າຍຮູບ X-ray ປອດໄດ້ ແຕ່ກໍ່ຂາດແຄນແພດຮັງສີທີ່ສາມາດອ່ານຜົນໄດ້ ຈຶ່ງຕ້ອງສົ່ງຟິມ X-ray ທາງໄປສະນີໄປຍັງໂຮງໝໍແຂວງ ແລ້ວລໍຖ້າຜົນ — ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ດັ່ງກ່າວນີ້ອາດໃຊ້ເວລາ 1 ຫາ 2 ອາທິດ.

ຫາກນຳ AI ມາວິເຄາະຮູບ X-ray ປອດ ກໍ່ຈະສາມາດຕິດທຸງ "ອາດມີຄວາມຜິດປົກກະຕິ" ໄດ້ທັນທີຫຼັງຈາກຖ່າຍຮູບ ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ແພດທີ່ໂຮງໝໍແຂວງໄດ້ທັນທີ. ຊອບແວ CAD (Computer-Aided Detection) ທີ່ WHO ແນະນຳນັ້ນ ມີຫຼາຍລຸ້ນທີ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮອງແລ້ວ ໂດຍມີຄວາມໄວໃນການກວດຈັບວັນນະໂລກສູງກວ່າ 90%.

ການກວດກາດ້ວຍ AI ສຳລັບໄຂ້ຍຸງ:

ການວິນິດໄສໄຂ້ຍຸງຢ່າງຊັດເຈນຕ້ອງໃຊ້ການກວດດ້ວຍກ້ອງຈຸລະທັດຈາກຕົວຢ່າງເລືອດ ແຕ່ໃນເຂດຊົນນະບົດນັ້ນຂາດແຄນນັກວິທະຍາສາດທາງການແພດທີ່ມີຄວາມຊຳນານ. ການວິເຄາະຮູບຈາກກ້ອງຈຸລະທັດດ້ວຍ AI ໂດຍອັດຕະໂນມັດ ໃຊ້ຮູບທີ່ຖ່າຍດ້ວຍອາແດັບເຕີ ຫຼື ສ່ວນເສີມກ້ອງຈຸລະທັດຂະໜາດນ້ອຍ ($30–50) ທີ່ຕິດກັບໂທລະສັບສະຫຼາດ ເພື່ອກວດຫາການມີຢູ່ຂອງເຊື້ອໄຂ້ຍຸງ.

ໃນທຸກກໍລະນີ, AI ບໍ່ໄດ້ເຮັດການວິນິດໄສຢ່າງຊັດເຈນ. ມັນຖືກກຳນົດໃຫ້ເປັນເຄື່ອງມືຊ່ວຍສຳລັບສູນສາທາລະນະສຸກໃນເຂດຊົນນະບົດ ໃນການຕັດສິນໃຈວ່າ "ຄວນສົ່ງຕໍ່ຄົນເຈັບຮາຍນີ້ໂດຍດ່ວນຫຼືບໍ່".

ດ້ວຍການລົງທຶນເລີ່ມຕົ້ນພຽງ $500〜1,000 ໃນການຕັ້ງຄ່າຂັ້ນຕ່ຳສຸດ ກໍສາມາດເລີ່ມດຳເນີນການໄດ້ (ໂດຍສົມມຸດວ່າມີເຄື່ອງ X-ray ຢູ່ແລ້ວ). ຫາກໃຊ້ພຽງກ້ອງຈຸລະທັດສະມາດໂຟນ ແລະ ແທັບເລັດ ກໍຈະໃຊ້ຕ່ຳກວ່າ $250.

ການຮັບປະກັນຄ່າອຸປະກອນຜ່ານໂຄງການສະໜັບສະໜູນດ້ານສາທາລະນະສຸກຂອງ WHO/JICA/ADB ແລະ ການລວມເອົາຄ່າດຳເນີນງານ (ຄ່າໃຊ້ຊອບແວ, ຄ່າການສື່ສານ) ເຂົ້າໃນງົບປະມານປົກກະຕິຂອງໂຮງໝໍ ຖືເປັນຮູບແບບທີ່ຍືນຍົງໄດ້.

EMR (Electronic Medical Record) ການຫັນປ່ຽນໄປໃຊ້ນັ້ນ ເປັນທັງເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບການນຳໃຊ້ AI ແລະ ໃນຂະນະດຽວກັນກໍ່ຍັງເປັນສິ່ງທີ່ຊ່ວຍຍົກລະດັບຄຸນນະພາບການດູແລສຸຂະພາບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍດ້ວຍຕົວຂອງມັນເອງ.

ການດິຈິຕອລໄລເຊຊັນເອກະສານກາດໝໍເຈ້ຍທັງໝົດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວນັ້ນ ຕ້ອງໃຊ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະເວລາຫຼາຍຫຼວງຫຼາຍ. ວິທີການທີ່ເໝາະສົມກັບຄວາມເປັນຈິງຄື "ການສະແກນໄປຂ້າງໜ້າ".

ວິທີການສະແກນໄປຂ້າງໜ້າ:

• ກາດໝໍເຈ້ຍເກົ່າພຽງແຕ່ສະແກນ (ແປງເປັນ PDF) ແລ້ວເກັບຮັກສາໄວ້ເທົ່ານັ້ນ. ບໍ່ມີການປ່ຽນເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ
• ເລີ່ມປ້ອນຂໍ້ມູນໂດຍກົງເຂົ້າ EMR ຕັ້ງແຕ່ຜູ້ປ່ວຍໃໝ່ທີ່ມາຮັບການກວດເປັນຕົ້ນໄປ
• ສຳລັບຜູ້ປ່ວຍທີ່ກັບມາຮັບການກວດຊ້ຳເທົ່ານັ້ນ ຈຶ່ງຄ່ອຍໆຖ່າຍໂອນຂໍ້ມູນຈາກກາດໝໍເຈ້ຍເກົ່າເຂົ້າ EMR ເປັນລຳດັບ

ດ້ວຍວິທີນີ້ ສາມາດເລີ່ມໃຊ້ງານ EMR ໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງລໍຖ້າໃຫ້ດິຈິຕອລໄລເຊຊັນກາດໝໍທັງໝົດສຳເລັດກ່ອນ. ພາຍໃນ 1-2 ປີ ບັນທຶກຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ປ່ວຍຫຼັກສ່ວນໃຫຍ່ຈະຖືກສະສົມໄວ້ໃນ EMR.

ສຳລັບການສະແກນກາດໝໍເຈ້ຍ ກ້ອງຖ່າຍຮູບຂອງສະມາດໂຟນກໍ່ພຽງພໍແລ້ວ. ສາມາດໃຊ້ວິທີດຽວກັນກັບທີ່ໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນບົດຄວາມກ່ຽວກັບ AI ດ້ານການບັນຊີ ——ສະແກນດ້ວຍແອັບ Google Drive ແລ້ວບັນທຶກເປັນ PDF ໄວ້ໃນ Cloud——ໄດ້ເລີຍໂດຍກົງ.

ຄຳແນະນຳຄືການໃຊ້ OpenMRS + DHIS2 ຮ່ວມກັນ. ໃຊ້ OpenMRS ສຳລັບການຈັດການບັນທຶກຂໍ້ມູນຄົນເຈັບ, ແລະ DHIS2 ສຳລັບການລວບລວມ ແລະ ລາຍງານຂໍ້ມູນດ້ານລະບາດວິທະຍາ. ທັງສອງລະບົບເປັນ Open-source ແລະ ໄດ້ຖືກອອກແບບໂດຍຄຳນຶງເຖິງສະພາບແວດລ້ອມດ້ານສາທາລະນະສຸກຂອງປະເທດທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຈຳກັດ.

ເນື່ອງຈາກກະຊວງສາທາລະນະສຸກລາວໄດ້ນຳໃຊ້ DHIS2 ທົດລອງໃຊ້ໃນລະດັບແຂວງໃນຖານະລະບົບລາຍງານຢູ່ແລ້ວ, ຈຶ່ງມີຄວາມສອດຄ່ອງດ້ານນະໂຍບາຍໃນລະດັບສູງ.

ຂໍ້ມູນທາງການແພດຂອງຄົນເຈັບແມ່ນຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ສຸດ, ແລະການຕອບສະໜອງຂໍ້ກຳນົດທາງກົດໝາຍແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບການນຳໃຊ້ງານ.

ລາວຍັງບໍ່ທັນມີກົດໝາຍປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຄົນເຈັບທີ່ຄອບຄຸມທົ່ວດ້ານ (ຄ້າຍຄືກັບ HIPAA) ແຕ່ 3 ກົດໝາຍທີ່ໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນ ລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍດິຈິຕອລຂອງລາວ ຖືເປັນກອບພື້ນຖານຫຼັກ.

ບົດບັນຍັດຫຼັກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນທາງການແພດ:

• ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທາງອີເລັກໂທຣນິກ (ປີ 2017): ການເກັບກຳຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຕ້ອງໄດ້ຮັບຄວາມຍິນຍອມຈາກເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນຈຸດປະສົງທາງການແພດກໍ່ຕາມ
• ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍອາຊະຍາກຳທາງໄຊເບີ (ປີ 2015): ການລະເມີດຂໍ້ມູນຄົນເຈັບໂດຍການເຂົ້າເຖິງໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ ຖືເປັນຄວາມຜິດທາງອາຍາ
• ແນວທາງຂອງກະຊວງສາທາລະນະສຸກ: ໄລຍະເວລາເກັບຮັກສາບັນທຶກຄົນເຈັບຢ່າງໜ້ອຍ 5 ປີ ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ກຳນົດດຽວກັນກັບຂໍ້ມູນທາງອີເລັກໂທຣນິກ

ຄວາມຄືບໜ້າໃນອະນາຄົດຂອງຂໍ້ຕົກລົງກອບດ້ານເສດຖະກິດດິຈິຕອລ ASEAN (DEFA) ອາດຈະກຳນົດຂໍ້ກຳນົດເພີ່ມເຕີມສຳລັບການໂອນຂໍ້ມູນຄົນເຈັບຂ້າມຊາຍແດນ (ເຊັ່ນ: ກໍລະນີສົ່ງຮູບພາບໄປໃຫ້ແພດຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນປະເທດໄທ).

ເຖິງແມ່ນວ່າກອບກົດໝາຍຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການພັດທະນາ, ມາດຕະການຕໍ່ໄປນີ້ຄວນຈະຖືກຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຢ່າງໜ້ອຍທີ່ສຸດ.

• ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ: ຈຳກັດພະນັກງານທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຄົນເຈັບໂດຍອີງໃສ່ Role-based. ພະນັກງານຕ້ອນຮັບເຂົ້າເຖິງໄດ້ສະເພາະຂໍ້ມູນພື້ນຖານ, ແພດໝໍເຂົ້າເຖິງໄດ້ທຸກບັນທຶກ, ພະຍາບານເຂົ້າເຖິງໄດ້ສະເພາະຄົນເຈັບທີ່ຕົນຮັບຜິດຊອບ
• ການເຂົ້າລະຫັດການສື່ສານ: ກຳນົດໃຫ້ໃຊ້ການເຂົ້າລະຫັດ TLS ເປັນຂໍ້ບັງຄັບໃນການສົ່ງຮູບພາບ ແລະ ຂໍ້ມູນຄົນເຈັບຜ່ານ Telemedicine
• ບັນທຶກການກວດສອບ: ບັນທຶກໂດຍອັດຕະໂນມັດວ່າໃຜ, ເວລາໃດ, ແລະ ເຂົ້າເຖິງບັນທຶກຂອງຄົນເຈັບຄົນໃດ
• ການສຳຮອງຂໍ້ມູນ: ນຳໃຊ້ວິທີການທີ່ໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນ ການສຳຮອງຂໍ້ມູນໃນ Cloud ກັບຂໍ້ມູນທາງການແພດດ້ວຍ. ປະຕິບັດຕາມກົດ 3-2-1 (3 ສຳເນົາ, 2 ສື່ບັນທຶກ, 1 ທີ່ຕັ້ງນອກສະຖານທີ່)
• ການຍິນຍອມຂອງຄົນເຈັບ: ນຳໃຊ້ລະບົບບັນທຶກການຍິນຍອມດ້ວຍວາຈາກ່ຽວກັບການໃຊ້ AI ສຳລັບການຊ່ວຍວິນິດໄສ (ອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ການຍິນຍອມດ້ວຍວາຈາໄດ້ ເນື່ອງຈາກສິ່ງທ້າທາຍດ້ານການຮູ້ໜັງສືເຮັດໃຫ້ການຍິນຍອມເປັນລາຍລັກອັກສອນເປັນເລື່ອງຍາກ)

ຂໍນຳສະເໜີຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ພົບເຫັນຊ້ຳໆ ໃນການນຳໃຊ້ AI ທາງການແພດ 2 ຮູບແບບ.

ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການນຳໃຊ້ລະບົບ AI ຊ່ວຍວິນິດໄສຂັ້ນສູງ, ຖ້າພະນັກງານໃນພາກສະໜາມບໍ່ເຂົ້າໃຈວິທີໃຊ້ງານ, ມັນກໍຈະກາຍເປັນພຽງ "ກ້ອນຫີນລາຄາແພງ" ເທົ່ານັ້ນ.

ໃນໂຄງການ Telemedicine ຂອງປະເທດໜຶ່ງ, ໄດ້ມີການນຳລະບົບໂທລະສັບວິດີໂອລ່າສຸດໄປຕິດຕັ້ງທີ່ໂຮງໝໍໃນຊົນນະບົດ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກການຝຶກອົບຮົມການໃຊ້ງານມີພຽງ 1 ວັນ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ອັດຕາການໃຊ້ງານຫຼັງຈາກ 3 ເດືອນຫຼຸດລົງຕໍ່າກວ່າ 10%.

ວິທີຫຼີກລ່ຽງ:

• ດຳເນີນການຝຶກອົບຮົມໃນພາກສະໜາມ 2 ຫາ 4 ອາທິດ ກ່ອນການນຳໃຊ້ງານຈິງ. ປັບແຕ່ງວິທີການພັດທະນາບຸກຄະລາກອນ AI ໃຫ້ເໝາະສົມກັບພະນັກງານທາງການແພດ
• ໃນ 3 ເດືອນທຳອິດ, ໃຫ້ມີເຈົ້າໜ້າທີ່ສະໜັບສະໜູນດ້ານເຕັກນິກປະຈຳຢູ່ໃນພາກສະໜາມຕະຫຼອດ
• ຕິດຕັ້ງ Dashboard ຕິດຕາມສະຖານະການໃຊ້ງານ, ແລະ ຫາກອັດຕາການໃຊ້ງານຫຼຸດລົງ ໃຫ້ສືບສວນຫາສາເຫດທັນທີ
• ຈັດທຳຄູ່ມືການໃຊ້ງານເປັນພາສາລາວ ໃນຮູບແບບຄູ່ມືທີ່ລ ະບຸຂັ້ນຕອນເປັນລຳດັບ ພ້ອມຮູບພາບປະກອບ

ໃນລາວ, ໄຟຟ້າດັບເປັນເລື່ອງທີ່ພົບເຫັນໄດ້ທົ່ວໄປ. ໂດຍສະເພາະໃນລະດູຝົນ, ໄຟຟ້າດັບຍ້ອນຟ້າຜ່າເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຫາກ EMR ຫຼື Telemedicine ອີງໃສ່ Cloud, ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ລະບົບຈະຢຸດເຮັດວຽກໂດຍສົມບູນໃນເວລາໄຟຟ້າດັບ.

ວິທີແກ້ໄຂ:

• ການຕິດຕັ້ງ UPS (ອຸປະກອນສຳຮອງໄຟຟ້າ): ຮັບປະກັນການສະໜອງໄຟຟ້າຢ່າງໜ້ອຍ 30 ນາທີ ແລະ ບັນທຶກຂໍ້ມູນໃນລະຫວ່າງນັ້ນ
• ຮອງຮັບການໃຊ້ງານແບບ Offline: ນຳໃຊ້ Offline Mode ໃນລະບົບ EMR ແລະ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດຫຼັງຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ຟື້ນຄືນ
• ການສຳຮອງດ້ວຍເຈ້ຍ: ບໍ່ປ່ຽນໄປໃຊ້ດິຈິຕອລໂດຍສົມບູນ, ແຕ່ກຽມແບບຟອມທີ່ສາມາດບັນທຶກດ້ວຍເຈ້ຍໄວ້ສະເໝີໃນເວລາໄຟຟ້າດັບ
• ທາງເລືອກສຳຮອງໃນກໍລະນີການສື່ສານຂັດຂ້ອງ: ກຳນົດເສັ້ນທາງການຕິດຕໍ່ທາງໂທລະສັບລ່ວງໜ້າ ສຳລັບກໍລະນີທີ່ Telemedicine ໃຊ້ງານບໍ່ໄດ້

ແທນທີ່ຈະມຸ່ງໄປສູ່ການໃຊ້ດິຈິຕອລ 100%, ການດຳເນີນງານແບບ Hybrid ທີ່ວ່າ "ໃຊ້ດິຈິຕອລໃນເວລາປົກກະຕິ, ສຳຮອງດ້ວຍເຈ້ຍໃນເວລາສຸກເສີນ" ຖືເປັນການອອກແບບທີ່ເໝາະສົມກັບສະພາບແວດລ້ອມໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງລາວ.

ຄຳຖາມທີ 1: ການສະໜັບສະໜູນການວິນິດໄສດ້ວຍ AI ສາມາດທົດແທນແພດໄດ້ບໍ?

ບໍ່ໄດ້. ການສະໜັບສະໜູນການວິນິດໄສດ້ວຍ AI ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການ "ຄັດກອງ (Screening)" ແລະ "ຈັດລຳດັບຄວາມຮີບດ່ວນ (Triage)" ເທົ່ານັ້ນ, ໂດຍການວິນິດໄສຂັ້ນສຸດທ້າຍ ແລະ ການກຳນົດແນວທາງການປິ່ນປົວຍັງຕ້ອງດຳເນີນໂດຍແພດສະເໝີ. ໃນບໍລິບົດຂອງລາວ, ລະບົບນີ້ຖືກໃຊ້ເປັນຕົວຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານສູນສາທາລະນະສຸກໃນທ້ອງຖິ່ນຕັດສິນໃຈວ່າ "ຄວນສົ່ງຕໍ່ຄົນເຈັບຮາຍນີ້ໄປໂຮງໝໍແຂວງຫຼືບໍ່".

ຄຳຖາມທີ 2: ການນຳໃຊ້ຕ້ອງໃຊ້ເວລາດົນປານໃດ?

ສຳລັບການນຳໃຊ້ແບບທົດລອງ (1–2 ສະຖານທີ) ໃຊ້ເວລາປະມານ 6 ເດືອນ, ສ່ວນການຂະຫຍາຍໃຊ້ງານຢ່າງເຕັມຮູບແບບໃຊ້ເວລາ 1–2 ປີ ຊຶ່ງຖືວ່າເປັນໄທມ໌ລາຍທີ່ເໝາະສົມຕາມຄວາມເປັນຈິງ. ໂດຍໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການຈັດຕັ້ງລະບົບ EMR ກ່ອນ (3 ເດືອນ), ຈາກນັ້ນຈຶ່ງຄ່ອຍໆເພີ່ມລະບົບສະໜັບສະໜູນການວິນິດໄສດ້ວຍ AI ແລະ Telemedicine ເຂົ້າມາເປັນຂັ້ນຕອນ.

ຄຳຖາມທີ 3: ມີໂຄງການສະໜັບສະໜູນຈາກ WHO/JICA/ADB ບໍ?

WHO ກຳລັງໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນດ້ານວິຊາການແກ່ລາວໃນການບັນລຸ UHC (Universal Health Coverage) ໂດຍ Digital Health ຖືກລວມຢູ່ໃນບັນດາຂົງເຂດບູລິມະສິດ. JICA ກໍ່ມີຜົນງານການສະໜັບສະໜູນຜ່ານໂຄງການຕ່າງໆ ເຊັ່ນ "ໂຄງການປັບປຸງຄຸນນະພາບການບໍລິການສາທາລະນະສຸກໃນລາວ" ເປັນຕົ້ນ. ສ່ວນ ADB ກຳລັງດຳເນີນການສະໜັບສະໜູນດ້ານການສ້າງລະບົບສະຖາບັນຜ່ານ Health Sector Governance Program.

ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ລະບົບສາທາລະນະສຸກລາວກຳລັງປະເຊີນຢູ່ — ການຂາດແຄນແພດ, ຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບໃນການເຂົ້າເຖິງການບໍລິການໃນຊົນນະບົດ, ແລະ ການຂາດການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນຂອງເວດທາງເຈ້ຍ — ລ້ວນເປັນບັນຫາໂຄງສ້າງທີ່ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ພາຍໃນໄລຍະສັ້ນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເຕັກໂນໂລຊີ AI ແລະ ການວິນິດໄສທາງໄກ ບໍ່ໄດ້ "ແກ້ໄຂບັນຫາໂຄງສ້າງເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງສົມບູນ" ແຕ່ສາມາດ "ຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ".

3 ການດຳເນີນງານທີ່ຄວນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນເປັນອັນດັບຕົ້ນ:

1. ເລີ່ມຕົ້ນການນຳໃຊ້ EMR — ເລີ່ມທົດລອງນຳໃຊ້ OpenMRS ທີ່ໂຮງໝໍປະຈຳແຂວງໜຶ່ງ. ໃຊ້ວິທີການສະແກນຂໍ້ມູນໄປຂ້າງໜ້າ (Forward Scan) ໂດຍເລື່ອນການດິຈິຕອລໄລຊ໌ເວດເກົ່າທັງໝົດໄວ້ກ່ອນ
2. PoC ສຳລັບ AI ຄັດກອງວັນນະໂລກ — ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິເຄາະຮູບ X-ray ທາງຫນ້າເອິກດ້ວຍ AI ທີ່ໂຮງໝໍປະຈຳແຂວງທີ່ມີອຸປະກອນ X-ray ຢູ່ແລ້ວ. ໃຊ້ຊອບແວ CAD ທີ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮອງຈາກ WHO
3. ທົດລອງໃຊ້ງານ Telemedicine — ເຊື່ອມຕໍ່ໂຮງໝໍປະຈຳແຂວງກັບສູນສາທາລະນະສຸກໃນສັງກັດ 2-3 ແຫ່ງ ແລະ ເລີ່ມການປຶກສາທາງໄກໃນຮູບແບບ Asynchronous (Store-and-Forward)

ການນຳໃຊ້ AI ທາງການແພດເປັນການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຊີວິດຂອງຄົນເຈັບ, ດັ່ງນັ້ນ ວິທີການ "ເລີ່ມຕົ້ນຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກວດສອບ" ທີ່ໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນການພັດທະນາ PoC ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນເປັນພິເສດ. ເງື່ອນໄຂຂອງຄວາມສຳເລັດບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ທີ່ການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຕ້ອງດຳເນີນການສຶກສາດ້ານ AI Literacy ໃຫ້ແກ່ພະນັກງານໃນພາກສະໜາມ ແລະ ການດຳເນີນການຕາມຂໍ້ກຳນົດທາງກົດໝາຍ ຄຽງຄູ່ກັນໄປດ້ວຍ.

ບົດຄວາມນີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຈຸດປະສົງໃນການໃຫ້ຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ ແລະ ບໍ່ໄດ້ແນະນຳໃຫ້ໃຊ້ການປິ່ນປົວທາງການແພດ, ວິທີການຮັກສາ, ຫຼື ອຸປະກອນທາງການແພດໃດໆໂດຍສະເພາະ. ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຊີ AI ໃນທາງການແພດແມ່ນເປັນພຽງຄຳອະທິບາຍທົ່ວໄປ ແລະ ບໍ່ແມ່ນຄຳແນະນຳສຳລັບສະຖານະການທາງການແພດສະເພາະໃດໜຶ່ງ.

ໃນການນຳໃຊ້ ແລະ ດຳເນີນງານລະບົບສະໜັບສະໜູນການວິນິດໄສດ້ວຍ AI ນັ້ນ, ຈຳເປັນຕ້ອງດຳເນີນການພາຍໃຕ້ການຄວບຄຸມດູແລຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານທາງການແພດສະເໝີ ແລະ ຕ້ອງປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄວບຄຸມອຸປະກອນທາງການແພດ ແລະ ກົດໝາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງແຕ່ລະປະເທດ. ຂໍ້ມູນ ແລະ ສະຖິຕິທີ່ລວມຢູ່ໃນບົດຄວາມນີ້ແມ່ນອ້າງອີງຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ສູ່ສາທາລະນະ, ແຕ່ອາດຈະແຕກຕ່າງຈາກສະຖານະການລ່າສຸດ.