241293-Article Text-872017-6-10-20210121

Academic article The Journal of Chulabhorn Royal Academy

eISSN 2697-5203 (online)

การพยาบาลในยุคเทคโนโลยีแหง่ ข้อมลู
Nursing in Data Technology Era

เบญจมาศ ปรชี าคณุ 1,* ฤชตุ า โมเหล็ก2 ดารารตั น์ ชวู งค์อนิ ทร์2
เพญ็ พักตร์ กองเมือง2 มารษิ า สมบตั บิ รู ณ์1

Benjamas Preechakoon1,*, Rhechuta Molek2, Dararat Chuwongin2,
Penpuk Gongmuang2, Marisa Sombutboon3

1ฝ่ายการพยาบาล และกจิ การพเิ ศษ ศนู ย์การแพทย์มะเรง็ วิทยาจุฬาภรณ์ ราชวทิ ยาลยั จุฬาภรณ์
1Nursing and Special Affairs, Chulabhorn Hospital, Chulabhorn Cancer Medical Center, Chulabhorn Royal Academy

2งานพยาบาลผู้ปว่ ยนอก โรงพยาบาลจฬุ าภรณ์ ศูนย์การแพทย์มะเร็งวทิ ยาจฬุ าภรณ์ ราชวิทยาลยั จุฬาภรณ์
2Division of Inpatient, Chulabhorn Hospital, Chulabhorn Cancer Medical Center, Chulabhorn Royal Academy

*Corresponding Author: e-mail [email protected]

Received: 22 April 2020; Revised: 10 January 2021; Accepted: 14 January 2021


บทคัดยอ่

โลกได้ปรับเปลี่ยนจากเทคโนโลยีสารสนเทศ สู่การเป็นเทคโนโลยีแห่งข้อมูลอย่างเต็มรูปแบบ โดยทุกคนสามารถ

เขา้ ถึงองค์ความรู้ในทุกสาขาวิชาชีพไดอ้ ย่างอิสระเพียงชั่วพรบิ ตา สง่ ผลให้วถิ กี ารดาเนินชวี ิตของมนษุ ย์มีการเปลี่ยนไป

โดยส้ินเชิง ในทางแพทยศาสตรศกึ ษาได้ประยุกต์การเรียนการสอนโดยนาสถานการณ์จาลองมาใช้มากขน้ึ เพ่อื ช่วยให้

ผู้เรียนสามารถเลียนแบบพฤติกรรมของผู้สอนในการแก้ปัญหาเฉพาะหน้ากับผู้ป่วยในทุกสถานการณ์ และ

ความก้าวหนา้ ของเทคโนโลยขี ้อมลู และนวัตกรรมตา่ ง ๆ ไม่เพยี งแต่เปลี่ยนวิถีทางการแพทย์ ยังทาให้คนท่ัวไปสามารถ

เข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับโรคภัยไข้เจ็บจากฐานข้อมูลอินเตอร์เน็ต ด้วยเหตุน้ีบทบาทของบุคลากรสาธารณสุขจึงน่าจะ

เปล่ียนไปจากการเป็นเพียงผู้ให้คาแนะนากลายเป็นผู้รับฟัง ด้วยความร่วมมือจากผู้ป่วยและครอบครัว เพ่ือให้เกิด

ความเช่อื มน่ั และความเข้าใจทต่ี รงกันในการรักษา

ปัจจุบันการเรียนการสอนทางการพยาบาลได้ผสมผสานเน้นสมรรถนะท่ีไม่ต้องอาศัยทักษะเชิงเทคนิคควบคู่กับ

ทักษะทางคลินิก ด้วยการนาเทคโนโลยีมาช่วยในการเรียนการสอน เน้นการเรียนรู้จากการปฏิบัติและยึดหลักสอน

น้อย และเป็นพยาบาลวิขาชีพท่ีสามารถพัฒนาความคดิ เชิงวิเคราะห์ ความเช่ียวชาญในการสื่อสารกบั ผู้ป่วยอย่างเป็น

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 19

© Chulabhorn Royal Academy. Terms and conditions of Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY NC ND 4.0) apply

มิตรและเรียนรเู้ พ่ือสรา้ งสรรคด์ ้วยใจท่ีเปดิ รับต่อการเรยี นรู้นวตั กรรม
ภายหลงั จบการศึกษา พยาบาลวชิ าชพี ยังจาเป็นตอ้ งเรยี นรู้เพ่มิ เติมอยา่ งต่อเนอ่ื ง ตอ้ งมีสมรรถนะในการจัดการเวช

สารสนเทศ มีความรอบรู้ในเรอ่ื งนวัตกรรมลา่ สุดทส่ี ัมพันธ์เกย่ี วข้องกบั ข้อมลู ขนาดใหญเ่ พ่ือการวิเคราะห์ การเชอ่ื มโยง
ด้วยเครือข่ายอินเตอร์เน็ต และระบบความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ เช่น การใช้โทรศัพท์มือถือหรืออุปกรณ์สวมใส่
อัจฉริยะ เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ หุ่นยนต์กลไกอัจฉริยะ การแพทย์เฉพาะเจาะจง และระบบกรอบโซ่สัมพันธ์ เป็น
ต้น นอกจากน้ันพยาบาลยังต้องปรับตัวเองให้พร้อมกับการปฏิบัติหน้าท่ีเฉพาะหน้า การทางานร่วมกับแพทย์และ
บุคลากรสขุ ภาพในสาขาวชิ าชพี อนื่

คาสาคัญ: การพยาบาลเปล่ยี นวิถี เทคโนโลยขี องข้อมลู ปัญญาประดิษฐ์ นวตั กรรมทางการแพทย์

Abstract
The world is now entirely changing from information to data technology. As a consequence, all

human being in all professions can freely access the body of knowledge from engine search
internet explorer in a blink of an eye. This affects on the way of people live, and causes massive
disruption of life. In the medical education field, using simulation-based learning is applied to
students. This helps learners to imitate instructor’s behavior to encounter with any difficulty with
patients in clinical scenarios that a lie ahead. Additionally, breakthrough technology and innovation
not only disrupt the way of healthcare providers work, but also people can easily gain information
related to illness based on the Internet. Regarding this reason, the role’s healthcare team tends to
change from data providers to information receivers by engaging patients and relatives in order to
ensure they mutually understand with their treatment.

Currently, pedagogical approach in nursing integrates with non-technical competency skills
without technical skills and clinical skills. Using technology helps to improve pedagogical process
in nursing field by emphasizing on learning from practice rather than lecture. Furthermore,
professional nurses can develop their critical thinking and use expertise in establishing interactions
with patients in a friendly and initiative manner.

After graduation, the registered nurses require to further study continuously and maintain their
competency of informatics management. In addition, they need to learn more about innovation
regarding big data set, analysis, internet of things and safety in cyber security such as smart
phone/watch, electronic medical records, autonomous robotics, precision medicine and block

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 20

chain. Besides, nurses need to get themselves ready to work with other healthcare providers and a
multidisciplinary team.

Keywords: Disruptive Nursing, Data Technology, Artificial Intelligence, Innovative Medicine

บทนา (Introduction) ครอบครัวเร่ิมมีลูกน้อยลง แต่งงานช้า รณรงค์การ
ประชากรในสังคมประกอบด้วยกลุ่มคนในช่วง คุมกาเนิด การหย่าร้างกลายเป็นเร่ืองปกติ ต่างคน
ต้องการใช้ชีวิตความเป็นส่วนตัวมากขึ้น อยากทางาน
ระดับอายุแตกต่างกัน ความต่างของอายุแต่ละวัย ที่มีความเป็นอิสระ สร้างสรรค์ ไม่ชอบกฎเกณฑ์ มี
ส่งผลต่อลักษณะนิสัย พฤติกรรม ทัศนคติ การดาเนิน แนวโน้มต่อต้านสังคม ไม่ยึดถือขนบธรรมเนียม
ชีวิต ที่ไม่เหมือนกัน คนรุ่นท่ีเติบโตมาในยุคสมัยไม่มี ประเพณีคุณธรรมของสังคม เช่น การอยู่ด้วยกันก่อน
อิน เต อร์เน็ ต กับ ค น ยุค ให ม่ ที่ เกิดม าใน ยุค ที่ มี แต่ง การแสดงตวั ของเพศท่ี 3
คอมพิวเตอร์และเครือข่ายอนิ เตอร์เน็ตเพียบพร้อม จึง
มีกรอบวิธีคิดการมองโลกไม่ตรงกัน หากยึดหลักเอา สังคม gen Y ได้แก่กลุ่มคนที่เกิดระหว่างปี พ.ศ.
เงื่อนไขช่วงเวลาของวันท่ีเกิดเป็นตัวกาหนดแล้ว 2525-2548 เป็นช่วงที่เศรษฐกิจเฟื่องฟูพร้อม ๆ กับ
คาอธิบายโดยอาศัย ทฤษฎีเจเนอเรชั่น (theory of การก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เด็กถูกตามใจจากพ่อแม่
generation ) เพ่ือแยกประชากรออกเป็นกลุ่ม ๆ หรือ ในยุค gen B ท่ีพยายามให้ลูกได้รับการศึกษาทุกด้าน
รุ่น (generation, gen) ในเวลาปัจจุบันสามารถบ่งชี้ อย่างเต็มท่ี เพื่อเป็นเจ้าคนนายคน ต่างเริ่มคุ้นเคยกับ
ถึงพฤติกรรมมนุษย์ท่ีเหมือนกันและแตกต่างกัน ตาม นวัตกรรม สามารถทางานหลายส่ิงได้ในเวลาเดียวกัน
สภาพแวดล้อม สงั คม วฒั นธรรม เปลี่ยนไปไดด้ งั น้ี1 มีความคิดเป็นของตัวเอง ไม่สนใจคนรอบข้าง เน้น
ความสะดวกสบายมงุ่ มน่ั แต่ไมอ่ ดทน เปลยี่ นงานบอ่ ย
สังคม gen B (baby boomer) ได้แก่กลุ่มคนท่ี
เกิด ระห ว่างปี พ .ศ . 2486-2503 ห รือ ภ าย ห ลั ง สังคม gen Z ได้แก่กลุ่มคนท่ีเกิดต้ังแต่ปี พ.ศ.
สงครามโลกคร้ังที่สองสงบลง เศรษฐกิจโลกเร่ิมฟื้นตัว 2549 เป็นการก้าวสู่สังคมยุคดิจิทัล (digital) การ
จากวิกฤตเศรษฐกิจตกต่าทั่วโลกต้ังแต่ปี พ.ศ. 2472 เช่ือมต่อสรรพส่ิงด้วยเครือข่ายอินเตอร์เน็ต (Internet
ทาให้ครอบครัวต้องการมีลูกหลายคน เพื่อเพิ่มจานวน of Things, IoT) เช่น การใช้สมาร์ทโฟน (smart
แรงงาน สร้างความม่ันคงม่ังคั่ง ต่างทุ่มเทชีวิตการ phone) วิดีโอออนไลน์ (online video) เฟ ซบุ๊ ก
ทางานอย่างขยันขันแข็ง สู้อดทน ประหยัดอดออม มี (face book) หรือไลน์ (line) อินเตอร์เน็ตกลายเป็น
ความภักดีต่อองค์กรสูง เคร่งครัดในเรื่องกฎระเบียบ ปัจจัยที่ 5 ชอบวิเคราะห์เร่ืองราวต่าง ๆ เปรียบเทียบ
แบบแผน ไมเ่ ปลย่ี นงานบ่อย เคารพกฎเกณฑก์ ติกา ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจในการดารงชีวิต การรับข้อมูล
ข่าวสารอย่างรวดเร็ว ทันโลกทันเหตุการณ์ เปิดกว้าง
สังคม gen X ได้แก่กลุ่มคนท่ีเกิดระหว่างปี พ.ศ. ทางความคิด ชอบแสดงออก มีความเปน็ ตัวของตัวเอง
2504-2524 หรือภายหลังที่ทรัพยากรเริ่มไม่พอเพียง สงู ทาอะไรง่ายๆ ไม่ชอบเง่ือนไข ไม่ชอบการรอคอย มี
ต่อจานวนประชากร การทามาหากินลาบาก แต่ละ

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 21

แนวโน้มเลือกงานที่เงินดีมากกว่าเหตุผลเพราะชอบ หน่วยงานกากับตามสาขาวิชาชีพจึงจาเป็นต้องอัปเดต
แต่ไม่บ้างาน ไม่ชอบเรียนรู้แบบการฟังบรรยาย แต่ ความรู้และเทคโนโลยี รวมถึงกาหนดกรอบวิสัยทัศน์
เน้ น ข้ อ มู ล ส้ั น ๆ เข้ า ใจ ง่ า ย เช่ น แ ผ น ภ า พ และกลยุทธ์ใหม่ในการขับเคลื่อนองค์กรเพ่ือรองรับต่อ
ภาพเคลอื่ นไหวหรือแอนนเิ มชั่น (animation) ความแตกต่างทางอายุของสมาชิกสังคมและแนว
ปฏิบัติท่ีต้องปรับเปล่ียนวิถีให้ทันต่อยุคสมัย ทั้งใน
อย่างไรก็ดีในปี 2562 มีกลุ่ม gen B ซึ่งเป็นกลุ่มที่ ระยะสั้นและระยะยาว เพื่อสร้างให้เกิดการอยู่ร่วมกัน
มีอายุสูงกว่า 60 ปี ข้ึนไป 16.73% หรือ จาก 66 ล้าน อย่างมีความสุขและการเกิดประสิทธิผลต่อการทางาน
คน และ คาดว่าในปี 2563 จะเพิ่มเป็น ร้อยละ 20 ของคนในองคก์ ร
จาก 69 ล้านคน ซึ่งถือเป็นสังคมผู้สูงอายุโดยสมบูรณ์
( aging Society) ต า ม นิ ย า ม ข อ ง อ ง ค์ ก า ร 1. การเปลย่ี นวิถีชีวติ ในยุคขอ้ มูลและเทคโนโลยีของ
สหประชาชาติ2 ในขณะท่ีถ้านับตามช่วงอายุจะ มี ขอ้ มูล
จานวนกลุ่ม Gen X และ Y จานวน 42 ล้านคน หรือ เทคโนโลยียุคดิจิทัลสามารถเชื่อมต่อการส่ือสาร
64.37% และ Gen Z จานวน 10.9 ล้านคน หรือ
16.45%2 ทุกกลุ่มสังคมรุ่นต้องอยู่อาศัยร่วมกัน มี ผา่ นเครอื ขา่ ยอินเตอร์เน็ต มนษุ ยส์ ามารถผลิตขอ้ มลู ใน
ปฏิสัมพันธ์ในสังคม ติดต่อส่ือสารร่วมกัน ตั้งแต่ระดับ รูปแบบเอกสาร ภาพ เสียง วิดีโอ ได้ด้วยโทรศัพท์มือถือ
ย่อยภายในครอบครัวหรือระดับกลางของสังคมในท่ี หรือคอมพิวเตอร์นส่วนบุคคล ปี 2019 Domo
ทางาน หรือระดับของสังคมมหภาคประชาชน บริษัทด้านข้อมูลธุรกิจ รายงานว่าในทุก 1 นาที มีคน
ภายในประเทศ ความแตกต่างของแนวคิดส่งผลต่อ ส่งข้อความใน ทวิตเตอร์ (twitter) 511,200 ข้อความ
รูปแบบวิธีคิดหรือวิธีการให้คุณค่าต่อสิ่งใดสิ่งหน่ึงใน มีการส่งอีเมลจานวน 18,000,000 ครั้ง มีการโพสต์รูป
ชวี ติ บนโปรแกรมอินสตาแกรม (instragram) จานวน
277,777 เรื่อง5 ไม่ว่าจะอยู่ท่ีไหนของมุมโลกเรา
ช่องว่างทางโครงสร้างอายุท่ีปรากฏขึ้นในสังคม ส า ม า ร ถ เข้ า ถึ ง แ ล ะ ส ร้ า ง ข้ อ มู ล ข น า ด ให ญ่ จ า น ว น
ส่งผลกระทบต่อไปถึงกลุ่มสังคมของวิชาชีพทางการ มากมายมหาศาล (big data) เกิดการส่งต่อและ
พยาบาล โดยพบว่าพยาบาลรุ่นใหม่ส่วนใหญ่อยู่ใน กระจายข้อมูลเพ่ิมขึ้นเป็นทวีคูณเพียงเสี้ยววินาที เรา
Gen Y เป็นกลุ่มท่ีมีทักษะการใชง้ านดา้ นเทคโนโลยีทั้ง สามารถติดต่อและเข้าถึงองค์ความรู้ต่าง ๆ ได้ง่ายและ
ในด้านการติดต่อสื่อสารหรือการใช้ชีวิตประจาวัน 3 รวดเร็ว โดยไม่จาเป็นต้องเก็บข้อมูลไว้กับตัวเอง แต่
ต้องการส่ือสารที่กระชับชัดเจน รวดเร็วเพราะคุ้นเคย อาศยั โครงสร้างระบบฐานเก็บขอ้ มูลใหญใ่ ช้เกบ็ ร่วมกัน
กับระบบออนไลน์ มีพฤติกรรมที่ต้องการสถานะมั่นคง เปรียบได้กับข้อมูลของทุกคนจัดเก็บอยู่เต็มท่ัวท้องฟ้า
ในการทางานแตใ่ นขณะเดียวกนั กส็ ามารถละทิง้ งานได้ (cloud server) สามารถเรียกนามาใช้งานได้ตลอดเวลาท่ี
โดยง่าย เช่นกัน4 แนวคิดวิธีปฏิบัติงานแบบเก่าไม่ ตอ้ งการ นอกจากนี้
สามารถตอบสนองความตอ้ งการของสภาพการทางาน
ในทุกกลุ่มได้ และต้องการเทคโนโลยีเข้ามารว่ มอานวย เมื่อมีการนาข้อมูลขนาดใหญ่แต่ละส่วนมาจัด
ความสะดวกในการทางาน ดังน้ันผู้บริหารของ ระเบียบและวิเคราะห์และสร้างอัลกอลิท่ึม (algorithm)

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 22

เพื่อพัฒนาให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และ ถูกเปล่ียนวิถีใหม่เร่ิมเด่นชัด ในกลุ่มบริษัทขนาดใหญ่
รู้จักตัดสินใจคล้ายมนุษย์เรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์ ในอดีตหลายแห่งท่ีไม่ปรับตัวต่อการเปล่ียนแปลงด้วย
(Artificial Intelligence, AI)6 โดยอาศยั เทคนคิ ต่างกัน นวัตกรรมใหม่ของสินค้าและการบริการ ทาให้บริษัท
มีการนาข้อมูลที่มากมายมาจัดวางโครงสร้างให้มี ต่างล้มหายไปจากการถูกบริษัทเกิดใหม่หรือคู่แข่งใช้
รปู แบบที่แน่นอนเปน็ เหตุเปน็ ผล พร้อมประสานข้อมูล เทคโนโลยี เข้ามา Disruption ตัวอย่างท่ีเห็นได้ชัด
อย่างสลับซับซ้อนเป็นร่างแหโยงใยคล้ายปมเซลล์ ได้แก่ บริษัท Nokia Kodak หรือ Blockbuster11
ประสาทสมองของมนุษย์ (artificial neural network) เป็นตน้ รปู แบบของการเปรียบเทียบในเชิงแข่งขันของ
จนอุปกรณ์คอมพิวเตอร์สามารถพัฒนาการเรียนรู้ ยุคปัจจุบันในความหมายการเปล่ียนวิถีใหม่จึงถูก
ความคิดความอ่านได้อย่างลกึ ซ้งึ (deep Learning) นาไปใช้ในหลากหลายแวดวง รวมถึงในสาขาด้าน
วิทยาศาสตร์สุขภาพ
ปัญญาประดิษฐ์ถูกนาไปใช้อย่างกว้างขวาง ใน
ยุทธศาสตร์อากาศยาน การสร้างสถานการณ์จาลอง 2. การแพทยเ์ ปลี่ยนวถิ ี (disruptive medicine)
และการสอนบิน การวิเคราะห์ความผกผันของภาวะ ในทางการแพทย์ มีพัฒนาการโดยใช้นวัตกรรม
เศรษฐกิจจุลภาคและมหภาค ตลาดหุ้นตลาดทุน การ
วินิจฉัยและการทานายรอยโรค7 หรือการวิเคราะห์ ป ระยุ ก ต์ ใน ก ารจัด ก ารเรีย น ก ารส อ น โด ย น า
ขอ้ มลู ด้านพันธุกรรมและสภาพแวดล้อมทางสังคมของ สถานการณ์จาลอง (simulation-based learning)
ผู้ป่วย8 และหลักฐานเชิงประจักษ์ (Evidence-Based Practice:
EBP) เข้ามาใช้ในงานแพทยศาสตรศึกษามากขึ้นเป็น
เทคโนโลยีดิจิทัลได้ปรับเปล่ียนจากเทคโนโลยี ลาดับ12 เน่ืองจากการจาลองสถานการณ์เสมือนจริง
สารสนเทศ (information technology) ซึ่งมนุษย์มี ทางคลินิกช่วยให้ผู้เรียนสามารถเลียนแบบพฤติกรรม
เอกเทศในความเป็นเจ้าของข้อมูลสู่การเป็นเทคโนโลยี ของอาจารย์ทม่ี ีประสบการณ์ นามาใช้ในการแกป้ ัญหา
แหง่ ข้อมูล (data technology) อย่างเตม็ รูปแบบ โดย เฉพาะหน้าท่ีมีความเสี่ยงสูงกับชีวิตมนุษย์ เช่น การ
ทุกคนสามารถเข้าถึงองค์ความรู้ที่สะสมกันมานานนับ ช่วยฟื้นคืนชีพ13 หรือการใช้หุ่นยนต์เพ่ือการผสมยา
ศตวรรษในทุกสาขาวิชาชีพได้อย่างอิสระเพียงช่ัว เคมีบาบัด14
พริบตา ส่งผลให้วิถีการดาเนินชีวิตของมนุษย์มีการ
เปลีย่ นไปอยา่ งสน้ิ เชิง (disruption of life)9 งานบริการทางการแพทย์ในประเทศไทยได้พัฒนา
และประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศผ่านระบบ
การเปลี่ยนวิถีใหม่หรือการลบล้าง (disruption) โทรคมนาคม ในพื้นท่ีชนบทหรือพ้ืนที่ห่างไกล
วิ ถี ก า ร ด า เนิ น ก า ร แ บ บ เก่ า เนื่ อ ง จ า ก ปั จ จั ย ข อ ง (telehealth) ต้ั ง แ ต่ ปี 253815 แ ล ะ ใน ปี 2562
นวัตกรรมและเทคโนโลยีเครือข่ายใหม่ที่เข้ามาแทนที่ โค รงก ารมี พั ฒ น าก าร ร่ว ม มื อ กั บ ส านั ก งาน
แม้ว่าคาน้ีจะมีต้นทางมาจากศัพท์ในภาคธุรกิจโดย คณะกรรมการกิจการกระจายเสียง กิจการโทรทัศน์
Joseph L. Bower and Clayton M. Christensen และกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติ (กสทช.) โดยใช้
แห่ง Harvard Business School ต้ังแต่ปี 199510 แต่ อนิ เทอร์เน็ตความเรว็ สงู นากลับมาดาเนินการใหม่ นา
ในยุคของเทคโนโลยีแห่งข้อมูลทาให้ความหมายการ

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 23

ร่องในพื้นท่ี 8 จังหวัด ได้แก่ เชียงราย เพชรบูรณ์ สะอาดอุปกรณ์เคร่ืองใช้และสถานที่พัก การเปิด
กาแพงเพชร กาฬสินธ์ุ กาญจนบุรี สุรินทร์ สงขลา สุ หน้าต่างเพื่อให้มีการถ่ายเทอากาศบริสุทธ์ิในหอผู้ป่วย
ราษฎร์ธานี ครอบคลุม 4 โรคหลัก ได้แก่ เบาหวาน ก า ร ให้ ผู้ ป่ ว ย ได้ รั บ ป ร ะ ท า น อ า ห า ร ที่ ส ะ อ า ด ถู ก
ความดันโลหิตสูง โรคทางจอประสาทตา และโรค สุขลักษณะ พร้อมได้รับการรักษาที่ตรงเวลาอย่างมี
ผิวหนงั 16 คุณภาพ18 เป็นหลักการพ้ืนฐานที่พยาบาลวิชาชีพทุก
คนได้รับการถ่ายทอดมาตลอดในชั้นเรียนของการ
เท ค โน โล ยี ปั ญ ญ าป ระ ดิ ษ ฐ์ (AI) ส าม ารถ พยาบาลแต่เดิมและยังคงมีความสาคัญโดยเน้นไปใน
ประมวลผลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และช่วยในการ ภาคทฤษฎีและภาคปฏิบัติเป็นหลัก หรือเป็นรูปแบบ
ตัดสินใจทางคลินิกได้ มีการสร้างอัลกอริทึมเพื่อการ ของทักษะเชิงเทคนิค (hard, technical skill) ในขณะที่
วินิจฉัยโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ กับ การตรวจหามะเร็ง ยุคเทคโนโลยีแห่งข้อมูล ศาสตร์แห่งการพยาบาล
เต้านมโดยแมมโมแกรม สาหรับเป็นตัวเลือกรอง (nursing science) จาเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับวิถี
(second opinion) ช่วยให้นักรังสีวิทยาตัดสินใจต่อ ให ม่ ใน ก า ร ด า เนิ น ชี วิ ต ข อ ง ม นุ ษ ย์ แ ล ะ วิ ถี ให ม่ ท า ง
การรักษา นอกจากนี้ปัญญาประดิษฐ์ ยังมีการนามา การแพทยเ์ ช่นกัน คุณลักษณะของพยาบาลจาเป็นต้อง
ประยุกต์ใช้ต่อการรักษาโรคทางจิตเวชผ่านทางแอป เรียนรู้ทักษะเพิ่มที่ไม่ใชทักษะทางเทคนิค (non-
พลิเคชัน (application) บนมอื ถือ17 technical skill) เชน่ ทักษะทางสังคม หรือทักษะทาง
อารมณ์ (soft skill)19
ในด้านของผู้รับบริการทางการแพทย์ ความ
สะดวกในการเข้าถึงข้อมูลของผู้ป่วยด้วยอินเตอร์เน็ต การพัฒนานักศึกษาด้านทักษะทางสังคมและ
ทาให้คนทั่วไปหรือกลุ่มผู้ป่วยหรือญาติ สามารถได้รับ ทักษะทางอารมณ์ ซ่ึงเคยเป็นเพียงหลักสูตรแฝง
เอกสารข้อมูลเก่ียวกับโรคภัยไข้เจ็บที่เผชิญอยู่จาก (hidden curriculum) แต่ปัจจุบันถูกนามาใช้เป็น
ฐานข้อมูลออนไลน์ทั้งในประเทศและต่างประเทศ เกณฑ์ประกันคุณภาพการศึกษาของหลายสถาบัน19 มี
ด้ ว ย เห ตุ น้ี บ ท บ า ท ข อ ง บุ ค ล า ก ร ด้ า น สุ ข ภ า พ จึ ง มี องคป์ ระกอบที่สาคญั คอื
แนวโน้มท่ีเปล่ียนไป จากการเป็นเพียงผู้ให้คาแนะนา
เพิ่มเป็นผู้รับฟังด้วย และต้องค้นคว้ามีข้อมูลเตรียมไว้ - การทางานเป็นทีม (team working) เพื่อสร้าง
เพ่ือตอบคาถาม พร้อมท้ังปรับความคิดของผู้ป่วยให้ เสริมทักษะการเป็นผู้นา การทางานกับผู้อ่ืน
คล้อยตามแนวทางการรักษาที่ถูกต้องเหมาะสมตาม และการรว่ มมือกันอย่างมีเอกภาพ
หลกั วชิ าการ
- การบริหารจัดการงาน (task management)
3. การพยาบาลเปล่ียนวิถี (disruptive nursing) เพื่อสร้างเสริมทักษะการลาดับความสาคัญของ
ในช่วงปี พ.ศ 2363–2453 ฟลอเรนซ์ ไนติงเกล งาน ความคิดสร้างสรรคใ์ นการทางาน

สตรชี าวอติ าเลียน สัญชาติองั กฤษ วางรากฐานวิชาชีพ - ก ารต ระ ห นั ก ถึ งส ถ าน ก ารณ์ (situation
พยาบาลสมัยใหม่ โดยให้ความสาคัญกับการดูแล awareness) เพ่ื อสร้างเสริม ทักษ ะการคิด
สภาพแวดล้อมของผู้เจ็บป่วย อาทิเช่น การทาความ วิเคราะห์ และทกั ษะในการแกป้ ัญหา

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 24

- การตัดสินใจ (decision making) เพ่ือสร้าง สมรรถนะในการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อการจัดการด้าน
เสริมทักษะการนาองค์ความรู้มาประยุกต์ใช้ สารสนเทศ การสืบค้นนาข้อมูลมาวิเคราะห์ เทคนิค
การส่ือสารและการมีปฏิสัมพันธ์กับผู้อื่นด้วย ก ารค้ น ข้ อ มู ล อ าทิ เช่ น ก ารเลื อ ก ใช้ ค าส าคั ญ
ภาษาพูด ภาษากาย และภาษาเขยี น (keywords) เพื่อใช้ในการตัดสินใจ หรือการทาวิจัย
ต่อยอด ในโรงพยาบาลบางแห่งยังได้จัดหลักสูตรการ
ท้ังน้ี ความรู้ที่ไม่ใช่ทักษะเชิงเทคนิค มีเป้าหมาย ฝึกอบรมการพยาบาลคลินิกหลังปริญญาตรีเฉพาะ
เพ่ือให้พยาบาลวิชาชีพซ่ึงเป็นคนยุคใหม่ มีความคิด สาขาวิชา (post baccalaureate residency training
นอกกรอบ เข้าใจคนอ่ืน มีความเห็นอกเห็นใจ ไม่ด่วน program) โดยมีการจัดต้ังศูนย์ฝึกทักษะการดูแล
ตัดสิน พร้อมจะพัฒนาและใฝ่หาองค์ความรู้ ให้ ผู้ป่วยด้วยสถานการณ์จาลองเสมือนจริงกับหุ่นจาลอง
สอดคล้องกับเทคโนโลยีแห่งข้อมูลท่ีประสานกันเป็น ผู้ป่วย พร้อมประเมินผลการเรียนรู้ การสอนโดยการ
เครือข่าย เน้นการมีปฏิสัมพันธ์กับคนรอบข้าง การเข้า เรยี นผ่านทางระบบ e-learning24 นอกจากนี้พยาบาล
สังคม ซ่ึงเป็นการส่งเสริมคุณภาพงานท่ีต้องอาศัย ในยุคสมัยใหม่ยงั จาเปน็ ต้องมีความรอบรู้ หม่ันติดตาม
ทักษะทางคลินิกให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ช่วยลดความ ข้อมูลทันสมัย ท่ีมีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเน่ือง
ผิดพลาดท่ีอาจเกิดขึ้นบนพ้ืนฐานความปลอดภัยของ ยกตัวอย่าง ข้อมูลการป้องกันการติดเชื้อและการดูแล
ผ้ปู ว่ ยเปน็ หลัก20 รักษาผู้ป่วยในการระบาดของเชื้อไวรัสโควิด -19
(COVID-19) ซ่ึงมีผู้เสียชีวิตนับล้านคนท่ัวโลกในช่วง
นอกจากนี้ อาจารย์พยาบาลสามารถลดช่องว่าง ระยะเวลาเพียง 2-3 เดือน หรือความพร้อมด้านข้อมูล
ความแตกต่างระหว่างรุ่น ด้วยการนาเทคโนโลยีท่ี ในวิชาชีพที่จะต้องเผชิญกับโรคอุบัติใหม่ ท่ีอาจจะ
ทันสมัยมาช่วยในการเรียนการสอน (technology- เกดิ ข้นึ ไดใ้ นอนาคต
assisted learning) ตัวอย่างเช่น การใช้บทเรียน
คอมพิวเตอร์ช่วยสอน (computer-assisted instruc- 4. นวตั กรรมและเทคโนโลยีใหมก่ บั การพยาบาล
tion) การเรียนรู้ด้วยสถานการณ์จาลอง (simulation การปรับตัวของบุคคลากรด้านการพยาบาลไปสู่
based learning) โดยเน้นการปฏิบัติ (learning by
doing) ยึดหลักสอนน้อย เรียนรู้มากข้ึน (teach less, ยุคของเครือข่ายอินเตอร์เน็ตเช่ือมโลกเป็นเร่ืองท่ีท้า
learn more) ใช้รูปแบบห้องเรียนกลับทาง (flipped ทายท้ังในระดับบุคคลและระดับกลุ่มใหญ่ขององค์กร
classroom) ที่เน้นให้ผู้เรียน เรียนรู้เองตามความ วิชาชีพ ปัจจุบันเรานานวัตกรรมและเทคโนโลยีข้อมูล
สะดวกและประสบการณ์จริง (authentic learning) เข้ามาใช้ในชีวิตประจาวันโดยผสมผสานไปกับการ
เป็นสิ่งเร้าภายใน (internal motivation) ที่ทาให้เกิด ทางานและการใช้ชีวิตท้ังรู้ตัวและไม่ร้ตู ัว อาทิเชน่ การ
แรงจงู ใจใฝส่ มั ฤทธิ์ (achievement motive) เป็นต้น21–23 ฝากข้อมูลไฟล์เอกสารบนระบบแหล่งเก็บข้อมูลขนาด
ใหญ่หรือคลาวด์เซิร์ฟเวอร์ (cloud server) คนรุ่น
ภายหลังจบการศึกษา พยาบาลวิชาชีพยัง ให ม่ นิ ย ม ดู ภ า พ ย น ต์ ผ่ า น บ ริ ก า ร ส ต รี ม ม่ิ ง โด ย เสี ย
จาเป็นต้องเรียนรู้เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง ทั้งด้านการ ค่าบริการ อาทิเช่น Netflix ขณะเดียวกันบริษัทก็ได้
รักษาที่มีความทันสมัย การใช้ภาษาอังกฤษพ้ืนฐาน เก็บข้อมูลการชมเพ่ือสร้างระบบแนะนาภาพยนต์จาก
เพ่ือการส่ือสารอย่างมีประสิทธิภาพ และการพัฒนา

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 25

ข้อมูลสมาชิกทั่วโลกนาไปวิเคราะห์ (big data and ทางด้านวิทยาศาสตร์การแพทย์และวิศวกรรมศาสตร์
analytics) มีการใช้งานระบบข้อมูลเสมือนจริง นามาประยุกต์ร่วมกัน (biomedical engineering)
(augmented reality) ผ่ าน ก ารค้ น ห าแ ผ น ที่ ใน ได้แก่
google street view ห รือเราใช้งานระบบ ความ
ปลอดภัยในโลกไซเบอร์ (cyber security) ด้วยการ Mobile health technology หรือ mHealth
วาดรูปลากจุด กดรหัสผ่านเม่ือเปิดเคร่ืองโทรศัพท์มือถือ เป็นระบบติดตามดูแลสุขภาพผ่านอุปกรณ์ส่ือสาร
ตัวอย่างบางส่วนที่กล่าวมาเป็นการเปลี่ยนผ่านและ เคลื่อนท่ี25 เป็นนวัตกรรมที่พัฒนาให้อยู่ในรูปแบบ
เป็นทางเลือกที่ไม่อาจหลีกเลีย่ งได้ เทคโนโลยีบังคับให้ ของแอปพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถือแบบสมาร์ทโฟน
วิถีชีวิตของผู้คน เกิดการเป ล่ียน แป ลง (digital (smart phone) และในปัจจุบันมักจะใช้งานร่วมกับ
disruption) ดังนั้นพยาบาลควรปรับตัวให้พร้อมกับ อุปกรณ์สวมใส่ (wearable devices) หรือ นาฬิกา
การปฏิบัติการตามภาระหน้าท่ี และเลอื กใชเ้ ทคโนโลยี อัจฉริยะ (smart watch) เพื่อเช่ือมต่อสาหรับเป็น
ในการทางาน สื่อสารร่วมกันกับแพทย์และบุคลากร เซน็ เซอร์ (sensor) ตรวจวัดข้อมลู สัญญาณต่าง ๆ ทาง
สาธารณสขุ ในสาขาวชิ าชพี อ่ืน ๆ อยา่ งเหมาะสม ร่างกายและประมวลผลสรุปเป็นข้อมูลทางสุขภาพ
ร ว ม ถึ ง ก า ร ใช้ ส า ห รั บ ส่ ง สั ญ ญ า ณ แ จ้ ง เตื อ น ไป ยั ง
นวัตกรรมที่เก่ียวข้องกับงานการพยาบาลและ โรงพยาบาลหรือผู้ดูแล กรณีมีสัญญาณผิดปกติเกิด
วิทยาศาสตร์สุขภาพท่ีน่าสนใจ โดยมาจากองค์ความรู้ ขนึ้ กับผู้ใชง้ าน

รปู ท่ี 1 ตวั อยา่ งรปู แบบการตรวจวัดท่ีไดจ้ ากขอ้ มลู บนอปุ กรณส์ วมใส่ กรณผี สู้ ูงอายุและส่งข้อมูลทางสขุ ภาพกลบั ไป27
(source: Healthcare Sensing and Monitoring; 2019:226-262)

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 26

เม่ือผู้ใช้ป้อนข้อมูลอายุ เพศ น้าหนัก ส่วนสูง หุ่นยนต์ Dinsow30 (โดยบริษัทซีที เอเชีย โรโบ
แอปพลิเคชันจะส่งข้อมูลเข้าไปยังระบบฐานข้อมูล ติกส์ จากัด กรุงเทพฯ ประเทศไทย) หุ่นยนต์ดินสอ
เพ่ือประมวลผลจากฐานข้อมูล คานวณวิเคราะห์ และ เป็นหุ่นยนต์กลไกอัจฉริยะ (autonomous robotics)
ตรวจสอบจากอุปกรณ์สวมใส่บนร่างกายและนามา ท่ใี ช้ดแู ลผู้สูงอายุ สามารถตรวจจับมองเห็นเวลาผู้ป่วย
แสดงผล ให้คาแนะนาในด้านสุขภาพต่าง ๆ อาทิเช่น ลุกจากเตียงในเวลากลางคืน ช่วยเหลือผู้ป่วยเข้า
ความเสี่ยงเป็นโรคอ้วน วิเคราะห์คุณภาพการนอน ห้องน้า ตรวจจับอาการผดิ ปกติของผูป้ ว่ ย พร้อมส่ง
หลับ อัตราการเต้นของหัวใจจากการยิงลาแสงปริมาณ
เข้มข้นสูงตรวจวัดปริมาณเลือดที่ไหลผ่านข้อมือจาก รูปท่ี 2 หุน่ ยนต์ดนิ สอ Model 3
การทางานของชีพจร26 และการนับจานวนการก้าว (source: Dinsow model 3)
การเดินในแต่ละวันของบุคคล เป็นต้น รวมไปถึงยัง สัญญาณการแจ้งเตือน นอกจากนี้ยังเพื่อการบันเทิง
สามารถส่งสัญญาณแจ้งเตือนไปยังหน่วยงานทาง ร้องเพลงและเต้นราได้ โรงพยาบาลศิริราชได้นาเอา
การแพทย์ กรณีมีสัญญาณแจ้งหากมีความผิดปกติ หุ่นยนต์ดินสอมาช่วยในการดูแลผู้ป่วยมะเร็งต่อม
เกิดขึ้น27 ไทรอยด์ เน่ืองจากภายหลังการผ่าตัดต่อมไทรอยด์
ผู้ป่วยจาเป็นต้องได้รับการรักษาต่อเนื่องต่อโดยการ
เว ช ระ เบี ย น อิ เล็ ก ท ร อ นิ ก ส์ (electronic ทานสารกัมมันตรังสีไอโอดีน-131 (131I) หุ่นยนต์
medical records: EMR) เป็นนวัตกรรมท่ีใช้ในการ ดินสอจะทาตัวเป็นวิดีโอคอล ที่เช่ือมต่อข้อมูลผู้ป่วย
เก็บรวบรวมข้อมูลสารสนเทศด้านสุขภาพอย่างเป็น มายังโทรศัพท์มือถือของผู้ดูแล เพ่ือเตือนเรื่องการ
ระบบ ใช้ทดแทนเวชระเบียนในรูปแบบกระดาษซ่ึงมี รับประทานยา31
ความผิดพลาดคลาดเคล่ือนได้มากกว่าร้อยละ 4028 Computer-assisted Personalized Sedation
ในขณะที่เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ สามารถแบ่งปัน (CAPS)32 ช่ือการค้าคือ SEDASYS® (บริษัท Johnson &
ขอ้ มูลระหวา่ งสถานพยาบาล ถอื เป็นแหล่งขอ้ มูลทีช่ ว่ ย Johnson เมืองนิวบรันสวิค รัฐนิวเจอร์ซีย์ ประเทศ
ในการตัดสินใจของแพทย์พยาบาลทาให้มีเวลาเพอ่ื การ สหรัฐอเมริกา) เป็นนวัตกรรมท่ีถูกนามาใช้ในการ
ดูแลผู้ป่วย โดยสามารถเข้าถึงทะเบียนประวัติของ บริหารยานาสลบทางหลอดเลือดดาอย่างต่อเนื่อง เพื่อ
ผู้ป่วย ประกอบด้วยข้อมูลสัญญาณชีพ การรักษา การ การระงับความรู้สึกผู้ป่วยในห้องผ่าตัด ภายใต้การ
ให้ยาและการแพ้ อุบัติการณ์ อันไม่พึงประสงค์
(adverse events) การสร้างภูมิคุ้มกัน ผลตรวจทาง
ห้องปฏิบัติการฯลฯ ตลอดจนการประเมินสิทธิและ
การจัดเก็บข้อมูลค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาล การ
บริหารจัดการคุณภาพ การเฝ้าระวังและการรายงาน
โรค การศึกษางานวิจัยเก่ียวกับข้อมูลสุขภาพของ
ประชากร ซ่ึงช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและเวลาในการ
จดั ทาเอกสารโดยเฉลีย่ 15 ชว่ั โมงตอ่ สัปดาห์29

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 27

ควบคุมดูแลจากวิสัญญีแพทย์หรือวิสัญญีพยาบาล ตา้ นมะเร็งและสารกดภูมิคุ้มกัน โรคหลอดหลอดเลือด
เครื่องสามารถปรับขนาดยาให้สอดคล้องกับผู้ป่วยแต่ สมองตีบ โรคกล้ามเนื้อหัวใจขาดเลือด หรือโรคไตวาย
ละรายตามสภาพการเปล่ียนแปลงระหว่างหัตถการ ชนิดเฉียบพลัน เป็นต้น37
เช่น ระดับความอ่ิมตัวของออกซิเจนในเลือดแดงหรือ
ระดับคาร์บอนไดออกไซด์ในช่วงสิ้นสุดการหายใจออก กรอบโซ่สัมพันธ์ (Blockchain) เป็นเทคโนโลยี
ในกรณีฉุกเฉิน เคร่ืองจะส่งสัญญาณเตือนให้บุคลากร การจัดเก็บข้อมูลแบบการใช้ฐานข้อมูลร่วม (shared
ทางการแพทย์ในบริเวณน้ัน ทาการแก้ไขผู้ป่วยอย่าง Database) หรือ Distributed Ledger Technology
เร่งดว่ น (DLT) เป็นรูปแบบการบันทึกข้อมูลท่ีรับประกันความ
ป ล อ ด ภั ย ว่ า ข้ อ มู ล ท่ี ถู ก บั น ทึ ก ไ ป ก่ อ น ห น้ า น้ั น ไ ม่
Precision Medicine หรือ เวชกรรมตรงเหตุ สามารถท่ีจะเปล่ียนแปลงหรือแก้ไขได้ ซ่ึงผู้ใช้งาน
เป็นเวชปฏิบัติแบบมุ่งเป้าไปที่สาเหตุโรคโดยอาศัย ทั้งหมดจะเห็นข้อมูลชุดเดียวกัน โดยใช้หลักการ
ข้อมูลสนเทศทางพันธุกรรม สภาพแวดล้อมและวิถี เข้ารหัส (cryptography) และความสามารถของการ
ชีวิตของผู้ป่วยองค์รวม 33 ในปี พ .ศ. 2493 เม่ือ ประมวลผลแบบกระจาย (distributed computing)
Friedrich Vogel34 พบว่ายาแก้ปวดออกฤทธิ์คล้าย ๆ เพื่อสร้างกลไกความน่าเช่ือถือ38 เปรียบเทียบกับการมี
กันในผู้ป่วยแฝดไข่ใบเดียวกัน แตกต่างจากผูป้ ว่ ยที่เกิด ขอ้ มูลบล็อกหลายบล็อกทีม่ ีโซเ่ ช่อื มโยงกัน เมอื่ มีบล็อก
จากแฝดคนละใบ ทาให้วงการแพทย์เร่ิมสนใจวิชา ข้อมูลใหม่เกิดขึ้นจะต้องมีการประกาศให้ทุกบล็อก ได้
เภสัชพันธุศาสตร์ (pharmacogenomics/pharma- ท ร า บ แ ล ะ ช่ ว ย ต ร ว จ ส อ บ ผ่ า น ก า ร เข้ า ร หั ส ท า ง
cogenetics) อย่างแพร่หลาย และเช่อื ว่า มนุษย์แตล่ ะ คณิตศาสตร์ (hash function) มีการให้ข้อมูลตัวเลข
คนต้องการการรักษาที่มีความจาเพาะแตกต่างกัน (nonce) ท่ีใช้ในการค้นหาค่า hash ของบล็อก ตาม
เรียกว่า การแพทย์เฉพาะเจาะจง (personalized กฎของระบบท่ไี ด้กาหนดไว้ เพื่อให้การยอมรับข้อมูลที่
medicine)35 อย่างไรก็ดีในปัจจุบันนิยมใช้เรียกชื่อ เชือ่ มต่อในเครือขา่ ย จึงจะสามารถบันทึกขอ้ มลู ของชุด
precision medicine เน่ืองจากให้ความหมายตรงไป บล็อกใหมเ่ ชือ่ มตอ่ ไปได้ ดงั แสดงในรูปที่ 3
ทตี่ ้นเหตุของโรค36
กรอบโซ่สัมพันธ์ได้นามาใช้อย่างเป็นรปู ธรรม ในปี
ความก้าวหน้าทางพันธุวิศวกรรม (genetic พ.ศ. 2551 มีผู้ใช้นามแฝงช่ือ Satoshi Nakamoto39
engineering) ทาให้นักวิทยาศาสตร์สามารถถอดรหัส พัฒนาระบบกรอบโซ่สัมพันธ์ เพื่อทาธุรกรรมเก่ียวกับ
โปรตีน (coding region) รู้ลาดับยีนส์ (genomic เงิน ดิ จิ ทั ล (cryptocurrency) ใน ช่ื อ ว่ า Bitcoin
sequencing) ท่ีส่งผลต่อการสังเคราะห์เอนไซม์ต่าง ๆ สาหรับในแวดวงการแพทย์ได้เร่ิมมีความคิดนากรอบ
ในร่างกายได้ และด้วยเทคนิค protein microarray โซ่ สั ม พั น ธ์ ม า ใ ช้ แ ท น เว ช ร ะ เบี ย น อิ เล็ ก ท ร อ นิ ก ส์
รวบรวมไว้ในฐานข้อมูลพันธุกรรม (genomic data) เน่ืองจากระบบมีรูปแบบที่มั่นคงในการส่งผ่านข้อมูล
ช่วยให้แพทย์ทราบว่า ผู้ป่วยรายน้ัน มีความบกพร่อง ระหว่างเครือข่าย บนหลักการจรรยาบรรณทาง
ของยีนส์เกิดขึ้นที่จุดใดและควรให้การรักษาด้วยยา การแพทย์ ที่สอดคล้องกับกฎหมายและการคุ้มครอง
ชนิดใดในขนาดมากน้อยเท่าไร ตัวอย่างเช่น การใช้ยา สิทธิผ์ ปู้ ่วย เพ่อื ไดข้ ้อมลู ทปี่ ราศจากการบดิ เบือน

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 28

รปู ท่ี 3 โครงสร้างการเช่อื มโยงบล็อก38
(source: การใชเ้ ทคโนโลยีบลอ็ กเชนสาหรับภาครฐั เวอรช์ ั่น 1.1.
สานักงานพฒั นารฐั บาลดจิ ิทลั (องค์การมหาชน) (สพร.); 2562.)

ผ้ปู ่วยยังสามารถเขา้ ถึงข้อมลู และเข้ามามสี ่วนร่วม พยาบาลยังอยู่ในกลุ่มผู้มีส่วนเกี่ยวข้องโดยตรงของ
ในการรักษาพยาบาล หรือการช่วยให้ผู้ป่วยสามารถ แทบจะในทุกนวัตกรรมทางการแพทย์ท่ียกตัวอย่างข้ึน
อนุญาตให้บริษัทยาหรือโรงพยาบาลอื่นนาข้อมูลการ ข้างต้น จึงเป็นภาวะจาเป็นท่ีพยาบาลต้องปรับตัวให้
รักษาไปใช้39 โดยส่งข้อมูลประวัติการรักษาที่อาจเป็น เท่าทันต่อการใช้เทคโนโลยีและนาไปใช้งานอย่างมี
ประโยชน์ต่อการวินิจฉัย การวิจัยและการพัฒนา ประสิทธิภาพสูงสุด รวมถึงการปรับตัวเข้าหากัน
วิธีการรักษาให ม่ ๆ การใช้อุปกรณ์ การแพท ย์ ร่วมมือร่วมใจในการทางาน และในกรณี ท่ีเกิด
อุบัติการณ์อันไม่พึงประสงค์ หรือการเซ็นใบยินยอม เหตุการณว์ ิกฤติ เช่นกรณีโรคระบาดเช้ือไวรัสโควิด-19
ของผปู้ ่วย (consent form) ท่ีมีความจาเพาะในแต่ละ ในปัจจุบันก็เป็นสถานการณ์สาคัญต่อการยกระดับ
หัตถการและหน่วยงาน ตามกาหนดเวลาท่ีมีวัน คุณภาพการปฏิบัติงานของพยาบาลและนาเทคโนโลยี
หมดอายุ40 ใหม่ ๆ มาใช้อย่างเหมาะสมและรวดเรว็

บริษัทประกันสุขภาพหลายแห่ง เรียกร้องใหม้ ีการ 5. นวัตกรรมในช่วงการแพรร่ ะบาดของโควิด-19
นา Blockchain มาใช้เพื่อความโปร่งใสของข้อมูลทาง
คลินิก เพื่อยืนยันสิทธิและเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน สบื เนือ่ งจากปลายปี พ.ศ. 2562 มีการแพรร่ ะบาด
โดยเฉพาะข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยท่ีอาจถูกเปิดเผย
หรือซ้ือขาย ซึ่งส่งผลกระทบต่อผู้คุ้มครอง ผู้จ่ายเงิน ของโคโรนาไวรัสสายพันธ์ใหม่ (novel Corona virus,
หน่วยงานต้นสังกัด หน่วยงานกลางท่ีกากับดูแลระบบ
ประกนั สขุ ภาพ41 nCov) จากตอนกลางของประเทศจีนและกระจายไป

โดยภาพรวมจะเห็นได้ว่า เทคโนโลยีได้เข้ามามี ในหลายประเทศ จนทาให้องค์การอนามยั โลก (World
บทบาทกับการพยาบาลอย่างหลีกเล่ียงไม่ได้ เน่ืองจาก Health Organization, WHO)42 ต้องประกาศเป็น
เป็นการเปลี่ยนแปลงของโลกในยุคดิจิทัล รวมท้ัง
ภาวะฉุกเฉินทางสาธารณสุขระหว่างประเทศ ในวันท่ี

30 มกราคม พ.ศ. 2563 ส่วนในประเทศไทยมีการ

แพร่ระบาดคร้ังแรกเกิดขึ้นในวันท่ี 13 มกราคม พ.ศ.
256343

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 29

โควิด-19 เป็นไวรัสลักษณะทรงกลม มีขนาดท่ีเลก็ ระบบปญั ญาประดษิ ฐ์เพอ่ื การวนิ จิ ฉัยโรคติดเชื้อ
กวา่ 5 ไมครอน จึงผา่ นเข้าออกทางเดินหายใจลงไปถึง ไวรัสโควิด-1945 คณะนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
ปอดได้งา่ ย ผ้ตู ิดเชือ้ จะมีอาการไข้ ไอ เจบ็ คอ นา้ มูก มหาวิทยาลัยปักก่ิง ได้พัฒนาเคร่ืองมือประมวลและ
ไหล ปวดเม่ือยตามตวั คลา้ ยไข้หวดั ในรายท่ีรุนแรง สร้างภ าพ CT/MR ที่ ทันสมัย บ นห ลักการของ
เชอ้ื จะลุกลามไปท่ปี อด ทาให้ปอดอักเสบอย่างรวดเร็ว เคร่ืองมือประมวลภาพแสงและเงาท่ีใช้การจาลองการ
มีอาการหายใจเหน่ือยหอบ จนเกิดภาวะการหายใจ หักเหของแสง (ray- tracing) เคร่ืองจะแสดงข้อมูล
ล้มเหลว และเสียชีวติ ในท่ีสุด อาการจะรุนแรงยง่ิ ขึ้นใน จานวนมากท่ีไดจ้ ากเครื่องสแกนซีที/เอ็มอาร์ ภาพท่ีได้
ผู้ปว่ ยท่มี ภี ูมติ ้านทานน้อย เป็นภาพสีสามมิติ มีความเท่ียงตรงสูงและมีความ
สมจรงิ ทาหน้าท่เี สมอื น “เคร่อื งขยาย” ทาให้เหน็ รอย
ปัจจุบันแต่ละประเทศมุ่งมั่นพัฒนานวัตกรรมทาง โรค (lesion) ในอวัยวะและฉายภาพปอดของผู้ป่วยได้
การแพทย์เพอื่ คัดกรองและรกั ษาผูท้ ี่ตดิ เชื้อโควดิ -19 มี อย่างชัดเจน นอกจากน้ันยังสามารถแสดงภาพโครง
ตัวอยา่ งท่ีนา่ สนใจ ดังน้ี กระดูกและทางเดินหายใจ แยกหลอดเลือดแดงออก
จากหลอดเลือดดา ช่วยวิเคราะห์รอยโรคได้แม่นยา
ร ะ บ บ คั ด ก ร อ ง บุ ค ค ล จ า ก ใ บ ห น้ า แ ล ะ ต ร ว จ ขณะเดียวกนั ยังสามารถตรวจชุดข้อมูลตา่ ง ๆ ได้ในเชิง
อุ ณ ห ภู มิ ก่ อ น เข้ าพ้ื น ที่ Ming Ji Mini (Beijing โต้ตอบ
based company Megvii Technology Limited.
สาธารณรฐั ประชาชนจีน)44 ได้พัฒนาเทคโนโลยี AI ที่ ระบบวินิจฉัยโรคโควิด-19 โดยอาศัยเทคโนโลยี
ใช้ตรวจวัดการเปล่ียนแปลงอุณหภูมิของร่างกาย โดย AI (Alibaba DAMO Academy แ ล ะ อ า ลี บ า บ า
AI Algorithm สามารถแยกความแตกต่างระหว่าง คลาวด์ บริษัทอาลีบาบา สาธารณรัฐประชาชนจีน)46
ความร้อนของร่างกายออกจากวัตถุอ่ืน ๆ ได้ เป็นการ เป็นนวัตกรรมท่ีถูกนามาใช้ในการแยกความแตกต่าง
ทางานร่วมกันระหว่างกล้องอินฟราเรดและลาแสงท่ี ของภาพ CT Scan ปอด ระหว่างผู้ป่วยที่ติดเช้ือไวรัส
มองเห็นได้ (visible light) ระบบสามารถจดจา COVID-19 กบั ผู้ปว่ ยโรคปอดบวมท่ัวไป ระบบมอี ัตรา
ใบหน้าได้อย่างแม่นยา ร้อยละ 98 รองรับฐานข้อมูล ความแม่นยาสูงถึงร้อยละ 96 สามารถวิเคราะห์ภาพ
ใบหนา้ ได้ถงึ 80,000 คน สามารถตรวจวัดอุณหภูมิได้ เอกซเรย์ดว้ ยคอมพิวเตอร์ (CT) ไดอ้ ย่างรวดเรว็ ภายใน
ในระยะห่าง 4 เมตร มีความคลาดเคล่ือนเพียง + 0.3 เวลา 20 วินาที จากเดิมใช้เวลา 5-10 นาที ทาให้
องศาเซลเซียส ใช้เวลาน้อย คัดกรองผู้ท่ีมีไข้สูงได้ สามารถวินิจฉัยโรคโควิด-19 ในผู้ป่วยต้องสงสัยด้วย
พร้อมกันหลายคน อัตรา 80 คนต่อนาที ได้รับการ ค ว า ม ร ว ด เร็ ว ร ะ บ บ วิ นิ จ ฉั ย ด้ ว ย พ ลั ง จ า ก
รับรองมาตรฐาน ISO 17025 ถูกนามาใช้คัดกรองผู้ที่ ปัญญาประดิษฐ์สามารถแบ่งเบาภาระบุคลากรทาง
อาจติดเช้ือโควิด-19 ในสถานท่ีท่ีมีผู้มาใช้บริการ การแพทยไ์ ด้อยา่ งมาก
จานวนมาก เช่น สถานีรถไฟใต้ดิน สถานีรถประจา
ทาง สนามบิน โดยไม่รบกวนการไหลของผู้โดยสาร ใช้ COVID-19 TESTING KITS (บริษัท Seegene-
ผู้ควบคุมเพียงคนเดียว ทาให้ลดความเส่ียงต่อการติด Allplex, Kogene Biotech-Power Check, Solgent-
เช้ือไดเ้ ป็นอย่างดี DiaPlex Q, SD Biosensor-Standard M, and

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 30

BioSewoom-Real-Q.)47 เป็นนวัตกรรมท่ีบริษัทช้ัน โรค สานักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (องค์การมหาชน)
น าจาน วน 5 แห่ งขอ งส าธารณ รัฐเก าห ลี น า และมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ พัฒนาแอปพลิเคชัน
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาร่วมกันพัฒนาชุดทดสอบฯ DDC-Care: ระบบติดตาม ประเมินผู้ท่ีมีความเสี่ยงต่อ
เพื่อวินิจฉัยและคัดกรองผู้ป่วยโควิด-19 ท่ีมีอาการ โรคติดเชื้อไวรัสโควิด–19 โดยจะปักหมุดบริเวณท่ีผู้ที่
รนุ แรง โดยใช้วิธีการทดสอบปฏิกิรยิ าลกู โซ่โพลีเมอเรส มีความเส่ียงฯ ถูกกักตัวเป็นเวลา 14 วัน และส่ง
แ บ บ เรีย ล ไท ม์ (Real Time-Polymerase Chain สัญญาณติดตามทุก 10 นาที ด้วยการส่ง Location
Reaction: RT-PCR) ซ่ึงแสดงผลลัพธ์ได้ภายในหก เพ่ือยืนยันว่าอยู่ในบริเวณท่ีกาหนดจริง ถ้าออกนอก
ช่ัวโมง สามารถผลิตน้ายาทดสอบ วินิจฉัยได้ถึง บริเวณในระยะ 50 เมตร ระบบจะข้ึนเตือนและส่ง
135,000 คนต่อวัน ทาการทดสอบ 1,000 คร้ังพร้อม ข้อมูลให้เจ้าหน้าที่รับทราบ และในระยะ 14 วันจะให้
กัน และสามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วภายในสอง ผู้ท่ีมีความเสี่ยงต้องประเมินสุขภาพตนเองตามข้อ
ชั่วโมง คาถามที่กาหนดให้ เช่น อุณหภูมิร่างกาย อาการเจ็บ
คอ ไอ บ้างไหม เป็นต้น เม่ือได้รับข้อมูลทางกรมฯ จะ
ชุด ต รวจ วินิ จ ฉั ยจากน้ าลาย 48 โดย คณ ะ ทาการวเิ คราะห์ หากพบว่ามีความเสีย่ งสูงว่าจะติดเช้ือ
วิทยาศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี โควิด-19 จะได้รับการติดต่อกลับไป เพื่อให้การ
มหาวิทยาลัยมหิดล กรมวิทยาศาสตร์การแพทย์ ช่วยเหลอื ข้อมูลจะถูกเกบ็ เป็นความลบั และผทู้ ีเ่ ข้าใช้
ร่วมกับบริษัท เซโนสติกส์ จากัด คิดค้นนวัตกรรมชุด ข้อมูลจะมีเพียงโรงพยาบาล ซ่ึงจะเห็นแค่ข้อมูลคนไข้
ตรวจ COVID-19 แบบใหม่ด้วยเทคนิคแลมป์เปล่ียนสี ของตนเองเท่านัน้ สานักงานสาธารณสุขจังหวดั จะเห็น
หรือ RT LAMP มาพัฒนาเครื่องตรวจสารพันธุกรรม เฉพาะผู้มีความเส่ียงที่อยู่ในจังหวัด สานักของกรม
ของไวรัสจากน้าลายของผู้ที่สงสัยว่าติดเชื้อ มีค่าความ ควบคุมโรคท่ีมี 13 เขตทั่วประเทศ จะเหน็ ขอ้ มลู ในเขต
ไว และความจาเพาะ มากกว่าร้อยละ 95 และร้อยละ ของตนเอง และสุดท้ายคือ กรมควบคุมโรค ที่จะเห็น
98 ตามลาดับ ใช้งานได้ง่าย สามารถใช้งานได้ทั้งใน ข้อมูลตรงน้ีเพ่ือจะได้บริหารจัดการรับมือการระบาด
ห้องปฏิบัติการโรงพยาบาลขนาดใหญ่ ไปจนถึง อย่างมปี ระสทิ ธภิ าพทส่ี ุด
โรงพยาบาลชุมชน รายงานผลได้ภายในเวลาไม่เกิน 1
ช่ัวโมง มีต้นทุนราคาน้ายาต่า เหมาะสาหรับใช้ตรวจ หุ่นยนต์ฟูดดี้ (Foodie) และ หุ่นยนต์เวสตี้
ค้นหาผู้ติดเช้ือเป็นจานวนมากท้ังในเขตที่มีการระบาด (Wastie)50 คณะวิศวกรรมศาสตร์ ร่วมกับ ศูนย์
ในพื้นที่ภูมิภาคต่าง ๆ ทั่วประเทศ และคัดกรองคน การแพทย์กาญจนาภิเษก คณะแพทยศาสตร์ศิริราช
ไทยที่เดินทางกลับจากประเทศท่ีมีการระบาด เพื่อทา พยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดล ได้พัฒนาหุ่นยนต์ทั้ง 2
การสนับสนุนการค้นหาผู้ป่วยเพ่ิมเติม ขยายกาลังการ ชนิดนี้ โดยใช้แพลตฟอร์มเทคโนโลยีอัตโนมัติ AGV
ตรวจค้นหาผตู้ ิดเช้อื ไวรัสโควดิ 19 ใหม้ ีความรวดเรว็ (Automated Guide Vehicle) ที่สามารถรองรับงาน
หนักและงานเส่ียงอันตราย ลดการสัมผัสตรงกับ
ระบบติดตามผู้ติดเชื้อเพื่อควบคุมโรค ด้วย ผู้ปว่ ย ลดเวลาและคนจานวนมากในการทางาน ดว้ ย
โปรแกรม DDCcare49 สานักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์ ระบ บการท างานขน ส่งในโรงพ ยาบ าลอย่างมี
และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ร่วมกับ กรมควบคุม

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 31

ประสทิ ธภิ าพและแมน่ ยา หุ่นยนต์จะเคล่ือนท่ีไปตามแนวเส้นนาทาง การทางาน
หุ่นยนต์ฟู้ดดี้ ทาหน้าที่ส่งอาหาร-ยาในหอผู้ป่วย เรม่ิ จากขดลวดกระตนุ้ ผลติ สนามแม่เหลก็ ไฟฟ้าโดยท่ีมี
ชุดตรวจจับคอยตรวจจับทาให้การเคลื่อนท่ีมีความ
โดยใช้ระบบนาทางอัจฉริยะด้วยข้อมูลแผนท่ีในตัว เที่ยงตรงและแม่นยา เม่ือถึงจุดรับขยะ จะอ่าน
แบบ QR-Code Mapping รับน้าหนักได้ถึง 30-50 บ าร์โค้ ด แ ล้ ว ย ก ถั งข ย ะ ติ ด เช้ื อ ไป ยั งก ระ บ ะ
กิโลกรัม ความเร็วในการเคลื่อนที่ 8 เมตรต่อนาที มี จดั เก็บ สามารถขนส่งขยะติดเชอื้ ได้ประมาณ 10 ตัน
ชดุ ขับเคลื่อนท่ีนาทางด้วยการใช้กล้องอา่ น QR Code ต่อวัน ช่วยลดปัญหาของการหยุดชะงักของการ
บนพื้น โดย AGV จะเคล่ือนท่ีตามที่ได้โปรแกรมไว้ บริการขนส่งจากปัญหาการติดเชื้อของบุคลากรได้
จดจาพิกัดและคาสั่งตามท่ีบันทึกไว้ในแต่ละ QR- มากกวา่ 50%
Code โดยระบบการส่งอาหาร เน้นการขนส่งคร้ังละ
มาก ๆ และออกแบบกลไกอัตโนมัติให้ส่งถาดอาหาร นอกจากการพัฒนานวัตกรรมทางด้านอุปกรณ์
เข้าสู่จุดหมายแบบไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเก่ียวข้อง การแพทย์แล้ว องค์กรพยาบาลหลายแห่งต่างมุ่งมั่น
สามารถส่งอาหาร 3 ม้ือ เวชภัณฑ์และอุปกรณ์ไปยัง ปรบั ปรุงกระบวนการทางาน และพัฒนานวตั กรรมการ
ห้องผู้ป่วยประมาณ 200 คน ต่อวัน รวมทั้งการ ปฏิบัติงาน ในยุคโควิด-19 โดยมีวัตถุประสงค์หลัก
นากลับ คื อ 1 ) ล ด ก ารใช้ อุ ป ก รณ์ ป้ อ งกั น ส่ ว น บุ ค ค ล
( Personal Protective Equipment : PPE) 2 )
หุ่ น ย น ต์ เว ส ต้ี ท า ห น้ าท่ี เก็ บ ข ย ะ ติ ด เชื้ อ ส่งเสริมความปลอดภัยและความพร้อมของเจ้าหน้าท่ี
ประกอบด้วย AGV แบบระบบนาทางด้วยเทปแม่เหล็ก และ 3) ลดเวลาในการเข้าไปปฏิบัติกิจกรรมกบั ผู้ป่วย
และแขนกล (CoBot) สาหรับยกถังขยะโหลดขึ้น โดย นอกจากนั้นยังมีการนาโซเชียลมีเดียเข้ามาใช้ในการ
มี ระ บ บ ก ล้ อ ง machine Vision ใน ก ารจ าแ น ก ส่ือให้ความรู้มากยิ่งขึ้น กระตุ้นให้พยาบาลทั่วโลก
ประเภทวตั ถุและตาแหน่ง การยกแต่ละครัง้ ได้สูงสุด 5 แบ่งปันความรู้และความเชี่ยวชาญระหว่างการแพร่
กิโลกรัม ส่วนของ AGV สามารถรับน้าหนักบรรทุกได้ ระบาดโรคโควิด-1951,52 โดยมีข้อมูลสรุปดังแสดงใน
ถึง 500 กิโลกรัม ความเร็วในการเคล่ือนท่ีไม่ต่ากว่า 8 ตารางที่ 1
เมตรต่อนาที ใช้ระบบนาทางแบบแม่เหล็ก (magnet)
โด ย ติ ด เท ป แ ถ บ แ ม่ เห ล็ ก ไว้ ท่ี พ้ื น เป็ น เส้ น น า ท า ง

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 32

ตารางท่ี 1 ตวั อย่างการพฒั นานวัตกรรมการปฏบิ ตั ิงานทางการพยาบาลในยุคโควิด-19

วัตถุประสงค์ : เพอ่ื

นวัตกรรม 1. ลดการ 2. สง่ เสริม 3. ลด
เวลาฯ
ใช้ PPE ความปลอดภยั ฯ ✓

1. การปรบั อัตราส่วนระหว่าง บุคลากร:ผปู้ ่วย ✓✓ ✓

- เปน็ การกาหนดอัตราส่วนให้พยาบาลทีด่ ูแลผู้ป่วยโควิด ✓
-
19 โดยตรง : ผปู้ ว่ ยฯ คดิ เปน็ 1:1 โดยมิใหพ้ ยาบาล
-
รายอน่ื เข้ามาดูแลผปู้ ่วยฯ แต่มอบหมายให้ทาหนา้ ที่อื่น
-
แทน

2. การรวมกลุม่ กิจกรรม ✓✓

- เปน็ การนากจิ กรรมการพยาบาลที่ต้องปฏบิ ัติกับผู้ปว่ ย

โดยตรง ในเวลาใกลเ้ คียงกันมารวมไวใ้ นชว่ งเวลา

เดยี วกนั ชว่ ยลดจานวนครงั้ การเข้าไปให้การพยาบาล

และให้ผู้ปว่ ยได้พักผ่อนเต็มท่ี

3. การจัดหาสถานท่ี และอปุ กรณท์ ใ่ี ชใ้ นการฝึกใส่ PPE ✓✓

- เป็นการจัดพนื้ ที่สาหรบั ใหบ้ ุคลากรใช้ในการฝึกสวมใส่

และถอดชุด PPE

4. ปรับการจดั วางอปุ กรณก์ ารแพทย์ ในตาแหน่งใหม่ ✓✓

- เป็นการจดั จอวางจอภาพ แผงควบคมุ เคร่ืองช่วยหายใจ

เคร่อื งควบคมุ การให้สารนา้ ทางหลอดเลอื ดดา ไวน้ อก

หอ้ งผปู้ ่วย

5. การสื่อสารข้อความกบั บุคลากรอ่ืนบนกระจกหน้าหอ้ งผู้ปว่ ย ✓ ✓

- เปน็ การสอื่ สารระหวา่ งบุคลากรภายใน กบั ภายนอก

หอ้ งผู้ปว่ ย โดยเขยี นข้อความบนผนังกระจก ลดการเขา้

ไปในหอ้ งผู้ปว่ ย

6. การกาหนดบทบาทของทีมกู้ชีพใหม่ ✓✓

- เปน็ การลดจานวนของทมี กูช้ พี ทท่ี าหน้าทีใ่ นการช่วยฟน้ื

คืนชพี ผู้ปว่ ยโควิด- 19 ลง และกาหนดหน้าท่ขี อง

บุคลากรที่อยู่นอกห้อง ซึ่งคอยชว่ ยเหลือผ่านการประชมุ

ทางไกลเพ่ิมขน้ึ

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 33

นวตั กรรม วตั ถุประสงค์ : เพ่อื 3. ลด
1. ลดการ 2. ส่งเสรมิ เวลาฯ
7. การใชห้ ฟู งั ดิจติ อล ใช้ PPE ความปลอดภยั ฯ ✓
- เปน็ การนาหูฟังดิจติ อล ทส่ี ามารถเพิม่ ความดังของเสยี ง
ได้ มาใชใ้ นการตรวจรา่ งกาย ทาให้ทีมบุคลากรทาง ✓- -
การแพทย์ ที่ชว่ ยอยภู่ ายนอกหอ้ งได้ยนิ เสียงหายใจ การ
เตน้ ของหัวใจผูป้ ่วย ได้อยา่ งชัดเจน -✓ -
-
8. การกาหนดผ้ตู รวจสอบการใส่และการถอด PPE -✓
- มผี ้รู บั ผดิ ชอบอยา่ งน้อยหนง่ึ คน ในการทาหน้าที่ -✓
ตรวจสอบข้นั ตอนการใสแ่ ละการถอด PPE ก่อนและ
หลงั เข้าไปดูแลผ้ปู ่วย เพื่อให้แนใ่ จว่าบุคลากรปฏิบตั ไิ ด้
อย่างถูกต้อง

9. กล่องใส่ PPE: เป็นการจดั อุปกรณ์ PPE ทีใ่ ชส้ าหรบั ผ้ปู ว่ ย โค
วดิ -19 บรรจุไว้ในกลอ่ งเดียวกันเพ่ือความครบถว้ น และ
ความสะดวกเมอ่ื มกี ารหยบิ ใช้

10. การพฒั นาเวบ็ ไซต์ความรู้และการประเมินความรู้ เรอ่ื ง
Coronavirus Disease 2019 สาหรบั พยาบาล หลังจาก
เรยี นจบ จะมีการประเมินความรู้ออนไลน์ ลดการเรียนรู้
รว่ มกันในห้องเรียน

บทสรปุ (Conclusion) ขณะเดียวกันกลุ่มของผู้รับบริการ เม่ือประชาชนท่ัวไป
ยุคสมัยของโลกในปัจจุบันได้เปล่ียนเข้าไปสู่การ สามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับโรคภัยได้รวดเร็วจาก
ฐานข้อมูลออนไลน์ผ่านเครือข่ายอินเตอร์เน็ต ทาให้
เป็นเทคโนโลยีแห่งข้อมูลอย่างเต็มรูปแบบ ซ่ึงส่งผลให้ กิจกรรมทางการรักษาพยาบาลปรับตัวสู่รูปแบบวิถี
วิถีการดาเนินชีวิตของมนุษย์มีการเปลี่ยนไปอย่าง ใหม่กล่าวคือ บุคลากรทางสาธารณสุขเปล่ียนจากผู้ให้
รวดเร็ว และมีวิธีคิดแตกต่างกันในแต่ละกลุ่มช่วงวัย คาแนะนาเพียงอย่างเดียวไปเป็นผู้รบั ฟังและช่วยเหลือ
ในวงการทางการแพทย์มีการปรับตัว เร่ิมมีการจัด ให้ความรู้ทางข้อมูลเม่ือมีข้อสอบถามสงสัยต่อแนว
การศึกษาโดยนาสถานการณ์จาลองมาใช้ในการเรียน ทางการรกั ษาจากกลมุ่ ผู้ป่วย
การสอน การประยุกต์ใช้นวัตกรรมใหม่ท่ีอาศัยข้อมูล
จ าก ฐ าน ข้ อ มู ล ข น าด ให ญ่ แ ล ะ น าเท ค โน โล ยี ในสาขาการพยาบาลมีการเปลี่ยนแปลงในเชิง
ปั ญ ญ าป ระดิ ษ ฐ์ม าร่วม ใช้ งาน ใน วิช าชี พ ใน โครงสร้างของหลักสูตรการเรียนโดยเพ่ิมความสาคัญ

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 34

ต่อการมุ่งเน้นสมรรถนะที่ไม่ต้องอาศัยทักษะเชิง ปรบั เปลย่ี นภาวะผูน้ าสาหรับผู้บรหิ ารทที่ างานกับ
เทคนิค (soft skill) ควบคู่กับพัฒนาทักษะเชิงเทคนิค พยาบาลยุคสี่จี. พยาบาลสาร. 2560;44(3):183-186.
และนาเทคโนโลยีทันสมัยมาช่วยในการจัดการเรียน 5. Domo, Inc. Domo Resource - Data Never Sleeps
การสอนหรือปรับใช้ในการให้บริการผู้ป่วย ปรับ 7.0. Accessed August 7, 2020.
แนวทางการสอนโดยอิงหลักฐานเชิงประจักษ์มาใช้ใน https://www.domo.com/learn/data-never-
การจัดการเรียนการสอนเพิ่มมากขึ้น นอกจากนี้กลุ่ม sleeps-7
พยาบาลวิชาชีพยังต้องเพิ่มเติมความรู้และความคิดใน 6. พชั รพร ลีพพิ ฒั นไ์ พบลู ย,์ ณฐั พล เลิศเมธาพฒั น.์ การใช้
เชิงสร้างสรรค์ เรียนรู้การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ในไทย กรณตี ัวอยา่ งในภาคการเงนิ
ทางข้อมูล นวัตกรรมใหม่ เพื่อสนับสนุนการให้บริการ (Artificial intelligence in Thailand: Case Study
ผู้ป่วย และมีความพร้อมในการปฏิบัติงานร่วมกับ in Financial Services) - สิงหาคม 2019. ธนาคารแห่ง
แพทย์และบุคลากรสาธารณสุขในสาขาวิชาชีพอ่ืน ๆ ประเทศไทย; 2019.
และรองรับวถิ ีชวี ติ ใหมไ่ ด้อยา่ งมีประสิทธิภาพ https://www.bot.or.th/Thai/MonetaryPolicy/Eco
nomicConditions/AAA/AI_Aug27.pdf
เอกสารอ้างอิง 7. Yan Y, Zhang J-W, Zang G-Y, Pu J. The primary
use of artificial intelligence in cardiovascular
1. NW 1615 L. St, Suite 800Washington, Inquiries D diseases: what kind of potential role does
20036USA202-419-4300 | M-857-8562 | F-419- artificial intelligence play in future medicine? J
4372 | M. Defining generations: Where Geriatr Cardiol JGC. 2019;16(8):585-591.
Millennials end and Generation Z begins. Pew doi:10.11909/j.issn.1671-5411.2019.08.010
Research Center. Accessed June 9, 2020. 8. Uddin M, Wang Y, Woodbury-Smith M. Artificial
https://www.pewresearch.org/fact- intelligence for precision medicine in
tank/2019/01/17/where-millennials-end-and- neurodevelopmental disorders. NPJ Digit Med.
generation-z-begins/ 2019;2:112. doi:10.1038/s41746-019-0191-0
9. Matzler K, Friedrich von den Eichen S,
2. สานกั งานสถติ ิแห่งชาติ. จานวนและสดั ส่วนประชากร Anschober M, Kohler T. The crusade of digital
จากการทะเบยี น จาแนกตามกลุ่มอายุ (วยั เด็ก วยั disruption. J Bus Strategy. 2018;39(6):13-20.
แรงงาน วยั สูงอายุ) เพศ ภาค และจงั หวัดพ.ศ. 2553 - doi:10.1108/JBS-12-2017-0187
2562. Published online 2562. Accessed June 7, 10. Christensen CM, Review HB. Disruptive
2020. Technologies: Catching the Wave. Harv Bus Rev.
http://statbbi.nso.go.th/staticreport/Page/sector Published online January 1, 1995. Accessed
/TH/report/sector_01_11103_TH_.xlsx June 23, 2020.
https://hbr.org/1995/01/disruptive-technologies-
3. สริ ิพิมพ์ ชปู าน. พยาบาลวิชาชพี Generation Y: ความ catching-the-wave
ท้าทายสาหรบั ผู้บรหิ ารการพยาบาล. วารสารพยาบาล 11. Jan Veuger. Attention to Disruption and
กระทรวงสาธารณสุข. 2561;28(1):1-12. Blockchain Creates a Viable Real Estate
Economy. J US-China Public Adm. 2017;14(5).
4. อรอนงค์ วิชัยคา, อดุ มรตั น์ สงวนศริ ธิ รรม. การ

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 35

doi:10.17265/1548-6591/2017.05.003 กรี ตวนชิ เสถียร. การพัฒนาซอลฟ์ สกลิ ของนกั ศกึ ษา
12. Weller JM, Nestel D, Marshall SD, Brooks PM, พยาบาล: การเรียนรูจ้ ากเครือข่ายความร่วมมอื ประกนั
คณุ ภาพการศกึ ษา. วารสารพยาบาลสาธารณสขุ .
Conn JJ. Simulation in clinical teaching and 2562;33(2):130-140.
learning. Med J Aust. 2012;196(9):594-594. 20. Jeffrey D. Brunken. Improving Soft Skills is Key
doi:10.5694/mja10.11474 to Reducing Malpractice Risks. Physicians
13. Sahu S, Lata I. Simulation in resuscitation Practice. Accessed June 23, 2020.
teaching and training, an evidence based https://www.physicianspractice.com/view/new-
practice review. J Emerg Trauma Shock. stark-laws-and-anti-kickback-statue-final-rules-
2010;3(4):378. doi:10.4103/0974-2700.70758 part-1-key-items
14. Jobard M, Brandely-Piat M-L, Chast F, Batista R. 21. Parai M, Shenoy P, Loh KY. Students’
Qualification of a chemotherapy-compounding perception of technology-assisted learning in
robot. J Oncol Pharm Pract. 2020;26(2):312-324. undergraduate medical education – A survey.
doi:10.1177/1078155219843322 Soc Sci J. 2015;52(1):78-82.
15. เสาวลกั ษณ์ แกว้ กาเนดิ . พน้ื ฐานการแพทยท์ างไกล doi:10.1016/j.soscij.2014.08.007
(Telemedicine). In: สารานุกรมโทรคมนาคมไทย. Vol 22. Maboe KA, De Villiers L. Computer-assisted
2537. สมาคมวิชาการไฟฟ้า อเิ ลก็ ทรอนิกส์ instruction in nursing education in South Africa.
คอมพิวเตอร์ โทรคมนาคมและสารสนเทศ. Accessed 2011;13(1):93-104.
June 23, 2020. 23. Tan C, Yue W-G, Fu Y. Effectiveness of flipped
http://www.thaitelecomkm.org/TTE/topic/attac classrooms in nursing education: Systematic
h/Telemedicine/index.php review and meta-analysis. Chin Nurs Res.
16. สานักงานคณะกรรมการกิจการกระจายเสยี ง กิจการ 2017;4(4):192-200.
โทรทัศน์ และกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติ (สานักงาน doi:10.1016/j.cnre.2017.10.006
กสทช.). สานกั งาน กสทช. รว่ มกบั กระทรวงสาธารณสุข 24. Goode CJ, Williams CA. Post-Baccalaureate
เดินหนา้ โครงการ Telehealth ภายใตโ้ ครงการเนต็ ชาย Nurse Residency Program. JONA J Nurs Adm.
ขอบ นาร่อง 8 จ. Published March 20, 2562. 2004;34(2):71-77.
Accessed June 7, 2020. 25. พิพิธภัณฑเ์ ทคโนโลยีสารสนเทศ องค์การพิพธิ ภณั ฑ์
https://nbtc.go.th/News/Press- วทิ ยาศาสตรแ์ หง่ ชาต.ิ mHealth. องคก์ ารพพิ ธิ ภัณฑ์
Center/37057.aspx วิทยาศาสตรแ์ ห่งชาต.ิ Accessed June 9, 2020.
17. Rigby MJ. Ethical Dimensions of Using Artificial http://www.nsm.or.th/other-service/671-online-
Intelligence in Health Care. AMA J Ethics. science/knowledge-inventory/sci-
2019;21(2):121-124. vocabulary/sci-vocabulary-information-
doi:10.1001/amajethics.2019.121. technology-museum/4512-mhealth.html
18. Sher ANA, Akhtar A. Clinical Application of 26. Scully CG, Jinseok Lee, Meyer J, et al.
Nightingale’s Theory. J Clin Res Bioeth. Physiological Parameter Monitoring from Optical
2018;9(4):1000329. Recordings With a Mobile Phone. IEEE Trans
19. ละเอยี ด แจม่ จนั ทร,์ สภุ จั ฉรี มะกรครรภ์, สมฤดี

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 36

Biomed Eng. 2012;59(2):303-306. /P080009c.pdf
doi:10.1109/TBME.2011.2163157 33. วรพรรณ เสนาณรงค์, ชดิ ชนก เหลือสินทรัพย,์ สมชยั
27. Angelov GV, Nikolakov DP, Ruskova IN, Gieva EE,
Spasova ML. Healthcare Sensing and บวรกิตต.ิ ปญั ญาประดษิ ฐ์ กบั เวชกรรมตรงเหตุ.
Monitoring. In: Ganchev I, Garcia NM, Dobre C, ธรรมศาสตร์เวชสาร. 2561;18(4):687-694.
Mavromoustakis CX, Goleva R, eds. Enhanced 34. Hoffman R, Benz EJ, Silberstein LE, Heslop H,
Living Environments: Algorithms, Architectures, Weitz J, Anastasi J. Pharmacogenomics and
Platforms, and Systems. Lecture Notes in Hematologic Disease. In: Hematology: Basic
Computer Science. Springer International Principles and Practice E-Book. 7th ed. ; 2017.
Publishing; 2019:226-262. doi:10.1007/978-3- 35. Tutton R. From ‘Pharmacological Individuality’
030-10752-9_10 to Personalized Medicines. In: Genomics and
28. Collins D, Loveys A. Value and Outcomes: What the Reimagining of Personalized Medicine. Vol
the System Has Meant to Our Practice and Our 2014. Routledge; 2016:46.
Patients. In: Go-Live: Smart Strategies from doi:10.4324/9781315584317
Davies Award-Winning EHR Implementations. 36. Nilsson CL, Cunningham KA. Special Issue on
Healthcare Information and Management Precision Medicine for Brain Cancer in ACS
Systems Society; 2011:138. Chemical Neuroscience. ACS Chem Neurosci.
29. Amanda Bucceri Androus. What Are Some Pros 2018;9(1):5-5.
and Cons of Using Electronic Charting (EMR)? || doi:10.1021/acschemneuro.7b00530
RegisteredNursing.org. registerednursing.org. 37. Benjamin IJ, Griggs RC, Wing EJ, Fitz JG, eds.
Accessed May 27, 2019. Andreoli and Carpenter’s Cecil Essentials of
https://www.registerednursing.org/answers/pros- Medicine. 9th edition. Elsevier/Saunders; 2016.
cons-using-electronic-charting/ 38. สานักงานพัฒนารัฐบาลดิจทิ ลั (องค์การมหาชน) (สพร.).
30. ไทยรัฐฉบับพมิ พ.์ “ดินสอ” หุ่นยนต์สัญชาติไทย...ดงั ไกล BLOCKCHAIN for GOVERNMENT SERVICES การใช้
ระดบั โลก. ไทยรัฐออนไลน์. Published May 19, 2018. เทคโนโลยีบลอ็ กเชนสาหรบั ภาครฐั เวอร์ช่ัน 1.1.
Accessed June 8, 2020. สานักงานพฒั นารัฐบาลดจิ ิทัล (องค์การมหาชน) (สพร.);
https://www.thairath.co.th/news/business/entre 2562.
preneur/1285166 39. Applications of Blockchain Within Healthcare |
31. ศริ ิราชเปดิ ตัว “ห่นุ ยนตด์ นิ สอมิน.ิ ” dailynews. Blockchain in Healthcare Today. Accessed
Published April 27, 2019. Accessed May 27, December 9, 2020.
2019. https://blockchainhealthcaretoday.com/index.p
https://www.dailynews.co.th/article/705988 hp/journal/article/view/8
32. Computer-assisted personalized sedation 40. Jahankhani H, Kendzierskyj S, eds. Healthcare
system, clinical user guide/operator’s manual. Patient and Clinical Research. In: Blockchain
Accessed May 27, 2019. and Clinical Trial: Securing Patient Data.
https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf8 Advanced Sciences and Technologies for
Security Applications. Springer International

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 37

Publishing; 2019:76-77. doi:10.1007/978-3-030- http://we-gov.org/wego-smart-health-
11289-9 responder/covid-19-testing-kits-1/
41. Nair R, Bhagat A. Healthcare Information 48. คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลยั มหดิ ล. นักวจิ ัยคณะ
Exchange Through Blockchain-Based วทิ ยาศาสตร์ มหาวทิ ยาลยั มหิดล จบั มอื คณะ
Approaches. In: Transforming Businesses With แพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธบิ ดี
Bitcoin Mining and Blockchain Applications. IGI กรมวิทยาศาสตร์การแพทย์ คิดคน้ นวัตกรรมชดุ ตรวจ
GLOBAL; 2020:234-246. doi:10.4018/978-1-7998- COVID-19 แบบใหม่ด้วยเทคนคิ แลมปเ์ ปลย่ี นสี ให้ผล
0186-3.ch014 แมน่ ยาใกล้เคยี ง RT-PCR พรอ้ มใช้งานจริงกวา่ 20,000
42. World Health Organization. Coronavirus disease ชดุ . คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหดิ ล. Accessed
2019 (COVID-19) Situation Report. World Health June 29, 2020.
Organization. Accessed April 16, 2020. https://science.mahidol.ac.th/th/activity/apr63-
https://www.who.int/emergencies/diseases/nov 24.php
el-coronavirus-2019/situationreports 49. สานกั งานพฒั นาวิทยาศาสตรแ์ ละเทคโนโลยแี ห่งชาต.ิ
43. World Health Organization. Novel Coronavirus – กรมควบคมุ โรค ใช้แอปฯ DDC-Care ของ สวทช. อว.
Thailand (ex-China). WHO. Accessed April 16, ติดตามผทู้ มี่ คี วามเส่ยี งโรคติดเชอ้ื ไวรัสโคโรนา 2019
2020. http://www.who.int/csr/don/14-january- หรือ โควิด - 19 ปอ้ งกนั คนไทย เพ่อื คนไทย. สานกั งาน
2020-novel-coronavirus-thailand-ex-china/en/ พฒั นาวทิ ยาศาสตร์และเทคโนโลยแี หง่ ชาต.ิ Published
44. Ming Ji Mini System. AI-Base Face Recognition June 23, 2563. Accessed June 29, 2020.
and Temperature Detection System. Ming Ji https://www.nstda.or.th/th/news/13147-
Mini System. Accessed June 29, 2020. 20200422-ddc-care
https://www.lpsups.com/mingjimini- 50. MGR Online. 9 นวัตกรรมการแพทยจ์ ากวกิ ฤตโควดิ -
leopowersupply 19 รองรับวิถีชวี ิต New Normal. MGR Online.
45. XinhuaThai. นกั วจิ ยั จนี พัฒนา “AI สร้างภาพปอด” Published 09:40:00+07:00. Accessed June 29,
ฉายรอยโรคโควดิ -19 สมจรงิ -ชดั เจน-เขา้ ใจง่าย 2020.
XinhuaThai | XinhuaThai. XinhuaThai. Published https://mgronline.com/specialscoop/detail/963
May 14, 2020. Accessed June 20, 2020. 0000052434
https://www.xinhuathai.com/high/105366_2020 51. Belleza M, R.N. Coronavirus Disease (COVID-19)
0514 Study Guide. Nurseslabs. Published March 12,
46. XinhuaThai. ฟร!ี “อาลบี าบา” แชร์ระบบวนิ ิจฉยั โควิด- 2020. Accessed January 14, 2021.
19 รู้ใน 20 วนิ าที แมน่ ยา 96%. XinhuaThai. https://nurseslabs.com/coronavirus-disease-
Published March 19, 2020. Accessed June 29, covid-19/
2020. 52. Newby JC, Mabry MC, Carlisle BA, Olson DM,
https://www.xinhuathai.com/tech/89044_20200 Lane BE. Reflections on Nursing Ingenuity During
319 the COVID-19 Pandemic. J Neurosci Nurs.
47. WeGO. COVID-19 Testing Kits. WeGO. Published 2020;52(5):E13.
April 9, 2020. Accessed June 29, 2020. doi:10.1097/JNN.0000000000000525

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 38

สัญญาอนุญาต ไฟล์ข้อมูลเสรมิ และ ลิขสทิ ธิ์ การอา้ งอิง

บทความนเ้ี ผยแพรใ่ นรูปแบบของบทความแบบเปดิ และสามารถเขา้ ถึงได้ เบญจมาศ ปรีชาคุณ, ฤชตุ า โมเหลก็ , ดารารตั น์ ชูวงคอ์ นิ ทร์, เพญ็ พกั ตร์
อย่างเสรี (open-access) ภายใต้เง่ือนไขของสัญญาอนุญาตครีเอทีฟ กองเมอื ง, มาริษา สมบัตบิ ูรณ์. การสือ่ สารเพื่อการพยาบาลในยคุ
คอมมอนส์สากล ในรูปแบบท่ี ต้องอ้างอิงแหล่งท่ีมา ห้ามใช้เพ่ือการค้า การแพทย์เปล่ยี นวถิ ี. วารสารวิชาการราชวิทยาลัยจฬุ าภรณ์.
และหา้ มแก้ไขดดั แปลง เวอร์ชน่ั 4.0 (CC BY NC ND 4.0) ท่านสามารถ 2564;3(1):19-39. https://he02.tci-
แจกจา่ ยและนาบทความไปใช้ประโยชน์เพื่อการศกึ ษาได้ แตต่ ้องระบุการ thaijo.org/index.php/jcra/article/view/241293
อ้างอิงถึงบทความน้ีจากเว็บไซต์วารสารวิชาการราชวิทยาลัยจุฬาภรณ์
โดยการระบุข้อมูลบทความและลิงก์ URL บนเอกสารอ้างอิงของท่าน Preechakoon B, Molek R, Chuwongin D, Gongmuang P,
ท่านไม่สามารถนาบทความไปใช้เพื่อการพาณิชย์ใด ๆ ได้เว้นแต่ได้รับ Sombutboon M. Nursing in Data Technology Era. J
อนุญาตจากบรรณาธิการวารสารวิชาการราชวิทยาลัยจุฬาภรณ์ และ Chulabhorn Royal Acad. 2021;3(1):19-39. https://he02.tci-
กรณีมีการนาบทความไปเรียบเรียงใหม่ เปลี่ยนแปลงเน้ือหา หรือเสริม thaijo.org/index.php/jcra/article/view/241293
เติมแต่งเนื้อหาของบทความนี้ ท่านไม่สามารถนาบทความที่ปรับแต่งไป
เผยแพรไ่ ดใ้ นทกุ กรณี Online Access

หากมวี ัสดุเอกสารขอ้ มูลวจิ ยั เสรมิ เพิม่ เติมใด ๆ ทใี่ ชอ้ ้างอิงในบทความ https://he02.tci-thaijo.org/index.php/jcra/article/view/241293
ท่านสามารถเขา้ ถึงได้บนหน้าเวบ็ ไซต์ของวารสาร

บทความนี้เป็นลิขสิทธิ์ของราชวิทยาลัยจุฬาภรณ์ (Chulabhorn Royal
Academy) พ.ศ.2564

J Chulabhorn Royal Acad. 2020; 3(1): 19-39 39