“ร่างทรง” เกี่ยวข้องกับสุขภาพจิตอย่างไร ให้เรื่องของ AI ช่วยตอบ
จากกระแสวิพากษ์วิจารณ์ภาพยนตร์ เรื่อง “ร่างทรง” เรียกได้ว่า โด่งดัง จนปฏิเสธที่จะกล่าวถึงไม่ได้ ด้วยรายได้ทะลุร้อยล้าน (101.09 ล้าน) ในประเทศไทยภายในระยะเวลาการฉาย 18 วัน และเป็นภาพยนตร์ไทยที่ทำรายได้สูงสุดในประเทศเกาหลีใต้ [1] ข้อมูลวันที่ 16 พฤศจิกายน พ.ศ. 2564) ทำให้มีการกล่าวถึงในสังคมออนไลน์อย่างเป็นวงกว้าง เกิดกระแสวิพากษ์วิจารณ์หนังในแง่มุมต่างๆรวมถึงในแง่มุมทางจิตเวช [2] ในที่นี้โดยรวมเรียกว่า Culture bound syndrome อาการที่ผูกพันกับวัฒนธรรม อาการที่ทำให้คนไข้เสียความเป็นตัวเอง จำตัวเองไม่ได้ ลักษณะอาการ “Possession disorder [3] ทำให้ปวดศีรษะ ร้อนๆ หนาวๆ มีความเปลี่ยนแปลงทางสติสัมปชัญญะ พฤติกรรมอาละวาด ฯ
ความเข้าใจทั้งในแง่มุมของความเชื่อและในแง่มุมของวิทยาศาสตร์ที่ทำให้เห็นเหตุและผลของสิ่งต่างๆที่เกิดขึ้นของตัวละครหลักในภาพยนตร์ทำให้ตระหนักได้ว่า ปัญหาสุขภาพจิตเป็นเรื่องใกล้ตัวกว่าที่คิดเพราะเป็นสิ่งที่อยู่ภายในร่างกาย เจ้าของร่างกายอาจจะไม่รับรู้ถึงความเสียหายที่อาจก่อให้เกิดโรคได้โดยบทความในครั้งที่แล้ว AI ใส่ใจสุขภาพจิต ได้กล่าวถึงแอปพลิเคชันในการจัดการปัญหาสุขภาพจิต ให้คอยได้ตรวจเช็คอาการ และปรับปรุงการแก้ไขตามคำแนะนำต่างๆของแอปพลิเคชันรวมถึงในส่วนการติดต่อทางไกลกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ ในครั้งนี้จะนำเสนอในแบบเจาะลึกว่า บทบาทของ AI จะมีส่วนช่วยต่อการเพิ่มประสิทธิภาพของการรักษาอย่างไรบ้าง ควรเริ่มจากการทำความเข้าใจใน AI ก่อน
คำว่า AI เอ-ไอ (Artificial Intelligence) มีการนำมาใช้ครั้งแรกในการประชุมเชิงปฏิบัติการ The Dartmouth Summer Research Project ในปี ค.ศ. 1956 ที่นำเสนอโครงร่างงานวิจัยจากกลุ่มผู้เชี่ยวชาญทางคอมพิวเตอร์ โดยเนื้อหาในงานวิจัยแสดงข้อมูลปัญญาของเครื่องจักร (คอมพิวเตอร์) ว่าสามารถทำให้เครื่องจักรใช้ภาษาสร้างนามธรรมและแนวคิดเพื่อแก้ปัญหาของมนุษย์และพัฒนาตนเองได้ [4] ทำให้คำว่า AI เริ่มเป็นที่รู้จักนับแต่นั้นมา ต่อมาได้มีการพัฒนาเทคโนโลยีดังกล่าวให้มีความฉลาดมากขึ้น เช่น ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถคาดการณ์หรือตัดสินใจบางอย่าง ทำงานบนอัลกอริทึมที่เรียนรู้ด้วยตนเองได้โดยใช้ข้อมูลในอดีต ดังนั้น คำว่า AI จึงมีความเชื่อมโยงกับคำว่า ML เอ็ม-แอล หรือ Machine Learning (กระบวนการเรียนรู้ด้วยตนเองของเครื่องจักรกล) [5] นอกจากนี้การเพิ่มความซับซ้อนของความฉลาดเข้าไปให้มีมากขึ้นยังสัมพันธ์กับคำว่า DL ดี-แอล หรือ Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึกของเครื่องจักรกล) โดยใช้โครงข่ายใยประสาทเทียมทำให้เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์และทำบางอย่างได้ด้วยความซับซ้อน [6]
ตามกระแสทางสุขภาพดิจิทัล พบว่า สตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีสำหรับสุขภาพจิต (Mental Health) เติบโตอย่างรวดเร็ว จากข้อมูลทางสถิติของสหราชอาณาจักร พบว่า มีการลงทุนด้านเทคโนโลยีสุขภาพจิตเพิ่มขึ้น 3 เท่าภายในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา และผู้บริโภคเปิดรับเทคโนโลยีสุขภาพจิตในแง่บวก พบว่า ในกลุ่มวัยทำงานมีอัตราการใช้งานเติบโตถึง 65% (ข้อมูลปี ค.ศ. 2019) [7] อย่าง Andy Blackwell ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายวิทยาศาสตร์และกลยุทธ์ของกลุ่มบริษัท IESO Digital Health แห่งสหราชอาณาจักร ผู้สนับสนุนเทคโนโลยี 8 Billion Minds ยังมีความพยายามมมุ่งเน้นในการใช้เทคโนโลยีมาปรับปรุงทางด้านการรักษาทางจิตวิทยาและประสาทวิทยา โดยเชื่อว่าการใช้ AI จะสามารถทำให้ผู้คนใส่ใจดูแลตนเอง ได้รับการรักษาตนเองได้ทันเวลา เพราะจากสถิติผู้ที่เกิดโรคทางจิตมีมากกว่าครึ่งหนึ่งที่ประสบปัญหาทางสุขภาพจิตและไม่ได้รับการรักษา ดังนั้น เมื่อผู้คนมีเครื่องมือประเมินตนเอง จะมีส่วนช่วยต่อการเพิ่มประสิทธิภาพของการรักษาได้ [8] เช่น เมื่อได้ Track อาการผู้ป่วยจะสามารถทำนายสาเหตุการเกิดโรค วินิจฉัยโรคได้ง่ายขึ้น ถือเป็นการลดความเสี่ยงจากการใช้ตัวยาที่มีผลกับระบบประสาท ลดความเสี่ยงในการที่ผู้ป่วยเลิกรักษากลางคัน ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ของการเข้ารับการรักษาทางจิต การนำเสนอผลงานของศาสตราจารย์วิทยาศาสตร์ด้านสุขภาพจิต Dr. Helen Christensen ผู้อำนวยการสถาบัน Black Dog ในออสเตรเลีย ได้เผยแพร่ในการประชุมวิชาการ Global Access to Mental Healthcare Through Digital Technology เรื่อง การใช้ AI และเทคโนโลยีตรวจจับเพื่อปรับปรุงสภาวะจิต (Using AI and Sensor Technology to Improve Mental Health [9] โดยเป้าหมายของโครงการวิจัยนี้จัดทำขึ้นมาเพื่อจัดการกับความทุกข์ของนักศึกษาออสเตรเลียก่อนสอบเข้ามหาวิทยาลัย โดยมีกำหนดปัญหาในงานวิจัยว่า AI จะสามารถใช้ในการปรับปรุงและแก้ไขความทุกข์ทางจิตใจได้หรือไม่ คำถามในงานวิจัย ได้แก่
1) ทำอย่างไรให้ผู้คนสามารถรู้สภาวะจิตใจของตนเองได้ : ต้องการให้ผู้ใช้งานที่อาจจะเป็นผู้ป่วยในอนาคตได้มีส่วนในการประเมินและทำนายสุขภาพจิตของตนเองได้
2) เราสามารถรักษาอะไรได้บ้างเพื่อใครและเมื่อใดที่ควรส่งมอบสุขภาพจิตที่ดีถูกวิธีและถูกต้อง : หลังจากการรู้แล้วระบบควรส่งข้อมูลทางสุขภาพจิตให้กับผู้ใช้งานในส่วนนี้ต้องนำข้อมูลส่วนที่ 1 มาวิเคราะห์และออกแบบข้อมูลที่ผู้ใช้งานควรจะได้รับ ซึ่งต้องเป็นอย่างถูกต้องและถูกวิธี
3) การส่งข้อมูลให้กับผู้คนต้องเป็นไปตามระดับใดถึงจะเหมาะสม
การใช้ AI มาช่วยปรับแนวทางการรักษาสุขภาพจิตในการนำเสนองานวิจัยดังกล่าวประกอบด้วยการทำงาน 5 ส่วนหลัก โดยส่วนแรกเป็นส่วนของการวินิจฉัยอาการมีการส่งและรับข้อมูลจากผู้ใช้งานเพื่อเก็บข้อมูลพฤติกรรม (เห็นได้จากแอปพลิเคชันทั่วไปที่กล่าวไว้ในบทความ AI ใส่ใจสุขภาพจิต[10]) ผู้ใช้งานต้องเปิดบอกตำแหน่งของสถานที่ต่างๆ ที่ตนเองเดินทางไปข้อมูลกิจกรรมรายวันของตนเอง ตรวจจับการเคลื่อนไหวทางร่างกายของผู้ใช้งาน และทำแบบทดสอบประเมินตนเอง พร้อมรับข้อมูลคำแนะนำจากระบบ ส่วนที่สอง ส่วนภายในโมดูลครอบคลุมการรักษาความปลอดภัยของระบบและรักษาข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อส่งต่อไปยัง ส่วนที่สาม ส่วน Machine Learning การดึงเฉพาะข้อมูลที่สำคัญมาวิเคราะห์หาแบบแผน/รูปแบบที่เหมือนหรือแตกต่าง (patterns) และความผิดปกติที่อาจจะเกิดขึ้นจากสิ่งที่เป็นบริบทปกติ (context) ของผู้ใช้งานวิเคราะห์จากข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้งาน โดยใช้ส่วนที่ 4 ส่วน AI ที่หาผลลัพธ์กระบวนการปรับพฤติกรรมให้ผู้ใช้งานได้รับข้อมูลการปรับตัวและปรับปรุงที่เหมาะสมที่สุดกับผู้ใช้งาน ส่งไปยังส่วนที่ 5 การวินิจฉัยและข้อมูลการปรับปรุงนั้นจะถูกส่งต่อไปยังส่วนแรกของผู้ใช้งาน โดยสรุปเป็นแผนภาพดังนี้
การทดลองเพื่อให้ได้รับรู้ผลลัพธ์ของประสิทธิภาพการรักษาจึงมีส่วนประกอบหลัก คือ นักศึกษามหาวิทยาลัยในออสเตรเลียที่มีความทุกข์ทางจิตใจในระดับหนึ่งโดยยังไม่มีภาวะทำร้ายตนเองให้ถึงแก่ชีวิต การสุ่ม 1 ใน 3 ของผู้ที่ใช้แอปพลิเคชันเป็นระยะเวลา 2 สัปดาห์ ว่า มีการฝึกสติ การออกกำลังกาย ภาวะการนอนหลับที่ดีและเพียงพอ ผลลัพธ์หลัก คือ การเปลี่ยนแปลงก่อน-หลัง ในการใช้แอปพลิชันภายในระยะเวลา 7 วัน ซึ่งการทดลองนี้ยังอยู่ในการศึกษาวิจัย แต่ความคืบหน้าในการวิจัยนี้สะท้อนบทเรียนได้แล้วว่า ผู้ใช้งานต้องการใช้งานระบบที่เข้าใจง่าย และอยากจะมีส่วนร่วมในการทดสอบหรือประเมินตนเองหรือไม่ขึ้นอยู่กับรูปแบบที่น่าสนใจของแนวทางการเก็บข้อมูล เช่นในรูปแบบเกมจะสามารถดึงการมีส่วนร่วมได้ดี และตัวบ่งชี้พฤติกรรมนั้นควรมีมากกว่า 1 ปัจจัย ดังนั้น ใน ML จึงต้องมีการให้ข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้งานเข้าไปอย่างหลากหลาย เช่นเดียวกับงานวิจัยของ Dr. Danielle Belgrave [11] ผู้เชี่ยวชาญใน Microsoft แห่งสหราชอาณาจักร ที่นำเสนอ เรื่อง Machine Learning for Personalized Mental Healthcare ให้ข้อมูลไว้ว่า การวิเคราะห์หาแบบแผนพฤติกรรมของผู้ป่วยในงานวิจัยโดยใช้ Hidden Markov Model เพื่อให้เข้าใจในน้ำหนักของสิ่งที่ตอบสนอง (Modalities of engagement) อาจชี้ให้เห็นถึงรูปแบบการตอบสนองต่อแนวทางการรักษาที่แตกต่างกัน
สำหรับประเทศไทยนั้นมีความตื่นตัวต่อการใช้แอปพลิเคชันเพื่อรักษาสุขภาพจิตเช่นกัน เห็นได้จากการพัฒนาแอปพลิเคชัน Tele Mental Health อย่าง RAKSA [12] แอปพลิชัน OOCA [13] ที่เดือนแรกในการก่อตั้งมีเพียง 4 คนเข้าใช้งานแต่ปัจจุบันมีผู้ใช้งานเดือนละกว่าพันคน (ข้อมูลเดือนพฤษภาคม ปี ค.ศ. 2021) ผู้ใช้งานจะรับการรักษาแบบคุยกับจิตแพทย์แบบออนไลน์และจ่ายยาแบบทางไกล ซึ่งแอปพลิเคชันเพื่อรักษาสุขภาพจิตในไทยอาจมีแนวโน้มพัฒนาเป็น AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรักษา ช่วยลดระยะเวลาการวินิจฉัยอาการของแพทย์ ช่วยสนับสนุนให้คนไข้สนใจการรักษาและติดตามอาการของตนเองอย่างต่อเนื่องได้ ทั้งนี้ต้องร่วมมือกันในหลากหลายสาขาวิชาโดยใช้องค์ความรู้ทางวิศวกรรมศาสตร์ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ตัวอย่างเช่นการใช้ข้อมูลของวิทยานิพนธ์ของภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า มจธ. เรื่อง การวิเคราะห์คุณลักษณะเอ็นโทปีของเสียงในฐานะตัวช่วยบ่งบอกระดับสุขภาพจิตในผู้ป่วยโรคอาการซึมเศร้า [14] การใช้ข้อมูลของโปรเจคคณะ IT มจธ. เรื่อง เกมเพื่อสุขภาพจิต[15] ไปสร้างการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งานในแอปพลิเคชันดูแลสุขภาพจิต เป็นต้น เชื่อได้ว่า ในวงการทางการแพทย์การพัฒนา AI เพื่อการรักษาโรคทางจิตจะพัฒนาแนวทางการรักษาไปอย่างต่อเนื่องตามการพัฒนาของเทคโนโลยีและตามความต้องการของผู้ใช้งาน ที่พร้อมเปิดรับและให้ความสนใจในทางที่ดี
ดังนั้น หวังว่าบทความนี้จะสามารถจุดประกายสายวิศวะ วิทย์และเทคโนโลยี ให้เกิดความสนใจในการวิจัยต่อยอดเพื่อเกิดประโยชน์แก่ผู้คนอย่างเป็นวงกว้าง
ถ้าใช้มุมมองทางวิทยาศาสตร์มาใช้กับภาพยนตร์เรื่องร่างทรง อาจสรุปได้ว่า ถ้าตัวละครหลักได้รู้จักแอปฯ เพื่อตรวจเช็คสุขภาพตนเองและดูแลจิตใจตนเองบ้าง ‘ร่างทรง’ อาจจะไม่หลอนคนดูให้ติดตาขนาดนี้…
รวบรวมและเรียบเรียงโดยนางสาวอารยา ศรีบัวบาน
บรรณานุกรม
1 ไทยโพสต์, 2564, “ร่างทรง” รายได้ทะลุร้อยล้านในไทย และทำรายได้สูงสุดในเกาหลี [online], Available: https://www.bangkokbiznews.com/lifestyle/972175 [16 พฤศจิกายน 2564]
2 The Moof, 2021, November 1, ร่างทรง : สรุป 14 ข้อสังเกต ความคิดเห็น บทวิเคราะห์เนื้อเรื่อง, YouTube, Available: https://youtu.be/_Urdhw0ijRg [8 พฤศจิกายน 2564]
3 Gaw AC, Ding Q, Levine RE, Gaw H., 1998, “The clinical characteristics of possession disorder among 20 Chinese patients in the Hebei province of China”, Psychiatr Serv. [Online], Vol. Mar49, №3, pp. 360–365. DOI: 10.1176/ps.49.3.360. [2021, November 8]
4 Jørgen Veisdal, 2019, The Birthplace of AI [Online], Available: https://www.cantorsparadise.com/the-birthplace-of-ai-9ab7d4e5fb00 [2021, November 10].
5 JavaTpoint, 2021, Difference between Artificial intelligence and Machine learning [Online], Available: https://www.javatpoint.com/difference-between-artificial-intelligence-and-machine-learning [2021, November 10].
6 Athiwat, 2560, Artificial Intelligence, Machine Learning, และ Deep Learning แตกต่างกันอย่างไร? [Online], Available: https://link.medium.com/w6WE9od8ilb [16 พฤศจิกายน 2564].
7 P. Murali Doraiswamy and et.al, 2019, Empowering 8 Billion Minds: Enabling Better Mental Health for All via the Ethical Adoption of Technologies, NAM Perspectives. [Online], Discussion Paper, National Academy of Medicine, Washington, DC. Available: https://doi.org/10.31478/201910b [2021, November 10].
8 Andy Blackwell, 2020, March 12, Artificial Intelligence Meets Mental Health Therapy [Video], TEDx Talks, https://youtu.be/ZkTvw3usMw4 [16 พฤศจิกายน 2564].
9 Helen Christensen, 2020, Using AI and Sensor Technology to Improve Mental Health, 2020 Technology in Psychiatry Summit, [Online], October 28–30th, 2020, Available: https://youtu.be/FV2Fs2adn88 [2021, November 10].
10 อารยา ศรีบัวบาน, 2564, AI ใส่ใจสุขภาพจิต, [Online], Available: https://kmuttlibrary.medium.com/ai-ใส่ใจสุขภาพจิต-f6ea5b9d215d [5 พฤศจิกายน 2564].
11 Danielle Belgrave, 2020, Machine Learning for Personalised Mental Healthcare, 2020 Technology in Psychiatry Summit, [Online], October 28–30th, 2020, Available: https://youtu.be/jRbc23H_UA8 [2021, November 16].
12 Wonderful, 2021, May 19, พยายามรีวิว I วิธีแก้เครียด โควิด 19 หาหมอจิตแพทย์ออนไลน์กับแอป Raksa, YouTube, Available: https://youtu.be/-08A5MsR6nA [8 พฤศจิกายน 2564].
13 TNN Online, 2021, May 20, OOCA แอปปรึกษาปัญหาสุขภาพจิต I TNN Startup, YouTube, Available: https://youtu.be/w_rMMEM1JIs [8 พฤศจิกายน 2564]
14 อดิศักดิ์ อินจันทร์, 2552, การวิเคราะห์คุณลักษณะเอ็นโทปีของเสียงในฐานะตัวช่วยบ่งบอกระดับสุขภาพจิตในผู้ป่วยโรคอาการซึมเศร้า, วิทยานิพนธ์ ปริญญาวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาครุศาสตร์ไฟฟ้า คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี หน้า 4–31. Available: https://opac.lib.kmutt.ac.th/vufind/Record/1254138 [8 พฤศจิกายน 2564]
15 พุฒิพงษ์ เจริญยิ่งสถาพร, ศรัณย์ โพธิธีรบุตร, อภิรัฐ ได้ดี, 2560, เกมเพื่อสุขภาพจิต (ภาวะซึมเศร้า), ปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี, หน้า 5. Available: https://opac.lib.kmutt.ac.th/vufind/Record/1355732 [8 พฤศจิกายน 2564]
