SCB 10X ร่วมกับ คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล เปิดผลงานวิจัย Medical Thinking AI พัฒนาโมเดล “Typhoon” ผู้ช่วยคิดเชิงคลินิกแบบคิดก่อนตอบ หนุนการวินิจฉัยอย่างแม่นยำ ปลอดภัย และสอดคล้องการใช้งานจริงของแพทย์

ความร่วมมือดังกล่าวนำไปสู่ผลงานวิจัยเรื่อง “On the Robustness of Answer Formats in Medical Reasoning Models” ซึ่งสะท้อนแนวคิดใหม่ของการพัฒนา AI ทางการแพทย์ที่ไม่ได้มุ่งเพียงการให้คำตอบเดียว แต่มีการคิดก่อนตอบและให้ความสำคัญกับรูปแบบของคำตอบที่สะท้อนถึงการใช้งานจริงเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์ได้อย่างรอบด้านและปลอดภัยยิ่งขึ้น

หนึ่งในความสำเร็จสำคัญของโครงการคือการร่วมพัฒนา Typhoon-Si-Med-Thinking-4B โมเดล AI แบบคิดก่อนตอบทางการแพทย์ขนาดกะทัดรัด ที่ถูกออกแบบมาเพื่อเป็น “ผู้ช่วยทางความคิด” ของแพทย์ โดยไม่ทดแทนการตัดสินใจของมนุษย์ โมเดลนี้นับเป็นโมเดลแรกที่ฝึกมาเพื่อให้คำตอบในรูปแบบรายการวินิจฉัยที่จัดลำดับตามความเป็นไปได้ (Ranked diagnostic lists) ซึ่งใกล้เคียงกับกระบวนการวินิจฉัยแยกโรคในทางปฏิบัติของแพทย์ ช่วยลดความเสี่ยงจากอคติ (Bias) และสนับสนุนการให้เหตุผลเชิงคลินิกได้ดียิ่งขึ้น เมื่อเทียบกับ Large Language Models (LLMs) ทั่วไปที่ให้คำตอบเพียงคำตอบเดียว

ผลการทดสอบเบื้องต้นพบว่า แม้ Typhoon-Si-Med-Thinking-4B จะมีขนาดพารามิเตอร์เล็กกว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่เชิงพาณิชย์จากต่างประเทศอย่างมีนัยสำคัญ แต่สามารถให้คำตอบแบบจัดลำดับความเป็นไปได้ได้อย่างแม่นยำกว่า สะท้อนศักยภาพของโมเดล AI ขนาดเล็กที่พัฒนาแบบเฉพาะทางมีประสิทธิภาพสูง และต้นทุนที่เข้าถึงได้ ทั้งนี้โมเดลดังกล่าวยังอยู่ในขั้นงานวิจัยเริ่มต้น และยังต้องการการทดสอบเพิ่มเติมสำหรับการใช้งานจริงร่วมกับบุคคลากรทางการแพทย์ ด้วยเป้าหมายสำคัญคือการเผยแพร่องค์ความรู้เพื่อเปิดโอกาสให้นักวิจัยภายนอกสามารถเข้าถึง และนำไปต่อยอดได้ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อระบบสาธารณสุขไทยและสังคมในวงกว้าง

ผู้สนใจสามารถศึกษารายละเอียดเชิงเทคนิคของโมเดลและงานวิจัยได้ที่เว็บไซต์ opentyphoon.ai และร่วมรับฟังแนวคิด รายละเอียดเทคโนโลยีเชิงลึก และผลกระทบของโครงการนี้ ได้ในงาน SiData+ Conference 2026 ซึ่งจะจัดขึ้นในวันศุกร์ที่ 23 มกราคม 2569 ณ ห้องประชุมวีกิจ วีรานุวัตติ์ ตึกอัษฎางค์ ชั้น 4 โรงพยาบาลศิริราช คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล ภายใต้หัวข้อ “Single Answer Is Not Enough: On Generating Ranked Lists with Medical Reasoning Models” ร่วมกับ คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดลโดยผู้ที่สนใจสามารถลงทะเบียนได้ที่ https://www2.si.mahidol.ac.th/sirirajconference/event/sm/content/3528/TH/34276.