อยู่บ้านก็ปลอดภัย – เทคโนโลยีดิจิทัลช่วยผู้ป่วยหัวใจล้มเหลวได้อย่างไร
Student blog — 07/11/2025
Education
การดูแลตนเองของผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลวเรื้อรังเมื่ออยู่บ้าน: บูรณาการเทคโนโลยีดิจิทัลและ AI
ภายใต้กรอบแนวคิด Self-care
ภายใต้กรอบแนวคิด Self-care
โรคหัวใจล้มเหลวเรื้อรัง (Chronic Heart Failure: CHF) เป็นปัญหาสาธารณสุขที่สำคัญทั่วโลก โดยมีอัตราการป่วยซ้ำและการเสียชีวิตสูง อีกทั้งก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายด้านการรักษาที่มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง องค์การอนามัยโลก (WHO) ประมาณว่ามีผู้ป่วยโรคหัวใจล้มเหลวมากกว่า 64 ล้านคนทั่วโลก และในประเทศไทยมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นจากโครงสร้างประชากรสูงอายุ (Topaz et al., 2021) การจัดการดูแลผู้ป่วยจึงจำเป็นต้องอาศัยการมีส่วนร่วมของพยาบาลในทุกมิติ ทั้งด้านการส่งเสริมสุขภาพ การป้องกันการกำเริบของโรค การรักษาต่อเนื่อง และการฟื้นฟู โดยเฉพาะการผสานใช้เทคโนโลยีดิจิทัลและ telehealth เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดูแลผู้ป่วยในชุมชน (Zhang et al., 2022) การดูแลตนเอง (Self-care) จึงเป็นหัวใจสำคัญในการจัดการภาวะนี้ เพื่อช่วยลดความรุนแรงของอาการ ลดอัตราการกลับเป็นซ้ำ และส่งเสริมคุณภาพชีวิต
บทบาทของพยาบาลจึงไม่เพียงแต่จำกัดอยู่ที่การรักษาในโรงพยาบาล แต่ยังรวมถึงการเตรียมผู้ป่วยและครอบครัวให้มีทักษะการดูแลตนเองหลังกลับบ้าน โดยการบูรณาการเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถเสริมสร้างประสิทธิภาพในการติดตามและสนับสนุนผู้ป่วยได้อย่างต่อเนื่อง (Topaz et al., 2021)
กรอบแนวคิดการดูแลตนเองของผู้ป่วยเรื้อรัง Self-care of Chronic Illness (Riegel et al., 2017)
ทฤษฎี Self-care of Chronic Illness ที่พัฒนาโดย Riegel และคณะ (2017) เป็นกรอบแนวคิดระดับกลาง (Middle-range theory) ที่มุ่งอธิบายพฤติกรรมการดูแลตนเองของผู้ป่วยโรคเรื้อรัง ซึ่งประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก ได้แก่
- Self-care Maintenance (การคงไว้ซึ่งสุขภาพ) การปฏิบัติพฤติกรรมประจำวันเพื่อรักษาสุขภาพและควบคุมโรค เช่น การรับประทานยาตามแพทย์สั่ง การรับประทานอาหารที่เหมาะสม การออกกำลังกาย การพักผ่อน และการนัดติดตาม เป็นกิจกรรมเชิงป้องกัน (preventive) ที่ช่วยลดความเสี่ยงต่อการกำเริบของโรค
- Self-care Monitoring (การเฝ้าติดตามอาการ) การสังเกตอาการผิดปกติหรือการเปลี่ยนแปลงในร่างกาย เช่น การชั่งน้ำหนัก การประเมินอาการหายใจ การตรวจอาการบวมที่ขาหรือเท้า ผู้ป่วยสามารถจดจำ วิเคราะห์ และบอกอาการที่อาจบ่งชี้ถึงการกำเริบ
- Self-care Management (การจัดการอาการ) การตอบสนองเมื่อพบอาการผิดปกติ เช่น ปรับพฤติกรรมการบริโภค ปรับท่าทางการนอน หรือรีบติดต่อบุคลากรทางสุขภาพ รวมถึงการใช้แหล่งสนับสนุน เช่น ครอบครัว กลุ่มผู้ป่วย หรือเทคโนโลยีสุขภาพ
การประยุกต์ใช้กรอบ Self-care ในผู้ป่วยภาวะหัวใจล้มเหลวเรื้อรัง
- Self-care Maintenance
- ต้องปฏิบัติพฤติกรรมดูแลสุขภาพอย่างเคร่งครัด เช่น จำกัดโซเดียม จำกัดโซเดียมในอาหารไม่เกิน 2 กรัมต่อวัน และควบคุมปริมาณน้ำดื่ม
- รับประทานยาตามแพทย์สั่งและเข้ารับการตรวจตามนัด
- ออกกำลังกายเบา ๆ เช่น เดินอย่างน้อย 30 นาทีต่อวัน
- Self-care Monitoring
- ต้องชั่งน้ำหนักทุกวัน หากน้ำหนักเพิ่มขึ้น >2 กิโลกรัมภายใน 3 วัน ควรรีบติดต่อแพทย์
- เฝ้าระวังอาการเหนื่อยง่าย หอบ หรือนอนราบไม่ได้ จดบันทึกอาการประจำวัน เช่น อาการบวม เหนื่อยง่าย หายใจลำบาก
- บันทึกอาการด้วยสมุดหรือแอปพลิเคชันสุขภาพช่วยเพิ่มความแม่นยำ ใช้ Wearable Devices หรือ Mobile Apps บันทึกค่าชีพจร ความดันโลหิต และออกซิเจน
- Self-care Management
- หากพบสัญญาณเตือน เช่น น้ำหนักเพิ่มขึ้น 2–3 กิโลกรัมใน 3 วัน ควรรีบติดต่อแพทย์
- ใช้ Telehealth หรือ AI-based monitoring สามารถช่วยประเมินและส่งสัญญาณเตือนอัตโนมัติ ทำให้ผู้ป่วยและพยาบาลจัดการได้ทันท่วงที
- สนับสนุนจากครอบครัวและชุมชน (เช่น อสม.) ช่วยเสริมความมั่นใจในการดูแลตนเอง
- เข้าร่วมกลุ่มสนับสนุน (Support Groups) ทั้งแบบ on-site และออนไลน์ เพื่อเพิ่มแรงจูงใจ
บทสรุป
การดูแลตนเองตามกรอบแนวคิดของผู้ป่วยโรคเรื้อรังที่พัฒนาโดย Riegel และคณะ อย่างเป็นระบบ ครอบคลุมทั้งการคงไว้ซึ่งสุขภาพ การเฝ้าติดตามอาการ และการจัดการเมื่อเกิดอาการผิดปกติ สำหรับผู้ป่วยหัวใจล้มเหลวเรื้อรัง กรอบนี้สามารถใช้เป็นแนวทางการดูแลเมื่อกลับบ้าน โดยบูรณาการเทคโนโลยีดิจิทัลและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเฝ้าระวังและการตอบสนองได้อย่างทันท่วงที ทั้งยังช่วยส่งเสริมคุณภาพชีวิตและลดการกลับเข้ารักษาในโรงพยาบาล
เอกสารอ้างอิง
- Riegel B, Jaarsma T, Strömberg A. A middle-range theory of self-care of chronic illness. Adv Nurs Sci. 2017;40(3):194–204.
- Inglis SC, Clark RA, Dierckx R, Prieto-Merino D, Cleland JG. Structured telephone support or non-invasive telemonitoring for patients with heart failure. Cochrane Database Syst Rev. 2020;2020(4):CD007228.
- Topaz M, Murga L, Bar-Bachar O, Nacht DR, Radhakrishnan K. Artificial intelligence in nursing: Priorities and opportunities. J Nurs Scholarsh. 2021;53(6):690–700.
- Yu KH, Kohane IS. Framing the challenges of artificial intelligence in medicine. Nat Biomed Eng. 2019;3(2):103–10.
เขียนโดย: อาจารย์วาสนา ทรัพย์ประเสริฐ คณะพยาบาลศาสตร์ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย
แชร์บทความนี้
