ข้อมูลทางการแพทย์ “ทองคำดิจิทัล” ที่อาชญากรไซเบอร์ต้องการ

ช่วงครึ่งปีแรกของปี 2025 อุตสาหกรรมสุขภาพโลกสั่นสะเทือนจากการโจมตีไซเบอร์ครั้งใหญ่ ข้อมูลผู้ป่วยกว่า 20.4 ล้านรายในสหรัฐอเมริกาถูกโจมตีและรั่วไหล ขณะที่ความเสียหายทางเศรษฐกิจพุ่งทะยานขึ้นถึงเฉลี่ย 9.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ 

ขณะที่ไทยเองก็ไม่ได้น้อยหน้าแต่อย่างใด โรงพยาบาลเพชรบูรณ์เคยมีข้อมูลผู้ป่วยกว่า 10,000 รายรั่วไหลไปขายในเว็บไซต์ Raid Forum  รวมถึงเคส “ถุงขนมโตเกียวรียูส (Reuse) จากเวชระเบียนผู้ป่วย” ทำให้ข้อมูลกว่า 1,000 รายการรั่วไหล จนโรงพยาบาลเอกชนแห่งหนึ่งถูกปรับไป 1,210,000 บาท จากการไม่ปฏิบัติตาม พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA) 

เหตุใดข้อมูลทางการแพทย์ถึงเป็น “ทองคำดิจิทัล” ที่อาชญากรไซเบอร์ต้องการ?

ข้อมูลทางการแพทย์ถือเป็น "ทองคำดิจิทัล" ที่มีมูลค่าสูงสุดในตลาดมืด เวชระเบียนหนึ่งชุดขายได้ถึง 1,000 ดอลลาร์สหรัฐ เทียบกับข้อมูลบัตรเครดิตที่ขายได้เพียง 5 ดอลลาร์สหรัฐ หรือเลขประจำตัวประชาชนที่ขายแค่ 1 ดอลลาร์สหรัฐ 

นั่นเพราะข้อมูลทางการแพทย์ประกอบด้วยข้อมูลส่วนบุคคล “full packages” ทั้งชื่อ-สกุล เลขบัตรประชาชน ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ ข้อมูลการรักษา และข้อมูลการเงิน ซึ่งทั้งหมดนี้นำไปสู่การปลอมแปลงตัวตนหรือฉ้อโกงได้ทันที ที่สำคัญมักใช้เวลาหลายปีกว่าจะตรวจพบการใช้ผิดวัตถุประสงค์ รวมถึงเป็นข้อมูลที่ใช้ได้ตลอดชีวิต ต่างจากบัตรเครดิตที่ยกเลิกได้ทันที

ยกตัวอย่างความเสียหายของการปลอมแปลงตัวตน คนร้ายใช้ข้อมูลผู้ป่วยไปแอบอ้างเพื่อรับบริการทางการแพทย์หรือซื้อยา ซึ่งปัญหานี้สร้างความเสียหายแก่ผู้ป่วยโดยตรง โดยมีค่าใช้จ่ายเฉลี่ยสูงถึง 13,500 ดอลลาร์สหรัฐ (หรือประมาณ 480,000 บาท)  เพื่อแก้ไขปัญหาที่ตามมา ไม่ว่าจะเป็นค่าใช้จ่ายที่ต้องจ่ายให้โรงพยาบาล, บริษัทประกัน หรือค่าทนายความที่ตามมา

กรณีศึกษา : UnitedHealth จ่ายกว่า 2.45 พันล้านดอลลาร์หรัฐฯ 

ความเสียหายไม่ได้หยุดแค่ตัวเงิน แต่ทำลายความเชื่อมั่นผู้ป่วย ชื่อเสียงองค์กร และการดำเนินธุรกิจที่อาจหยุดชะงักเป็นเดือน เช่นกรณี UnitedHealth ยักษ์ใหญ่ด้านประกันสุขภาพสหรัฐฯ ที่ถูกโจมตีจนเสียหายมากกว่า 2.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายใน 9 เดือน 

การสูญเสียข้อมูลหนึ่งครั้งอาจหมายถึงการค่าปรับจำนวนมหาศาล ชื่อเสียงของโรงพยาบาล รวมถึงความเชื่อมั่นที่อาจจะใช้เวลานานในการเรียกกลับมา

Looloo Health เปิดตัว "no-name-ner-th" AI ลบข้อมูลส่วนบุคคลอัตโนมัติ ป้องกันข้อมูลรั่วไหลจากต้นทาง

ท่ามกลางวิกฤตนี้ Looloo Health by Looloo Technology ผู้นำด้านเทคโนโลยี AI ทางการแพทย์ของไทย ได้พัฒนาและเปิดตัว "no-name-ner-th" โมเดล AI สำหรับลบข้อมูลส่วนบุคคลจากเวชระเบียนอัตโนมัติ เพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหลจากต้นทาง ด้วยความเชื่อที่ว่าการปกป้องข้อมูลผู้ป่วยเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะทำให้เทคโนโลยี AI ทางการแพทย์เติบโตได้อย่างยั่งยืน 

7 จุดเด่น "no-name-ner-th"  AI ลบข้อมูลส่วนบุคคลอัตโนมัติ

1. แม่นยำสูง 95% ผ่านการเทรนด้วยชุดข้อมูลทางการแพทย์กว่า 300,000 บทสนทนา สามารถระบุและลบข้อมูลส่วนบุคคลได้แม่นยำ ครอบคลุมชื่อผู้ป่วย เลข HN ที่อยู่ วันที่ เบอร์โทรศัพท์ และอีเมล

2. Smart Tokens แทนที่อัจฉริยะ ไม่ใช่การลบทิ้งเปล่า ๆ แต่แทนที่ด้วย Smart Tokens เช่น [PERSON], [HOSPITAL], [DATE] ทำให้ยังคงบริบททางการแพทย์เอาไว้สำหรับการวิเคราะห์และงานวิจัยต่อไป

3. ประหยัดงบ รันได้บน CPU ธรรมดา ไม่ต้องลงทุนซื้อ GPU ราคาแพง เหมาะกับโรงพยาบาลและคลินิกขนาดกลางและเล็กที่มีงบจำกัด ลดต้นทุน IT 

4. ข้อมูลปลอดภัย  ประมวลผลภายในระบบ ไม่ส่งข้อมูลออกนอกระบบ

5. ใช้งานง่าย พร้อม UI สวยงาม มี Hugging Face pipeline และ Gradio UI ให้ทดลองใช้ได้ทันที ไม่ต้องมีความรู้โปรแกรมเชิงลึก เหมาะกับบุคลากรทางการแพทย์และ IT ทั่วไป

6. Open Source ใช้ฟรี ปรับแต่งได้ เผยแพร่ภายใต้ CC BY-NC 4.0 นำไปใช้งาน ปรับแต่ง หรือต่อยอดได้อย่างอิสระ

7. พิสูจน์แล้วในระบบจริง PresScribe ไม่ใช่แค่โมเดลทดลอง แต่เป็นเทคโนโลยีที่ใช้งานจริงใน PresScribe AI สรุปบันทึกการสนทนาระหว่างแพทย์กับผู้ป่วยเป็นบันทึกการแพทย์ได้อัตโนมัติ หนึ่งในแพลตฟอร์ม AI ทางการแพทย์ที่พัฒนาโดย  Looloo Health

ข้อมูลจาก "no-name-ner-th" AI ต่อยอดทางการแพทย์ด้านไหนได้บ้าง?

1.ปลดล็อกข้อมูลสำหรับงานวิจัย (Advanced Medical Research) โรงพยาบาลสามารถนำข้อมูลที่ผ่านการ De-identification แล้วไปใช้ในการวิจัยและพัฒนานวัตกรรมทางการแพทย์ ช่วยยกระดับคุณภาพการรักษาและสร้างความเชี่ยวชาญเฉพาะสาขา

2.สร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Clinical Data Lake Creation) การมี Data Lake ที่สะอาดและปลอดภัยจะช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์แนวโน้ม วางแผนกลยุทธ์ และปรับปรุงคุณภาพการบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3.พัฒนาระบบ AI การแพทย์ (AI Model Training) ข้อมูลที่สะอาดเหล่านี้สามารถนำไปพัฒนาระบบ AI ทางการแพทย์เฉพาะสาขา เช่น AI วินิจฉัยโรค, ระบบแนะนำการรักษา, หรือระบบจัดการผู้ป่วย

4.สื่อการเรียนรู้ทางการแพทย์ (Medical Education) สถาบันการแพทย์สามารถสร้างกรณีศึกษาจริงเพื่อการเรียนการสอน โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล

ทิศทางอนาคตของ Medical AI ในไทย

การเปิดตัว "no-name-ner-th" สอดคล้องกับแผน Medical AI Data Platform ของกระทรวงการอุดมศึกษาฯ ที่ร่วมมือกับสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ในการสร้างระบบนิเวศ AI ทางการแพทย์ที่มั่นคงและยั่งยืน

Looloo Health เราพัฒนา AI ด้วยความเชื่อว่าที่  AI ไม่ได้มาแทนที่แพทย์ “คืนเวลาให้หมอ ได้ทำหน้าที่หมอ” ให้ AI เป็นเครื่องมือช่วยให้แพทย์สามารถโฟกัสกับหน้าที่หลักที่ต้องการทักษะและความเชี่ยวชาญเฉพาะได้มากขึ้น โดยปล่อยให้ AI ช่วยจัดการงานประจำวัน งานเอกสารและการประมวลผลข้อมูลทั่วไป