สิงคโปร์ 26 พฤษภาคม 2569 /PRNewswire/ — แอสตร้าเซนเนก้า และ โรช ไดแอกโนสติกส์ เอเชีย แปซิฟิก ประกาศลงนามบันทึก ความเข้าใจ เพื่อช่วยยกระดับศักยภาพด้านพยาธิวิทยาดิจิทัล และยกระดับการดูแลผู้ป่วยมะเร็งใน 9 ประเทศทั่วเอเชีย เป็นระยะเวลา 3 ปี ซึ่งถือเป็นความร่วมมือครั้งแรกในภูมิภาค โดยมีเป้าหมายเพื่อเร่งการนำพยาธิวิทยาดิจิทัล และการคำนวณที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้งาน ผ่านโครงการด้านการศึกษาและการฝึกอบรม พร้อมยกระดับการตรวจไบโอมาร์กเกอร์ สำหรับมะเร็งเต้านมและมะเร็งปอด
Left to right: Eldana Sauran, Arun Krishna, Lance Little and Christopher Chiam (Source: AstraZeneca)
เกือบครึ่งหนึ่งของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมทั้งหมดทั่วโลก[1] และมากกว่า 60% ของผู้ป่วยมะเร็งปอดรายใหม่[2] อยู่ในเอเชีย สำหรับมะเร็งเต้านม ผู้หญิงเอเชียเกือบครึ่งมีระดับ HER2 ต่ำ[3] ขณะที่ TROP2 พบได้ในผู้ป่วยมะเร็งปอดชนิดไม่ใช่เซลล์ขนาดเล็กถึง 82–90%[4] ดังนั้น การตรวจไบโอมาร์กเกอร์อย่างแม่นยำจึงมีความสำคัญต่อการตัดสินใจรักษา และการประเมิน TROP2 ด้วย AI ยังช่วยระบุผู้ป่วยที่มีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อการรักษา ด้วยยาแอนติบอดีคอนจูเกต ได้ดียิ่งขึ้น
ความร่วมมือนี้มุ่งแก้ไขช่องว่างด้านความรู้และการนำพยาธิวิทยาที่ใช้ AI ช่วยเหลือมาใช้ในเอเชีย โดยปัจจุบันมีแพทย์เพียง 17% ที่มองว่าตนเองมีความรู้ความเข้าใจอย่างมากเกี่ยวกับเทคโนโลยี พยาธิวิทยาขั้นสูง และการใช้งานการตรวจพยาธิวิทยาเชิงคำนวณในทางคลินิกยังอยู่ในระดับต่ำ[5] ตัวอย่างเช่น ในฟิลิปปินส์ แพทย์มะเร็งวิทยา 60% ระบุว่าการขาดแคลนการตรวจไบโอมาร์กเกอร์ เป็นอุปสรรคต่อการรักษาผู้ป่วย[6]
"การสร้างระบบสาธารณสุขที่มีความยืดหยุ่นคือหัวใจสำคัญของพันธกิจเราในการเปลี่ยนแปลงการดูแลโรคมะเร็ง" Arun Krishna รองประธานฝ่ายภูมิภาคเอเชียของแอสตร้าเซนเนก้า กล่าว
"ความร่วมมือนี้มีเป้าหมายเพื่อแก้ไขช่องว่างด้านการวินิจฉัยที่ยังมีอยู่ทั่วภูมิภาค ด้วยการผสานความร่วมมือกับ โรช ไดแอกโนสติกส์ ในการส่งเสริมการศึกษา และการใช้งานพยาธิวิทยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราจะสามารถสนับสนุนการผสานการวินิจฉัย แบบแม่นยำ เข้าสู่เส้นทางการรักษาของผู้ป่วย ช่วยเพิ่มจำนวนผู้ป่วยให้เข้าถึงการรักษาที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมได้มากขึ้น"
พยาธิวิทยาที่ใช้ AI ช่วยทำให้กระบวนการวินิจฉัยมีมาตรฐาน ลดความเป็นอัตวิสัย และเพิ่มความแม่นยำ โดยงานวิจัยระบุว่าเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ AI สามารถ[7]:
- เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยได้สูงสุด 5% และลดเวลาอ่านผลต่อเคสลง 36%
- เพิ่มความสอดคล้องในการแปลผลได้สูงสุด 15% ลดความเหนื่อยล้าของมนุษย์และอคติส่วนบุคคล
- ขยายโอกาสเข้าถึงการบำบัดแบบกำหนดเป้าหมายโดยจัดประเภทใหม่ให้ 24% ของเคสที่เคยถูกระบุว่า HER2-negative กลายเป็นกลุ่ม HER2-low
- ช่วยระบุผู้ป่วยได้แม่นยำมากขึ้นผ่านการวินิจฉัยร่วมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวแรกสำหรับ TROP2[8]
เมื่อผู้ป่วยได้รับการจับคู่กับการรักษาที่เหมาะสม ผลลัพธ์ทางคลินิกที่เป็นไปได้ อาจรวมถึงอัตราการตอบสนองต่อการรักษาที่ดีขึ้น ระยะเวลาการควบคุมโรคที่ยาวนานขึ้น[9] และการใช้ทรัพยากรด้านสาธารณสุขอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
"ที่ โรช ไดแอกโนสติกส์ เราเชื่อว่าการวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำ คือรากฐานของการดูแลโรคมะเร็ง อย่างมีประสิทธิภาพ ทั่วเอเชียแปซิฟิก ช่องว่างในการเข้าถึงการวินิจฉัยขั้นสูง ยังคงส่งผลกระทบ ต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วย" Lance Little ผู้อำนวยการส่วนภูมิภาค โรช ไดแอกโนสติกส์ เอเชียแปซิฟิก กล่าว "ความร่วมมือนี้ช่วยให้เรามุ่งเน้นการเสริมสร้างศักยภาพด้านการวินิจฉัย และเร่งการนำพยาธิวิทยาดิจิทัล มาใช้ในระบบสาธารณสุข ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างมาตรฐาน การวินิจฉัยที่มีความสม่ำเสมอและเชื่อถือได้มากขึ้น พร้อมยกระดับมาตรฐานการดูแลผู้ป่วยมะเร็งปอด และมะเร็งเต้านม"
ความร่วมมือดังกล่าวจะดำเนินโครงการด้านการศึกษาและการฝึกอบรมในสิงคโปร์ ไต้หวัน เกาหลี ไทย มาเลเซีย อินเดีย อินโดนีเซีย เวียดนาม และฟิลิปปินส์ เพื่อรองรับความต้องการเฉพาะ ของระบบสาธารณสุขในแต่ละประเทศ และเร่งการบูรณาการพยาธิวิทยาเชิงคำนวณที่ใช้ AI ช่วยเหลือเข้าสู่ขั้นตอนการวินิจฉัย
เอกสารนี้จัดทำและสนับสนุนงบประมาณโดย แอสตร้าเซนเนก้า และไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อการส่งเสริมการขาย
Z2-7573 | วันที่เผยแพร่: พฤษภาคม 2569
|
อ้างอิง: |
|
1. Mengxia Fu, et al. The Breast, Volume 79, 2025. |
|
2. Chiu, Chao-Hua et al. eClinicalMedicine, Volume 74, 10270 |
|
3. Yang, C., et al. (2025). Therapeutic advances in medical oncology, 17, 17588359251353083. |
|
4. Kuo, P., et al. (2025). PloS one, 20(4), e0321555. |
|
5. Aggarwal, C., et al. (2025). Diagnostics (Basel, Switzerland), 15(19), 2527. |
|
6. Alberto, I. et al. (2023). The Lancet regional health. Western Pacific, 32, 100667. https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2022.100667 |
|
7. Rajadurai, P. et al. (2025). Annals of Oncology. 36. S461. 10.1016/j.annonc.2025.08.1037. |
|
8. BioPharma Asia. 2026. Roche granted FDA Breakthrough device designation for AI-driven companion diagnostic for non-small cell lung cancer. https://biopharma-asia.com/sections/roche-granted-fda-breakthrough-device-designation-for-ai-driven-companion-diagnostic-for-non-small-cell-lung-cancer/ |
|
9. Fountzilas E, et al. Genome Med. 2022 Aug 31;14(1):101. |
