SERS TB นวัตกรรม AI ฝีมือคนไทย ยกระดับการคัดกรองวัณโรคแฝง
facebook Iconx Iconline Icon

การแพทย์

"SERS-TB" นวัตกรรม AI ฝีมือคนไทย ยกระดับการคัดกรองวัณโรคแฝง

Clock Icon

2 มิถุนายน 2569

วัณโรค (Tuberculosis) ยังคงเป็นหนึ่งในปัญหาสาธารณสุขที่ประเทศไทยต้องเผชิญอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าการแพทย์สมัยใหม่จะพัฒนาไปไกล โรคนี้ก็ยังสามารถคร่าชีวิตผู้ป่วยได้หากไม่ได้รับการดูแลที่ทันท่วงที โดยเฉพาะ "วัณโรคแฝง" (Latent Tuberculosis Infection: LTBI) ซึ่งเชื้อโรคแฝงตัวอยู่ในร่างกายโดยไม่แสดงอาการ แต่เมื่อภูมิคุ้มกันของผู้ป่วยอ่อนแอลง โรคก็อาจปะทุขึ้นและส่งผลร้ายแรงได้ทันที 

เพื่อรับมือกับปัญหานี้ เนคเทค สวทช. จึงได้ร่วมมือกับคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น โรงพยาบาลร้อยเอ็ด และเครือข่ายสาธารณสุขในเขตสุขภาพที่ 7 พัฒนานวัตกรรมที่มีชื่อว่า "SERS-TB" ขึ้นมา โดยมีเป้าหมายร่วมกันคือการผลักดันให้ภาคตะวันออกเฉียงเหนือสามารถยุติวัณโรคได้ภายในปี พ.ศ. 2578 

SERS-TB ทำงานอย่างไร?

หัวใจของนวัตกรรมนี้คือการนำเทคนิค Surface-Enhanced Raman Spectroscopy (SERS)
มาประยุกต์ใช้ร่วมกับเครื่องวัดสัญญาณรามานแบบพกพา (Portable Raman Spectrometer)  และระบบประมวลผลอัจฉริยะด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยองค์ประกอบสำคัญที่สุดคือ ชิป "OnSpec" ซึ่งพัฒนาโดยทีมนักวิจัยของเนคเทค

ชิป OnSpec ผลิตจากโครงสร้างนาโนของโลหะเงินด้วยเทคนิคการเคลือบฟิล์มบางขั้นสูง มีความสามารถพิเศษในการขยายสัญญาณการกระเจิงแสงรามานได้อย่างมหาศาล ทำให้สามารถตรวจจับชีวโมเลกุลจำเพาะจากตัวอย่างเลือด (พลาสมา) แม้ในปริมาณที่เจือจางมากในระดับ Trace Concentration ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นสิ่งที่วิธีตรวจสอบแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้

ขั้นตอนการใช้งานถูกออกแบบให้เรียบง่ายและรวดเร็ว เริ่มจากการหยดตัวอย่างเลือดปริมาณเล็กน้อยลงบนชิป OnSpec รอให้แห้ง จากนั้นใช้เครื่องรามานแบบพกพาอ่านสัญญาณเพื่อบันทึกลักษณะสเปกตรัม ขั้นตอนสุดท้ายคือปล่อยให้ AI ทำหน้าที่ประมวลผลและวิเคราะห์รูปแบบสัญญาณที่มีความซับซ้อนสูงเหล่านั้น แล้วแปลงออกมาเป็นผลการคัดกรองที่อ่านได้ง่ายในเวลาเพียงไม่กี่นาที

คัดกรองวัณโรคได้เร็วขึ้น “ภายใน 10 นาที”

ความแตกต่างที่เห็นได้ชัดที่สุดคือเรื่องของเวลา โดยการตรวจทางห้องปฏิบัติการแบบเดิมต้องใช้เวลา 1–2 วันกว่าจะทราบผล แต่ SERS-TB สามารถรายงานผลได้ภายใน 10 นาที หรือไม่ถึง 1 ชั่วโมง ช่วยลดภาระของบุคลากรทางการแพทย์ในการตีความข้อมูลที่ซับซ้อน และด้วยขนาดที่พกพาได้ นวัตกรรมนี้จึงตอบโจทย์การคัดกรอง ณ จุดดูแลผู้ป่วย (Point-of-Care) ในชุมชนห่างไกลได้อย่างแท้จริง

ปัจจุบัน SERS-TB ได้เริ่มทดสอบภาคสนามในพื้นที่จังหวัดร้อยเอ็ดและขอนแก่นแล้ว ภายใต้แนวคิด "AI-based TB Diagnosis for All" การลงพื้นที่จริงครั้งนี้ทำให้ทีมวิจัยได้เห็นสภาพแวดล้อมที่แท้จริง ทั้งในคลินิก ห้องปฏิบัติการ และภาระงานของบุคลากร ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะนำไปสู่การปรับปรุงเทคโนโลยีให้ตอบโจทย์ผู้ใช้งานจริงได้ดียิ่งขึ้น

ซึ่งแน่นอนว่าความท้าทายในการทำงานสาธารณสุขระดับชุมชนคงไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตรวจพบโรคเท่านั้น แต่ยังครอบคลุมถึงการติดตามกลุ่มผู้สัมผัสร่วมบ้าน (House Contact) การป้องกันการขาดยาของผู้ป่วย และการบริหารจัดการข้อมูลผ่านระบบดิจิทัลอย่าง TB Data Center เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างโรงพยาบาลและชุมชนอย่างไร้รอยต่อ


ความร่วมมือในการพัฒนานวัตกรรม SERS-TB ที่เริ่มต้นจากโจทย์ ปัญหาที่เกิดขึ้นจริง
เพื่อช่วยให้แพทย์สามารถประเมินความเสี่ยงและตัดสินใจได้อย่างรอบคอบและรวดเร็วยิ่งขึ้น
อีกทั้งยังทำให้ประชาชนทุกคน ไม่ว่าจะอยู่ในเมืองหรือชุมชนห่างไกล มีโอกาสเข้าถึงการคัดกรองโรคและระบบดูแลสุขภาพได้อย่างเท่าเทียม

ข่าวที่เกี่ยวข้อง

กระทรวงสาธารณสุข_ปั้น_Health_Influencer_ดึงแพทย์สู้ข่าวปลอมสุขภาพบนโซเชียล

กระทรวงสาธารณสุข ปั้น “Health Influencer” ดึงแพทย์สู้ข่าวปลอมสุขภาพบนโซเชียล

29 พ.ค. 69 รัฐมนตรีว่าการกระทรวงสาธารณสุข เปิดโครงการพัฒนาบุคลากรทางการแพทย์และสาธารณสุข สู่การเป็น “Health Influencer” ประจำปีงบประมาณ 2569

clock4 วันที่แล้ว
อีโบลา_โจทย์ใหญ่ของโลก_ไทยต้องเตรียมรับมือยังไงแล้วบ้าง

“อีโบลา” โจทย์ใหญ่ของโลก? ไทยเตรียมรับมือยังไงบ้าง

clock5 วันที่แล้ว
ล้ำไปอีกขั้น_แพทย์_มช_ใช้โมเดลจำลอง_วางแผนก่อนผ่าตัดหัวใจสำเร็จครั้งแรกของไทย

ล้ำไปอีกขั้น! แพทย์ มช. ใช้โมเดลจำลอง วางแผนก่อนผ่าตัดหัวใจสำเร็จครั้งแรกของไทย

clock5 วันที่แล้ว