24 กรกฎาคม 2569 ถึง 18 ธันวาคม 2569

GenAI Bootcamp for Healthcare Professionals

มหาวิทยาลัยบูรพา

1. อุตสาหกรรมการแพทย์ครบวงจร

1. Data Science
2. Artificial Intelligence
3. Data Visualization & Data Engineering
4. Project Management and Development

1. Generative AI Primer for Health
2. Clinical Documentation with AI Tools
3. AI for Routine Clinical & Administrative Tasks
4. Ethical & Safe AI Use in Healthcare
5. AI Tools for Health Professionals
6. Using AI to Design Treatment / Nutrition & Wellness Plan
7. AI Automation for Health Workflows
8. Final Project Showcase

Bootcamp

มหาวิทยาลัยบูรพา

ภาคทฤษฎี 6 ชั่วโมง | ภาคปฏิบัติ 9 ชั่วโมง

วัตถุประสงค์:
หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้บุคลากรสุขภาพรุ่นใหม่สามารถใช้ Gen AI เป็น “ผู้ช่วยทางคลินิก” (Clinical Co-Pilot) เพื่อทำงานให้เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และสื่อสารกับผู้ป่วยได้ดีขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานการแพทย์ระดับแพทย์ (non-MD friendly) แต่เน้นการประยุกต์ใช้ AI เพื่อยกระดับงานประจำวันของผู้เชี่ยวชาญสหสาขาในคลินิกและภาคสนาม
ผู้เรียนจะได้ฝึกใช้งาน AI ตั้งแต่การ วิเคราะห์เคสเบื้องต้น, การจัดทำ SOAP note, การออกแบบ treatment plan, ไปจนถึงการสร้าง สื่ออธิบายผู้ป่วยแบบมืออาชีพ และการลดเวลาในงานเอกสารที่เคยใช้ชั่วโมง ให้เหลือเพียงไม่กี่นาที ทำให้บุคลากรสุขภาพสามารถโฟกัสกับผู้ป่วยได้มากขึ้น ลดภาระงานซ้ำ และเพิ่มคุณภาพการให้บริการ

กลุ่มอุตสาหกรรม: อุตสาหกรรมการแพทย์ครบวงจร, อุตสาหกรรมดิจิทัล

ผลลัพธ์การเรียนรู้: Learning Outcomes
ด้านทักษะเทคนิค (Technical Skills)
ผู้เรียนสามารถใช้ Generative AI เพื่อจัดทำเอกสารทางคลินิก (เช่น SOAP Note, Progress Note, Referral, Summary) ได้เร็วขึ้น 30–70%
ผู้เรียนสามารถสร้าง สื่อสอนผู้ป่วย ได้แก่ ภาพ แผนภาพ Infographic และวิดีโอสั้น สำหรับการอธิบายโรค วิธีการรักษาและการดูแลตนเอง ภายในไม่กี่นาที
ผู้เรียนสามารถ ออกแบบ Treatment Plan หรือ Nutrition Plan แบบกึ่งอัตโนมัติ โดยใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานของผู้ป่วย
ผู้เรียนสามารถใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน (baseline data) ได้อย่างปลอดภัยภายใต้หลัก PDPA และแนวทางข้อมูลด้านสุขภาพ
ผู้เรียนสามารถ สร้าง Workflow Automation เพื่อเชื่อมต่อขั้นตอนที่ใช้เอกสารจำนวนมากและลดงานซ้ำซ้อน เช่น การคีย์ข้อมูล การสรุปข้อมูล หรือการส่งต่อเอกสารระหว่างแผนก
ผู้เรียนสามารถ ประยุกต์ AI ตามบริบททางคลินิกของตนเอง เช่น ห้องปฏิบัติการ (Lab), กายภาพบำบัด, แพทย์แผนไทย, โภชนาการ, เวชศาสตร์ฟื้นฟู ฯลฯ
ด้านทักษะการคิดขั้นสูง (Cognitive Skills)
ผู้เรียนสามารถ วิเคราะห์โครงสร้างข้อมูลทางสุขภาพ และเลือกใช้ AI เพื่อให้สอดคล้องกับการทำงานจริงในคลินิกหรือสถานพยาบาล
ผู้เรียนสามารถ ประเมินลำดับความสำคัญของงานที่ควรใช้ AI โดยใช้หลักการ Impact–Feasibility เพื่อหา use-case ที่คุ้มค่าสูงสุดต่อทีม
ผู้เรียนสามารถ คิดเชิงระบบเพื่อลดคอขวดของงานเอกสารทางคลินิก และออกแบบกระบวนการใหม่ที่เพิ่มคุณภาพผู้ป่วยและลดภาระงานบุคลากร
ผู้เรียนสามารถทำ reasoning กับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพในการออกแบบแผนการรักษาและคำแนะนำผู้ป่วยแบบเฉพาะบุคคล
ด้านทักษะวิชาชีพ (Professional Skills)
ผู้เรียนสามารถสร้างมาตรฐานการใช้ AI ที่เหมาะสมตาม บทบาทวิชาชีพ (เช่น นักกายภาพ นักโภชนาการ นักเทคนิคการแพทย์ แพทย์แผนไทย ฯลฯ)
ผู้เรียนสามารถ สื่อสารผลลัพธ์ทางคลินิกผ่านสื่อดิจิทัล เพื่อให้คนไข้เข้าใจง่ายขึ้นและลดความผิดพลาดในการปฏิบัติตัว
ผู้เรียนสามารถจัดทำ Clinical AI SOP ที่ปลอดภัย โปร่งใส และปฏิบัติได้จริงในหน่วยงาน
ผู้เรียนสามารถทำงานร่วมกับทีมคลินิก ทีม IT และผู้บริหาร เพื่อ นำ AI เข้าไปในระบบงานได้จริงอย่างมีความรับผิดชอบ
รูปแบบการประเมินผล
การประเมินที่เน้นการตัดสินใจ (Decision-based Assessment)
Post-test / Pre-post comparison ประเมินความเข้าใจ AI in Healthcare
Hands-on Workshop Artifacts เอกสารที่สร้างด้วย AI
Final Project Showcase เป็นการนำเสนอกรณีศึกษาและสื่อผู้ป่วย

Future Skills Set: :
Data Science, สมรรถนะในการค้นหา จัดเก็บ วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เพื่อหารูปแบบความสัมพันธ์หรือแบบแผนความเชื่อมโยง โดยใช้เครื่องมือหรือแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เพื่อออกแบบโปรแกรมในการทำงาน
Data Visualization & Data Engineering, สมรรถนะในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่แสดงผลเป็นภาพ
Project Management and Development, สมรรถนะในการกำหนดทีมทำงาน วางแผนจัดการด้านการเงิน กำหนดตารางการทำงาน
Artificial Intelligence สมรรถนะในการควบคุม สั่งการ และวางบทบาทของ AI ในการประยุกต์ใช้ในงานที่สามารถทำแทนมนุษย์ได้ เพื่อลดการใช้ทรัพยากร เวลา และบุคลากร