AI ในด้านการศึกษาพยาบาล – โอกาส ความท้าทาย และทิศทางอนาคต

การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ในระบบสุขภาพและการศึกษาได้เติบโตอย่างก้าวกระโดดในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา โดยนำเสนอแนวทางใหม่ในการสร้างนวัตกรรมการเรียนรู้ที่พลิกโฉมการจัดการเรียนการสอนอย่างสิ้นเชิง สำหรับการศึกษาพยาบาล AI กำลังได้รับการยอมรับว่าเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยเสริมสร้างทักษะการคิดวิเคราะห์ (Critical Thinking) การตัดสินใจทางคลินิก (Clinical Judgment) และการเตรียมความพร้อมในการปฏิบัติจริงของนักศึกษา (Topaz et al., 2021) เพื่อให้เกิดความปลอดภัยไม่ก่อให้เกิดอันตรายกับผู้ป่วยจริง อย่างไรก็ตาม การจัดการเรียนการสอนแบบดั้งเดิมยังคงเผชิญความท้าทาย เช่น การขาดแคลนแหล่งฝึกทางคลินิก จำนวนคณาจารย์ที่ไม่เพียงพอ และจำนวนนักศึกษาที่เพิ่มมากขึ้น การใช้ AI ในการสอนผ่านระบบการเรียนรู้ในสถานการณ์จำลองเสมือนจริง (Simulation-Based Learning) และการให้ข้อเสนอแนะทันที จึงเป็นโอกาสสำคัญที่ช่วยเติมเต็มช่องว่างเหล่านี้ และสอดคล้องกับการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค Education 5.0 (Zhang et al., 2022)

AI หมายถึงกระบวนการจำลองความสามารถของมนุษย์โดยเครื่องจักรหรือระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล จดจำรูปแบบ และสร้างการคาดการณ์ได้ (Yu & Kohane, 2019) ในบริบทของการศึกษาพยาบาล AI ถูกนำมาใช้ในหลายรูปแบบ เช่น อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อประเมินผลการเรียนรู้ของนักศึกษา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) เพื่อสร้างแชตบอท (Chatbot) และการใช้สถานการณ์จำลองเสมือนจริง (Virtual/Augmented Reality) เพื่อสร้างสถานการณ์จำลอง การนำ AI มาประยุกต์ใช้สามารถอ้างอิงจากหลายกรอบแนวคิด ได้แก่ ทฤษฎีการเรียนรู้จากประสบการณ์ของ Kolb ที่เน้นการลงมือปฏิบัติและการสะท้อนคิด ซึ่งสอดคล้องกับการใช้ AI ในสถานการณ์จำลองทางคลินิก ทฤษฎีการพัฒนาความเชี่ยวชาญจากผู้เริ่มต้นถึงผู้เชี่ยวชาญของ Benner ที่สะท้อนการพัฒนาทักษะของนักศึกษาพยาบาลตามลำดับขั้น ซึ่ง AI สามารถปรับเนื้อหาและความยากง่ายให้เหมาะกับผู้เรียนได้ อีกทั้งทฤษฎีการเรียนรู้โดยใช้สถานการณ์จำลองเสมือนจริง ยังเป็นพื้นฐานสำคัญในการสร้างผู้ป่วยเสมือนจริงที่มีการโต้ตอบอย่างสมจริงและช่วยเพิ่มพูนทักษะทางคลินิก (Jiménez-Rodríguez et al., 2021)

AI สามารถพัฒนาผู้ป่วยเสมือนจริงที่ตอบสนองตามการดูแลของนักศึกษาแบบเรียลไทม์ เช่น การพยาบาลผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลว หรือการพยาบาลผู้ป่วยภาวะช็อกจากการติดเชื้อผ่านแพลตฟอร์ม AI ที่จำลองอาการทรุดหรือฟื้นตัว การเรียนรู้ลักษณะนี้ช่วยลดข้อจำกัดด้านสถานที่ฝึกทางคลินิกและยกระดับความพร้อมของนักศึกษา (Jiménez-Rodríguez et al., 2021)

AI มีศักยภาพในการประเมินผลการเรียนรู้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากการสอบแบบสถานการณ์ (OSCE) หรือการฝึกปฏิบัติทางคลินิก ระบบ Machine Learning สามารถระบุจุดอ่อนของนักศึกษา ติดตามความก้าวหน้า และทำนายผลการเรียนรู้ในอนาคต เช่น การเรียนรู้ผ่านคอมพิวเตอร์ (Computer-based Learning) หรือ CAI (Computer Assisted Instruction) คือ การใช้คอมพิวเตอร์เป็นสื่อกลางในการเรียนการสอน เพื่อนำเสนอเนื้อหาในรูปแบบมัลติมีเดีย เช่น ข้อความ ภาพนิ่ง กราฟิก วิดีทัศน์ และเสียง ทำให้ผู้เรียนได้เรียนรู้เนื้อหาได้หลากหลายรูปแบบและโต้ตอบกับบทเรียนได้ ผลการเรียนรู้จะถูกบันทึกไว้ในระบบ ผู้เรียนสามารถทราบผลและประเมินตนเองได้ ผู้สอนหรืออาจารย์สามารถสนับสนุนผู้เรียนได้อย่างเหมาะสม ตรงประเด็นและชัดเจน (Zhang et al., 2022)

การใช้ AI ในการศึกษาพยาบาลมีประโยชน์หลายด้าน ได้แก่ การเสริมสร้างทักษะการตัดสินใจทางคลินิกผ่านสถานการณ์หลากหลายที่มีความซับซ้อน การพัฒนาความคิดเชิงวิพากษ์ผ่านการเรียนรู้เชิงโต้ตอบ และการสนับสนุนการเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning) ด้วยทรัพยากรการเรียนรู้ที่ยืดหยุ่นและเข้าถึงได้ในทุกช่วงของการประกอบวิชาชีพ (Topaz et al., 2021)

ในอนาคต AI มีแนวโน้มที่จะบูรณาการร่วมกับเทคโนโลยี Metaverse, Telehealth และ Wearable Devices เพื่อสร้างระบบการเรียนรู้ที่ครบวงจร มหาวิทยาลัยพยาบาลควรส่งเสริมความร่วมมือระดับนานาชาติในการพัฒนาหลักสูตรที่ใช้ AI และทำวิจัยเชิงประจักษ์เพื่อประเมินผลลัพธ์ของการใช้ AI ในการพัฒนาสมรรถนะของนักศึกษา ทั้งนี้จะช่วยยกระดับคุณภาพการศึกษาพยาบาลและเตรียมความพร้อมบัณฑิตพยาบาลสู่การทำงานในระบบสุขภาพยุคดิจิทัล (Zhang et al., 2022)

AI มีศักยภาพสูงในการพลิกโฉมการศึกษาพยาบาล โดยช่วยพัฒนาการเรียนรู้ในสถานการณ์จำลองเสมือนจริง การเรียนรู้แบบรายบุคคล และการประเมินผลที่แม่นยำ แม้จะยังมีข้อจำกัดด้านจริยธรรม โครงสร้างพื้นฐาน และความพร้อมของบุคลากร แต่โอกาสที่ AI มอบให้นับว่ามีความสำคัญยิ่ง การบูรณาการ AI เข้ากับหลักสูตรพยาบาลช่วยเสริมสร้างสมรรถนะทางคลินิก แต่ยังเป็นการเตรียมพยาบาลรุ่นใหม่ให้พร้อมต่อการเปลี่ยนแปลงของระบบสุขภาพในอนาคต