ทำไมโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs) จึงเป็นปัญหาที่ต้องติดตามต่อเนื่อง

โรคไม่ติดต่อเรื้อรัง หรือ NCDs ครอบคลุมโรคหลายกลุ่ม เช่น เบาหวาน ความดันโลหิตสูง โรคหัวใจ และมะเร็ง โรคเหล่านี้มีสาเหตุและแนวทางดูแลต่างกัน แต่มีลักษณะร่วมข้อหนึ่ง คือผู้ป่วยมักต้องป้องกัน ติดตาม และรักษาต่อเนื่องเป็นเวลานาน

ความต่อเนื่องจึงสำคัญพอ ๆ กับการพบแพทย์แต่ละครั้ง หากผลตรวจ รายการยา หรือประวัติการรับบริการอยู่คนละระบบ บุคลากรอาจต้องเสียเวลารวบรวมข้อมูลซ้ำ ผู้ป่วยก็อาจจำรายละเอียดทั้งหมดไม่ได้ ระบบข้อมูลที่เชื่อมต่อกันช่วยให้ผู้มีสิทธิ์เห็นบริบทเดิมและติดตามการเปลี่ยนแปลงได้ง่ายขึ้น

บทความนี้อธิบายบทบาทของข้อมูลและ HealthTech ในการดูแล NCDs ไม่ใช่คำแนะนำเพื่อวินิจฉัยหรือปรับการรักษา ผู้ป่วยควรปรึกษาบุคลากรทางการแพทย์ตามอาการและแผนการดูแลของตน

ภาระของ NCDs ต่อสุขภาพและสังคม

องค์การอนามัยโลกระบุว่า NCDs ทำให้มีผู้เสียชีวิตอย่างน้อย 43 ล้านคนในปี 2021 คิดเป็น 75% ของการเสียชีวิตทั่วโลกที่ไม่เกี่ยวกับโรคระบาด กลุ่มโรคหลักคือโรคหัวใจและหลอดเลือด มะเร็ง โรคทางเดินหายใจเรื้อรัง และเบาหวาน ตัวเลขนี้อธิบายขนาดของปัญหาในระดับโลก ส่วนสถานการณ์ประเทศไทยมีข้อมูลแยกตามปีและตัวชี้วัดจากกองโรคไม่ติดต่อ

ผลกระทบไม่ได้หยุดที่การเจ็บป่วยของบุคคล การรักษาระยะยาวมีค่าใช้จ่าย ผู้ป่วยและครอบครัวอาจเสียเวลาในการทำงาน และหน่วยบริการต้องรองรับการติดตามต่อเนื่อง เมื่อคนไข้ได้รับการตรวจพบช้า ภาระของการรักษาและการฟื้นฟูอาจเพิ่มขึ้นทั้งต่อครัวเรือนและระบบสุขภาพ

NCDs ไม่ได้จบในการตรวจครั้งเดียว

การดูแลโรคเรื้อรังอาจเกี่ยวข้องกับผลตรวจจากหลายช่วงเวลา ยาที่ได้รับจากหลายสถานพยาบาล และข้อมูลการติดตามที่เกิดนอกห้องตรวจ ภาพรวมจึงสำคัญกว่าค่าจุดเดียว แพทย์ต้องพิจารณาแนวโน้มร่วมกับประวัติ อาการ และปัจจัยเฉพาะบุคคล

NCDs เกิดจากปัจจัยหลายด้านร่วมกัน ทั้งพันธุกรรม สรีรวิทยา สิ่งแวดล้อม และพฤติกรรม ปัจจัยเสี่ยงที่องค์การอนามัยโลกระบุรวมถึงการสูบบุหรี่ อาหารที่ไม่เหมาะสม การดื่มแอลกอฮอล์ในระดับที่เป็นอันตราย การเคลื่อนไหวร่างกายไม่เพียงพอ และมลพิษทางอากาศ ปัจจัยเหล่านี้สัมพันธ์กับความดันโลหิต น้ำตาลในเลือด ไขมันในเลือด และภาวะอ้วน แต่การประเมินความเสี่ยงของแต่ละคนต้องใช้ข้อมูลทางคลินิกและคำแนะนำจากบุคลากรทางการแพทย์

ข้อมูลที่หาไม่พบหรือมาถึงช้าอาจทำให้ต้องซักประวัติและตรวจซ้ำ นี่ไม่ใช่เพียงปัญหาของฐานข้อมูล แต่เป็นปัญหาของขั้นตอนทำงานด้วย ระบบที่ดีต้องส่งข้อมูลในรูปแบบที่ผู้รับใช้ได้ พร้อมระบุแหล่งที่มา เวลา และขอบเขตของข้อมูล

บางคนไม่มีอาการชัดเจนในช่วงแรก การคัดกรองที่เหมาะสมและการติดตามค่าที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาจึงช่วยให้ทีมรักษาเห็นความเสี่ยงเร็วขึ้น การแจ้งเตือนจากระบบเป็นจุดเริ่มต้นให้ตรวจสอบ ไม่ใช่ผลวินิจฉัย

มาตรฐานข้อมูลช่วยเชื่อมประวัติจากต้นทาง

HL7 FHIR R4 จัดโครงสร้างข้อมูลสุขภาพให้ระบบต่างกันแลกเปลี่ยนข้อมูลได้ ในสถาปัตยกรรมของ HealthTAG ข้อมูลจาก HIS เข้าสู่ FHIR Server ของโรงพยาบาลผ่านสคริปต์ของทีม IT โรงพยาบาลหรือ HealthTAG FHIR Transformer โรงพยาบาลยังคงเป็นผู้ควบคุมเวชระเบียน

เมื่อมีการเชื่อมต่อที่เหมาะสม ข้อมูลที่ได้รับอนุญาต เช่น การรับบริการ รายการยา หรือผลตรวจที่รองรับ สามารถนำมาแสดงใน PHR เพื่อให้ผู้ป่วยมองเห็นประวัติของตนได้สะดวกขึ้น ขอบเขตข้อมูลขึ้นอยู่กับแต่ละการติดตั้ง และการมีข้อมูลใน PHR ไม่ได้แปลว่าระบบวินิจฉัยโรคหรือให้คำแนะนำทางการแพทย์แทนแพทย์

สิทธิ์เข้าถึงต้องมากับการเชื่อมข้อมูล

การรวมมุมมองข้อมูลไม่ได้หมายความว่าทุกระบบควรเปิดข้อมูลให้กันตลอดเวลา HealthTAG แยกการเก็บเวชระเบียนออกจากการตรวจสิทธิ์ Clinical records อยู่ในระบบ FHIR ที่โรงพยาบาลควบคุม ส่วน Hospital API ตรวจคำขอเข้าถึงตามช่วงเวลาที่กำหนดจากสถานะบน blockchain

Blockchain เก็บเหตุการณ์การให้ความยินยอมและการเข้าถึง ไม่ได้เก็บผลตรวจหรือเวชระเบียน การออกแบบนี้ทำให้โรงพยาบาลยังรับผิดชอบข้อมูลต้นทาง ขณะที่ระบบมีประวัติสำหรับตรวจสอบการใช้สิทธิ์

ข้อมูลช่วยการป้องกันได้อย่างไร

การป้องกัน NCDs เริ่มจากการตรวจตามความเหมาะสม การติดตามปัจจัยเสี่ยง และการดูแลต่อเนื่องตามคำแนะนำของบุคลากรทางการแพทย์ เทคโนโลยีช่วยจัดข้อมูลให้เห็นตามเวลา เตือนให้ผู้ใช้กลับมาดูผล หรือช่วยให้ทีมดูแลเห็นข้อมูลที่ได้รับอนุญาตจากหลายแหล่ง

ข้อมูลอาจมาจากโรงพยาบาล คลินิกชุมชน หรืออุปกรณ์สวมใส่ เช่น ข้อมูลการเคลื่อนไหวและการนอน เมื่อนำมาใช้ในขอบเขตที่เหมาะสม ระบบวิเคราะห์อาจช่วยสังเกตการเปลี่ยนแปลงของระดับน้ำตาล ความดัน หรือกิจกรรมทางกาย และส่งสัญญาณให้ผู้ใช้หรือทีมดูแลกลับมาตรวจสอบ ข้อมูลจากอุปกรณ์ผู้บริโภคต้องผ่านการประเมินคุณภาพก่อนนำไปใช้ทางคลินิก

อย่างไรก็ตาม แบบจำลองหรือ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลไม่ควรถูกมองว่าให้คำตอบที่แน่นอน คุณภาพของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับความครบถ้วน ความถูกต้อง และความเหมาะสมของข้อมูล รวมถึงการทดสอบระบบกับกลุ่มผู้ใช้จริง การตัดสินใจทางคลินิกยังต้องอยู่กับผู้เชี่ยวชาญและผู้ป่วย

ในระดับชุมชน ข้อมูลที่รวมอย่างเหมาะสมอาจช่วยให้หน่วยงานเห็นแนวโน้มของโรคหัวใจ โรคหลอดเลือดสมอง หรือปัจจัยเสี่ยงในแต่ละพื้นที่ ข้อมูลดังกล่าวใช้ประกอบการวางแผนคัดกรอง บุคลากร และงบประมาณได้ แต่ต้องตรวจคุณภาพข้อมูล ปกป้องความเป็นส่วนตัว และหลีกเลี่ยงการสรุปว่าความสัมพันธ์ทางสถิติเป็นสาเหตุของโรค

AI อุปกรณ์สวมใส่ และการวิเคราะห์ข้อมูลระดับประชากรเป็นตัวอย่างการใช้ HealthTech โดยทั่วไป ไม่ใช่ความสามารถของ HealthTAG ที่ได้รับการยืนยัน ข้อมูลปัจจุบันยืนยันว่า HealthTAG รองรับการเชื่อมข้อมูล FHIR การตรวจสิทธิ์ การบันทึกเหตุการณ์ความยินยอมและการเข้าถึง รวมถึง PHR

ผู้ป่วยกำหนดสิทธิ์ โรงพยาบาลดูแลข้อมูล ผู้พัฒนาระบุข้อจำกัด

ผู้ป่วยควรเข้าใจว่าตนให้สิทธิ์ข้อมูลใด แก่ใคร และนานเท่าใด โรงพยาบาลต้องดูแลคุณภาพ ความปลอดภัย และการใช้ข้อมูลตามหน้าที่ของตน ส่วนผู้พัฒนาระบบต้องกำหนดขอบเขตให้ชัด ไม่อ้างว่าการเชื่อมข้อมูลเพียงอย่างเดียวป้องกันโรคได้

การดูแล NCDs ที่ต่อเนื่องต้องอาศัยทั้งบริการสุขภาพที่เข้าถึงได้ บุคลากรที่มีข้อมูลเหมาะสม และผู้ป่วยที่มีส่วนร่วมกับแผนการดูแล HealthTech ช่วยลดช่องว่างของข้อมูลได้ แต่คุณค่าของมันเกิดขึ้นเมื่อระบบสนับสนุนงานจริงและรักษาสิทธิ์ของผู้ป่วยไปพร้อมกัน

ภาครัฐ หน่วยบริการ เอกชน ชุมชน และประชาชนมีบทบาทต่างกันในการป้องกันและดูแล NCDs เทคโนโลยีควรช่วยให้บริการไปถึงคนที่เข้าถึงการตรวจและการติดตามได้ยาก ไม่เพิ่มช่องว่างให้กับผู้ที่ไม่มีอุปกรณ์ อินเทอร์เน็ต หรือทักษะดิจิทัล การวางระบบจึงต้องมีช่องทางที่ไม่พึ่งแอปเพียงอย่างเดียว

ข้อมูล เทคโนโลยี และการดูแล NCDs

การรับมือ NCDs ต้องทำทั้งก่อนเกิดโรค ระหว่างการติดตาม และหลังพบความผิดปกติ ข้อมูลที่เชื่อมต่อกันช่วยให้ผู้ป่วยกับทีมรักษาเห็นประวัติและแนวโน้มได้ดีขึ้น ส่วนมาตรการด้านสาธารณสุขยังต้องจัดการปัจจัยเสี่ยงและความเหลื่อมล้ำควบคู่กัน

ข้อมูลมีประโยชน์เมื่อมีคุณภาพ ใช้ตามสิทธิ์ และนำไปสู่การดูแลที่ทำได้จริง เทคโนโลยีจึงควรเสริมบริการและการตัดสินใจของคน ไม่ใช่แทนความรับผิดชอบของผู้ป่วย บุคลากร หรือหน่วยงานที่ดูแลระบบสุขภาพ

แหล่งอ่านเพิ่มเติม

• Noncommunicable diseases, World Health Organization
• กองโรคไม่ติดต่อ, กรมควบคุมโรค
• สถาปัตยกรรม Data Source Node, HealthTAG