ระบบ AI วินิจฉัยมะเร็งปอดจากภาพ CT Scan

เชิงพาณิชย์

Artificial IntelligenceDeep LearningCT ScanLung CancerComputer-Aided Detection

ภาพรวมนวัตกรรม

ระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับช่วยแพทย์วินิจฉัยมะเร็งปอดจากภาพ CT Scan โดยใช้โมเดล Deep Learning ที่ฝึกจากภาพ CT Scan ผู้ป่วยจริงจากคณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาลกว่า 52,000 ชุดข้อมูล ระบบสามารถตรวจหา pulmonary nodule ที่มีขนาดเล็กตั้งแต่ 4 มิลลิเมตร วิเคราะห์ความเสี่ยงมะเร็ง และจำแนก benign/malignant nodule ได้อย่างอัตโนมัติ ลดระยะเวลาการอ่านภาพจาก 45 นาทีเหลือ 3 นาที ด้วยความแม่นยำ 94.2% (AUC 0.971) เทียบเท่ารังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ ระบบถูกพัฒนาและทดสอบร่วมกับฝ่ายรังสีวิทยาโรงพยาบาลศิริราช และผ่านการทดสอบทางคลินิกในกลุ่มผู้ป่วยกว่า 3,200 รายแล้ว

Painpoint ที่ต้องการแก้

การวินิจฉัยมะเร็งปอดในระยะแรกมีความยากสูง ต้องอาศัยรังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญอ่านภาพ CT ซึ่งใช้เวลาและมีข้อจำกัดด้านกำลังคน ส่งผลให้บางกรณีพลาดการตรวจพบมะเร็งระยะแรก

ผลลัพธ์ / ประโยชน์ที่ได้รับ

ลดเวลาวินิจฉัยจาก 45 นาทีเหลือ 3 นาที เพิ่มอัตราการตรวจพบมะเร็งระยะแรก (Stage I–II) ได้ 28% ลดภาระงานรังสีแพทย์ 40% และลด cost per diagnosis ลง 60%

ความแตกต่างจากสิ่งที่มีอยู่ในตลาด

ชุดข้อมูลการฝึกมาจากผู้ป่วยคนไทยโดยตรง ทำให้แม่นยำกว่าระบบต่างประเทศในประชากรไทยอย่างมีนัยสำคัญ รองรับการใช้งานผ่าน PACS ที่มีอยู่แล้วโดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐาน

ประเภทและระดับความพร้อมของนวัตกรรม

ประเภทของนวัตกรรม

Artificial IntelligenceMedical Imaging Software

ระดับความพร้อม (TRL)

TRL 1–3

TRL 4–7

TRL 8–9

เป็นนวัตกรรมที่พร้อมใช้งานแล้ว/นวัตกรรมผ่านการรองรับคุณภาพและมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง/นวัตกรรมที่ได้ใช้งานจริง

ปีที่เริ่มพัฒนา

2564 (พ.ศ.)

Development Milestone

Pre-clinical validation → Clinical validation (Phase I–II) → CE Mark Class IIa → Commercial launch 2566 → กำลังยื่นขอ อย. ไทย

ผลการทดสอบ Pre-clinical

Internal validation กับชุดข้อมูล 15,000 cases ได้ AUC 0.971, Sensitivity 93.8%, Specificity 94.5%

ผลการทดสอบทางคลินิก

Clinical validation กับผู้ป่วย 3,200 ราย ที่โรงพยาบาลศิริราชและรามาธิบดี (2565–2566) ความแม่นยำ 94.2%

การรับรองมาตรฐาน

ผ่าน CE Mark Class IIa (EU MDR 2017/745) อยู่ระหว่างยื่นขอ อย. ไทย ประเภทเครื่องมือแพทย์

ศักยภาพทางการตลาด

กลุ่มผู้ใช้เป้าหมาย

โรงพยาบาลระดับตติยภูมิและโรงพยาบาลทั่วไปในประเทศไทยและอาเซียน รวมประมาณ 1,200 แห่ง

ขนาดตลาด

ตลาด AI Medical Imaging ในอาเซียน มูลค่าประมาณ 850 ล้านเหรียญสหรัฐ (2567) เติบโต CAGR 32% ต่อปี

แนวโน้มและโอกาสทางการตลาด

ความต้องการ AI-assisted diagnosis เพิ่มสูงจาก shortage รังสีแพทย์ และนโยบายสาธารณสุขที่เน้น early detection ของมะเร็ง

คู่แข่งทางตรงและทางอ้อม

Lunit INSIGHT, Paige.ai (ต่างประเทศ) — ยังไม่มีคู่แข่งในไทยที่มีชุดข้อมูลคนไทยขนาดนี้

Potential Partners & Collaborators

โรงพยาบาลศูนย์ภูมิภาค บริษัทประกันสุขภาพ ผู้ผลิต CT Scanner

ทรัพย์สินทางปัญญา

สิทธิบัตรGranted

เลขที่คำขอ

2101001230

ทีมวิจัย

หัวหน้าโครงการ

รศ.ดร. นพ. สมชาย ภิรมย์พงษ์

ภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล

ผู้ประสานงาน

นส. ปิยะนาถ อุดมสุข