ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก: ระบบผู้เชี่ยวชาญในวงการดูแลสุขภาพ

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก (Clinical Decision Support Systems - CDSS) กำลังเปลี่ยนแปลงวงการดูแลสุขภาพอย่างรวดเร็ว โดยการให้ความรู้และข้อมูลเชิงลึกตามหลักฐานเชิงประจักษ์แก่บุคลากรทางการแพทย์ ณ จุดที่ให้การดูแล ในบรรดาเครื่องมือ CDSS ที่ทรงพลังที่สุดคือระบบผู้เชี่ยวชาญ (expert systems) ซึ่งใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเลียนแบบความสามารถในการให้เหตุผลของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ บทความนี้จะสำรวจบทบาทของระบบผู้เชี่ยวชาญในการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก โดยพิจารณาถึงประโยชน์ ความท้าทาย และผลกระทบในอนาคตต่อการดูแลสุขภาพทั่วโลก

ระบบผู้เชี่ยวชาญคืออะไร?

ระบบผู้เชี่ยวชาญคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบความสามารถในการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในสาขาเฉพาะทาง โดยทั่วไปประกอบด้วยฐานความรู้ (knowledge base) กลไกการอนุมาน (inference engine) และส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ (user interface) ฐานความรู้จะบรรจุข้อเท็จจริง กฎ และหลักการที่รวบรวมมาจากผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ กลไกการอนุมานจะใช้ความรู้นี้เพื่อหาเหตุผลและสรุปผลจากข้อมูลที่ป้อนเข้ามา ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้จะช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถโต้ตอบกับระบบและรับคำแนะนำได้

• ฐานความรู้: บรรจุความรู้เฉพาะทาง รวมถึงข้อเท็จจริง กฎ และหลักการที่รวบรวมจากผู้เชี่ยวชาญ
• กลไกการอนุมาน: ใช้ฐานความรู้กับข้อมูลที่ป้อนเข้ามาเพื่อหาข้อสรุปและคำแนะนำ
• ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้: เป็นแพลตฟอร์มสำหรับบุคลากรทางการแพทย์ในการโต้ตอบกับระบบ ป้อนข้อมูล และรับคำแนะนำ

ประโยชน์ของระบบผู้เชี่ยวชาญในการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก

ระบบผู้เชี่ยวชาญมีประโยชน์มากมายในการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก ซึ่งนำไปสู่การดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพ นี่คือข้อดีที่สำคัญบางประการ:

ปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัย

ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในการวินิจฉัยโรคได้แม่นยำยิ่งขึ้น โดยพิจารณาจากสภาวะที่เป็นไปได้ในวงกว้างและใช้กฎตามหลักฐานเชิงประจักษ์ ตัวอย่างเช่น ระบบผู้เชี่ยวชาญด้านการวินิจฉัยสามารถวิเคราะห์อาการของผู้ป่วย ประวัติทางการแพทย์ และผลตรวจทางห้องปฏิบัติการ เพื่อระบุการวินิจฉัยที่เป็นไปได้และแนะนำการตรวจเพิ่มเติม ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในกรณีที่ซับซ้อนหรือเมื่อต้องรับมือกับโรคหายาก

ตัวอย่าง: ระบบ MYCIN ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบผู้เชี่ยวชาญยุคแรกที่พัฒนาขึ้นในทศวรรษ 1970 ถูกออกแบบมาเพื่อวินิจฉัยการติดเชื้อแบคทีเรียและแนะนำการรักษาด้วยยาปฏิชีวนะที่เหมาะสม แม้ว่าจะไม่เคยถูกนำไปใช้ในทางปฏิบัติทางคลินิกเนื่องจากข้อจำกัดทางเทคโนโลยีในขณะนั้น แต่ก็ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของระบบผู้เชี่ยวชาญในการปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัย

เพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนการรักษา

ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในการพัฒนาแผนการรักษาเฉพาะบุคคลโดยอิงตามลักษณะเฉพาะของผู้ป่วยและแนวทางปฏิบัติที่อิงตามหลักฐาน ระบบเหล่านี้สามารถพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ น้ำหนัก ประวัติทางการแพทย์ และยาที่ใช้ร่วมกัน เพื่อแนะนำทางเลือกการรักษาที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยที่สุด นอกจากนี้ยังสามารถแจ้งเตือนบุคลากรทางการแพทย์ถึงปฏิกิริยาระหว่างยาหรือข้อห้ามใช้ที่อาจเกิดขึ้นได้

ตัวอย่าง: ในสาขาเนื้องอกวิทยา ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยในการพัฒนาแผนการรักษาส่วนบุคคลสำหรับผู้ป่วยโรคมะเร็ง ระบบเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรม ลักษณะของเนื้องอก และข้อมูลการตอบสนองต่อการรักษา เพื่อแนะนำสูตรเคมีบำบัด โปรโตคอลรังสีบำบัด หรือการรักษาแบบมุ่งเป้าที่เหมาะสมที่สุด

ลดความผิดพลาดทางการแพทย์

ด้วยการให้การแจ้งเตือนและการเตือนความจำอัตโนมัติ ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยป้องกันความผิดพลาดทางการแพทย์ได้ ตัวอย่างเช่น สามารถเตือนบุคลากรทางการแพทย์เกี่ยวกับปฏิกิริยาระหว่างยาที่อาจเกิดขึ้น ข้อผิดพลาดในการให้ยา หรืออาการแพ้ นอกจากนี้ยังสามารถรับรองได้ว่าผู้ป่วยจะได้รับการดูแลเชิงป้องกันที่เหมาะสม เช่น การฉีดวัคซีนและการตรวจคัดกรอง

ตัวอย่าง: ระบบผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานร่วมกับเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) สามารถตรวจสอบปฏิกิริยาระหว่างยาโดยอัตโนมัติเมื่อมีการสั่งยาใหม่ หากตรวจพบปฏิกิริยาที่อาจเกิดขึ้น ระบบจะแจ้งเตือนบุคลากรทางการแพทย์และแนะนำยาทางเลือกหรือการปรับขนาดยา

ปรับปรุงประสิทธิภาพและผลิตภาพ

ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถปรับปรุงกระบวนการทำงานทางคลินิกและลดเวลาที่ใช้ในการตัดสินใจได้ ด้วยการทำงานประจำโดยอัตโนมัติและให้การเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างรวดเร็ว ระบบเหล่านี้สามารถช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์มีเวลาไปจดจ่อกับงานที่ซับซ้อนและต้องใช้ความสามารถมากกว่า นอกจากนี้ยังสามารถปรับปรุงการสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพได้อีกด้วย

ตัวอย่าง: ในสาขารังสีวิทยา ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยในการแปลผลภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอ็กซเรย์ ซีทีสแกน และเอ็มอาร์ไอ ระบบเหล่านี้สามารถตรวจจับความผิดปกติโดยอัตโนมัติและเน้นบริเวณที่น่ากังวล ทำให้นักรังสีวิทยาสามารถตรวจสอบภาพได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การวินิจฉัยและการรักษาที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

สร้างมาตรฐานการดูแลและลดความแปรปรวน

ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถส่งเสริมการดูแลที่เป็นมาตรฐานโดยทำให้แน่ใจว่าบุคลากรทางการแพทย์ปฏิบัติตามแนวทางที่อิงตามหลักฐานและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด ซึ่งจะช่วยลดความแปรปรวนในแนวทางการรักษาและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย นอกจากนี้ยังสามารถอำนวยความสะดวกในการนำแนวทางและระเบียบปฏิบัติทางคลินิกใหม่ๆ มาใช้

ตัวอย่าง: ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้ในการนำแนวปฏิบัติทางคลินิกมาใช้ในการจัดการโรคเรื้อรัง เช่น เบาหวานและความดันโลหิตสูง ระบบเหล่านี้สามารถให้การเตือนความจำและคำแนะนำแก่บุคลากรทางการแพทย์ตามแนวทางล่าสุด เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ป่วยได้รับการดูแลที่สม่ำเสมอและเป็นไปตามหลักฐาน

การลดต้นทุน

ด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดความผิดพลาดทางการแพทย์ และส่งเสริมการดูแลเชิงป้องกัน ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยลดต้นทุนด้านการดูแลสุขภาพได้ นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรและปรับปรุงการใช้บริการด้านสุขภาพ

ตัวอย่าง: ด้วยการให้การวินิจฉัยที่แม่นยำและคำแนะนำการรักษาที่เหมาะสม ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยลดความจำเป็นในการตรวจและขั้นตอนที่ไม่จำเป็น ซึ่งจะนำไปสู่การประหยัดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญสำหรับทั้งผู้ป่วยและผู้ให้บริการด้านสุขภาพ

ความท้าทายในการนำระบบผู้เชี่ยวชาญมาใช้ในวงการดูแลสุขภาพ

แม้จะมีประโยชน์มากมาย แต่การนำระบบผู้เชี่ยวชาญมาใช้ในวงการดูแลสุขภาพก็เผชิญกับความท้าทายหลายประการ ซึ่งรวมถึง:

การได้มาซึ่งความรู้

การได้มาและการเข้ารหัสความรู้ของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและซับซ้อน ต้องมีการสืบค้นและตรวจสอบความรู้จากผู้เชี่ยวชาญหลายคนอย่างรอบคอบ ฐานความรู้ต้องได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สอดคล้องกับหลักฐานและแนวปฏิบัติทางคลินิกใหม่ๆ

ตัวอย่าง: การสร้างฐานความรู้สำหรับระบบผู้เชี่ยวชาญที่วินิจฉัยภาวะหัวใจต้องรวบรวมข้อมูลจากแพทย์โรคหัวใจ ทบทวนวรรณกรรมทางการแพทย์ และวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย กระบวนการนี้อาจใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีจึงจะเสร็จสมบูรณ์

การบูรณาการข้อมูล

ระบบผู้เชี่ยวชาญจำเป็นต้องถูกรวมเข้ากับระบบสารสนเทศด้านสุขภาพที่มีอยู่ เช่น EHR และระบบสารสนเทศของห้องปฏิบัติการ ซึ่งต้องการการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการทำงานร่วมกันที่ราบรื่น คุณภาพและความเป็นมาตรฐานของข้อมูลก็มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของระบบ

ตัวอย่าง: ระบบผู้เชี่ยวชาญที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันปฏิกิริยาระหว่างยาจำเป็นต้องเข้าถึงรายการยาของผู้ป่วย ข้อมูลการแพ้ และผลการตรวจจาก EHR หากข้อมูลไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง ระบบอาจสร้างการแจ้งเตือนที่ไม่ถูกต้อง

การยอมรับของผู้ใช้

บุคลากรทางการแพทย์ต้องเชื่อมั่นและยอมรับคำแนะนำของระบบผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งต้องมีการออกแบบส่วนต่อประสานกับผู้ใช้อย่างรอบคอบและคำอธิบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับกระบวนการให้เหตุผลของระบบ บุคลากรทางการแพทย์ยังต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับวิธีการใช้ระบบอย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง: หากบุคลากรทางการแพทย์มองว่าระบบผู้เชี่ยวชาญซับซ้อนหรือใช้งานยากเกินไป พวกเขาอาจไม่เต็มใจที่จะนำไปใช้ ในทำนองเดียวกัน หากพวกเขาไม่เข้าใจว่าระบบได้ข้อสรุปมาได้อย่างไร พวกเขาอาจไม่เชื่อถือคำแนะนำนั้น

การบำรุงรักษาและการอัปเดต

ระบบผู้เชี่ยวชาญต้องการการบำรุงรักษาและการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อรับประกันความถูกต้องและความเกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงการอัปเดตฐานความรู้ การแก้ไขข้อบกพร่อง และการปรับระบบให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในการปฏิบัติทางคลินิก

ตัวอย่าง: เมื่อมีการวิจัยทางการแพทย์ใหม่ๆ เกิดขึ้นและแนวปฏิบัติทางคลินิกเปลี่ยนแปลงไป ฐานความรู้ของระบบผู้เชี่ยวชาญจำเป็นต้องได้รับการอัปเดตเพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ การไม่ทำเช่นนั้นอาจนำไปสู่คำแนะนำที่ล้าสมัยหรือไม่ถูกต้อง

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและกฎหมาย

การใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญในด้านการดูแลสุขภาพทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมและกฎหมาย เช่น ความรับผิดต่อข้อผิดพลาด ความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย และความปลอดภัยของข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องจัดการกับข้อกังวลเหล่านี้และให้แน่ใจว่าระบบผู้เชี่ยวชาญถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม

ตัวอย่าง: หากระบบผู้เชี่ยวชาญให้คำแนะนำที่ไม่ถูกต้องซึ่งนำไปสู่การทำอันตรายต่อผู้ป่วย สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบต่อข้อผิดพลาดนั้น เป็นผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ หรือโรงพยาบาล?

ตัวอย่างระบบผู้เชี่ยวชาญในวงการดูแลสุขภาพ

มีการพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากและนำไปใช้ในวงการดูแลสุขภาพ ซึ่งครอบคลุมการใช้งานที่หลากหลาย นี่คือตัวอย่างที่น่าสนใจบางส่วน:

• DXplain: ระบบสนับสนุนการตัดสินใจในการวินิจฉัยที่พัฒนาโดยโรงพยาบาล Massachusetts General Hospital ซึ่งให้รายการการวินิจฉัยที่เป็นไปได้ตามอาการและสิ่งที่ค้นพบของผู้ป่วย
• Internist-I/QMR: ระบบผู้เชี่ยวชาญที่ครอบคลุมสำหรับการวินิจฉัยทางอายุรศาสตร์ พัฒนาโดยมหาวิทยาลัย Pittsburgh
• HELP (Helping Evaluate the Life Potential): ระบบสารสนเทศของโรงพยาบาลที่มีความสามารถในการสนับสนุนการตัดสินใจในตัว พัฒนาโดยมหาวิทยาลัย Utah
• ระบบสนับสนุนการตัดสินใจตามแนวทางปฏิบัติ: ระบบที่ให้การเตือนความจำและคำแนะนำแก่บุคลากรทางการแพทย์ตามแนวปฏิบัติทางคลินิกสำหรับการจัดการภาวะเฉพาะ เช่น เบาหวาน ความดันโลหิตสูง และภาวะหัวใจล้มเหลว
• ระบบวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ: ระบบที่ช่วยนักรังสีวิทยาในการแปลผลภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอ็กซเรย์ ซีทีสแกน และเอ็มอาร์ไอ

แนวโน้มในอนาคตของระบบผู้เชี่ยวชาญสำหรับการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก

อนาคตของระบบผู้เชี่ยวชาญในการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกนั้นสดใส โดยมีแนวโน้มใหม่ๆ หลายอย่างที่คาดว่าจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถและผลกระทบให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งรวมถึง:

การบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML) กำลังถูกนำมาใช้กับระบบผู้เชี่ยวชาญมากขึ้นเพื่อทำให้การได้มาซึ่งความรู้เป็นไปโดยอัตโนมัติและปรับปรุงความแม่นยำ อัลกอริทึม ML สามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของผู้ป่วยและผลลัพธ์ทางคลินิกเพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่สามารถนำไปรวมไว้ในฐานความรู้ได้

ตัวอย่าง: อัลกอริทึม ML สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อระบุปัจจัยเสี่ยงของโรคบางชนิดหรือเพื่อคาดการณ์การตอบสนองต่อการรักษา ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาแผนการรักษาที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) กำลังถูกนำมาใช้เพื่อดึงข้อมูลจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกทางคลินิกและวรรณกรรมทางการแพทย์ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อเติมฐานความรู้ของระบบผู้เชี่ยวชาญและเพื่อให้บุคลากรทางการแพทย์เข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ณ จุดที่ให้การดูแล

ตัวอย่าง: NLP สามารถใช้เพื่อดึงข้อมูลเกี่ยวกับอาการ ประวัติทางการแพทย์ และยาของผู้ป่วยจากบันทึกทางคลินิก ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อสร้างบทสรุปของภาวะผู้ป่วยและเพื่อระบุปฏิกิริยาระหว่างยาที่อาจเกิดขึ้นได้

การพัฒนาระบบบนมือถือและคลาวด์

ระบบผู้เชี่ยวชาญบนมือถือและคลาวด์กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้น ทำให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถเข้าถึงเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจได้จากทุกที่ทุกเวลา ระบบเหล่านี้ยังสามารถอำนวยความสะดวกในการติดตามและจัดการผู้ป่วยจากระยะไกลได้อีกด้วย

ตัวอย่าง: แอปพลิเคชันบนมือถือที่ให้บุคลากรทางการแพทย์เข้าถึงแนวปฏิบัติทางคลินิกและข้อมูลยาสามารถใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจข้างเตียงผู้ป่วยหรือในคลินิกได้

การสนับสนุนการตัดสินใจส่วนบุคคล

ระบบผู้เชี่ยวชาญในอนาคตจะมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยคำนึงถึงลักษณะและความชอบส่วนบุคคลของผู้ป่วย ซึ่งจะนำไปสู่แผนการรักษาที่ปรับให้เหมาะสมและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ตัวอย่าง: ระบบผู้เชี่ยวชาญที่แนะนำทางเลือกการรักษาโรคซึมเศร้าสามารถพิจารณาอายุ เพศ ประวัติทางการแพทย์ และความชอบส่วนบุคคลของผู้ป่วยเมื่อให้คำแนะนำ

AI ที่อธิบายได้ (Explainable AI - XAI)

เมื่อระบบผู้เชี่ยวชาญมีความซับซ้อนมากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่ากระบวนการให้เหตุผลของพวกเขานั้นโปร่งใสและเข้าใจได้ เทคนิค AI ที่อธิบายได้ (XAI) กำลังได้รับการพัฒนาเพื่อให้บุคลากรทางการแพทย์เข้าใจว่าระบบผู้เชี่ยวชาญได้ข้อสรุปมาอย่างไร ซึ่งจะช่วยเพิ่มความไว้วางใจและการยอมรับ

ตัวอย่าง: ระบบ XAI สามารถอธิบายได้ว่าทำไมจึงแนะนำทางเลือกการรักษาบางอย่างโดยการแสดงหลักฐานที่เกี่ยวข้องและขั้นตอนการให้เหตุผลที่นำไปสู่คำแนะนำนั้น

บทสรุป

ระบบผู้เชี่ยวชาญมีศักยภาพในการปฏิวัติวงการดูแลสุขภาพโดยการให้ความรู้และข้อมูลเชิงลึกตามหลักฐานเชิงประจักษ์แก่บุคลากรทางการแพทย์ ณ จุดที่ให้การดูแล แม้ว่ายังคงมีความท้าทายในการนำไปใช้ แต่ความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้าน AI การเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติกำลังปูทางไปสู่ระบบที่ทรงพลังและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น ด้วยการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้และจัดการกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและกฎหมาย องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพได้ ในขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาต่อไป ระบบผู้เชี่ยวชาญจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการกำหนดอนาคตของการดูแลสุขภาพทั่วโลก

ความสำเร็จในอนาคตของระบบผู้เชี่ยวชาญขึ้นอยู่กับความร่วมมือระหว่างประเทศและการแบ่งปันแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในระบบการดูแลสุขภาพที่แตกต่างกัน โดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ของกันและกันและทำงานร่วมกันเพื่อเอาชนะความท้าทาย ชุมชนการดูแลสุขภาพทั่วโลกสามารถเร่งการนำเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงเหล่านี้มาใช้และปรับปรุงสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีของผู้คนทั่วโลกได้