การสังเคราะห์กรอบจริยธรรมและความรับผิดชอบของวิศวกรชีวการแพทย์ในยุคปัญญาประดิษฐ์สำหรับสถานพยาบาล
คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์, จริยธรรมปัญญาประดิษฐ์, วิศวกรชีวการแพทย์, ธรรมาภิบาลข้อมูลสุขภาพ, ระบบสุขภาพดิจิทัลบทคัดย่อ
การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการยกระดับระบบสาธารณสุข โดยเฉพาะการสนับสนุนการวินิจฉัยโรค การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ และการตัดสินใจทางคลินิก การนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ในสถานพยาบาลก่อให้เกิดประเด็นท้าทายด้านจริยธรรม ความโปร่งใส ความเป็นธรรมของอัลกอริทึม การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และ ความรับผิดชอบทางวิชาชีพ โดยเฉพาะวิศวกรชีวการแพทย์ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการออกแบบ พัฒนา และกำกับดูแลระบบ AI ทางการแพทย์ บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสังเคราะห์องค์ความรู้จากวรรณกรรมวิชาการ ทั้งในและต่างประเทศเกี่ยวกับจริยธรรม เทคโนโลยี และการกำกับดูแล AI ในระบบสุขภาพ เพื่อนำเสนอ กรอบแนวคิดเชิงจริยธรรมและความรับผิดชอบของวิศวกรชีวการแพทย์ในยุคปัญญาประดิษฐ์สำหรับบริบทสถานพยาบาลในประเทศไทย การศึกษานี้ใช้วิธีการทบทวนวรรณกรรมเชิงสังเคราะห์ จากงานวิจัย เอกสาร เชิงนโยบาย และกรอบมาตรฐานสากลที่เกี่ยวข้องกับ AI ทางการแพทย์ รวมถึงแนวคิดด้านชีวจริยธรรม ระบบสังคม–เทคนิค และแนวคิด Learning Health System ผลการสังเคราะห์พบว่าการประยุกต์ใช้ AI อย่างรับผิดชอบจำเป็นต้องอาศัยกลไกกำกับดูแลแบบหลายระดับ ทั้งด้านเทคนิค องค์กร และนโยบายสาธารณะ การพัฒนาสมรรถนะของบุคลากรและระบบธรรมาภิบาลข้อมูล จากการวิเคราะห์ได้เสนอกรอบแนวคิดเชิงปฏิบัติสำหรับสถานพยาบาลในประเทศไทยประกอบด้วย 7 องค์ประกอบหลัก ได้แก่ เสาหลักด้านจริยธรรม ความรับผิดชอบ ด้านเทคนิค การบูรณาการทางคลินิกและการกำกับโดยมนุษย์ ธรรมาภิบาลระดับองค์กร ความสอดคล้อง ด้านกฎหมาย การพัฒนาสมรรถนะบุคลากร และการติดตามระบบตลอดวงจรชีวิตของแบบจำลอง AI กรอบแนวคิดดังกล่าวสามารถใช้เป็นแนวทางสำหรับการกำหนดนโยบาย การกำกับดูแล และการพัฒนาเทคโนโลยี AI ทางการแพทย์อย่างมีความรับผิดชอบในบริบทของประเทศไทย
เอกสารอ้างอิง
Ang, A. (2025, November 10). Thailand moves to unify national health data systems. Healthcare IT News. Retrieved from https://www.healthcareitnews.com/news/asia/thailand-moves-unify-national-health-data-systems
Ang, M. (2025). Digital health governance and AI regulation in emerging economies. Health Policy and Technology, 14(2), 100812.
Batko, K., & Ślęzak, A. (2022). The use of Big Data Analytics in healthcare. Journal of Big Data, 9(1), 3
Brady, M. (2026, January 7). South Korea, China and Japan agree to harness AI in health cooperation. HealthTechAsia. Retrieved from https://healthtechasia.co/south-korea-china-and-japan-agree-to-harness-ai-in-health-cooperation/
Dubey, K., Hodade, D. N., Esnaashariyeh, A., Shrivastava, K., Nahak, K., & Jorvekar, G. (2023). Optimizing healthcare operations with big data and AI. In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence for Innovations in Healthcare (ICAIHI 2023). IEEE.
European Commission. (2023). Artificial Intelligence in Health. Shaping Europe’s digital future. Retrieved from https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/artificial-intelligence-health.
Farhud, D. D., Zokaei, S., Bozorgmehr, J., Sarmadi, S., & Tajiknia, V. (2022). Ethical issues of artificial intelligence in medicine and healthcare. Frontiers in Surgery, 9, 862322.
Farhud, D., Zokaei, S., & Shafiee, A. (2022). Ethical implications of artificial intelligence in healthcare. Iranian Journal of Public Health, 51(2), 259–267.
FE-EDTF. (2024). Federated and Explainable Ethical Digital Twin Framework for Smart Hospitals: Towards Responsible and Trustworthy AI in Healthcare. (User-provided manuscript).
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., ... & Schafer, B. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707.
Frisch, P. H., Stone, B., Booth, P., & Lui, W. (2014). New roles & responsibilities of hospital biomedical engineering. In Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) (pp. 3488–3491). IEEE.
GovInsider Asia. (2024). Thailand accelerates cloud and AI adoption to transform public services. Retrieved from https://govinsider.asia/intl-en/article/thailand-accelerates-cloud-and-ai-adoption-to-transform-public-services.
Hussain, A. (2025). Responsible AI lifecycle management and fairness monitoring in healthcare systems. AI & Society, 40(2), 455–472.
Hussain, W. (2025). Mitigating values debt in generative AI: Responsible engineering with Graph RAG. In Proceedings of the IEEE/ACM Responsible AI Engineering Workshop (RAIE 2025). (User-provided manuscript).
Jones, D. K., Alexander, D. C., Chetcuti, K., et al. (2025). Low field, high impact: democratizing MRI for clinical and research innovation. British Journal of Radiology, 98(1174), 20240794. https://doi.org/10.1259/bjr.20240794
Lee, J. (2025). Narrative-based AI ethics education for emerging technologies: Leveraging ‘The Monkey’s Paw’ for AI alignment and social justice. IEEE Symposium on Ethics in AI. (User-provided manuscript).
Lou, X. (2021). The financial information management system mechanism of domestic top three hospitals based on digital ID technology and crawler mining. In Proceedings of ICECA 2021 (pp. 1597–1600). IEEE.
Rigby, M. J. (2019). Ethical dimensions of using artificial intelligence in health care. AMA Journal of Ethics, 21(2), E121–E124.
Sobreiro, P., Domingues, A., Martinho, F., & Nogueira, N. (2026). Ethical responsibility in medical AI: A semi-systematic thematic review and multilevel governance model. Healthcare (Basel), 14(3), 287.
Synthetic Data Review. (2025). A systemic review of synthetic data use in healthcare: ethical and practical considerations. (User-provided manuscript).
Tripathi, A., et al. (2025). Artificial intelligence in healthcare: Applications, opportunities, and ethical challenges. Journal of Biomedical Informatics, 150, 104621.
Tripathi, D., Hajra, K., Mulukutla, A., Shreshtha, R., & Maity, D. (2025). Artificial Intelligence in Biomedical Engineering and Its Influence on Healthcare Structure: Current and Future Prospects. Bioengineering, 12(2), 163.
Tugui, A., Agheorghiesei, D.-T., Zelinschi, D.-O., & Scripcariu, D.-V. (2024). Integrating Digital DNA for AI’s Entities: Advancing ethical AI frameworks in the Altug scenario. Proceedings of ICoICI 2024.
Yap, G., Xiao, D., Hu, J., Sanday, J. P., & Beatty, C. (2025, October 21). 2025: The state of AI in healthcare. Menlo Ventures. Retrieved from https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-ai-in-healthcare/
Yap, J., et al. (2025). Regulatory frameworks for AI-enabled medical devices in the United States. Nature Medicine, 31(3), 415–422.
