10 ตัวอย่าง AI ในงานพยาบาล เทคโนโลยีช่วยพยาบาลทำอะไรได้บ้าง
Student blog — 23/08/2026
AI UTCC
AI ในงานพยาบาลไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป
เมื่อกล่าวถึง AI ในงานพยาบาล หลายคนอาจนึกถึงหุ่นยนต์ที่เข้ามาทำงานแทนพยาบาล แต่ในความเป็นจริง ปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อแทนที่พยาบาล หากทำหน้าที่เป็น “เครื่องมือช่วยคิด ช่วยเตือน และช่วยจัดการข้อมูล” เพื่อให้พยาบาลตัดสินใจได้รวดเร็วและมีข้อมูลสนับสนุนมากขึ้น
AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพจำนวนมาก ค้นหารูปแบบที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น คาดการณ์ความเสี่ยง สรุปข้อมูล และทำงานบางอย่างที่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติ งานทบทวนหลักฐานพบว่า AI ถูกนำมาใช้ในงานพยาบาลหลายด้าน โดยเฉพาะการสนับสนุนการตัดสินใจ การติดตามผู้ป่วย การจัดทำเอกสาร การศึกษา และการปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน (Rony et al., 2025)
อย่างไรก็ตาม คำว่า “พบได้จริง” ไม่ได้หมายความว่าทุกโรงพยาบาลนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้อย่างแพร่หลาย หรือทุกระบบพิสูจน์แล้วว่าสามารถลดภาวะแทรกซ้อนได้แน่นอน หลักฐานบางส่วนเป็นการใช้ในสถานการณ์จริง ขณะที่บางส่วนยังอยู่ในระดับทดลองหรือนำร่อง
ต่อไปนี้คือ 10 ตัวอย่างการใช้ AI ในงานพยาบาลที่พบได้จริง พร้อมประโยชน์และข้อควรระวังที่ควรรู้
1. ช่วยประเมินความเสี่ยงและตัดสินใจทางการพยาบาล
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก หรือ Clinical Decision Support System สามารถรวบรวมข้อมูลสำคัญ เช่น สัญญาณชีพ ผลตรวจทางห้องปฏิบัติการ ประวัติการรักษา และยาที่ผู้ป่วยได้รับ ก่อนประมวลผลออกมาเป็นระดับความเสี่ยงหรือข้อความแจ้งเตือน
ตัวอย่างเช่น เมื่อข้อมูลของผู้ป่วยมีแนวโน้มผิดปกติ ระบบอาจแจ้งให้พยาบาลประเมินผู้ป่วยซ้ำหรือรายงานทีมรักษาเร็วขึ้น AI จึงช่วยจัดลำดับข้อมูลและชี้ให้เห็นสิ่งที่ควรให้ความสนใจ แต่การประเมินจริงยังต้องอาศัยความรู้และวิจารณญาณของพยาบาล
การทบทวนขอบเขตงานวิจัยพบว่า AI มีบทบาทในการจำแนกความเสี่ยง สนับสนุนการวินิจฉัย วางแผนการดูแล และช่วยตัดสินใจในสถานการณ์ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม ระบบต้องสามารถอธิบายเหตุผลของผลลัพธ์ได้และต้องอยู่ภายใต้การกำกับของบุคลากรสุขภาพ (Fernandes et al., 2026)
ตัวอย่างเช่น เมื่อข้อมูลของผู้ป่วยมีแนวโน้มผิดปกติ ระบบอาจแจ้งให้พยาบาลประเมินผู้ป่วยซ้ำหรือรายงานทีมรักษาเร็วขึ้น AI จึงช่วยจัดลำดับข้อมูลและชี้ให้เห็นสิ่งที่ควรให้ความสนใจ แต่การประเมินจริงยังต้องอาศัยความรู้และวิจารณญาณของพยาบาล
การทบทวนขอบเขตงานวิจัยพบว่า AI มีบทบาทในการจำแนกความเสี่ยง สนับสนุนการวินิจฉัย วางแผนการดูแล และช่วยตัดสินใจในสถานการณ์ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม ระบบต้องสามารถอธิบายเหตุผลของผลลัพธ์ได้และต้องอยู่ภายใต้การกำกับของบุคลากรสุขภาพ (Fernandes et al., 2026)
2. เฝ้าระวังผู้ป่วยและแจ้งเตือนอาการทรุด
AI สามารถติดตามข้อมูลจากเครื่องเฝ้าระวังผู้ป่วยและเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์อย่างต่อเนื่อง เช่น ชีพจร ความดันโลหิต อัตราการหายใจ ระดับออกซิเจน และผลตรวจต่าง ๆ แล้วค้นหารูปแบบที่สัมพันธ์กับความเสี่ยงต่ออาการทรุด
ประโยชน์สำคัญคือการช่วยให้ทีมพยาบาลสังเกตความเปลี่ยนแปลงได้เร็ว โดยเฉพาะในหอผู้ป่วยที่มีข้อมูลจำนวนมาก แต่การแจ้งเตือนมากเกินไปอาจก่อให้เกิด “ความล้าจากสัญญาณเตือน” หรือ alert fatigue จนผู้ใช้อาจมองข้ามข้อความสำคัญได้
ดังนั้น ระบบที่ดีไม่ควรเพียงทำนายได้แม่นยำ แต่ต้องแจ้งเตือนในเวลาที่เหมาะสม มีข้อมูลอธิบาย และเข้ากับขั้นตอนการทำงานของพยาบาล (Rony et al., 2023; Rony et al., 2025)
ประโยชน์สำคัญคือการช่วยให้ทีมพยาบาลสังเกตความเปลี่ยนแปลงได้เร็ว โดยเฉพาะในหอผู้ป่วยที่มีข้อมูลจำนวนมาก แต่การแจ้งเตือนมากเกินไปอาจก่อให้เกิด “ความล้าจากสัญญาณเตือน” หรือ alert fatigue จนผู้ใช้อาจมองข้ามข้อความสำคัญได้
ดังนั้น ระบบที่ดีไม่ควรเพียงทำนายได้แม่นยำ แต่ต้องแจ้งเตือนในเวลาที่เหมาะสม มีข้อมูลอธิบาย และเข้ากับขั้นตอนการทำงานของพยาบาล (Rony et al., 2023; Rony et al., 2025)
3. ช่วยจัดทำบันทึกทางการพยาบาล
การเขียนบันทึกเป็นงานที่ต้องใช้เวลาและสมาธิ AI ที่ประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ Natural Language Processing: NLP สามารถช่วยจัดหมวดหมู่ข้อมูล สรุปเหตุการณ์ หรือสร้างร่างบันทึกจากข้อมูลที่ได้รับ
ตัวอย่างการศึกษาในหน่วยดูแลแบบประคับประคองนำเครื่องมือ AI มาใช้ช่วยร่างบันทึกประจำวัน สรุปจำหน่าย ติดตามการใช้ยา และค้นหาแนวโน้มทางคลินิก จากนั้นบุคลากรผู้รับผิดชอบตรวจสอบและแก้ไขก่อนนำไปใช้จริง การศึกษาดังกล่าวมีผู้ป่วยเพียง 25 ราย จึงเป็นหลักฐานเบื้องต้น ไม่ใช่ข้อยืนยันว่าใช้ได้ผลเหมือนกันในทุกหน่วยบริการ (Gün & Aktaş, 2025)
สิ่งสำคัญคือ พยาบาลต้องตรวจสอบความถูกต้องทุกครั้ง เพราะ AI อาจสรุปผิด ละเลยบริบท หรือสร้างข้อมูลที่ไม่ได้ปรากฏในเวชระเบียนได้
ตัวอย่างการศึกษาในหน่วยดูแลแบบประคับประคองนำเครื่องมือ AI มาใช้ช่วยร่างบันทึกประจำวัน สรุปจำหน่าย ติดตามการใช้ยา และค้นหาแนวโน้มทางคลินิก จากนั้นบุคลากรผู้รับผิดชอบตรวจสอบและแก้ไขก่อนนำไปใช้จริง การศึกษาดังกล่าวมีผู้ป่วยเพียง 25 ราย จึงเป็นหลักฐานเบื้องต้น ไม่ใช่ข้อยืนยันว่าใช้ได้ผลเหมือนกันในทุกหน่วยบริการ (Gün & Aktaş, 2025)
สิ่งสำคัญคือ พยาบาลต้องตรวจสอบความถูกต้องทุกครั้ง เพราะ AI อาจสรุปผิด ละเลยบริบท หรือสร้างข้อมูลที่ไม่ได้ปรากฏในเวชระเบียนได้
4. สรุปข้อมูลผู้ป่วยก่อนรับ–ส่งเวร
ในระหว่างการรับและส่งเวร พยาบาลต้องรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ทั้งอาการล่าสุด ผลตรวจ แผนการรักษา ยา และประเด็นที่ต้องติดตาม AI สามารถช่วยดึงข้อมูลสำคัญจากเวชระเบียนและจัดทำสรุปเบื้องต้นได้
การใช้งานลักษณะนี้อาจช่วยลดเวลาค้นหาข้อมูลและลดภาระทางความคิด แต่ยังไม่ควรใช้สรุปที่ AI สร้างขึ้นแทนการตรวจสอบเวชระเบียนและการสื่อสารระหว่างพยาบาล เพราะข้อมูลบางอย่าง เช่น ความเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของพฤติกรรมหรือบริบทครอบครัว อาจไม่ได้ถูกบันทึกในรูปแบบที่ระบบเข้าใจได้ครบถ้วน
ประสิทธิผลของ AI จึงขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูล การเชื่อมต่อกับระบบเวชระเบียน และการออกแบบให้สอดคล้องกับการทำงานจริง (Goldberg et al., 2025)
การใช้งานลักษณะนี้อาจช่วยลดเวลาค้นหาข้อมูลและลดภาระทางความคิด แต่ยังไม่ควรใช้สรุปที่ AI สร้างขึ้นแทนการตรวจสอบเวชระเบียนและการสื่อสารระหว่างพยาบาล เพราะข้อมูลบางอย่าง เช่น ความเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของพฤติกรรมหรือบริบทครอบครัว อาจไม่ได้ถูกบันทึกในรูปแบบที่ระบบเข้าใจได้ครบถ้วน
ประสิทธิผลของ AI จึงขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูล การเชื่อมต่อกับระบบเวชระเบียน และการออกแบบให้สอดคล้องกับการทำงานจริง (Goldberg et al., 2025)
5. ช่วยติดตามการใช้ยาและค้นหาความเสี่ยง
AI และระบบอัตโนมัติสามารถช่วยตรวจสอบรายการยา เวลาให้ยา ข้อมูลการแพ้ยา และผลตรวจที่เกี่ยวข้อง พร้อมแจ้งเตือนเมื่อพบความเสี่ยงหรือข้อมูลที่ควรได้รับการทบทวน
การวิเคราะห์วรรณกรรมเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติในงานพยาบาลระบุว่า การจัดการยาเป็นหนึ่งในกลุ่มงานที่สามารถนำเทคโนโลยีมาช่วยสนับสนุนได้ ควบคู่กับงานเอกสาร การติดตามผู้ป่วย การควบคุมการติดเชื้อ และการช่วยเคลื่อนย้ายผู้ป่วย (Pepito et al., 2025)
อย่างไรก็ตาม AI ไม่ควรเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายในการบริหารยา พยาบาลยังต้องตรวจสอบคำสั่งการรักษา หลักความถูกต้องในการให้ยา อาการของผู้ป่วย และความสมเหตุสมผลทางคลินิกด้วยตนเอง
การวิเคราะห์วรรณกรรมเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติในงานพยาบาลระบุว่า การจัดการยาเป็นหนึ่งในกลุ่มงานที่สามารถนำเทคโนโลยีมาช่วยสนับสนุนได้ ควบคู่กับงานเอกสาร การติดตามผู้ป่วย การควบคุมการติดเชื้อ และการช่วยเคลื่อนย้ายผู้ป่วย (Pepito et al., 2025)
อย่างไรก็ตาม AI ไม่ควรเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายในการบริหารยา พยาบาลยังต้องตรวจสอบคำสั่งการรักษา หลักความถูกต้องในการให้ยา อาการของผู้ป่วย และความสมเหตุสมผลทางคลินิกด้วยตนเอง
6. ติดตามผู้ป่วยทางไกลและหอผู้ป่วยวิกฤตเสมือน
ระบบติดตามทางไกลสามารถส่งข้อมูลของผู้ป่วยจากบ้านหรือหน่วยบริการหนึ่งไปยังทีมสุขภาพอีกแห่งหนึ่ง ขณะที่ Virtual ICU ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญติดตามผู้ป่วยวิกฤตจากศูนย์ควบคุมระยะไกลได้
AI อาจเข้ามาช่วยคัดกรองข้อมูลจำนวนมากและจัดลำดับว่า ผู้ป่วยคนใดควรได้รับการประเมินก่อน เทคโนโลยีลักษณะนี้ช่วยเพิ่มการเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญและสนับสนุนทีมข้างเตียง แต่ไม่ได้ลดความสำคัญของพยาบาลประจำหน่วย เพราะยังต้องมีผู้ประเมินอาการจริง ดำเนินการพยาบาล และสื่อสารกับผู้ป่วยและครอบครัว
รายงานการบูรณาการ Virtual ICU กับหน่วยดูแลผู้ป่วยโรคหัวใจแสดงให้เห็นการนำระบบติดตามและสนับสนุนการดูแลทางไกลมาใช้กับผู้ป่วยที่มีความซับซ้อนสูง (Dhala et al., 2023)
AI อาจเข้ามาช่วยคัดกรองข้อมูลจำนวนมากและจัดลำดับว่า ผู้ป่วยคนใดควรได้รับการประเมินก่อน เทคโนโลยีลักษณะนี้ช่วยเพิ่มการเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญและสนับสนุนทีมข้างเตียง แต่ไม่ได้ลดความสำคัญของพยาบาลประจำหน่วย เพราะยังต้องมีผู้ประเมินอาการจริง ดำเนินการพยาบาล และสื่อสารกับผู้ป่วยและครอบครัว
รายงานการบูรณาการ Virtual ICU กับหน่วยดูแลผู้ป่วยโรคหัวใจแสดงให้เห็นการนำระบบติดตามและสนับสนุนการดูแลทางไกลมาใช้กับผู้ป่วยที่มีความซับซ้อนสูง (Dhala et al., 2023)
7. ตอบและจัดลำดับข้อความจากผู้ป่วย
ในระบบบริการที่ผู้ป่วยส่งข้อความผ่านแอปพลิเคชันหรือเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ AI สามารถช่วยจำแนกข้อความตามความเร่งด่วน สรุปประเด็น และสร้างร่างคำตอบให้บุคลากรตรวจสอบ
ตัวอย่างเช่น ระบบอาจแยกข้อความเกี่ยวกับการนัดหมายออกจากข้อความที่กล่าวถึงอาการผิดปกติ ทำให้ทีมดูแลจัดลำดับงานได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ดี การจำแนกผิดอาจทำให้ข้อความสำคัญได้รับการตอบสนองล่าช้า จึงต้องมีช่องทางส่งต่อให้บุคลากรประเมิน และไม่ควรให้ AI ตอบประเด็นทางคลินิกที่มีความเสี่ยงโดยไม่มีผู้ตรวจสอบ
งานทบทวนเกี่ยวกับ AI กับภาระจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์เสนอว่า AI อาจช่วยลดงานข้อความและภาระทางความคิดได้ แต่ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับความสามารถในการใช้งาน การฝึกอบรม และการสนับสนุนจากองค์กร (Sarraf & Ghasempour, 2025)
ตัวอย่างเช่น ระบบอาจแยกข้อความเกี่ยวกับการนัดหมายออกจากข้อความที่กล่าวถึงอาการผิดปกติ ทำให้ทีมดูแลจัดลำดับงานได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ดี การจำแนกผิดอาจทำให้ข้อความสำคัญได้รับการตอบสนองล่าช้า จึงต้องมีช่องทางส่งต่อให้บุคลากรประเมิน และไม่ควรให้ AI ตอบประเด็นทางคลินิกที่มีความเสี่ยงโดยไม่มีผู้ตรวจสอบ
งานทบทวนเกี่ยวกับ AI กับภาระจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์เสนอว่า AI อาจช่วยลดงานข้อความและภาระทางความคิดได้ แต่ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับความสามารถในการใช้งาน การฝึกอบรม และการสนับสนุนจากองค์กร (Sarraf & Ghasempour, 2025)
8. วิเคราะห์ภาระงานและช่วยจัดอัตรากำลังพยาบาล
การจัดอัตรากำลังไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวนผู้ป่วยเพียงอย่างเดียว แต่ยังเกี่ยวข้องกับความรุนแรงของอาการ ความซับซ้อนในการดูแล จำนวนหัตถการ และประสบการณ์ของบุคลากร AI สามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาช่วยประมาณภาระงานและเสนอแนวทางจัดเวรหรือแบ่งงาน
ประโยชน์ที่คาดหวังคือการลดความไม่สมดุลของภาระงาน การทำงานล่วงเวลา และปัญหาบางช่วงเวลามีพยาบาลไม่เพียงพอ อย่างไรก็ตาม หลักฐานผลลัพธ์จากการนำไปใช้จริงยังมีความแตกต่างตามบริบท และไม่ควรให้ระบบจัดตารางโดยมองเพียงตัวเลขจนละเลยความต้องการของบุคลากร
การศึกษาประสบการณ์ของผู้บริหารการพยาบาลพบว่า AI อาจเข้ามามีบทบาทในสภาพแวดล้อมการทำงานและกระบวนการบริหาร แต่จำเป็นต้องมีการเตรียมบุคลากรและกำกับผลกระทบต่อวิชาชีพ (Göktepe & Sarıköse, 2025)
ประโยชน์ที่คาดหวังคือการลดความไม่สมดุลของภาระงาน การทำงานล่วงเวลา และปัญหาบางช่วงเวลามีพยาบาลไม่เพียงพอ อย่างไรก็ตาม หลักฐานผลลัพธ์จากการนำไปใช้จริงยังมีความแตกต่างตามบริบท และไม่ควรให้ระบบจัดตารางโดยมองเพียงตัวเลขจนละเลยความต้องการของบุคลากร
การศึกษาประสบการณ์ของผู้บริหารการพยาบาลพบว่า AI อาจเข้ามามีบทบาทในสภาพแวดล้อมการทำงานและกระบวนการบริหาร แต่จำเป็นต้องมีการเตรียมบุคลากรและกำกับผลกระทบต่อวิชาชีพ (Göktepe & Sarıköse, 2025)
9. ติดตามตัวชี้วัดคุณภาพที่ไวต่อการพยาบาล
AI สามารถช่วยรวบรวมและวิเคราะห์ตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพการพยาบาล เช่น การจัดการความปวด การพลัดตกหกล้ม ภาวะแทรกซ้อน และความครบถ้วนของบันทึก
ในงานพยาบาลผู้ป่วยรอบผ่าตัด เทคโนโลยีใหม่ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยติดตามข้อมูล วิเคราะห์แนวโน้ม และสนับสนุนการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง (Macieira et al., 2025+)
ข้อดีของ AI คือสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง แต่คุณภาพของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับนิยามตัวชี้วัดและความครบถ้วนของข้อมูล หากบันทึกต้นทางไม่ถูกต้อง การวิเคราะห์ของ AI ก็อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่คลาดเคลื่อนได้
ในงานพยาบาลผู้ป่วยรอบผ่าตัด เทคโนโลยีใหม่ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยติดตามข้อมูล วิเคราะห์แนวโน้ม และสนับสนุนการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง (Macieira et al., 2025+)
ข้อดีของ AI คือสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง แต่คุณภาพของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับนิยามตัวชี้วัดและความครบถ้วนของข้อมูล หากบันทึกต้นทางไม่ถูกต้อง การวิเคราะห์ของ AI ก็อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่คลาดเคลื่อนได้
10. สนับสนุนการเรียนรู้และพัฒนาสมรรถนะของพยาบาล
AI สามารถสร้างกรณีศึกษา จำลองบทสนทนากับผู้ป่วย ตั้งคำถามสะท้อนคิด และให้ข้อมูลป้อนกลับเบื้องต้น นักศึกษาพยาบาลอาจใช้ระบบดังกล่าวฝึกการซักประวัติ การจัดลำดับปัญหา หรือการตัดสินใจในสถานการณ์จำลอง
สำหรับพยาบาลวิชาชีพ AI อาจช่วยค้นหาแนวปฏิบัติ สรุปความรู้ หรือจัดทำกิจกรรมพัฒนาสมรรถนะ แต่ต้องตรวจสอบกับแนวทางจากแหล่งที่เชื่อถือได้ทุกครั้ง
ประเด็นที่ต้องระวังคือ หากผู้เรียนยอมรับคำตอบจาก AI โดยไม่วิเคราะห์ อาจทำให้ทักษะการให้เหตุผลทางคลินิกลดลง การศึกษาในยุค AI จึงต้องพัฒนาทั้งความรู้เท่าทัน AI การคิดอย่างมีวิจารณญาณ และความสามารถในการตรวจสอบหลักฐาน (Woo et al., 2025)
สำหรับพยาบาลวิชาชีพ AI อาจช่วยค้นหาแนวปฏิบัติ สรุปความรู้ หรือจัดทำกิจกรรมพัฒนาสมรรถนะ แต่ต้องตรวจสอบกับแนวทางจากแหล่งที่เชื่อถือได้ทุกครั้ง
ประเด็นที่ต้องระวังคือ หากผู้เรียนยอมรับคำตอบจาก AI โดยไม่วิเคราะห์ อาจทำให้ทักษะการให้เหตุผลทางคลินิกลดลง การศึกษาในยุค AI จึงต้องพัฒนาทั้งความรู้เท่าทัน AI การคิดอย่างมีวิจารณญาณ และความสามารถในการตรวจสอบหลักฐาน (Woo et al., 2025)
AI ช่วยลดภาระงานของพยาบาลได้จริงหรือไม่?
คำตอบคือ มีโอกาสช่วยลดภาระงานบางส่วน แต่ไม่ได้เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ
AI อาจช่วยลดเวลาที่ใช้กับงานเอกสาร การค้นหาข้อมูล การจัดลำดับข้อความ และงานบริหารที่ทำซ้ำ อย่างไรก็ตาม หากระบบใช้งานยาก แจ้งเตือนมากเกินไป หรือไม่สอดคล้องกับขั้นตอนการทำงาน AI อาจเพิ่มภาระทางความคิดและทำให้เกิดความเครียดจากเทคโนโลยีแทน
ดังนั้น การประเมินผลของ AI กับการพยาบาล ไม่ควรพิจารณาเฉพาะความแม่นยำของโมเดล แต่ควรวัดผลต่อเวลาทำงาน ภาระงาน ความปลอดภัย ประสบการณ์ของพยาบาล และผลลัพธ์ของผู้ป่วยในสถานการณ์จริงด้วย
ข้อควรระวังก่อนนำ AI มาใช้ในงานพยาบาล
องค์กรควรพิจารณาอย่างน้อย 7 ประเด็น ได้แก่
- ข้อมูลผู้ป่วยได้รับการคุ้มครองตามกฎหมายหรือไม่
- ระบบผ่านการตรวจสอบในกลุ่มผู้ป่วยและบริบทที่นำมาใช้หรือไม่
- พยาบาลสามารถเข้าใจเหตุผลของคำแนะนำจากระบบได้หรือไม่
- มีผู้รับผิดชอบเมื่อระบบให้ผลลัพธ์ผิดพลาดหรือไม่
- มีขั้นตอนให้พยาบาลปฏิเสธหรือแก้ไขคำแนะนำของ AI หรือไม่
- ระบบเพิ่มหรือลดภาระงานจริงเมื่อใช้งานแล้ว
- มีการติดตามความคลาดเคลื่อน อคติ และเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์อย่างต่อเนื่องหรือไม่
หลักฐานในปัจจุบันมีข้อสรุปสอดคล้องกันว่า การนำ AI มาใช้ให้ปลอดภัยต้องอาศัยการออกแบบที่ยึดผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง การฝึกอบรม การกำกับดูแลข้อมูล และการให้มนุษย์อยู่ในกระบวนการตัดสินใจ (Pepito et al., 2025; Rony et al., 2025)
สรุป: AI ควรเป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้ตัดสินใจแทนพยาบาล
ตัวอย่างการใช้ AI ในงานพยาบาล ที่พบในปัจจุบันครอบคลุมตั้งแต่การประเมินความเสี่ยง เฝ้าระวังอาการ บันทึกข้อมูล ติดตามการใช้ยา จัดอัตรากำลัง ไปจนถึงการศึกษาและพัฒนาสมรรถนะ
AI อาจช่วยให้พยาบาลเข้าถึงข้อมูลเร็วขึ้น ลดงานบางประเภท และพบความเสี่ยงได้เร็วกว่าเดิม แต่คุณค่าของเทคโนโลยีไม่ได้ขึ้นอยู่กับความทันสมัยเพียงอย่างเดียว หากขึ้นอยู่กับว่าเทคโนโลยีนั้นช่วยให้พยาบาลดูแลผู้ป่วยได้ปลอดภัย มีคุณภาพ และยังคงรักษาความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ไว้ได้หรือไม่
หัวใจสำคัญจึงไม่ใช่คำถามว่า “AI จะมาแทนพยาบาลหรือไม่” แต่คือ “เราจะออกแบบและกำกับ AI อย่างไรให้ช่วยพยาบาลทำงานได้ดีขึ้น โดยไม่ลดทอนวิจารณญาณและคุณค่าความเป็นมนุษย์ในการดูแล”
AI อาจช่วยให้พยาบาลเข้าถึงข้อมูลเร็วขึ้น ลดงานบางประเภท และพบความเสี่ยงได้เร็วกว่าเดิม แต่คุณค่าของเทคโนโลยีไม่ได้ขึ้นอยู่กับความทันสมัยเพียงอย่างเดียว หากขึ้นอยู่กับว่าเทคโนโลยีนั้นช่วยให้พยาบาลดูแลผู้ป่วยได้ปลอดภัย มีคุณภาพ และยังคงรักษาความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ไว้ได้หรือไม่
หัวใจสำคัญจึงไม่ใช่คำถามว่า “AI จะมาแทนพยาบาลหรือไม่” แต่คือ “เราจะออกแบบและกำกับ AI อย่างไรให้ช่วยพยาบาลทำงานได้ดีขึ้น โดยไม่ลดทอนวิจารณญาณและคุณค่าความเป็นมนุษย์ในการดูแล”
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI ในงานพยาบาล
AI สามารถทำงานแทนพยาบาลได้หรือไม่?
AI สามารถช่วยทำงานบางส่วน เช่น วิเคราะห์ข้อมูล สร้างร่างเอกสาร และแจ้งเตือนความเสี่ยง แต่ไม่สามารถทดแทนการประเมินผู้ป่วยจริง การตัดสินใจทางคลินิก ความรับผิดชอบทางวิชาชีพ และการดูแลด้านจิตใจของพยาบาลได้ทั้งหมด
พยาบาลใช้ ChatGPT กับข้อมูลผู้ป่วยได้หรือไม่?
ไม่ควรนำชื่อ เลขประจำตัว ประวัติสุขภาพ หรือข้อมูลที่สามารถระบุตัวผู้ป่วยเข้าสู่ระบบ AI สาธารณะ เว้นแต่ระบบนั้นได้รับอนุมัติจากองค์กร มีมาตรการคุ้มครองข้อมูล และสอดคล้องกับกฎหมายและนโยบายของหน่วยงาน
AI ช่วยลดความผิดพลาดทางการพยาบาลได้หรือไม่?
AI อาจช่วยแจ้งเตือนความเสี่ยงและตรวจพบรูปแบบผิดปกติ แต่ระบบก็สามารถให้ผลลัพธ์ผิดพลาดได้เช่นกัน จึงต้องใช้ร่วมกับการประเมินและการตรวจสอบของพยาบาล
ทักษะ AI ที่พยาบาลควรมีคืออะไร?
พยาบาลควรเข้าใจข้อจำกัดของ AI ตรวจสอบแหล่งข้อมูล ประเมินความน่าเชื่อถือ รักษาความลับของผู้ป่วย และใช้วิจารณญาณทางคลินิกก่อนนำคำแนะนำจาก AI ไปปฏิบัติ
เอกสารอ้างอิง
- Dhala, A., et al. (2023). Integrating a virtual ICU with cardiac and cardiovascular ICUs. Methodist DeBakey Cardiovascular Journal, 19(4), 4–16.
- Fernandes, F., et al. (2026). Contributions of artificial intelligence to decision making in nursing: A scoping review. Nursing & Health Sciences, 28(1).
- Gün, M., & Aktaş, Y. (2025). AI-supported documentation and clinical monitoring in palliative care. American Journal of Hospice and Palliative Medicine.
- Pepito, J. A., et al. (2025). Opportunities, challenges, and future directions for the integration of automation in nursing practice. JMIR Nursing, 8, e72674.
- Rony, M. K. K., et al. (2025). The role of artificial intelligence in nursing care: An umbrella review. Nursing Inquiry, 32(2), e70023.
- Woo, B., et al. (2025). Teaching critical thinking in the age of AI. International Nursing Review, 72(3).
เรียบเรียงโดย ผศ.ดร.ยุภา โพผา
แชร์บทความนี้
บทความอื่นๆ
ดูทั้งหมด 
