การพัฒนาระบบดึงข้อมูลจากรายงานการตรวจคลื่นสะท้อนหัวใจเพื่อสร้างฐานข้อมูลโรคหัวใจพิการแต่กำเนิดโดยอัตโนมัติ

บทคัดย่อ

ความเป็นมา: โรคหัวใจพิการแต่กำเนิด (Congenital Heart Disease - CHD) เป็นภาวะที่พบได้บ่อยในเด็กในประเทศไทย แต่การจัดการข้อมูลทางคลินิกยังคงกระจัดกระจายอยู่ในระบบที่แยกส่วนและไม่มีมาตรฐาน การสร้างทะเบียนข้อมูลผู้ป่วย (disease registries) ด้วยตนเองนั้นต้องใช้ทรัพยากรและเวลาเป็นจำนวนมาก

วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินระบบอัตโนมัติสำหรับสร้างทะเบียนผู้ป่วยโรคหัวใจพิการแต่กำเนิดจากรายงานผลการตรวจหัวใจด้วยคลื่นเสียงสะท้อนความถี่สูง (echocardiography reports)

วิธีการศึกษา: กระบวนการสกัดข้อมูลอัตโนมัติ (automated data extraction workflow) ได้รับการพัฒนาขึ้นโดยใช้ N8N เป็นแพลตฟอร์มหลักในการเชื่อมต่อระบบ (integration platform) ระบบจะประมวลผลรายงานผลการตรวจหัวใจฯ ในรูปแบบไฟล์ภาพ โดยเริ่มจากการแปลงภาพเป็นข้อความด้วยเทคโนโลยีการรู้จำอักขระด้วยแสง (Optical Character Recognition - OCR) จากนั้น ปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน (agentic AI) ซึ่งขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง ChatGPT-4o จะทำการสกัดข้อมูลทางคลินิกที่สำคัญ โดยแปลงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างในรูปแบบ JSON ตามชุดคำสั่งที่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะ ข้อมูลที่มีโครงสร้างนี้จะถูกนำเข้าสู่ Google Sheet ซึ่งทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลทะเบียนผู้ป่วยโดยอัตโนมัติ โดยประเมินความแม่นยำ (accuracy) ด้วยการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของระบบกับข้อมูลที่ตรวจสอบด้วยตนเองโดยกุมารแพทย์โรคหัวใจ มีการปรับปรุงชุดคำสั่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำหลังจากที่พบข้อผิดพลาดของชุดคำสั่งแรก และประเมินประสิทธิภาพ (efficiency) ด้วยการเปรียบเทียบระยะเวลาที่ใช้ในการประมวลผลอัตโนมัติกับระยะเวลาที่ใช้ในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง

ผลการศึกษา: มีจำนวนภาพรายงานผลการตรวจหัวใจทั้งสิ้น 301 รายงาน ระบบอัตโนมัติสามารถระบุการวินิจฉัยหลัก (main diagnosis) ได้อย่างถูกต้อง(Accuracy) ถึง 86.67% และการวินิจฉัยเพิ่มเติม (additional diagnoses) 88.00% หลังจากการปรับปรุงชุดคำสั่งค่าความถูกต้องเพิ่มขึ้นถึง 95.34% และ 97% ตามลำดับระบบใช้เวลาประมวลผลเฉลี่ยเพียง 12.33 วินาทีต่อรายงาน ซึ่งน้อยกว่าเวลาเฉลี่ยของการลงข้อมูลเอง 71.7 วินาทีต่อรายงานอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p value < 0.001) ระบบมีมีอัตราความผิดพลาดร้ายแรง (major error) ซึ่งทำให้กระบวนการทำงานไม่สำเร็จเพียง 0.997% และมีอัตราความผิดพลาดเล็กน้อย (minor error) ซึ่งยังคงสามารถสกัดข้อมูลได้แม้มีปัญหาเกิดขึ้น อยู่ที่ 9.9%

สรุป: ระบบที่พัฒนาขึ้นนี้พิสูจน์ให้เห็นว่าเป็นวิธีการที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้สำหรับการสร้างทะเบียนผู้ป่วยเฉพาะทางด้านโรคหัวใจพิการแต่กำเนิดจากรายงานทางคลินิกที่มีอยู่เดิม