" AI for Business ปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของธุรกิจคุณใน 21 วัน AI Transformation ด้

1. ตัวอย่างแผนกลยุทธ์: TELEMEDICINE TELEMEDICINE FOR MED MEDFUTURE FUTURE INNOVATIONS INNOVATIONS INC. LEVERAGING AIENABLED TELEMEDICINE REVOLUTIONIZING. FOR TELE TELE INC. PIYAKUL SITTHIAUTTHAKUL, (DBA.) PIYAKUL SITTHIAUTTHAKUL, (DBA.) H-AI OPTIMIZATION CO., LTD

2. Page 2 of 87 ผู$จัดทำแผนกลยุทธ1โดยใช$ AI for Business : H-AI Optimization System™ (Generative AI.) ปRยะกุล สิทธิอรรถกุล, (DBA.) Øกรรมการผู(จัดการ บริษัท เอช-เอไอ ออพติไมเซชั่น จำกัด (H-AI Optimization Co., Ltd.) Øที่ตั้งสำนักงานใหญU: 944 มิตรทาวนZ ออฟฟ\ศ ทาวเวอรZ ชั้นที่ 25 ห(องเลขที่ เอส25082 โครงการสามยUานมิตร ทาวนZ ถนน พระราม4 แขวงวังใหมU เขตปทุมวัน จังหวัด กรุงเทพฯ 10330 •อีเมล: ! •โทรศัพทZ: & •เว็บไซตZ: ( https://www.h-ai.co.th/ " # $ % info@h-ai.co.th ' 093-555-8958

3. Page 3 of 87 Table of Contents บทนำ: บริบทและความท$าทาย (Introduction: Context & Challenges) ............................................... 6 สjวนที่ 1: บทสรุปสำหรับผู$บริหาร ..................................................................................................................... 8 สjวนที่ 2: บริบทเชิงกลยุทธ1และการวิเคราะห1สถานการณ1ปsจจุบัน ............................................................... 12 2.1 พลังการเปลี่ยนแปลงของ AI ในภูมิทัศน1 Telemedicine ................................................................ 12 2.2 ต$นทุนของการไมjปรับตัว (Cost of Inaction) ................................................................................. 14 2.3 บริบทปsจจุบันของ "Tele Med Future Innovations Inc." ........................................................... 15 สjวนที่ 3: การวินิจฉัยเชิงลึก: ปsจจัยขับเคลื่อนหลัก ภูมิทัศน1อนาคต และพลวัตการแขjงขัน ....................... 16 3.1 ปsจจัยขับเคลื่อนสำคัญ (Variance Key Drivers - VKDs) .............................................................. 16 3.2 การคาดการณ1ภูมิทัศน1อนาคต (3-5 ป…) .............................................................................................. 19 3.3 การวิเคราะห1ภูมิทัศน1การแขjงขัน: การวางตำแหนjง "Tele Med Future Innovations Inc." ..... 22 สjวนที่ 4: เส$นทางกลยุทธ1ที่เลือก: ................................................................................................................... 27 4.1 การปรับเทียบทางเลือกเชิงกลยุทธ1 ..................................................................................................... 27 4.2 "The Verdict": ข$อเสนอแนะเชิงกลยุทธ1หลักที่ผjานการคัดสรร ...................................................... 27 4.3 เหตุผลเชิงกลยุทธ1ที่หนักแนjน ................................................................................................................ 29 สjวนที่ 5: โซลูชันของเรา: การสร$างสถาปsตยกรรม ........................................................................................ 32 5.1 โซลูชันหลัก: "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard" .......................... 32 5.2 โครงการริเริ่มเชิงกลยุทธ1สำหรับ Phase 2: "Sawasdee Health AI: .............................................. 38 สjวนที่ 6: ก$าวตjอไป: แผนปฏิบัติการที่นำไปสูjการลงมือทำและแผนการพลิกโฉมองค1กร ............................. 45 6.1 แผนการดำเนินงาน (0-60 เดือน) ....................................................................................................... 45 6.2 โครงการริเริ่มสำคัญ การจัดสรรทรัพยากร และกรอบเวลา (รายละเอียดสำหรับ Phase 1) ............ 48 6.3 การบริหารการเปลี่ยนแปลงและการปรับองค1กรให$สอดรับกับการนำ AI มาใช$ ............................... 49 สjวนที่ 7: การวัดความสำเร็จ: ผลกระทบที่คาดหวัง ตัวชี้วัดหลัก และกรอบการติดตามผล ........................ 51

4. Page 4 of 87 7.1 ผลกระทบเชิงกลยุทธ1 การเงิน และการดำเนินงานที่คาดการณ1 .......................................................... 51 7.2 ตัวชี้วัดความสำเร็จหลัก (KPIs) ที่ครอบคลุมสำหรับการสร$างคุณคjาที่ขับเคลื่อนด$วย AI ................. 52 7.3 กลไกการติดตาม ประเมินผล และการปรับปรุง ................................................................................... 58 สjวนที่ 8: การรับมือความท$าทาย: การประเมินความเสี่ยงเชิงรุกและการบรรเทาผลกระทบ ....................... 59 8.1 เมทริกซ1ความเสี่ยงที่ปรับปรุงใหมj: กฎระเบียบ บุคลากร การแขjงขัน เทคโนโลยี และการยอมรับ .. 59 8.2 กลยุทธ1การสร$างองค1กรที่ยืดหยุjนและปรับตัวได$ .................................................................................. 63 สjวนที่ 9: ประเด็นสำคัญและ "ชjวงเวลาแหjงความเข$าใจ" ............................................................................. 65 9.1 การสังเคราะห1ข$อค$นพบหลักและพันธกิจเชิงกลยุทธ1 ........................................................................... 65 9.2 "ชjวงเวลาแหjงความเข$าใจ" ................................................................................................................. 65 9.3 จากความเข$าใจสูjการปฏิบัติ: ข$อเสนอแนะเชิงกลยุทธ1 ........................................................................ 68 ตารางคำศัพท1เฉพาะทาง (Terminology Table) A-Z ................................................................................ 70 เอกสารอ$างอิง .................................................................................................................................................. 80 ประวัติผู$จัดทำแผนกลยุทธ1โดยใช$ Generative AI. ....................................................................................... 85

5. Page 5 of 87

6. Page 6 of 87 คำนำ อุตสาหกรรม Telemedicine ได(เดินทางผUานชUวงเวลาแหUงการเปลี่ยนแปลงอยUางรวดเร็ว โดยเฉพาะอยUาง ยิ่งเมื่อการแพรUระบาดของ COVID-19 ได(ทำหน(าที่เป€นตัวเรUงสำคัญ ผลักดันให(การดูแลสุขภาพทางไกลกลายเป€น สUวนหนึ่งของชีวิตวิถีใหมU (New Normal) อยUางหลีกเลี่ยงไมUได( อยUางไรก็ตาม เมื่อคลื่นแหUงความจำเป€นเรUงดUวนเริ่ม คลี่คลายลง ภูมิทัศนZของ Telemedicine กำลังเผชิญหน(ากับความท(าทายและโอกาสระลอกใหมUที่ซับซ(อนยิ่ง กวUาเดิม: การปฏิวัติด(วยป†ญญาประดิษฐZ (AI Disruption) AI ไมUได(เป€นเพียงสUวนเสริมเล็กๆ น(อยๆ อีกตUอไป แตUกำลังแทรกซึมเข(าสูUทุกมิติของการให(บริการ Telemedicine ตั้งแตUการยกระดับการวินิจฉัยโรคด(วยการวิเคราะหZภาพทางการแพทยZที่แมUนยำ, การสร(างระบบ ติดตามผู(ปŠวยทางไกล (Remote Patient Monitoring - RPM) ที่ชาญฉลาด, การพัฒนาระบบผู(ชUวยสุขภาพเสมือน (Virtual Health Assistants) ที่สามารถโต(ตอบและให(คำแนะนำเบื้องต(นได(ตลอด 24 ชั่วโมง, ไปจนถึงการ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเบื้องหลัง เชUน การจัดการเอกสารและการนัดหมายอัตโนมัติ ศักยภาพของ AI ใน การสร(างประสบการณZการดูแลสุขภาพที่เป€นสUวนตัวและเชิงรุก นั้นมีมหาศาล ความท$าทายที่ผู$นำในอุตสาหกรรม Telemedicine ต$องเผชิญ (The Pain Points): 1.การแขjงขันที่ทวีความรุนแรง: ไมUเพียงแตUจากผู(ให(บริการ Telemedicine รายเดิม แตUยังรวมถึงการเข(า มาของผู(เลUนรายใหมU ทั้ง Tech Giants ที่มีทรัพยากรและความเชี่ยวชาญด(าน AI มหาศาล และ Startups ที่คลUองตัวและพร(อมที่จะนำเสนอนวัตกรรมที่ Disrupt ตลาด การสร(างความแตกตUางที่แท(จริงและยั่งยืน จึงเป€นเรื่องที่ท(าทายอยUางยิ่ง 2.ความคาดหวังของผู$ป•วยที่สูงขึ้น: ผู(ปŠวยในป†จจุบันไมUได(ต(องการเพียงแคUการเข(าถึงบริการสุขภาพที่ สะดวกสบาย แตUยังคาดหวังประสบการณZที่เป€นเลิศ, การดูแลที่เฉพาะบุคคล, และผลลัพธZการรักษาที่ดีขึ้น อยUางเห็นได(ชัด การตอบสนองความคาดหวังที่ซับซ(อนเหลUานี้ด(วยโมเดล Telemedicine แบบเดิมๆ อาจ ไมUเพียงพออีกตUอไป 3.ความซับซ$อนในการบูรณาการ AI: การนำ AI มาใช(ให(เกิดประโยชนZสูงสุดนั้นไมUใชUเรื่องงUาย ต(องอาศัยทั้ง ความเข(าใจในเทคโนโลยี, การเข(าถึงข(อมูลคุณภาพสูง, การพัฒนาหรือจัดหาบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทาง (AI Talent), และการปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงานภายในองคZกร 4.ธรรมาภิบาลข$อมูลและความนjาเชื่อถือของ AI: การจัดการข(อมูลสุขภาพที่มีความอUอนไหวสูงให(เป€นไป ตามกฎหมายคุ(มครองข(อมูลสUวนบุคคล (เชUน PDPA, GDPR, HIPAA) และการสร(างความมั่นใจในความ

7. Page 7 of 87 โปรUงใส, ความเป€นธรรม, และความแมUนยำของระบบ AI เป€นประเด็นที่สำคัญอยUางยิ่งยวด การขาดความ ไว(วางใจจากผู(ใช( (ทั้งผู(ปŠวยและแพทยZ) สามารถทำลายศักยภาพของ AI ได(อยUางงUายดาย 5.การสร$างโมเดลธุรกิจที่ยั่งยืน: การลงทุนใน AI นั้นมีคUาใช(จUายสูง การค(นหาโมเดลรายได(ที่เหมาะสมและ สามารถสร(างผลตอบแทนที่คุ(มคUาในระยะยาว ทUามกลางการแขUงขันและการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี อยUางรวดเร็ว เป€นความท(าทายที่ทุกองคZกรต(องเผชิญ การตระหนักถึงบริบทและ Pain Points ดังกลUาว คือจุดเริ่มต(นในการพัฒนากลยุทธZ AI ที่จะไมUได(เป€น เพียง "การป–องกัน" แตUเป€นการ "รุก" เพื่อสร(างอนาคตที่แข็งแกรUงและยั่งยืน แผนกลยุทธZที่นำเสนอในตัวอยUางเลUมนี้ ได(รับการออกแบบมาเพื่อตอบโจทยZความท(าทายเหลUานี้โดยตรง โดยมุUงเน(นสร(าง "กลยุทธZทางเลือก (Alternatives Intelligence Strategy" ที่จะชUวยให(องคZกรของทUานสามารถนำ Artificial Intelligence (AI) มาเสริมศักยภาพ, สร(างความได(เปรียบทางการแขUงขัน, และบุกเบิกอาณาเขตใหมUในภูมิทัศนZ Telemedicine ที่กำลังเปลี่ยนแปลงไป อยUางไมUหยุดยั้ง หมายเหตุ: ชื่อบริษัท “Tele Med Future Innovations Inc.” เป€นชื่อที่ผู(เขียนจำลองขึ้นเพื่อใช(เป€นกรณีตัวอยUาง

8. Page 8 of 87 สjวนที่ 1: บทสรุปสำหรับผู$บริหาร ป†ญญาประดิษฐZ (AI) กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรม Telemedicine อยUางรวดเร็วและรุนแรง สร(างทั้งความท(า ทายตUอโมเดลธุรกิจแบบเดิม และเป\ดประตูสูUโอกาสมหาศาลในการยกระดับการดูแลสุขภาพ "Tele Med Future Innovations Inc." บริษัทผู(ให(บริการ Telemedicine ขนาดกลางในประเทศไทย กำลังเผชิญหน(ากับจุดเปลี่ยน สำคัญ การปรับตัวที่ลUาช(าอาจหมายถึงการสูญเสียความสามารถในการแขUงขัน ในทางกลับกัน การเคลื่อนไหว เชิงกลยุทธZที่ถูกต(องและทันทUวงทีจะสามารถผลักดันให(บริษัทก(าวขึ้นเป€นผู(นำในตลาด AI-Powered Telemedicine ที่กำลังเติบโตอยUางก(าวกระโดดในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต( (SEA) วิสัยทัศนZเชิงกลยุทธZของบริษัทคือ "การก(าวขึ้นเป€นผู(นำตลาด AI-Powered Telemedicine ที่มุUงเน(นโรค ไมUติดตUอเรื้อรัง (NCDs) และการดูแลผู(สูงอายุในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต(ภายใน 5 ปž โดยสร(างความ แตกตUางที่ยั่งยืนผUานนวัตกรรม AI ที่มีความรับผิดชอบ (Responsible AI) และการเข(าถึงตลาดใหมUอยUางมีกลยุทธZ" ความจำเป€นเรUงดUวนนี้ถูกขับเคลื่อนด(วย AI และ "ต(นทุนของการไมUปรับตัว" ซึ่งจะถูกขยายความในรายงานฉบับนี้ ตลาด AI ใน Telemedicine ทั่วโลกก็มีขนาดใหญUและเติบโตอยUางรวดเร็ว โดยคาดการณZวUาจะมีมูลคUา 160.13 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2025 และจะสูงถึง 709.69 พันล(านดอลลารZสหรัฐภายในปž 2034 คิดเป€น CAGR ที่ 17.99% สUวนตลาด AI ในอุตสาหกรรมดูแลสุขภาพโดยรวมคาดวUาจะสูงถึง 187.9 พันล(านดอลลารZสหรัฐ ภายในปž 2030 โดยมี CAGR ที่ 37% นับจากปž 2022 โดยเฉพาะอยUางยิ่ง ภูมิภาคเอเชียแปซิฟ\กเป€นตลาดที่เติบโต เร็วที่สุดสำหรับ AI ในการดูแลสุขภาพ ด(วย CAGR ที่สูงถึง 50.23% (ระหวUางปž 2025-2033) ตัวเลขเหลUานี้ตอกย้ำ ถึงความถูกต(องและทันทUวงทีของทิศทางกลยุทธZที่ “Tele Med Future Innovations Inc.” กำลังพิจารณา ภาพที่ 1: แสดงแนวโน$มการเติบโตของตลาด AI ใน Telehealth ทั่วโลกและ ภูมิภาคเอเชียแปซิฟRก

9. Page 9 of 87 ขณะเดียวกันตลาด AI ใน Telemedicine ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต(ก็มีแนวโน(มการเติบโตที่ แข็งแกรUง โดยมีมูลคUาประเมินไว(ที่ 8.07 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2024 และคาดวUาจะเติบโตด(วยอัตราการ เติบโตเฉลี่ยตUอปž (CAGR) ที่ 18.1% ระหวUางปž 2025 ถึง 2030 จนมีมูลคUาถึง 21.80 พันล(านดอลลารZสหรัฐภายใน ปž 2030 ข(อมูลนี้ยืนยันถึงโอกาสทางการตลาดที่สำคัญและกำลังขยายตัว ภาพที่ 2: แสดงแนวโน$มการเติบโตของตลาด AI ใน Telehealth ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต$ การวิเคราะห1ปsจจัยขับเคลื่อนความสำเร็จหลัก (Variance Key Drivers - VKDs) ที่ชี้ให$เห็นถึงความ จำเป—นในการบริหารจัดการ มี 4 ปsจจัย ดังตjอไปนี้ (1) การพัฒนาและรักษาบุคลากร AI (AI Talent Development & Retention) (2) ธรรมาภิบาลข(อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI (Data Governance & AI Regulatory Compliance) (3) การออกแบบประสบการณZผู(ใช( AI ที่เหนือกวUาและการยอมรับจากผู(ใช( (Superior AI UX & Adoption) (4) ความสามารถในการสร(างโมเดลธุรกิจ AI ที่แตกตUางและปรับตัวได( (Differentiated & Adaptive AI Business Model Agility) ป†จจัยเหลUานี้มีความสำคัญอยUางยิ่งตUอการบรรลุวิสัยทัศนZของบริษัท

10. Page 10 of 87 ภาพที่ 3: แสดงปsจจัยขับเคลื่อนความสำเร็จหลัก (Variance Key Drivers - VKDs) ทั้ง 4 ปsจจัย รายงานฉบับนี้เสนอแนะกลยุทธ1สองแนวทางหลัก (Two-Pronged Solution Strategy) เพื่อสร$างความ ได$เปรียบทางการแขjงขัน: 1."AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard": โซลูชันนี้เป€นการยกระดับบริการ Tele consult ที่มีอยูUเดิมให(ชาญฉลาดขึ้น โดยมุUงเน(นการดูแลผู(ปŠวยโรคไมUติดตUอเรื้อรัง (NCDs) เชUน การ ตรวจจับการล(ม, การติดตามสุขภาพทางไกล, โรคเบาหวาน ซึ่งเป€นตลาดที่มีความต(องการสูง ตลาด AI สำหรับการจัดการโรคเบาหวานทั่วโลกมีมูลคUา 1.19 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2024 และคาดวUาจะ เติบโตด(วย CAGR 26.26% ระหวUางปž 2025 ถึง 2034 โซลูชันนี้คาดวUาจะเพิ่มอัตราการมีสUวนรUวมของ ผู(ปŠวยโรคเรื้อรังได( 15-20%, ลดเวลาที่แพทยZใช(ในการเตรียมตัวและทำเอกสารลง 10-15% ตUอเคส, และ สร(างโอกาสในการเพิ่มรายได(ตUอผู(ใช( (ARPU) จากบริการ Premium Chronic Care Dashboard ได( 5- 10% ภายใน 2 ปžแรก ตัวเลขคาดการณZเหลUานี้จะถูกตรวจสอบและปรับปรุงตามแบบจำลองทางการเงิน อยUางละเอียดตUอไป 2."Sawasdee Health AI: Personalized Proactive Elder Care Companion for SEA": โซลูชัน AI-Native ที่ออกแบบมาเพื่อเป€นผู(ชUวยดูแลสุขภาพเชิงรุกสำหรับผู(สูงอายุใน SEA โดยใช( Generative AI และ Predictive Analytics ที่ปรับให(เข(ากับบริบททางวัฒนธรรมและภาษาท(องถิ่น ตลาดนี้มีศักยภาพสูง

11. Page 11 of 87 เนื่องจากจำนวนประชากรผู(สูงอายุใน SEA ที่เพิ่มขึ้นอยUางรวดเร็ว จาก 85.7 ล(านคน (12.5% ของ ประชากรทั้งหมด) ในปž 2023 คาดวUาจะเพิ่มเป€น 13.7% ภายในปž 2030 และ 20.3% ภายในปž 2050 การเติบโตของกลุUมผู(ปŠวยโรคไมUติดตUอเรื้อรัง (NCDs) และจำนวนผู(สูงอายุในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียง ใต(ไมUได(เป€นเพียงแนวโน(มคูUขนาน แตUเป€นป†จจัยขับเคลื่อนที่เชื่อมโยงและสUงเสริมซึ่งกันและกัน ซึ่งจะขยายโอกาส ให(กับกลยุทธZโซลูชันคูUของ “Tele Med Future Innovations Inc.” อยUางมีนัยสำคัญ แผนกลยุทธZนี้ได(บูรณาการกลไกการบริหารความเสี่ยงเชิงรุกและความยืดหยุUนไว(แล(ว โดยเฉพาะสำหรับ "AI-Enhanced Smart Consult" เพื่อลดความเสี่ยงด(านกฎหมาย, ข(อมูล, คUาใช(จUาย, และการยอมรับจากผู(ใช( เพื่อให( "Tele Med Future Innovations Inc." สามารถคว(าโอกาสจาก AI Disruption และขับเคลื่อนสูUเป–าหมาย เชิงกลยุทธZได(สำเร็จ จึงขอเสนอให(คณะผู(บริหารและคณะกรรมการอนุมัติการดำเนินการตามแผนกลยุทธZนี้ โดยให( ความสำคัญกับการพัฒนาและเป\ดตัว "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard" เป€นลำดับ แรก พร(อมทั้งอนุมัติงบประมาณเบื้องต(นสำหรับการดำเนินการ Phase 1 และเห็นชอบในหลักการสำหรับ การศึกษาความเป€นไปได(และการพัฒนา MVP ของ "Sawasdee Health AI" เป€น Phase 2

12. Page 12 of 87 สjวนที่ 2: บริบทเชิงกลยุทธ1และการวิเคราะห1สถานการณ1ปsจจุบัน 2.1 พลังการเปลี่ยนแปลงของ AI ในภูมิทัศน1 Telemedicine: คลื่นปฏิวัติที่ไมjอาจต$านทาน ป†ญญาประดิษฐZ (AI) ไมUได(เป€นเพียงกระแสเทคโนโลยีชั่วครั้งชั่วคราว แตUกำลังเป€นพลังขับเคลื่อนการ เปลี่ยนแปลงอยUางลึกซึ้งในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพทั่วโลก และโดยเฉพาะอยUางยิ่งในธุรกิจ Telemedicine ความสามารถของ AI ในการวิเคราะหZข(อมูลมหาศาล (Big Data Analytics), การเรียนรู(รูปแบบที่ซับซ(อน (Complex Pattern Recognition), การทำงานอัตโนมัติ (Automation), และการสร(างปฏิสัมพันธZที่ชาญฉลาด (Intelligent Interactions) กำลังเป\ดศักยภาพใหมUในการวินิจฉัยโรค, การดูแลผู(ปŠวยทางไกล, การแพทยZเฉพาะ บุคคล (Personalized Medicine), และการบริหารจัดการระบบสุขภาพอยUางที่ไมUเคยมีมากUอน ตลาด AI ใน Telemedicine ทั่วโลกมีมูลคUา 135.71 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2024 และคาดวUาจะ เพิ่มขึ้นเป€น 160.13 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2025 และเติบโตตUอไปจนถึง 709.69 พันล(านดอลลารZสหรัฐ ภายในปž 2034 ด(วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยตUอปž ที่ 17.99% ระหวUางปž 2025 ถึง 2034 ตัวเลขนี้แสดงให(เห็นถึง ขนาดและการเติบโตของตลาดโลกอยUางชัดเจน ซึ่งเป€นฉากหลังสำคัญสำหรับกลยุทธZของ "Tele Med Future" ภาพที่ 4: แสดงขนาดและการเติบโตของตลาด AI ใน Telemedicine ทั่วโลก

13. Page 13 of 87 ภูมิภาคเอเชียแปซิฟ\ก (รวมถึงเอเชียตะวันออกเฉียงใต() ถูกระบุวUาเป€นตลาดที่เติบโตเร็วที่สุดสำหรับ AI ใน การดูแลสุขภาพ โดยมีมูลคUาตลาดอยูUที่ 2.57 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2024 และคาดวUาจะเพิ่มขึ้นเป€น 3.86 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2025 และเติบโตด(วย CAGR ที่สูงถึง 50.23% ระหวUางปž 2025 ถึง 2033 การเติบโต อยUางก(าวกระโดดนี้ขับเคลื่อนโดยการเพิ่มขึ้นของประชากรสูงอายุ, ภาระโรคไมUติดตUอเรื้อรัง (NCDs) ที่สูง, การ เข(าถึงบริการสุขภาพที่ยังไมUทั่วถึงในบางพื้นที่, และการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นอยUางรวดเร็ว รายงาน "e- Conomy SEA 2024" คาดการณZวUาเศรษฐกิจดิจิทัลในภูมิภาคนี้จะมีมูลคUาตามสินค(ารวม (GMV) ถึง 263 พันล(าน ดอลลารZสหรัฐในปž 2024 โดยมีรายได(รวม 89 พันล(านดอลลารZสหรัฐ ภาพที่ 5: แสดงมูลคjาตลาดAI ใน Telemedicine ของเอเชียแปซิฟRก (รวมถึงเอเชียตะวันออกเฉียงใต$) Telemedicine ยุคใหมUได(ก(าวข(ามการสนทนาทางวิดีโอแบบเดิมๆ ไปแล(ว ผู(ปŠวยและผู(ให(บริการตUาง คาดหวังประสบการณZที่ดีขึ้น, การวินิจฉัยที่แมUนยำขึ้น, และการดูแลที่ตUอเนื่องและเป€นสUวนตัวมากขึ้น ซึ่ง AI คือ กุญแจสำคัญในการตอบสนองความคาดหวังเหลUานี้ แนวโน(มผู(บริโภคในเอเชียตะวันออกเฉียงใต(แสดงให(เห็นถึงการ ยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลที่สูงขึ้นอยUางรวดเร็ว โดยเฉพาะหลังการระบาดของ COVID-19 ซึ่งเรUงการเปลี่ยนแปลงสูU เศรษฐกิจแบบไร(สัมผัส (Contactless Economy) และเพิ่มความต(องการบริการสุขภาพทางไกล การใช(สมารZทโฟ นอยUางแพรUหลายเป€นอีกป†จจัยสนับสนุนที่สำคัญ รายงาน Digital 2024 Global Overview ระบุวUาผู(ใช( โทรศัพทZมือถือที่ไมUซ้ำกันทั่วโลกคิดเป€น 69.4% ของประชากรโลก ณ เดือนมกราคม 2024 ขณะที่ข(อมูลจาก Digital 2022 ระบุวUาอัตราการเข(าถึงอินเทอรZเน็ตใน SEA อยูUที่ 75.6% และข(อมูลจาก Social Pilot (อ(างอิงปž 2024) แสดงให(เห็นถึงอัตราการเข(าถึงเครือขUายสังคมออนไลนZที่สูงในหลายประเทศใน SEA เชUน สิงคโปรZ (84.9%) และมาเลเซีย (84.3%)

14. Page 14 of 87 สำหรับในประเทศไทยข(อมูลจากสำนักงานสถิติแหUงชาติ (พ.ศ. 2567 ไตรมาส 1) พบวUา ประชากรชUวงอายุ 16–74 ปž มีการใช(งานอินเทอรZเน็ตคิดเป€น 90.7% (ประมาณ 50.1 ล(านคน) เพิ่มขึ้นจากปžกUอนหน(า และ (พ.ศ. 2566 ไตรมาส 4) พบวUา ครัวเรือนที่มีโทรศัพทZมือถือมีจำนวน 23.3 ล(านครัวเรือน (97.0%) ซึ่งเกือบครบทุก ครัวเรือน และ อ(างอิงจากการวิเคราะหZของ BMI, a Fitch Solutions Company พบวUาการบังคับใช(กฎหมายการ ลงทะเบียน SIM ใหมUสUงผลให(จำนวนผู(ใช(โทรศัพทZมือถือในประเทศไทยลดลงจาก 94 ล(านสายในปžกUอนหน(า เหลือ 77.8 ล(านสายในปž 2025 สUงผลให(อัตราการเข(าถึงโทรศัพทZมือถืออยูUที่ประมาณ 111% ของประชากร (คำนวณจาก ประชากร 71.6 ล(านคน) อัตรานี้สูงกวUา 100% แสดงให(เห็นวUาบางคนอาจมีหมายเลขโทรศัพทZมือถือมากกวUาหนึ่ง หมายเลข ความพร(อมด(านดิจิทัลเหลUานี้สร(างรากฐานที่แข็งแกรUงสำหรับการเติบโตของ Telehealth และการนำโซลู ชัน AI มาใช( ผู(บริโภคใน SEA ไมUเพียงแตUเข(าถึงเทคโนโลยีได( แตUยังมีความพร(อมและคาดหวังที่จะใช(บริการดิจิทัล ในชีวิตประจำวัน รวมถึงบริการด(านสุขภาพ ซึ่งเป€นป†จจัยเอื้ออำนวยที่สำคัญตUอกลยุทธZของ "Tele Med Future" ขณะเดียวกัน ความคาดหวังของผู(บริโภคใน SEA ที่คุ(นเคยกับประสบการณZดิจิทัลที่ราบรื่นและขับเคลื่อน ด(วย AI ในภาคสUวนอื่นๆ เชUน e-commerce และสื่อออนไลนZ ก็มีแนวโน(มที่จะ "สูงขึ้น" อยUางรวดเร็วสำหรับ บริการด(านสุขภาพ พวกเขาจะไมUพอใจกับบริการ Telemedicine ขั้นพื้นฐานอีกตUอไป แตUจะมองหาโซลูชันที่ให( ความสะดวกสบาย ความเป€นสUวนตัว และการดูแลเชิงรุกที่ขับเคลื่อนด(วย AI นี่จึงเป€นทั้งโอกาสและความท(าทาย สำหรับ “Tele Med Future Innovations Inc.” ในการสUงมอบประสบการณZผู(ใช(ที่เหนือกวUามาตรฐาน 2.2 "ต$นทุนของการไมjปรับตัว (Cost of Inaction)" สำหรับ "Tele Med Future Innovations Inc." การเพิกเฉยตUอการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด(วย AI นำมาซึ่งความเสี่ยงที่สำคัญและมีหลายมิติสำหรับ "Tele Med Future Innovations Inc." ซึ่งป†จจุบันเป€นผู(ให(บริการ Telemedicine ขนาดกลางในประเทศไทย การไมUปรับตัวอยUางทันทUวงทีอาจสUงผลกระทบร(ายแรงตUอสถานะทางการตลาดและความอยูUรอดของบริษัทในระยะ ยาว •การสูญเสียความสามารถในการแขjงขัน (Loss of Competitiveness): หาก “Tele Med Future Innovations Inc.” ยังคงยึดติดกับโมเดลธุรกิจ Telemedicine แบบเดิม ในขณะที่คูUแขUง (ทั้งรายเดิมและ รายใหมUที่เป€น Tech Companies เชUน GrabHealth, Doctor Anywhere หรือสตารZทอัพ HealthTech เฉพาะทาง) กำลังนำ AI มาสร(างความแตกตUางและเพิ่มคุณคUาให(แกUบริการอยUางรวดเร็ว “Tele Med Future Innovations Inc.” จะสูญเสียความนUาสนใจในตลาดอยUางหลีกเลี่ยงไมUได( สิ่งนี้เชื่อมโยงโดยตรง กับความท(าทายในการสร(างโมเดลธุรกิจ AI ที่แตกตUางและปรับตัวได( (VKD4) ซึ่งคูUแขUงที่คลUองตัวกวUาอาจ ทำได(ดีกวUา

15. Page 15 of 87 •ความคาดหวังของลูกค$าที่เปลี่ยนแปลงไป (Changing Customer Expectations): ผู(ปŠวยในยุค ดิจิทัลมีความคุ(นเคยกับเทคโนโลยีและคาดหวังบริการที่สะดวก, รวดเร็ว, และเป€นสUวนตัว หาก “Tele Med Future Innovations Inc.” ไมUสามารถตอบสนองความคาดหวังที่สูงขึ้นเหลUานี้ได( ยUอมสUงผล กระทบตUอความพึงพอใจและการรักษาฐานลูกค(าเดิม ผู(บริโภคใน SEA กำลังมองหาคุณคUาและความภักดี ในรูปแบบใหมU และเป\ดรับการใช(ชUองทางดิจิทัลมากขึ้น ประเด็นนี้สะท(อนถึงความสำคัญของการออกแบบ ประสบการณZผู(ใช( AI ที่เหนือกวUาและการได(รับการยอมรับจากผู(ใช( (VKD3) •การพลาดโอกาสในการเติบโต (Missed Growth Opportunities): ตลาด AI-Powered Telemedicine ในภูมิภาค SEA เป€นตลาดที่มีศักยภาพในการเติบโตสูง การไมUเข(าสูUตลาดนี้หรือเข(าช(า เกินไป หมายถึงการพลาดโอกาสทางธุรกิจที่สำคัญในการสร(างรายได(และขยายฐานลูกค(าไปยังกลุUมใหมUๆ โดยเฉพาะในตลาดเฉพาะทาง เชUน การดูแลผู(ปŠวย NCDs หรือผู(สูงอายุ ซึ่งเป€นตลาดที่ “Tele Med Future Innovations Inc.” ตั้งเป–าหมายไว( •ความเสี่ยงตjอความอยูjรอดในระยะยาว (Long-Term Survival Risk): ในภูมิทัศนZที่ AI กำลังกลายเป€น มาตรฐานใหมU การไมUยอมรับและปรับตัวเข(ากับ AI อาจหมายถึงการถูกทิ้งไว(ข(างหลังและไมUสามารถอยูU รอดได(ในอุตสาหกรรมที่มีการแขUงขันสูงและเปลี่ยนแปลงอยUางรวดเร็ว การขาดความสามารถในการ พัฒนาและรักษาบุคลากร AI (VKD1) จะยิ่งซ้ำเติมป†ญหานี้ และการละเลยธรรมาภิบาลข(อมูลและการ ปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI (VKD2) อาจสร(างความเสี่ยงด(านกฎหมายและชื่อเสียงที่ร(ายแรง 2.3 บริบทปsจจุบันของ “Tele Med Future Innovations Inc.” และความจำเป—นเรjงดjวนเชิงกลยุทธ1 “Tele Med Future Innovations Inc.” ป†จจุบันดำเนินงานในฐานะผู(ให(บริการ Telemedicine ขนาด กลางในประเทศไทย แม(จะมีฐานลูกค(าและประสบการณZในตลาดอยูUบ(าง แตUการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอยUาง รวดเร็ว โดยเฉพาะการเข(ามาของ AI ทำให(บริษัทจำเป€นต(องประเมินทิศทางเชิงกลยุทธZใหมU ความแข็งแกรUงเดิมใน บริการ Tele consult แบบดั้งเดิมอาจไมUเพียงพออีกตUอไปในอนาคตอันใกล( ด(วยตระหนักถึงความจำเป€นเรUงดUวนนี้ และเพื่อหลีกเลี่ยง "ต(นทุนของการไมUปรับตัว “Tele Med Future Innovations Inc.” จึงได(ตั้งเป–าหมายเชิงกลยุทธZที่ท(าทายคือ "การเป€นผู(นำตลาด AI-Powered Telemedicine ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต(ภายใน 5 ปž โดยการสร(างความแตกตUางผUานนวัตกรรมและการเข(าถึงตลาดใหมU" การจะบรรลุเป–าหมายนี้ได(นั้น จำเป€นต(องมีแผนกลยุทธZที่ชัดเจน, กล(าหาญ, และนำไปปฏิบัติได(จริง ซึ่งจะพิจารณา ถึงป†จจัยขับเคลื่อนหลัก, ภูมิทัศนZอนาคต, และพลวัตการแขUงขันอยUางละเอียดในสUวนตUอไปของรายงานนี้

16. Page 16 of 87 สjวนที่ 3: การวินิจฉัยเชิงลึก: ปsจจัยขับเคลื่อนหลัก ภูมิทัศน1อนาคต และพลวัตการแขjงขัน เพื่อให(เข(าใจถึงความท(าทายและโอกาสอยUางลึกซึ้ง การวิเคราะหZป†จจัยขับเคลื่อนสำคัญ (Variance Key Drivers - VKDs), การคาดการณZภูมิทัศนZอนาคต และการประเมินสภาพแวดล(อมการแขUงขันจึงมีความสำคัญอยUาง ยิ่งตUอการกำหนดทิศทางกลยุทธZของ “Tele Med Future Innovations Inc.” 3.1 ปsจจัยขับเคลื่อนสำคัญ (Variance Key Drivers - VKDs) ที่ต$องบริหารจัดการ การวิเคราะหZจากเอกสารและการเสริมข(อมูลเชิงลึก ชี้ให(เห็น VKDs ทั้ง 4 ป†จจัย ที่มีผลกระทบอยUางมี นัยสำคัญตUอความสำเร็จของ “Tele Med Future Innovations Inc.” ในการก(าวสูUการเป€นผู(นำตลาด AI- Powered Telemedicine ใน SEA ป†จจัยเหลUานี้ไมUเพียงแตUเป€นความท(าทายเฉพาะหน(า แตUยังเป€นองคZประกอบ สำคัญที่ต(องบริหารจัดการอยUางบูรณาการเพื่อสร(างความได(เปรียบที่ยั่งยืน •VKD1: ความสามารถในการพัฒนาและรักษาบุคลากร AI (AI Talent Development & Retention) (Impact: ~30%) oประเด็นหลัก: การขาดแคลนบุคลากร AI ที่มีความเชี่ยวชาญทั้งด(านเทคนิคและเข(าใจบริบททาง การแพทยZเป€นความท(าทายหลักในภูมิภาค SEA ข(อมูลจาก LinkedIn แสดงให(เห็นวUาแม(สัดสUวน บุคลากร AI ใน SEA จะเพิ่มขึ้นสามเทUาระหวUางปž 2016 ถึง 2024 แตUฐานบุคลากรโดยรวมยังเล็ก เมื่อเทียบกับภูมิภาคอื่น ในขณะที่ความต(องการบุคลากร AI (วัดจากจำนวนประกาศรับสมัคร งาน) เพิ่มขึ้นถึง 2.4 เทUาระหวUางปž 2021 ถึง 2023 นอกจากนี้ ทักษะที่จำเป€นสำหรับงานตUางๆ ใน SEA ได(เปลี่ยนแปลงไปแล(วถึง 40% ตั้งแตUปž 2016 และคาดวUาจะเปลี่ยนแปลงมากถึง 72% ภายในปž 2030 อันเนื่องมาจากการเข(ามาของ Generative AI การสร(าง, ดึงดูด, และรักษา บุคลากรกลุUมนี้ไว(ได(คือหัวใจสำคัญ oสาเหตุรากเหง$า: ระบบการศึกษายังปรับตัวไมUทันตUอความต(องการของตลาด, การแขUงขันสูงจาก บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญUและสตารZทอัพที่เสนอคUาตอบแทนสูงกวUา, และโอกาสในการเติบโต ทางอาชีพที่อาจจำกัดในบริษัทขนาดกลาง oผลกระทบ: หากไมUสามารถจัดการ VKD1 ได( จะสUงผลโดยตรงตUอความสามารถในการพัฒนาและ บำรุงรักษาโซลูชัน AI ที่ทันสมัย, ความเร็วในการนำนวัตกรรมออกสูUตลาด, และต(นทุนการ ดำเนินงานที่สูงขึ้น การขาดแคลนบุคลากร AI เฉพาะทางอาจบีบให(บริษัทต(องพึ่งพาโซลูชัน AI สำเร็จรูปมากขึ้น ซึ่งอาจลดทอนความสามารถในการสร(างความแตกตUางที่แท(จริง โดยเฉพาะ สำหรับโซลูชันที่ต(องการความเข(าใจเชิงลึกในบริบทท(องถิ่น เชUน "Sawasdee Health AI"

17. Page 17 of 87 •VKD2: ธรรมาภิบาลข$อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI (Data Governance & AI Regulatory Compliance) (Impact: ~25%) oประเด็นหลัก: ความซับซ(อนของกฎหมายคุ(มครองข(อมูลสUวนบุคคลที่แตกตUางกันในแตUละ ประเทศของ SEA (เชUน PDPA ในไทย และสิงคโปรZ , UU PDP ในอินโดนีเซีย , PDPA ของ มาเลเซีย , กฎหมายข(อมูลของเวียดนาม (Decree 13 และ Law on Data) , และ DPA ของ ฟ\ลิปป\นสZ ) และกฎระเบียบที่เกี่ยวข(องกับ AI ในทางการแพทยZ (ซึ่งหลายประเทศใน SEA ยังอยูU ในชUวงเริ่มต(นและอาจมีความแตกตUางกันสูง) รวมถึงประเด็นด(านจริยธรรมและความโปรUงใสของ AI เป€นสิ่งที่ต(องบริหารจัดการอยUางเครUงครัด ตัวอยUางเชUน สิงคโปรZมีแนวทาง AI ในการดูแล สุขภาพ และมาเลเซียมีแผนแมUบท AI แหUงชาติที่เน(นหลักการทางจริยธรรม การสร(างความ ไว(วางใจผUาน 'Responsible AI' ถือเป€นสUวนสำคัญของ VKD2 นี้ oสาเหตุรากเหง$า: กฎหมายและแนวปฏิบัติยังใหมUและเปลี่ยนแปลงบUอย, ขาดมาตรฐานกลาง ระดับภูมิภาค, และความกังวลของสาธารณชนเกี่ยวกับความเป€นสUวนตัวและความปลอดภัยของ ข(อมูลสุขภาพ ภูมิทัศนZกฎระเบียบที่กระจัดกระจายนี้ ไมUเพียงแตUเพิ่มภาระในการปฏิบัติตาม แตU ยังเป€นอุปสรรคตUอการขยายขนาดโซลูชัน AI ในระดับภูมิภาคอีกด(วย oผลกระทบ: การไมUปฏิบัติตามกฎระเบียบอาจนำไปสูUคUาปรับจำนวนมาก, ความเสียหายตUอ ชื่อเสียง, และการสูญเสียความไว(วางใจจากผู(ใช(และพันธมิตร •VKD3: การออกแบบประสบการณ1ผู$ใช$ AI ที่เหนือกวjาและการยอมรับจากผู$ใช$ (Superior AI User Experience & Adoption - ทั้งผู$ป•วยและแพทย1) (Impact: ~20%) oประเด็นหลัก: เทคโนโลยี AI ที่ดีจะต(องมาพร(อมกับประสบการณZการใช(งานที่งUาย, ตอบโจทยZ, และสร(างคุณคUาที่แท(จริงให(แกUทั้งผู(ปŠวยและแพทยZ เพื่อให(เกิดการยอมรับและใช(งานอยUาง แพรUหลาย ผลการศึกษาจาก Nielsen Norman Group ชี้วUา UX ที่ดีสามารถเพิ่มอัตรา Conversion ได(ถึง 400% และ 70% ของการนำซอฟตZแวรZไปใช(ล(มเหลวเนื่องจาก UX ที่ไมUดี การออกแบบที่ไมUดีหรือไมUคำนึงถึง Workflow ของแพทยZ หรือความงUายในการเข(าถึงของผู(ปŠวย (โดยเฉพาะผู(สูงอายุหรือผู(มีทักษะดิจิทัลต่ำ) จะเป€นอุปสรรคสำคัญ oสาเหตุรากเหง$า: ความซับซ(อนของเทคโนโลยี AI, การขาดความเข(าใจในความต(องการที่แท(จริง ของผู(ใช(ปลายทาง, และความกลัวการเปลี่ยนแปลงหรือความไมUไว(วางใจใน AI oผลกระทบ: อัตราการยอมรับต่ำ, การใช(งานไมUตUอเนื่อง, ความไมUพึงพอใจของผู(ใช(, และการลงทุน ในเทคโนโลยีที่ไมUกUอให(เกิดผลลัพธZตามที่คาดหวัง

18. Page 18 of 87 •VKD4: ความสามารถในการสร$างโมเดลธุรกิจ AI ที่แตกตjางและปรับตัวได$ (Differentiated & Adaptive AI Business Model Agility) (Impact: ~15%) oประเด็นหลัก: ความสามารถในการระบุตลาดใหมU, สร(างโมเดลรายได(ที่ยั่งยืน (เชUน Subscription, Value-based care, Freemium) และปรับตัวได(อยUางรวดเร็วตUอการ เปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีและตลาดเป€นสิ่งจำเป€น ผู(พัฒนานวัตกรรม HealthTech กำลังสร(าง โมเดลธุรกิจใหมUๆ เชUน แพลตฟอรZมที่เชื่อมโยงผู(มีสUวนได(สUวนเสียในระบบนิเวศเข(าด(วยกัน การ สร(างคุณคUาด(วยโมเดลธุรกิจ AI ในภาคสุขภาพกำลังเป€นที่สนใจ โดยเน(นการเข(าถึงบริการที่ดีขึ้น ความรวดเร็ว และความเป€นสUวนตัว oสาเหตุรากเหง$า: การแขUงขันสูง, การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว, และความยากในการ คาดการณZพฤติกรรมผู(บริโภคและรูปแบบการจUายเงินในระยะยาว oผลกระทบ: การสูญเสียสUวนแบUงตลาดให(กับคูUแขUงที่คลUองตัวกวUา, รายได(ไมUเป€นไปตามเป–า, และ ความยากลำบากในการขยายธุรกิจ ภาพที่ 6: แสดงปsจจัยขับเคลื่อนความสำเร็จหลัก (Variance Key Drivers - VKDs) ความเชื่อมโยงของ VKDs: ป†จจัยขับเคลื่อนสำคัญเหลUานี้ไมUได(เป€นป†ญหาที่แยกสUวนกัน แตUมีความ เชื่อมโยงกันอยUางลึกซึ้ง การดึงดูดบุคลากร AI (VKD1) จะเป€นเรื่องยากหากกรอบธรรมาภิบาลข(อมูล (VKD2) ไมU ชัดเจน หรือหากโมเดลธุรกิจ (VKD4) ไมUนUาสนใจเพียงพอ ในทำนองเดียวกัน ประสบการณZผู(ใช( AI ที่เหนือกวUา

19. Page 19 of 87 (VKD3) สามารถขับเคลื่อนการยอมรับ ทำให(โมเดลธุรกิจมีความเป€นไปได(มากขึ้น และดึงดูดบุคลากรที่ต(องการ ทำงานกับผลิตภัณฑZที่ประสบความสำเร็จ ดังนั้น “Tele Med Future Innovations Inc.” จำเป€นต(องมีกลยุทธZ แบบบูรณาการเพื่อจัดการกับ VKDs ทั้งหมดพร(อมกัน โดยตระหนักถึงผลกระทบตUอเนื่องเหลUานี้ การแก(ไขป†ญหา ใดป†ญหาหนึ่งโดยลำพังจะไมUเพียงพอ ความสามารถในการนำทางความซับซ(อนของกฎระเบียบที่แตกตUางกันในแตU ละประเทศ (VKD2) จะเป€นป†จจัยสำคัญที่สUงผลตUอความสามารถในการขยายธุรกิจในระดับภูมิภาค และอาจเป€นตัว กรองคูUแขUงที่ไมUสามารถปรับตัวได( 3.2 การคาดการณ1ภูมิทัศน1อนาคต (3-5 ป…) และการเสริมสมรรถนะด$วยข$อมูลตลาด การเตรียมพร(อมสำหรับอนาคตจำเป€นต(องเข(าใจทั้งความเสี่ยงและโอกาสที่อาจเกิดขึ้น การวิเคราะหZนี้จะ ชUวยให( “Tele Med Future Innovations Inc.” สามารถวางตำแหนUงตนเองได(อยUางเหมาะสมเพื่อรับมือกับความ ท(าทายและคว(าโอกาสในการเติบโต ตารางที่ 1: การวิเคราะห1ความเสี่ยงและโอกาสในอนาคต พร$อมข$อมูลตลาดและแนวทางการตอบสนองเชิง กลยุทธ1ของ “Tele Med Future Innovations Inc.” ป,จจัยอนาคต รายละเอียด ข=อมูล/งานวิจัยสนับสนุน ผลกระทบ แนวทางแก=ไขเชิงกลยุทธN ความเสี่ยงสำคัญ (Key Future Risks) LinkedIn Talent Insights: ทักษะที่ตHองการ ใน SEA เปลี่ยนแปลงถึง 40% ตั้งแต;ปd 2016 และ คาดว;าจะเปลี่ยนถึง 72% ภายในปd 2030 เนื่องจาก GenAI; อุปทานบุคลากร AI ไม;ทันต;อความตHองการ พัฒนาโครงการฝpกอบรมภายใน (AI Talent Incubation), สรHาง พันธมิตรกับสถาบันการศึกษา, พิจารณาใชH AI-as-a-Service (AI-aaS) สำหรับบางฟ~งก•ชัน, สรHางวัฒนธรรมองค•กรที่ดึงดูดผูH มีความสามารถ, พิจารณากล ยุทธ•การจHางงานแบบเนHนทักษะ การแข;งขันแย;งชิงบุคลากร AI จะสูงขึ้นอีก ทำใหHตHนทุนการ จHางงานเพิ่มขึ้นและอาจจำกัด ความสามารถในการพัฒนาโซลู ชัน AI ที่ซับซHอน การขาดแคลน บุคลากร AI ที่รุนแรง ขึ้น สูง พัฒนา "Modular Compliance Engine", ลงทุน ในทีมกฎหมาย/กำกับดูแลที่มี ความเชี่ยวชาญใน SEA, สรHาง กรอบ "Responsible AI" ที่ เขHมแข็งและโปร;งใส โดยเฉพาะในระดับภูมิภาค SEA ที่อาจมีความแตกต;างกันในแต; ละประเทศ (เช;น กฎหมาย PDPA ในไทย , สิงคโปร• , อินโดนีเซีย , มาเลเซีย , เวียดนาม , ฟ„ลิปป„นส• และ การวิเคราะห•จากบริษัทที่ ปรึกษากฎหมายและ รายงานชี้ถึงความทHาทาย ของ Fragmented Regulations ใน SEA กฎระเบียบ AI ที่ไม; แน;นอนและแตกต;าง กัน สูง

20. Page 20 of 87 กฎหมายขHอมูลที่กำลังพัฒนา) ทำใหHการปฏิบัติตามขHอกำหนด ซับซHอนและมีค;าใชHจ;ายสูง สิงคโปร•มี AI in Healthcare Guidelines ผูHบริโภคใน SEA เป„ดรับ เทคโนโลยีใหม;สูงและมี ความรูHดHานดิจิทัลเพิ่มขึ้น (e-Conomy SEA report ) แต;ก็คาดหวัง ประสบการณ•ที่ไรHรอยต;อ เช;นกัน ลงทุนในการวิจัย UX อย;าง ต;อเนื่อง, ใชHแนวทางการ ออกแบบที่เนHนผูHใชHเป“น ศูนย•กลาง (User-Centered Design), ทดสอบและปรับปรุง UI/UX อย;างสม่ำเสมอ ผูHใชHจะมีความคาดหวังต;อ ความสามารถและความเป“น ธรรมชาติของ AI มากขึ้น หาก ไม;สามารถตอบสนองไดH อาจ นำไปสู;การไม;ยอมรับโซลูชัน ความคาดหวังของผูHใชH ต;อ AI UX ที่สูงขึ้น กลาง ขHอมูลการลงทุนใน HealthTech startups ใน SEA จาก Tracxn (ลดลงเหลือ $123M ในปd 2024 ) และ Galen Growth (APAC $2B ในปd 2024 ) และการขยาย บริการ Cloud ของ Big Tech ในภูมิภาค ผูHเล;นรายใหญ;อย;าง Google, Microsoft, Amazon อาจเขHา มาในตลาด SEA มากขึ้นดHวย ทรัพยากรที่เหนือกว;า พรHอมกับ HealthTech startups จำนวน มากใน SEA ที่ไดHรับเงินทุนสูง (แมHว;าการระดมทุนจะลดลงใน ปd 2024) สรHางความแตกต;างดHวยความ เชี่ยวชาญเฉพาะทาง (NCDs, Elder Care), การปรับใหHเขHา กับบริบททHองถิ่น (Cultural AI), และ "Responsible AI" การแข;งขันที่รุนแรง จาก Big Tech และ Well-funded Startups สูง รายงานจาก IBM Security ชี้ถึงตHนทุนที่สูง ของ Data Breach ใน ภาคสาธารณสุข ความ กังวลดHานความปลอดภัย ของขHอมูลสุขภาพเป“น อุปสรรคสำคัญ ลงทุนในมาตรการรักษาความ ปลอดภัยทางไซเบอร•ขั้นสูง, ใชH Privacy-Enhancing Technologies (PETs), สรHาง ความโปร;งใสในการใชHขHอมูล มุ;งเปœาไปที่ขHอมูลสุขภาพที่มี ความอ;อนไหวสูง สรHางความ เสียหายต;อชื่อเสียงและความ ไวHวางใจ ภัยคุกคามทางไซเบอร• ที่ซับซHอน สูง โอกาสสำคัญ (Key Future Opportunities) การเป“นผูHนำในการ ใหHบริการ AI ตลาดนี้มีขนาดใหญ;และความ ตHองการสูง เนื่องจาก NCDs ขHอมูลจาก WHO, International Diabetes มุ;งเนHนพัฒนา "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic สูง

21. Page 21 of 87 Telemedicine เฉพาะทางสำหรับโรค NCDs ใน SEA เป“นสาเหตุหลักของการเสียชีวิต ใน SEA (WHO SEARO: NCDs คิดเป“น 62% ของการเสียชีวิต ทั้งหมด หรือราว 9 ลHานคนต;อ ปd ) ตลาด AI จัดการเบาหวาน ทั่วโลกเติบโต CAGR 26.26% (มูลค;า $1.19B ในปd 2024) Federation (IDF), รายงานวิเคราะห•ตลาด AI ในการจัดการโรคเรื้อรัง Care Dashboard" ใหHตอบ โจทย•ผูHป¡วยเบาหวานและ NCDs อื่นๆ อย;างลึกซึ้ง สรHางความแตกต;างและความ น;าเชื่อถือในระยะยาว ท;ามกลางความกังวลเรื่องขHอมูล และความโปร;งใสของ AI (Edelman: 57% ของผูHบริโภค เชื่อว;า AI เป“นภัยต;อความเป“น ส;วนตัว ) "Responsible AI" สามารถสรHางความไวHวางใจไดH ผลสำรวจความเชื่อมั่น ผูHบริโภคต;อ AI , บท วิเคราะห•จากสถาบันวิจัย ดHานจริยธรรม AI บูรณาการหลักการ Responsible AI เขHากับการ ออกแบบและพัฒนาทุกโซลูชัน, สื่อสารอย;างโปร;งใสกับผูHใชH การสรHางแพลตฟอร•ม AI ที่เนHน "Responsible AI" สูง ยกระดับการมีปฏิสัมพันธ•และ การใหHขHอมูลแก;ผูHป¡วย โดยเฉพาะสำหรับผูHสูงอายุหรือ การดูแลสุขภาพส;วนบุคคล (Accenture: GenAI เป“นเท รนด•สำคัญ มีการใชH AI สรHาง ผูHช;วยเสมือนส;วนบุคคลในการ ดูแลผูHสูงอายุ ) รายงานแนวโนHม เทคโนโลยีจาก Gartner, Deloitte, Accenture ที่ เนHนเรื่อง GenAI ใน Healthcare การใชH Generative AI เพื่อสรHาง Virtual Health Assistants ที่ มีความสามารถสูง พัฒนา "Sawasdee Health AI" โดยใชH GenAI ที่ปรับใหHเขHา กับภาษาและวัฒนธรรมทHองถิ่น ใน SEA สูง ตอบโจทย•ความเหลื่อมล้ำใน การเขHาถึงบริการสุขภาพ ซึ่ง เป“นป~ญหาสำคัญในหลาย ประเทศ SEA (AI และ Telemedicine สามารถลด ความเหลื่อมล้ำในการเขHาถึง บริการสุขภาพในพื้นที่ห;างไกล ) การพัฒนาโซลูชัน AI Telemedicine สำหรับตลาดชนบท และพื้นที่ห;างไกลใน SEA กลาง รายงานจาก World Bank, ADB เกี่ยวกับความ เหลื่อมล้ำดHานสุขภาพใน SEA ออกแบบโซลูชันใหHสามารถ ทำงานไดHในสภาวะแบนด•วิดท• ต่ำ หรือมี tiered access ใน อนาคต (สำหรับ ระยะ เริ่มต=น)

22. Page 22 of 87 เพื่อเสริมศักยภาพดHาน AI, การ เขHาถึงขHอมูล, และการขยาย ตลาด (ความร;วมมือเป“นกุญแจ สำคัญในระบบนิเวศ HealthTech ที่ซับซHอน ) บทวิเคราะห• Ecosystem ของ HealthTech ใน SEA จาก Galen Growth และ Deloitte สรHางความร;วมมือเชิงกลยุทธ• กับโรงพยาบาล, บริษัทประกัน, ผูHพัฒนาอุปกรณ•, และ สถาบันวิจัย การสรHาง Ecosystem พันธมิตรที่แข็งแกร;ง สูง ภาพที่ 7: สรุปการวิเคราะห1ความเสี่ยงและโอกาสในอนาคต (3-5 ป…) 3.3 การวิเคราะห1ภูมิทัศน1การแขjงขัน: การวางตำแหนjง “Tele Med Future Innovations Inc.” สูjความ เป—นผู$นำ ระบบนิเวศ HealthTech ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต(มีความคึกคักและมีการแขUงขันสูง แม(วUาการระดมทุน จะชะลอตัวลงในปžลUาสุด แตUจำนวนผู(เลUนและนวัตกรรมยังคงมีอยูUมาก •ภาพรวมระบบนิเวศ HealthTech ใน SEA: มีสตารZทอัพด(าน HealthTech มากกวUา 3,600 รายใน SEA แตUมีเพียง 322 รายเทUานั้นที่ได(รับการสนับสนุนทางการเงินจนถึงป†จจุบัน การระดมทุนรวมสำหรับ สตารZทอัพ HealthTech และ Life Sciences ใน SEA ในปž 2024 อยูUที่ 123 ล(านดอลลารZสหรัฐ ลดลง อยUางมากจาก 599 ล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2023 ขณะที่ Galen Growth รายงานวUาการระดมทุนด(าน สุขภาพดิจิทัลในเอเชียแปซิฟ\กโดยรวมอยูUที่ 2 พันล(านดอลลารZสหรัฐในปž 2024 โดยสิงคโปรZระดมทุนได(

23. Page 23 of 87 59.6 ล(านดอลลารZสหรัฐ (ตัวเลขจาก Tracxn สำหรับสิงคโปรZคือ 92 ล(านดอลลารZสหรัฐ ซึ่งอาจสะท(อน ขอบเขตการรายงานที่แตกตUางกัน) สิงคโปรZยังคงเป€นศูนยZกลางนวัตกรรมหลัก โดยมีอินโดนีเซียเป€นตลาด เกิดใหมUที่นUาจับตามอง •ผู$เลjนหลักในตลาด Telehealth/AI ใน SEA: ได(แกU Halodoc (อินโดนีเซีย), Doc2Us (มาเลเซีย), GrabHealth (ภูมิภาค), MyDoc (สิงคโปรZ), Doctor Anywhere (สิงคโปรZ), TeleMe, Good Doctor Technology (ภูมิภาค, รUวมทุนระหวUาง Ping An และ Grab), Alodokter (อินโดนีเซีย), ClicknCare (ฟ\ลิปป\นสZ) •กลุjมที่เน$น GenAI/AI เฉพาะทาง: VinBrain (เวียดนาม, AI สำหรับภาพถUายทางการแพทยZ – ถูกซื้อ กิจการโดย NVIDIA ), Qmed Asia (มาเลเซีย, AI คัดกรอง NCDs), Hello Health Group (ภูมิภาค, Content), Medhyve (ฟ\ลิปป\นสZ, AI สำหรับจัดซื้อยา), Meditel (AI Tele-dentistry), Mobile-health Network Solutions (MaNaDr) (สิงคโปรZ, กำลังเป\ดตัวบริการ AI tele-dentistry) •คูjแขjงในตลาด AI สำหรับการจัดการ NCDs (โดยเฉพาะเบาหวาน): oผู$เลjนระดับโลก: Glooko, Dexcom, Eli Lilly, Roche, Medtronic, Abbott, Google (ผUาน Verily), Merative (เดิม IBM Watson Health) มีโซลูชันที่นUาสนใจและเป€นมาตรฐานอ(างอิง ผลิตภัณฑZเหลUานี้มักเน(นการเชื่อมตUออุปกรณZ, การวิเคราะหZข(อมูล, และการให(คำแนะนำสUวน บุคคล oผู$เลjนระดับภูมิภาค: Qmed Asia (มาเลเซีย) ให(บริการคัดกรองเบาหวาน/ความดันโลหิตด(วย AI “Tele Med Future Innovations Inc.” ต(องสร(างความแตกตUางด(วยการบูรณาการที่ลึกซึ้งกวUา (เชUน เข(ากับ Tele consult โดยตรง) และประสบการณZผู(ใช(ที่ปรับให(เข(ากับบริบทท(องถิ่น •คูjแขjงในตลาด AI สำหรับการดูแลผู$สูงอายุ: oผู$เลjนระดับโลก: IBM, Intel, Google, Microsoft, Amazon, NVIDIA, Philips, Samsung กำลังพัฒนาโซลูชัน AI หลากหลายรูปแบบสำหรับการดูแลผู(สูงอายุ เชUน การตรวจจับการล(ม, การจัดการยา, การติดตามสุขภาพทางไกล, และเพื่อนคูUคิดเสมือน แอปพลิเคชันตัวอยUาง ได(แกU MyChart (Epic), CareCompanion (Apple), Medisafe (จัดการยา), AgeWiser.ai, Mabu (หุUนยนตZดูแล), AUO (จอภาพอัจฉริยะ) Sensi.AI (สหรัฐฯ) ก็กำลังมองหาโอกาสในเอเชีย oผู$เลjนระดับภูมิภาค: Homage (สิงคโปรZ) เป€นแพลตฟอรZมดูแลสุขภาพและผู(สูงอายุที่บ(านที่โดด เดUน มีการขยายบริการไปยังหลายประเทศใน SEA

24. Page 24 of 87 •บทบาทของ Big Tech: บริการคลาวดZเป€นพื้นฐานสำคัญใน อุตสาหกรรม AI Telemedicine การลงทุน ในศูนยZข(อมูลคลาวดZของ Google, Microsoft และ Amazon ในประเทศไทย สะท(อนถึงความสำคัญของ ภูมิภาคนี้ในฐานะศูนยZกลางดิจิทัลของเอเชียตะวันออกเฉียงใต( โดยแตUละบริษัทมีแผนและการดำเนินการที่ แตกตUางกันตามความพร(อมและกลยุทธZของตน ตารางที่ 3.A: ภาพรวมภูมิทัศน1การแขjงขันใน HealthTech ของเอเชียตะวันออกเฉียงใต$ (ตัวอยjาง) สถานะการ ระดมทุน ความเกี่ยวข=องกับ “Tele Med Future Innovations Inc.” ประเทศ/ ตลาดหลัก โฟกัส AI/โซลูชันหลัก ชื่อคูfแขfง จุดแข็งที่รับรู= จุดอfอนที่รับรู= (ถ=ามี) ฐานผูHใชHขนาด ใหญ;ใน อินโดนีเซีย, Ecosystem ครบวงจร Teleconsultation, Pharmacy Delivery, Lab ไดHรับทุน สนับสนุนสูง (Unicorn) คู;แข;งทางตรงในตลาด อินโดนีเซียสำหรับ Teleconsultation อาจยังไม;เนHน AI เชิงลึกเท;าที่ควร Halodoc อินโดนีเซีย อาจยังไม;มีโซลู ชัน AI เฉพาะ ทางสำหรับ ผูHสูงอายุที่โดด เด;น Teleconsultation, Chronic Disease Management, Marketplace เครือข;ายแพทย• กวHางขวาง, ขยายบริการเร็ว ในภูมิภาค สิงคโปร•, ภูมิภาค SEA คู;แข;งทางตรงในหลาย ตลาด, โดยเฉพาะดHาน NCDs Doctor Anywhere ไดHรับทุน สนับสนุนสูง เขHาถึงฐานผูHใชH Grab ขนาด ใหญ;, Logistics แข็งแกร;ง Teleconsultation (ร;วมกับ Good Doctor Technology) ส;วนหนึ่งของ Grab Ecosystem อาจเนHนบริการ ทั่วไปมากกว;า เฉพาะทาง GrabHealth (GDT) ภูมิภาค SEA คู;แข;งดHานการเขHาถึง ผูHใชHในวงกวHาง อาจยังขาด การบูรณาการ กับ Tele consult เต็ม รูปแบบ AI สำหรับคัดกรอง NCDs (เบาหวาน, ความ ดัน) โฟกัสเฉพาะ ทาง NCDs คู;แข;ง/พันธมิตรที่ เป“นไปไดHดHาน NCDs Qmed Asia มาเลเซีย ไม;เป„ดเผย

25. Page 25 of 87 แบรนด• แข็งแกร;งดHาน ดูแลผูHสูงอายุ, เครือข;ายผูHดูแล สิงคโปร•, ภูมิภาค SEA อาจยังไม;เนHน AI Companion มากนัก คู;แข;ง/พันธมิตรที่ เป“นไปไดHดHาน Elderly Care Home care, Elderly care platform ไดHรับทุน สนับสนุนสูง Homage เทคโนโลยี AI ขั้นสูงดHานภาพ, การสนับสนุน จาก NVIDIA ผูHเล;นเทคโนโลยี AI ที่ สำคัญ, อาจเป“น พันธมิตรดHาน เทคโนโลยี VinBrain (NVIDIA) เวียดนาม, ภูมิภาค AI สำหรับภาพทาง การแพทย• ถูกซื้อกิจการ โดย NVIDIA อาจเนHน B2B กับโรงพยาบาล ความแตกตjางของ “Tele Med Future Innovations Inc.” ที่ต$องสร$างและรักษาไว$: •มุjงเน$นโซลูชันแบบบูรณาการ: ไมUใชUแคU AI Module เดี่ยวๆ แตUเป€นการผสาน (1) การให(คำปรึกษา อัจฉริยะ + แดชบอรZดสำหรับ NCDs และ (2) เพื่อนคูUคิดสำหรับผู(สูงอายุ •เน$น "Responsible AI" และธรรมาภิบาลข$อมูลที่ปรับให$เข$ากับ SEA: มีความสำคัญอยUางยิ่งในภูมิภาค ที่กฎระเบียบ AI และการคุ(มครองข(อมูลยังอยูUในชUวงพัฒนาและมีความแตกตUางกัน การสร(างโซลูชันบน กรอบ "Responsible AI" ที่เน(นความโปรUงใส, การคุ(มครองข(อมูล (เชUน การปฏิบัติตาม PDPA, GDPR), และข(อพิจารณาด(านจริยธรรม ไมUเพียงแตUเป€นการปฏิบัติตามกฎหมาย แตUยังเป€นการสร(าง "คูเมือง" ทางการแขUงขันที่สำคัญ สิ่งนี้ไมUใชUแคUการปฏิบัติตามกฎระเบียบ แตUเป€นการสร(างความไว(วางใจที่ยั่งยืนกับ ผู(ใช(, ผู(ให(บริการ, และหนUวยงานกำกับดูแล ซึ่งสามารถเป€นสินทรัพยZเชิงกลยุทธZระยะยาว •ศักยภาพในการปรับให$เข$ากับวัฒนธรรมท$องถิ่น (Cultural AI): โดยเฉพาะสำหรับ "Sawasdee Health AI" ซึ่งต(องการความเข(าใจในภาษา, ประเพณี, และความแตกตUางทางวัฒนธรรมในการดูแล ผู(สูงอายุใน SEA •โมเดลแบบผสมผสาน (Optimized Hybrid + AI-Native): ชUวยให(สามารถเข(าสูUตลาดและเรียนรู(ได( เป€นระยะ เริ่มจาก Optimized Hybrid ("AI-Enhanced Smart Consult") เพื่อสร(างฐานลูกค(าและ รายได( กUอนที่จะขยายไปสูU AI-Native ("Sawasdee Health AI") ที่มีความซับซ(อนและใช(ทรัพยากรสูง กวUา การที่ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต(มีการนำ AI และเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช(อยUางรวดเร็ว แตUใน ขณะเดียวกันก็ประสบป†ญหาการขาดแคลนบุคลากร AI เฉพาะทางอยUางรุนแรง ได(สร(าง "ภาวะนวัตกรรมที่ขัดแย(ง (Innovation Paradox)" บริษัทตUางๆ อาจถูกผลักดันให(ใช(โซลูชัน AI ทั่วไปที่ไมUซับซ(อนนักเพื่อแก(ป†ญหาการขาด

26. Page 26 of 87 แคลนบุคลากร ซึ่งจะทำให(การสร(างความแตกตUางเป€นเรื่องยาก อยUางไรก็ตาม บริษัทที่สามารถลงทุนอยUางจริงจัง ในการพัฒนาและรักษาบุคลากร AI รวมถึงการสร(างโซลูชันที่ปรับให(เข(ากับบริบทเฉพาะของภูมิภาค เชUน “Tele Med Future Innovations Inc.” ที่ตั้งเป–าไว( จะสามารถสร(างความได(เปรียบทางการแขUงขันที่ยั่งยืนได( นอกจากนี้ ภูมิทัศนZกฎระเบียบด(านข(อมูลสUวนบุคคลและ AI ที่มีความหลากหลายและกำลังพัฒนาในกลุUม ประเทศเอเชียตะวันออกเฉียงใต( ทำหน(าที่เป€น "ตัวกรองเชิงกลยุทธZ" บริษัทที่สามารถพัฒนากลไกการปฏิบัติตาม กฎระเบียบที่ยืดหยุUนและมีประสิทธิภาพ เชUน "Modular Compliance Engine" ที่จะขอนำเสนอในแผนนี้ จะมี ความได(เปรียบอยUางชัดเจนในการขยายธุรกิจไปทั่วภูมิภาค ในขณะที่บริษัทอื่นอาจถูกจำกัดอยูUในตลาดเดียวหรือ ต(องเผชิญกับต(นทุนและความเสี่ยงในการปฏิบัติตามกฎหมายที่สูง ทUามกลางความกังวลของผู(บริโภคเกี่ยวกับ AI และความเป€นสUวนตัวของข(อมูล โดยเฉพาะอยUางยิ่งข(อมูล สุขภาพที่มีความอUอนไหวสูง บริษัทที่สามารถสร(างและแสดงให(เห็นถึงการใช( "Responsible AI" อยUางจริงจัง จะ สามารถได(รับ "ความไว(วางใจพิเศษ (Trust Premium)" จากตลาด สิ่งนี้สามารถนำไปสูUการยอมรับจากผู(ใช(ที่สูงขึ้น (VKD3) การดึงดูดบุคลากรที่มีคุณภาพ (VKD1) และความรUวมมือที่แข็งแกรUงยิ่งขึ้น โดยเฉพาะในกลุUมเป–าหมาย ผู(ปŠวย NCDs และผู(สูงอายุ

27. Page 27 of 87 สjวนที่ 4: เส$นทางกลยุทธ1ที่เลือก: เหตุผลและการปรับปรุง การตัดสินใจเลือกเส(นทางกลยุทธZของ “Tele Med Future Innovations Inc.” ไมUได(เกิดขึ้นโดย ปราศจากการวิเคราะหZอยUางรอบด(าน แตUเป€นการประเมินทางเลือกตUางๆ อยUางเข(มข(น โดยพิจารณาทั้งศักยภาพ ภายในองคZกรและพลวัตของตลาดภายนอกที่เปลี่ยนแปลงไปอยUางรวดเร็ว 4.1 การปรับเทียบทางเลือกเชิงกลยุทธ1กับข$อมูลเชิงลึกใหมjของตลาด แผนกลยุทธZในการประเมินแนวคิดโซลูชันตUางๆ ซึ่งครอบคลุมทั้งแนวทาง AI-Native และ Optimized Hybrid โดยให(น้ำหนักกับป†จจัยสำคัญ 5 ด(าน ได(แกU: 1. ผลกระทบเชิงกลยุทธZ, 2. ความได(เปรียบทางการแขUงขัน และนวัตกรรม, 3. ความนUาสนใจทางการเงินและความคุ(มคUาในการลงทุน, 4. ความเป€นไปได(ในการดำเนินการและ การบริหารความเสี่ยง, และ 5. ความสอดคล(องและความสามารถในการปรับตัวขององคZกร การวิเคราะหZข(อมูลตลาดและคูUแขUงในป†จจุบัน (ดังรายละเอียดในสUวนที่ 3) ยิ่งตอกย้ำความเหมาะสมของเส(นทางที่ เลือก: •การเติบโตอยjางรวดเร็วของตลาด Telehealth และ AI ในการดูแลสุขภาพใน SEA: ยืนยันความ จำเป€นในการนำเสนอโซลูชันที่ทันสมัยและตอบโจทยZ •ความต$องการบริการเฉพาะทางสำหรับโรค NCDs และการดูแลผู$สูงอายุ: สนับสนุนอยUางยิ่งตUอการ มุUงเน(นพัฒนาโซลูชันในด(านเหลUานี้ ซึ่งเป€นตลาดที่มีขนาดใหญUและมีความต(องการสูง •สภาพแวดล$อมการลงทุนในปsจจุบันที่ให$ความสำคัญกับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่ชัดเจน: สอดคล(องกับการเลือก Optimized Hybrid Solution ("AI-Enhanced Smart Consult") เพื่อสร(าง ผลลัพธZและรายได(อยUางรวดเร็ว กUอนที่จะขยายไปสูU AI-Native Solution ("Sawasdee Health AI") ที่ ต(องใช(ทรัพยากรมากกวUา 4.2 "The Verdict": ข$อเสนอแนะเชิงกลยุทธ1หลักที่ผjานการคัดสรร จากการประเมินอยUางละเอียดและการพิจารณา Trade-offs ตUางๆ อยUางรอบด(าน รวมถึงการวิเคราะหZ ข(อมูลตลาดลUาสุด จึงขอยืนยันข(อเสนอแนะเชิงกลยุทธZดังนี้: •ข$อเสนอแนะหลัก (Primary Recommendation / Core Strategic Thrust): มุUงเน(นการลงทุนและ ดำเนินการใน Optimized Hybrid Solution 1: "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard" เป€นลำดับความสำคัญอันดับแรก oเหตุผลที่หนักแนjนขึ้น: โซลูชันนี้ตUอยอดจากธุรกิจหลักป†จจุบัน (Tele consult) ทำให(สามารถ สร(างผลกระทบได(อยUางรวดเร็ว (Quick Wins) ทั้งในแงUของรายได( การเพิ่มประสิทธิภาพ และ

28. Page 28 of 87 การเรียนรู(ขององคZกร ตลาด NCDs มีขนาดใหญUและมีความต(องการสูง ข(อมูลจาก Grand View Research ระบุวUากลุUมบริการประเภทการโต(ตอบแบบเรียลไทมZ (Real-time interactions) ซึ่ง Tele consult เป€นสUวนหนึ่ง ครองสUวนแบUงตลาดสูงสุดในตลาด Telehealth ของ SEA ถึง 44.1% ในปž 2024 และกลุUมการวินิจฉัย (Diagnosis) ก็ครองสUวนแบUงสูงสุดที่ 80.2% ในปž เดียวกัน การปรับปรุงการให(คำปรึกษาทางไกลจึงเป€นหนึ่งในแอปพลิเคชันหลักของ AI ใน Telehealth การเริ่มต(นด(วยโซลูชันนี้ยังชUวยลดความเสี่ยงจากการเผชิญหน(ากับ "สุญญากาศ ความรับผิด (liability vacuum)" และความท(าทายด(าน "AI ที่มีจริยธรรม (ethical AI)" ในตลาด AI ทางการแพทยZที่เพิ่งเริ่มต(นใน SEA โดยใช(แนวทาง "human-in-the-loop" ที่มีความ รับผิดชอบ ซึ่งสอดคล(องกับสภาพแวดล(อมด(านกฎระเบียบ AI ที่ยังไมUชัดเจนในภูมิภาค •ข$อเสนอแนะรอง (Secondary Recommendation / Strategic Initiative): พิจารณาดำเนินการ AI-Native Solution 1: "Sawasdee Health AI: Personalized Proactive Elder Care Companion for SEA" เป€นโครงการริเริ่มเชิงกลยุทธZในลำดับถัดไป (Phase 2 หรือ Parallel Pilot หากทรัพยากรเอื้ออำนวยและมีการจัดการความเสี่ยงที่ดี) oเหตุผลที่หนักแนjนขึ้น: โซลูชันนี้ตอบสนองตUอตลาดการดูแลผู(สูงอายุที่กำลังเติบโตอยUางมี นัยสำคัญใน SEA และมีศักยภาพในการสร(าง "Blue Ocean" สำหรับ “Tele Med Future Innovations Inc.” ด(วยการนำเสนอโซลูชัน AI เฉพาะทางที่ปรับให(เข(ากับวัฒนธรรมของ SEA อยUางลึกซึ้ง แม( Big Tech อาจนำเสนอแพลตฟอรZม AI ทั่วไป แตUโซลูชันที่ฝ†งลึกด(วยภาษาท(องถิ่น ความแตกตUางทางวัฒนธรรม และความต(องการเฉพาะด(านการดูแลผู(สูงอายุของ SEA สามารถ สร(างตำแหนUงทางการตลาดที่เป€นเอกลักษณZและยากตUอการลอกเลียนแบบ การคง "Sawasdee Health AI" ไว(เป€นโครงการสำหรับ Phase 2 แสดงให(เห็นถึงวิสัยทัศนZในการสร(างการเติบโตแบบ ก(าวกระโดดและบุกเบิกตลาดใหมUในระยะยาว ข(อมูลเชิงลึกที่ได(จาก "AI-Enhanced Smart Consult" (โดยเฉพาะจากผู(ปŠวย NCDs ที่เป€นผู(สูงอายุ) จะชUวยลดความเสี่ยงและปรับปรุง "Sawasdee Health AI" ให(ดียิ่งขึ้น การจัดลำดับความสำคัญนี้ไมUใชUเพียงการดำเนินการตามลำดับเวลา แตUเป€นกลยุทธZที่ชUวยให(องคZกรสามารถ เรียนรู( ตรวจสอบความถูกต(องของตลาด และสร(างขีดความสามารถที่จำเป€นไปพร(อมกัน แนวทางนี้เป€นการ "ลด ความเสี่ยงอยUางเป€นขั้นตอน (Phased De-Risking)" โดยการเรียนรู(จากโซลูชัน "Optimized Hybrid" ที่มีความ เสี่ยงต่ำกวUา จะชUวยปูทางและให(ข(อมูลสำคัญเพื่อลดความเสี่ยงที่สูงขึ้นของโซลูชัน "AI-Native" ที่มีความซับซ(อน และต(องการนวัตกรรมสูงกวUา

29. Page 29 of 87 4.3 เหตุผลเชิงกลยุทธ1ที่หนักแนjนซึ่งเสริมด$วยหลักฐานภายนอก การตัดสินใจเลือก "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard" เป€นแนวทางหลัก และ พิจารณา "Sawasdee Health AI" เป€นโครงการรอง ตั้งอยูUบนเหตุผลเชิงกลยุทธZที่หนักแนUนและผUานการวิเคราะหZ อยUางรอบด(าน: •การสร$างผลกระทบเชิงกลยุทธ1ที่รวดเร็วและสอดคล$องกับศักยภาพปsจจุบัน: o"AI-Enhanced Smart Consult" สามารถยกระดับบริการ Tele consult ซึ่งเป€นธุรกิจหลัก ป†จจุบันของ “Tele Med Future Innovations Inc.” ได(ทันที ข(อมูลตลาด Telehealth ใน SEA ที่ชี้วUาการโต(ตอบแบบเรียลไทมZครองสUวนแบUงตลาดสูงสุด (44.1%) และการวินิจฉัยครอง สUวนแบUงตลาด 80.2% ในปž 2024 ยืนยันความถูกต(องของการมุUงเน(นปรับปรุงบริการหลักนี้ oเป€นการ "เก็บเกี่ยวผลไม(ที่อยูUใกล( (Low-Hanging Fruit)" แตUมีนัยสำคัญเชิงกลยุทธZสูง ทั้งในแงU การสร(างรายได( ประสบการณZลูกค(า และการเรียนรู(ขององคZกร •ความสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหวjางผลตอบแทนทางการเงิน ความเป—นไปได$ในการดำเนินการ และ การบริหารความเสี่ยง: o"AI-Enhanced Smart Consult" มีโอกาสสร(างผลตอบแทนทางการเงินที่นUาสนใจในระยะสั้นถึง ปานกลาง (จากการเพิ่ม ARPU, ลด Churn, เพิ่ม Efficiency) สอดคล(องกับความระมัดระวังของ นักลงทุนป†จจุบันที่ต(องการเห็น ROI ที่ชัดเจน กรณีศึกษาทั่วโลก (เชUน Omada Health, Qmed Asia) และข(อมูลการศึกษาเกี่ยวกับ ROI ของ AI ในการดูแลสุขภาพ แสดงให(เห็นวUา AI สามารถ สร(าง ROI ในภาคการดูแลสุขภาพผUานการเพิ่มประสิทธิภาพ oความเป€นไปได(ในการดำเนินการ (Execution Feasibility) อยูUในระดับสูง เนื่องจากเป€นการตUอ ยอดจากเทคโนโลยีและกระบวนการที่คุ(นเคย กลไก "Future-Proofing" (เชUน Data Governance by Design, Modular Compliance Engine) ชUวยลดความเสี่ยงด(านกฎหมาย ข(อมูล และการยอมรับจากผู(ใช( ซึ่งเป€นประเด็นสำคัญใน SEA oการเลือกกลยุทธZนี้ยังเป€นการยอมรับโดยปริยายถึง "สุญญากาศความรับผิด (liability vacuum)" และความท(าทายด(าน "AI ที่มีจริยธรรม (ethical AI)" ในตลาด AI ทางการแพทยZที่เพิ่งเริ่มต(นใน SEA การเริ่มต(นด(วยโซลูชัน "Optimized Hybrid" ที่ชUวยเสริมการให(คำปรึกษาโดยแพทยZที่มีอยูU เดิม ชUวยให( “Tele Med Future Innovations Inc.” ลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข(องกับเครื่องมือ วินิจฉัยหรือรักษาโรคแบบ AI-Native ที่ทำงานโดยอัตโนมัติเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะอยUางยิ่งเมื่อ

30. Page 30 of 87 พิจารณาถึงกฎระเบียบ AI ที่ยังไมUชัดเจน แนวทาง "human-in-the-loop" ของ "AI-Enhanced Smart Consult" เป€นจุดเริ่มต(นที่รับผิดชอบและสอดคล(องกับสภาวะตลาดป†จจุบัน •การสร$างรากฐานที่แข็งแกรjงสำหรับอนาคตและการเรียนรู$: oการ Implement "AI-Enhanced Smart Consult" จะชUวยให( “Tele Med Future Innovations Inc.” ได(เรียนรู(และสั่งสมประสบการณZจริงในการพัฒนา บูรณาการ และบริหาร จัดการเทคโนโลยี AI ในบริบทของตนเอง สิ่งนี้มีความสำคัญอยUางยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความท(าทาย ด(านบุคลากร AI ใน SEA (VKD1) นับเป€นวิธีการยกระดับทักษะขององคZกรในทางปฏิบัติ oเป€นการสร(าง "บันไดขั้นแรก" ที่มั่นคงในการทรานสZฟอรZมองคZกรสูUการเป€น AI-Powered Organization •การบริหารจัดการความคาดหวังและการสร$าง "Quick Wins": oการเริ่มต(นด(วย Optimized Hybrid Solution ที่สามารถสUงมอบผลลัพธZที่มองเห็นได(ใน ระยะเวลาอันสั้น จะชUวยสร(างความเชื่อมั่นและแรงสนับสนุนจากผู(มีสUวนได(สUวนเสียภายในองคZกร สิ่งนี้มีความสำคัญอยUางยิ่งในตลาดที่อาจเพิ่งผUานการปรับฐานการลงทุน หรือองคZกรที่ต(องการ เห็นผลลัพธZเชิงบวกโดยเร็ว •การรักษาทางเลือกเชิงกลยุทธ1สำหรับ "การก$าวกระโดด (Leapfrogging)" ในระยะยาวผjาน "Sawasdee Health AI": oการไมUละทิ้ง "Sawasdee Health AI" แตUคงไว(เป€นโครงการริเริ่มเชิงกลยุทธZสำหรับ Phase 2 แสดงให(เห็นถึงวิสัยทัศนZในการสร(างการเติบโตแบบก(าวกระโดดและบุกเบิกตลาดใหมUในระยะ ยาว ตลาด AI สำหรับการดูแลผู(สูงอายุกำลังเติบโต และมีศักยภาพที่สำคัญ oข(อมูลเชิงลึกที่ได(จาก "AI-Enhanced Smart Consult" (โดยเฉพาะจากผู(ปŠวย NCDs ที่เป€น ผู(สูงอายุ) จะชUวยลดความเสี่ยงและปรับปรุง "Sawasdee Health AI" ให(ดียิ่งขึ้น การตัดสินใจ เดินหน(าโครงการ "Sawasdee Health AI" ในระยะที่สอง แม(จะมีความซับซ(อนแบบ AI-Native ก็ตาม เป€นการสUงสัญญาณที่ชัดเจนถึงความเข(าใจในศักยภาพของ "Blue Ocean" ในโซลูชัน AI เฉพาะทางที่ปรับให(เข(ากับวัฒนธรรมของ SEA แม(วUา Big Tech อาจนำเสนอแพลตฟอรZม AI ทั่วไป แตUโซลูชันที่ฝ†งลึกด(วยภาษาท(องถิ่น ความแตกตUางทางวัฒนธรรม และความต(องการเฉพาะ ด(านการดูแลผู(สูงอายุของ SEA สามารถสร(างตำแหนUงทางการตลาดที่เป€นเอกลักษณZและยากตUอ การป–องกัน

31. Page 31 of 87 บทสรุปของเส(นทางกลยุทธZนี้คือการผสมผสานระหวUาง "การเดินหน(าอยUางมั่นคงและชาญฉลาดในป†จจุบัน (Prudent & Smart Evolution)" ด(วย "AI-Enhanced Smart Consult" และ "การเตรียมพร(อมสำหรับอนาคตที่ ทะเยอทะยาน (Ambitious Future Preparation)" ด(วย "Sawasdee Health AI" ซึ่งเป€นแนวทางที่สมดุลและ เหมาะสมที่สุดสำหรับ “Tele Med Future Innovations Inc.” ในการนำทางผUาน AI Disruption และสร(าง ความสำเร็จที่ยั่งยืน

32. Page 32 of 87 สjวนที่ 5: โซลูชันของเรา: การสร$างสถาปsตยกรรมเพื่อผลกระทบและความยืดหยุjน เพื่อให(บรรลุเป–าหมายเชิงกลยุทธZ “Tele Med Future Innovations Inc.” ได(ออกแบบโซลูชันหลักสอง สUวนที่ตอบโจทยZทั้งความต(องการของตลาดในป†จจุบันและโอกาสการเติบโตในอนาคต โดยเน(นการสร(างผลกระทบ ที่วัดผลได(และความยืดหยุUนในการปรับตัว 5.1 โซลูชันหลัก: "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard" (Optimized Hybrid Solution) "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard" คือโซลูชันแบบ Optimized Hybrid ที่ ออกแบบมาเพื่อยกระดับประสบการณZและประสิทธิภาพของบริการ Tele consult ที่มีอยูUเดิม โดยผสาน เทคโนโลยี AI เข(าไปอยUางชาญฉลาดเพื่อตอบโจทยZความต(องการของผู(ปŠวยโรคไมUติดตUอเรื้อรัง (NCDs) (โดยเฉพาะ ผู(ปŠวยเบาหวานในระยะแรก) และลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทยZ ภาพที่ 8: แสดงสถาปsตยกรรมโซลูชันหลัก: AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard

33. Page 33 of 87 A. สถาปsตยกรรมแนวคิดและองค1ประกอบหลัก (Refined Conceptual Architecture & Advanced AI Modules) องค1ประกอบหลักของโซลูชันประกอบด$วย: 1.AI-Powered Pre-Consultation Module: oSmart Triage Engine (NLP-based): วิเคราะหZอาการเบื้องต(นที่ผู(ปŠวยแจ(ง (ผUาน Text หรือ Voice Input ที่แปลงเป€น Text) เพื่อจัดลำดับความเรUงดUวนและแนะนำแพทยZ/บริการที่เหมาะสม การใช( NLP ในการคัดกรองเบื้องต(นชUวยเพิ่มประสิทธิภาพ และอาจลดเวลารอคอยได( แม(วUาบาง งานวิจัยชี้วUาความแมUนยำอาจยังไมUสมบูรณZเมื่อเทียบกับการคัดกรองโดยพยาบาล แตUก็มีศักยภาพ สูงในการระบุผู(ปŠวยที่มีภาวะเรUงดUวนสูง oAutomated Patient Data Aggregator: ดึงข(อมูลผู(ปŠวยที่เกี่ยวข(อง (ประวัติการเจ็บปŠวย, ผล Lab, รายการยา) จากระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกสZ (EHR) ของโรงพยาบาลพันธมิตร (ต(อง มีการยินยอมและ API ที่ปลอดภัย) และแหลUงข(อมูลอื่นๆ (เชUน ข(อมูลจาก Wearable Devices ที่ผู(ปŠวยเชื่อมตUอ ซึ่งเป€นที่นิยมในการติดตามสุขภาพ) ความท(าทายด(านการทำงานรUวมกันของ ระบบ (Interoperability) เชUน การเชื่อมตUอกับ SATUSEHAT ในอินโดนีเซีย เป€นสิ่งที่ต(อง พิจารณา o"Physician Brief" Generator (NLP-based): สรุปข(อมูลสำคัญของผู(ปŠวย (อาการ, ประวัติที่ เกี่ยวข(อง, ผล Lab ลUาสุด, คำถามที่ผู(ปŠวยต(องการถาม) ให(แพทยZทบทวนกUอนเริ่มการปรึกษา ชUวยให(แพทยZเตรียมตัวได(ดีขึ้นและใช(เวลาปรึกษาได(อยUางมีประสิทธิภาพ 2.Enhanced Teleconsultation Platform (Existing Platform + AI Integration): oIn-Consultation Clinical Decision Support (CDS) - Lite (Rule-based/ML-based): ให(ข(อมูลสนับสนุนเบื้องต(นแกUแพทยZระหวUางการปรึกษา (เชUน แจ(งเตือนปฏิกิริยาระหวUางยาที่ เป€นไปได(, แนะนำแนวทางการตรวจเพิ่มเติมตามอาการ) CDS ได(รับการพิสูจนZวUาสามารถเพิ่ม ความแมUนยำในการวินิจฉัยและปรับปรุงผลลัพธZการรักษา oAutomated Visit Summary Draft Generator (NLP-based): ชUวยรUางสรุปผลการ ปรึกษา (อาการสำคัญ, การวินิจฉัยเบื้องต(น, แผนการรักษา, คำแนะนำ) ลดภาระงานเอกสารของ แพทยZ ซึ่งเป€นป†ญหาที่ AI สามารถชUวยแก(ไขได( ทำให(แพทยZมีเวลาโฟกัสกับผู(ปŠวยมากขึ้น 3.Personalized Chronic Care Dashboard (Web & Mobile Application):

34. Page 34 of 87 oPatient Self-Input & Wearable Integration (Tiered Approach): ผู(ปŠวยบันทึกข(อมูล สุขภาพด(วยตนเอง (เชUน ระดับน้ำตาลในเลือด, ความดันโลหิต) หรือเชื่อมตUอกับอุปกรณZ Wearable ที่รองรับ (เชUน Smartwatch, Continuous Glucose Monitor - CGM) ผู(บริโภค กวUา 68% ใช( Wearables เพื่อติดตามสุขภาพและฟ\ตเนส "Tiered Device Strategy" ชUวย แก(ป†ญหาเรื่องคUาใช(จUายและความหลากหลายของอุปกรณZ oAI-Driven Data Visualization & Trend Analysis: แสดงผลข(อมูลสุขภาพในรูปแบบกราฟ และแนวโน(มที่เข(าใจงUาย oPersonalized AI Nudge Engine (ML-based): สUงคำแนะนำ เคล็ดลับ และการแจ(งเตือน สUวนบุคคล (AI Nudges) เพื่อสUงเสริมการจัดการตนเอง (Self-management) ของผู(ปŠวย (เชUน เตือนกินยา, แนะนำการปรับเปลี่ยนพฤติกรรม) แนวทางนี้มีประสิทธิภาพในการจัดการ NCDs และการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมสุขภาพ การศึกษา Nudge Study พบวUาการสUงข(อความแจ(งเตือน ชUวยเพิ่มการรับยาตามนัดได( oSecure Clinician Access & Communication Channel: แพทยZสามารถดูข(อมูลใน Dashboard ของผู(ปŠวยได( (ภายใต(การยินยอม) และมีชUองทางสื่อสารที่ปลอดภัย 4.Underlying AI & Data Infrastructure: oSecure Cloud Platform: สำหรับจัดเก็บและประมวลผลข(อมูล การใช(คลาวดZใน SEA มีอัตรา การเติบโตสูง และต(องเลือกผู(ให(บริการที่ได(มาตรฐานความปลอดภัย (เชUน ISO 27001, HIPAA compliance หากเกี่ยวข(อง) oAI/ML Model Development & Deployment Environment: สภาพแวดล(อมสำหรับ การพัฒนา, ฝ±กฝน, ทดสอบ, และปรับใช(โมเดล AI/ML อยUางมีประสิทธิภาพและสามารถติดตาม ได( (MLOps) oData Governance & Security Layer: รวมถึง Consent Management, Privacy- Enhancing Technologies (PETs) (เชUน Homomorphic Encryption, Federated Learning ในอนาคต), Audit Trails, และ Modular Compliance Engine ชั้นความปลอดภัยนี้มี ความสำคัญอยUางยิ่งในการสร(างความไว(วางใจและการปฏิบัติตามกฎหมายข(อมูลสUวนบุคคลใน SEA

35. Page 35 of 87 B. คุณคjาที่นำเสนอที่แข็งแกรjงขึ้น: การมุjงเน$นการจัดการ NCDs (โดยเฉพาะเบาหวาน) ใน SEA (Sharpened Value Proposition for NCD Management (Diabetes Focus) in SEA) •ความต$องการของตลาด (Market Need): อุบัติการณZของโรค NCDs โดยเฉพาะเบาหวาน ใน SEA อยูU ในระดับสูงและมีแนวโน(มเพิ่มขึ้น โรคเบาหวานต(องการการจัดการอยUางตUอเนื่อง ทำให(เหมาะกับการใช( Telehealth ที่เสริมด(วย AI ตลาด AI สำหรับการจัดการโรคเบาหวานทั่วโลกมีมูลคUา 1.19 พันล(าน ดอลลารZสหรัฐในปž 2024 และคาดวUาจะเติบโตด(วย CAGR 26.26% •ประโยชน1ตjอผู$ป•วย (Patient Benefits): oเข(าถึงการดูแลได(งUายขึ้นและสะดวกสบาย ลดความจำเป€นในการเดินทางไปโรงพยาบาล บUอยครั้ง oได(รับข(อมูลเชิงลึกสUวนบุคคลจากแดชบอรZด ชUวยให(เข(าใจและจัดการโรคของตนเองได(ดีขึ้น oเครื่องมือชUวยจัดการตนเองที่ดีขึ้นผUาน AI Nudges (เชUน การควบคุมอาหาร, การใช(ยา) การศึกษา แสดงให(เห็นวUาแพลตฟอรZมดิจิทัลชUวยในการจัดการตนเองสำหรับ NCDs ได( oความสะดวกสบาย ชUวยแก(ป†ญหาการขาดความตUอเนื่องในการรักษาโรคเรื้อรัง ลดอัตราการขาด ยาหรือขาดนัด •ประโยชน1ตjอแพทย1 (Clinician Benefits): oลดภาระงานธุรการ (สรุปอัตโนมัติ, ข(อมูลสรุปสำหรับแพทยZ) ทำให(มีเวลามากขึ้นสำหรับผู(ปŠวย oเครื่องมือชUวยตัดสินใจทางคลินิกที่ดีขึ้น (CDS-Lite) ชUวยเพิ่มความมั่นใจในการวินิจฉัยและวาง แผนการรักษา oสามารถติดตามผู(ปŠวยจากระยะไกลและเชิงรุกได( ทำให(สามารถปรับการรักษาได(ทันทUวงที oข(อมูลผู(ปŠวยที่ครบถ(วนและเป€นระบบ ชUวยให(การปรึกษามีคุณภาพและตรงประเด็นมากขึ้น •ประโยชน1ตjอ “Tele Med Future Innovations Inc.”: oเพิ่มการมีสUวนรUวมและการรักษาผู(ปŠวยลดอัตราการ Churn oโอกาสในการสร(างรายได(จากบริการพรีเมียม (เพิ่ม ARPU จากแดชบอรZดและการดูแลเฉพาะ บุคคล) oสร(างความแตกตUางจากผู(ให(บริการ Tele consult ทั่วไป

36. Page 36 of 87 oมีโอกาสประหยัดคUาใช(จUายในการดูแลระยะยาวผUานการจัดการ NCDs ที่ดีขึ้น (Value-Based Care Model ในอนาคต ) ตารางที่ 2: เมทริกซ1คุณสมบัติ-ประโยชน1-คุณคjาที่นำเสนอ สำหรับ "AI-Enhanced Smart Consult" ที่ เชื่อมโยงกับความต$องการของตลาด NCD ใน SEA และเส$นทางของผู$ป•วย ประโยชนNตfอผู=ป…วย (เชื่อมโยงกับความ ต=องการผู=ป…วย NCD ใน SEA) คุณคfาตfอ “Tele Med Future Innovations Inc.” คุณสมบัติหลัก (Key Feature) คำอธิบายคุณสมบัติ งานวิจัย/ข=อมูล สนับสนุน ประโยชนNตfอแพทยN ลดภาระการคัด กรองเบื้องตHน จัดสรรทรัพยากรไดH มีประสิทธิภาพมาก ขึ้น ลดความแออัด ของแพทย•เฉพาะ ทางโดยไม;จำเป“น ระบบคัดกรอง อัจฉริยะดHวย NLP วิเคราะห•อาการ เบื้องตHน จัดลำดับ ความเร;งด;วน ไดHรับการประเมิน และแนะนำบริการที่ เหมาะสมรวดเร็ว ลด เวลารอคอย เขHาถึง การดูแลไดHทันท;วงที AI Triage แสดงการ ลดเวลารอและความ แม;นยำที่เทียบเท;า หรือดีกว;าในบาง กรณี เพิ่มประสิทธิภาพการ บริการ ลดความแออัด ในระบบ เพิ่มความพึง พอใจของผูHป¡วย Smart Triage Engine แพทย•มีขHอมูลพรHอม ทำใหHการปรึกษามี คุณภาพและตรง ประเด็น ไม;ตHองเล;า ซ้ำซาก ประหยัดเวลา เตรียมตัว ทำใหHมี สมาธิกับผูHป¡วยมาก ขึ้น สามารถใหH คำปรึกษาไดHตรงจุด ลดเวลาการใหH คำปรึกษาต;อเคส เพิ่ม จำนวนเคสที่ดูแลไดH ต;อวัน ลดความเหนื่อย ลHาของแพทย• แพทย•ใชHเวลาส;วน ใหญ;ไปกับงาน เอกสาร การลด ภาระนี้ช;วยเพิ่ม ประสิทธิภาพ ระบบสรHางสรุป ขHอมูลผูHป¡วยอัตโนมัติ ดHวย NLP ก;อนการ ปรึกษา Physician Brief Generator มีขHอมูลช;วยในการ ตัดสินใจ ลดความ เสี่ยงในการมองขHาม ประเด็นสำคัญ เพิ่ม ความมั่นใจในการ รักษา ระบบสนับสนุนการ ตัดสินใจทางคลินิก แบบ Lite ใหHขHอมูล ประกอบการ ตัดสินใจ ไดHรับการวินิจฉัย และการรักษาที่อาจ แม;นยำขึ้นจากขHอมูล สนับสนุนที่แพทย• ไดHรับ CDS ช;วยลดความ คลาดเคลื่อนทาง การแพทย•และ ปรับปรุงผลลัพธ•การ รักษา ยกระดับคุณภาพการ บริการ สรHางความ น;าเชื่อถือ ลดความ เสี่ยงทางการแพทย• In- Consultation CDS-Lite แดชบอร•ดแสดง ขHอมูลสุขภาพส;วน บุคคล ติดตาม แนวโนHม และใหH เห็นภาพรวมสุขภาพ ตนเอง เขHาใจโรคดี ขึ้น มีเครื่องมือ จัดการ ติดตาม ความกHาวหนHาของ ผูHป¡วยจากระยะไกล ปรับแผนการรักษา สรHางความผูกพันกับ ผูHป¡วย (Patient Retention) โอกาส สรHางรายไดHจาก การจัดการตนเอง (Self- management) เป“นกุญแจสำคัญใน Personalized Chronic Care Dashboard

37. Page 37 of 87 ขHอมูลเชิงลึก (สำหรับผูHป¡วย โรคเบาหวาน: ระดับ น้ำตาล, การกินยา, กิจกรรม) โรคเบาหวาน/NCDs ไดHอย;างมี ประสิทธิภาพ รูHสึกมี ส;วนร;วมในการดูแล ตนเอง ไดHทันท;วงที เห็น ขHอมูลรอบดHานเพื่อ การตัดสินใจที่ดีขึ้น Premium Service (ARPU) สำหรับ NCDs การควบคุม NCDs แพลตฟอร•มดิจิทัล ช;วยไดH ระบบส;งคำแนะนำ เคล็ดลับ การแจHง เตือนส;วนบุคคลเพื่อ ส;งเสริมการปรับ พฤติกรรม (เช;น การ กินยา, การออก กำลังกาย, การ ควบคุมอาหาร) ช;วยเสริมการใหH คำแนะนำและ ติดตามผลการปรับ พฤติกรรมของ ผูHป¡วย ลดความ จำเป“นในการ ติดตามอย;างใกลHชิด ทุกเคส เพิ่ม Patient Engagement ลด อัตราการเกิด ภาวะแทรกซHอนใน ระยะยาว ประหยัด ค;าใชHจ;ายในการดูแล โดยรวม (Value- Based Care) ไดHรับการกระตุHน และสนับสนุนใหH ดูแลตนเองอย;าง ต;อเนื่อง (เช;น การ กินยา การออกกำลัง กาย) สรHางนิสัยที่ดี ต;อสุขภาพ AI Nudges มีผลดี ต;อการจัดการตนเอง และการปรับเปลี่ยน พฤติกรรมสุขภาพ AI Nudge Engine C. กลไกความยืดหยุjนและความพร$อมสำหรับอนาคตที่แข็งแกรjงขึ้น (Enhanced Resilience and Future- Readiness Mechanisms): •Data Governance by Design & Transparency (PETs, Consent Management, Transparency Dashboard): สำคัญอยUางยิ่งสำหรับความไว(วางใจและการปฏิบัติตามกฎหมายใน SEA ซึ่งผู(ใช(มีความกังวลเรื่องความเป€นสUวนตัวของข(อมูลสุขภาพสูง การออกแบบโดยคำนึงถึงธรรมาภิบาล ข(อมูลตั้งแตUต(น, การใช(เทคโนโลยีเพิ่มความเป€นสUวนตัว (PETs) ในระยะยาว, กลไกการขอความยินยอมที่ ชัดเจน, และแดชบอรZดความโปรUงใส (ที่ผู(ใช(สามารถเห็นได(วUาข(อมูลของตนถูกใช(อยUางไร) จะเป€นจุดแข็ง •Modular Compliance Engine: จำเป€นสำหรับการปรับตัวตามกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงและแตกตUาง กันในแตUละประเทศของ SEA (เชUน PDPA ไทย, สิงคโปรZ, กฎหมายข(อมูลอินโดนีเซีย, มาเลเซีย, เวียดนาม, ฟ\ลิปป\นสZ) เครื่องมือนี้จะชUวยให(สามารถปรับเปลี่ยน Policy และ Workflow ได(โดยไมUต(องแก(ไข Code หลักทั้งหมด กลไกนี้ไมUได(เป€นเพียงเครื่องมือลดความเสี่ยง แตUเป€นหัวใจสำคัญในการขยายขนาดธุรกิจข(าม พรมแดนในภูมิภาค SEA ที่มีกฎระเบียบหลากหลาย •Tiered Device Strategy & Partnership: ชUวยให(เข(าถึงอุปกรณZสวมใสUได(งUายขึ้นและจัดการต(นทุนได( อุปกรณZบางชนิดอาจมีราคาสูง การมีทางเลือกที่หลากหลาย (เชUน รองรับอุปกรณZพื้นฐาน, รUวมมือกับ ผู(ผลิตอุปกรณZราคายUอมเยา, หรือเสนอแพ็กเกจพรีเมียมสำหรับอุปกรณZขั้นสูง) จะชUวยเพิ่มการเข(าถึง

38. Page 38 of 87 •AI-Driven Proactive Nudge Engine (Continuous Learning): ไมUใชUแคU Nudge แบบตายตัว แตU เป€นระบบที่เรียนรู(และปรับปรุงอัลกอริทึมการ Nudge จากข(อมูลผู(ใช(และการตอบสนองอยUางตUอเนื่อง เพื่อให(คำแนะนำมีความแมUนยำและเหมาะสมกับแตUละบุคคลมากขึ้น •มาตรฐานความเที่ยงตรงของข$อมูลจาก Wearable และการจัดการ Liability (Data Accuracy & Liability Management): การตรวจสอบอุปกรณZที่รองรับ, การสื่อสารถึงความทนทานของอัลกอริทึม AI ตUอข(อมูลที่อาจคลาดเคลื่อน, การมี Human-in-the-Loop ในกรณีสำคัญ, และข(อจำกัดความรับผิดที่ ชัดเจน มีความสำคัญในการจัดการความเสี่ยงจากข(อมูลการติดตามระยะไกลที่อาจไมUสมบูรณZหรือ คลาดเคลื่อน 5.2 โครงการริเริ่มเชิงกลยุทธ1 AI for Business สำหรับ Phase 2: "Sawasdee Health AI: Personalized Proactive Elder Care Companion for SEA" (AI-Native Solution) "Sawasdee Health AI" คือโซลูชัน AI-Native ที่มีวิสัยทัศนZในการเป€นผู(ชUวยดูแลสุขภาพเชิงรุกสUวนบุคคล สำหรับผู(สูงอายุในภูมิภาค SEA โดยเน(นการใช( Generative AI และ Predictive Analytics เพื่อสร(าง ประสบการณZที่เป€นสUวนตัว, เข(าอกเข(าใจ, และสอดคล(องกับวัฒนธรรมท(องถิ่นอยUางลึกซึ้ง ภาพที่ 9: แสดงสถาปsตยกรรมสำหรับ Phase 2: "Sawasdee Health AI”(AI-Native Solution).

39. Page 39 of 87 A. สถาปsตยกรรมแนวคิดและองค1ประกอบหลัก (Visionary Conceptual Architecture) องค1ประกอบหลักของโซลูชันประกอบด$วย: 1.AI-Powered Predictive Risk Assessment Engine: oการทำงาน: คาดการณZความเสี่ยงด(านสุขภาพของผู(สูงอายุ (เชUน ความเสี่ยงการเกิด NCDs ใหมU, การหกล(ม, ภาวะซึมเศร(า, ภาวะทุพโภชนาการ, การลืมกินยา) โดยวิเคราะหZข(อมูลจาก หลากหลายแหลUง เชUน ข(อมูลสุขภาพพื้นฐาน, ข(อมูลจาก Wearable Devices (การเคลื่อนไหว, การนอนหลับ, อัตราการเต(นของหัวใจ), ข(อมูลการใช(ชีวิตประจำวัน (จาก Smart Home Devices ถ(ามี หรือจากการป–อนข(อมูลโดยผู(ใช(/ผู(ดูแล), และประวัติการเจ็บปŠวย (หากได(รับ อนุญาต) oคุณคjา: การวิเคราะหZเชิงคาดการณZเพื่อวางแผนการดูแลเชิงป–องกันเป€นกรณีการใช(งาน AI ที่ สำคัญในการดูแลผู(สูงอายุ ชUวยให(สามารถแทรกแซงได(กUอนเกิดป†ญหาสุขภาพรุนแรง 2.Generative AI-Driven Personalized Health Coaching & Companionship Module: oการทำงาน: ให(คำแนะนำเฉพาะบุคคล (ด(านอาหาร, การออกกำลังกายที่เหมาะสมกับวัย, การ จัดการยา, การฝ±กสมอง) และเป€นเพื่อนคูUคิดด(วยภาษาท(องถิ่นที่เข(าใจงUายและเป€นธรรมชาติ สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับสุขภาพ, ให(ข(อมูลที่นUาเชื่อถือ, ชวนคุยเรื่องทั่วไป, เลUานิทาน/ เรื่องราว, หรือเป\ดเพลงเพื่อคลายเหงา oเทคโนโลยี: ใช( Generative AI (เชUน Large Language Models - LLMs) ที่ได(รับการ Fine- tune ด(วยข(อมูลและบริบททางวัฒนธรรมของ SEA รวมถึงการใช(เทคนิค Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) เพื่อให(การสนทนามีความเป€นธรรมชาติและเข(าอก เข(าใจ oคุณคjา: Generative AI เป€นเทรนดZหลัก การเป€นเพื่อนคูUคิดเสมือนชUวยลดความเหงาในผู(สูงอายุ (Social Isolation) ซึ่งเป€นป†ญหาสำคัญ และสUงเสริมสุขภาพจิตที่ดี การศึกษาบางชิ้นแสดงให(เห็น วUา AI companion สามารถลดคะแนนความเหงาได(อยUางมีนัยสำคัญ 3.Multi-lingual NLP & Cultural Adaptation Layer: oการทำงาน: รองรับความหลากหลายทางภาษาและวัฒนธรรมใน SEA ทำให(ผู(สูงอายุสามารถ โต(ตอบกับ AI ด(วยภาษาที่ตนเองคุ(นเคย (เชUน ภาษาเฉพาะถิ่น หมายถึง ภาษาที่ใช(สื่อสารกันใน ท(องถิ่นตUางๆ ในแตUละภาคของประเทศไทย มีลักษณะเฉพาะทางถ(อยคำและสำเนียง.) และ AI

40. Page 40 of 87 สามารถให(คำแนะนำที่สอดคล(องกับประเพณี, ความเชื่อ, และวิถีชีวิตท(องถิ่น (เชUน แนะนำอาหาร ที่เหมาะสมกับเทศกาล, กิจกรรมที่สอดคล(องกับวัฒนธรรม) oแนวคิดเพิ่มเติม: "Community-Sourced Cultural Adaptation" เป€นแนวคิดที่นUาสนใจในการ พัฒนา โดยอาจเป\ดให(ผู(เชี่ยวชาญด(านวัฒนธรรมท(องถิ่นหรือชุมชนผู(ใช(มีสUวนรUวมในการปรับปรุง เนื้อหาและความเหมาะสมทางวัฒนธรรม (ภายใต(การควบคุมคุณภาพ) การปรับตัวให(เข(ากับ วัฒนธรรมอยUางลึกซึ้งนี้จะเป€น "คูเมือง" ที่แข็งแกรUง ป–องกันการแขUงขันจากโซลูชัน AI ทั่วไปที่ไมU สามารถทำซ้ำความผูกพันทางอารมณZและความไว(วางใจในระดับเดียวกันได( 4.Seamless Healthcare Navigation & Emergency Response Integration: oการทำงาน: ชUวยอำนวยความสะดวกในการเข(าถึงบริการสุขภาพ (เชUน ชUวยนัดหมายแพทยZ, ค(นหาโรงพยาบาลใกล(บ(าน) และมีระบบแจ(งเตือนฉุกเฉิน (เชUน หากตรวจพบการหกล(ม หรือ ผู(สูงอายุกดปุŠมขอความชUวยเหลือ) ไปยังผู(ดูแล, ครอบครัว, หรือบริการฉุกเฉินที่กำหนดไว( oคุณคjา: เพิ่มความปลอดภัยและความสะดวกสบายอยUางมาก ลดความกังวลของทั้งผู(สูงอายุและ ผู(ดูแล B. คุณคjาที่นำเสนอที่แข็งแกรjงขึ้น: การตอบสนองโอกาสในการดูแลผู$สูงอายุใน SEA (Stronger Value Proposition: Addressing the Elder Care Opportunity in SEA) •ความต$องการของตลาด (Market Needs): oประชากรสูงอายุใน SEA เพิ่มขึ้นอยUางรวดเร็ว โดยในปž 2023 มีจำนวน 85.7 ล(านคน (คิดเป€น 12.5% ของประชากรทั้งหมด) และคาดวUาจะเพิ่มขึ้นเป€น 13.7% ภายในปž 2030 และ 20.3% ภายในปž 2050 oความต(องการสิ่งอำนวยความสะดวกและบริการดูแลผู(สูงอายุเพิ่มขึ้น ซึ่งมักจะเกินกวUาโครงสร(าง พื้นฐานที่มีอยูU oโครงสร(างครอบครัวแบบดั้งเดิมที่ดูแลผู(สูงอายุในบ(านกำลังเปลี่ยนแปลงไป (เชUน ขนาดครอบครัว เล็กลง, สมาชิกในครอบครัวต(องทำงานนอกบ(าน) oตลาดอุปกรณZและบริการดูแลผู(สูงอายุทั่วโลกคาดวUาจะสูงถึง 280 พันล(านดอลลารZสหรัฐภายในปž 2033 โดยมี CAGR ที่ 7.2% จากปž 2024 •ประโยชน1ตjอผู$ใช$งานสูงอายุ (Benefits for Elderly Users):

41. Page 41 of 87 oการจัดการสุขภาพเชิงรุกสUวนบุคคล ชUวยให(มีสุขภาพดีและมีคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น oการเป€นเพื่อนคูUคิด ชUวยลดความเหงา เพิ่มความสุขทางใจ oการสนับสนุนการใช(ชีวิตอยUางอิสระในบ(านของตนเองได(นานขึ้น (Aging in Place) oปฏิสัมพันธZที่ละเอียดอUอนทางวัฒนธรรม ทำให(รู(สึกสบายใจและได(รับการยอมรับ oการชUวยเหลือที่ทันทUวงทีในกรณีฉุกเฉิน สร(างความรู(สึกปลอดภัย •ประโยชน1ตjอครอบครัว/ผู$ดูแล (Benefits for Family/Caregivers): oความอุUนใจ (Peace of Mind) เมื่อรู(วUาผู(สูงอายุได(รับการดูแลและติดตาม oการสนับสนุนในการดูแลญาติผู(ใหญU ลดภาระและความเครียด oการแจ(งเตือนป†ญหาที่อาจเกิดขึ้น ทำให(สามารถเข(าไปชUวยเหลือได(ทันทUวงที •ประโยชน1ตjอ “Tele Med Future Innovations Inc.”: oความได(เปรียบของผู(บุกเบิก (First-mover Advantage) ในตลาดเฉพาะทาง (AI-powered elder care companion for SEA) ที่มีการเติบโตสูง oการสร(างสินทรัพยZข(อมูลที่เป€นเอกลักษณZ (Unique Data Asset) เกี่ยวกับสุขภาพและพฤติกรรม ผู(สูงอายุใน SEA ซึ่งสามารถนำไปพัฒนาโซลูชันอื่นๆ หรือสร(างความรUวมมือใหมUๆ oความภักดีตUอแบรนดZที่แข็งแกรUงผUานการปรับให(เป€นสUวนบุคคลอยUางลึกซึ้ง (Deep Personalization) oศักยภาพในการสร(าง Data Moat (ข(อมูลเฉพาะของภูมิภาค) ที่คูUแขUงยากจะลอกเลียนแบบ

42. Page 42 of 87 ตารางที่ 3: การประเมินขนาดตลาด โอกาส และคุณคjาที่นำเสนอสำหรับ "Sawasdee Health AI" ในตลาด การดูแลผู$สูงอายุใน SEA ป,จจัยวิเคราะหN รายละเอียด ข=อมูล/แหลfงอ=างอิง (Analysis Factor) ประชากรสูงอายุ (60+) ใน SEA มีจำนวน 85.7 ลHานคนในปd 2023 (12.5% ของประชากรทั้งหมด) และคาดว;าจะเพิ่มเป“น 20.3% ภายในปd 2050 ตลาดอุปกรณ•และบริการดูแลผูHสูงอายุทั่วโลกคาดว;า จะสูงถึง 280 พันลHานดอลลาร•สหรัฐภายในปd 2033 (CAGR 7.2%) ขนาดตลาดและอัตราการ เติบโตของการดูแลผู=สูงอายุ ใน SEA UN Population Prospects, World Bank, รายงานตลาดเฉพาะทาง การขาดแคลนผูHดูแล, การเขHาถึงบริการเฉพาะทางที่จำกัด, ความ เหงาและการแยกตัวทางสังคม, ภาระค;าใชHจ;ายในการดูแลระยะยาว , ความตHองการการสนับสนุนที่ปรับใหHเขHากับวัฒนธรรมทHองถิ่น (เช;น ภาษา, ความเชื่อ, อาหาร) รายงานจาก WHO, HelpAge International, การศึกษาในระดับประเทศ ต;างๆ ใน SEA ความท=าทายหลักในการ ดูแลผู=สูงอายุใน SEA - Predictive Risk Assessment: ช;วยปœองกันป~ญหาสุขภาพ ล;วงหนHา - GenAI Health Coaching & Companionship: ใหHคำแนะนำ สุขภาพส;วนบุคคล สอดคลHองกับวัฒนธรรม และเป“นเพื่อนคลาย เหงา คุณสมบัติของ "Sawasdee Health AI" ที่ตอบโจทยN ความต=องการของผู=สูงอายุ [ตามรายละเอียด องค•ประกอบในรายงานนี้] - Multi-lingual NLP & Cultural Adaptation: สื่อสารดHวยภาษา และวัฒนธรรมที่คุHนเคย - Emergency Response Integration: สรHางความอุ;นใจและความ ปลอดภัย - ลดอัตราการหกลHมผ;านการแจHงเตือนเชิงรุก (AI fall detection systems) - เพิ่มความสม่ำเสมอในการรับประทานยาผ;านการแจHงเตือน อัจฉริยะ (AI medication reminders) ประโยชนNที่วัดผลได= (โดยประมาณ) อHางอิงผลลัพธ•จากกรณีศึกษา AI ในการดูแลผูHสูงอายุที่มีอยู; - เพิ่มการมีส;วนร;วมทางสังคมและลดความรูHสึกโดดเดี่ยว (AI companions ลด loneliness scores) - ลดภาระผูHดูแลผ;านการติดตามสุขภาพทางไกลและการแจHงเตือน

43. Page 43 of 87 - การปรับใหHเขHากับบริบทวัฒนธรรม SEA อย;างลึกซึ้ง (Cultural AI) - การบูรณาการระหว;างการดูแลสุขภาพเชิงรุกและการเป“นเพื่อน คู;คิด ความแตกตfางในการ แขfงขัน (เทียบกับโซลูชัน AI ทั่วไปหรือไมfใชf AI) [เป“นการวิเคราะห•เชิงคุณภาพ เปรียบเทียบ] - การใชH Generative AI เพื่อสรHางปฏิสัมพันธ•ที่เป“นธรรมชาติและ เขHาอกเขHาใจ - ศักยภาพในการเรียนรูHและปรับตัวจากขHอมูลเฉพาะของภูมิภาค (Data Moat) ข(อมูลที่รวบรวม (ด(วยความยินยอมและธรรมาภิบาลที่เข(มแข็ง) จากทั้ง "AI-Enhanced Smart Consult" (โดยเฉพาะข(อมูลการเดินทางของผู(ปŠวย NCD ที่เป€นผู(สูงอายุ) และ "Sawasdee Health AI" (พฤติกรรมผู(สูงอายุ รูปแบบสุขภาพ ปฏิสัมพันธZทางวัฒนธรรม) จะกลายเป€นสินทรัพยZเชิงกลยุทธZที่มีคUาเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ข(อมูลนี้สามารถ ใช(เพื่อปรับปรุงอัลกอริทึม ปรับแตUงการแทรกแซงให(เป€นสUวนตัวยิ่งขึ้น ระบุความต(องการใหมUที่ยังไมUได(รับการ ตอบสนอง และอาจสร(างบริการเสริมหรือความรUวมมือด(านการวิจัย กUอให(เกิดวงจรคุณคUาที่เพิ่มพูนขึ้น (Virtuous Cycle) สิ่งนี้คือการสร(าง "Synergistic Data Loop" ที่ข(อมูลจากโซลูชันหนึ่งชUวยเสริมความแข็งแกรUงและเรUงการ พัฒนาของอีกโซลูชันหนึ่ง ซึ่งเป€นข(อได(เปรียบที่ไมUเหมือนใคร C. กลไกความยืดหยุjนและความพร$อมสำหรับอนาคตที่แข็งแกรjงขึ้น (Enhanced Resilience and Future- Readiness Mechanisms): •Phased AI Capability Rollout & AI-aaS Integration: จัดการความซับซ(อนและต(นทุนในการ พัฒนา AI-Native solution โดยอาจเริ่มจาก Core features กUอน และพิจารณาใช( AI-as-a-Service (AI-aaS) จากผู(ให(บริการภายนอกสำหรับบางองคZประกอบ (เชUน NLP พื้นฐาน, Speech-to-Text) เพื่อเรUง การพัฒนาและลดภาระการสร(างทุกอยUางเอง ซึ่งตอบโจทยZ VKD1 ด(านบุคลากร AI •Ethical AI Framework & Public Transparency Reports: สร(างความนUาเชื่อถือและวางตำแหนUง เป€นผู(นำด(าน Responsible AI ในตลาดผู(สูงอายุ ซึ่งมีความอUอนไหวสูง การมีกรอบจริยธรรมที่ชัดเจน (เชUน การจัดการ Bias, ความเป€นธรรม, ความโปรUงใสในการตัดสินใจของ AI) และการเผยแพรUรายงาน ความโปรUงใส (เชUน อธิบายวUา AI ทำงานอยUางไร, ใช(ข(อมูลอะไรบ(าง) จะชUวยจัดการ VKD2 และสอดรับกับ ความกังวลของตลาด

44. Page 44 of 87 •Community-Sourced Cultural Adaptation Engine: เพิ่มความสามารถในการปรับตัวให(เข(ากับ บริบทท(องถิ่นและความยั่งยืนของเนื้อหา โดยอาจสร(างแพลตฟอรZม (ภายใต(การควบคุม) ให(ผู(เชี่ยวชาญ ด(านวัฒนธรรมหรือชุมชนผู(ใช(ในแตUละประเทศชUวยปรับปรุงหรือเพิ่มเติมเนื้อหาที่เหมาะสมกับวัฒนธรรม (เชUน คำแนะนำอาหาร, กิจกรรม, การใช(ภาษา) ทำให( AI มีความเป€น "ท(องถิ่น" มากขึ้นและลดการพึ่งพา ทีมพัฒนาสUวนกลาง •Device Agnostic Approach: เพิ่มทางเลือกให(ผู(ใช(และลดการพึ่งพาระบบนิเวศของอุปกรณZ โดย ออกแบบให( "Sawasdee Health AI" สามารถทำงานได(บนอุปกรณZหลากหลาย (เชUน สมารZทโฟน, แท็บ เล็ต, Smart Speaker, หรืออุปกรณZเฉพาะสำหรับผู(สูงอายุในอนาคต) แทนที่จะผูกติดกับอุปกรณZยี่ห(อใด ยี่ห(อหนึ่ง •Data Moat Creation and Cross-Solution Synergy: ดังที่กลUาวไว(ข(างต(น ข(อมูลที่รวบรวมอยUางมี จริยธรรมจากทั้งสองโซลูชันจะสร(างสินทรัพยZข(อมูลเชิงกลยุทธZที่ทรงคุณคUา •API-First Design for Future Platformization: หากโครงสร(างพื้นฐาน AI และข(อมูลเบื้องหลัง สำหรับโซลูชันทั้งสองได(รับการออกแบบให(มีความยืดหยุUนและสามารถทำงานรUวมกันได( (เชUน ผUาน API ที่ ปลอดภัย) ก็สามารถพัฒนาเป€นแพลตฟอรZมที่รองรับโซลูชันสุขภาพที่ขับเคลื่อนด(วย AI ในอนาคตสำหรับ โรคเรื้อรังอื่นๆ หรือกลุUมประชากรอื่นๆ ใน SEA หรือแม(กระทั่งเสนอเป€นบริการ B2B ให(กับผู(ให(บริการ ด(านการดูแลสุขภาพรายอื่น ซึ่งจะสร(างแหลUงรายได(ใหมUนอกเหนือจากสองผลิตภัณฑZเริ่มต(น

45. Page 45 of 87 สjวนที่ 6: ก$าวตjอไป: แผนปฏิบัติการที่นำไปสูjการลงมือทำและแผนการพลิกโฉมองค1กร การแปลงกลยุทธZไปสูUการปฏิบัติที่เป€นรูปธรรมจำเป€นต(องมีแผนการดำเนินงานที่ชัดเจน AI for Business การจัดสรรทรัพยากรที่เหมาะสม และการบริหารการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให( “Tele Med Future Innovations Inc.” สามารถขับเคลื่อนไปสูUเป–าหมายที่ตั้งไว(ได( 6.1 แผนการดำเนิน (0-60 เดือน) – เสริมด$วยข$อมูลเชิงลึกด$านความเป—นไปได$ (High-Level Implementation Roadmap with Feasibility Insights) แผนการดำเนินงานนี้ผนวกข(อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความพร(อมของตลาด ระยะเวลาในการสรรหาบุคลากร และการนำทางด(านกฎระเบียบ แผนนี้จะถูกนำเสนอในรูปแบบตารางสรุปเพื่อให(เห็นภาพรวมที่ชัดเจน ตารางที่ 6.A: สรุปแผนการดำเนินงาน (Implementation Roadmap Summary) ระยะเวลา (เดือน) เหตุการณNสำคัญหลัก (สรุป) Phase โซลูชันหลักที่มุfงเน=น กิจกรรมหลัก (สรุป) - จัดตั้งทีมงาน, กำหนด Requirement, ออกแบบ UX/UI - พัฒนา/คัดเลือก Core AI Modules - ทีมงานจัดตั้ง, Requirement อนุมัติ - วางกรอบ Data Governance & Security Phase 1: Foundation & Launch "AI-Enhanced Smart Consult & Chronic Care Dashboard" 0-12 - Soft Launch, ผลตอบรับ เบื้องตHนเป“นบวก - สรHางพันธมิตรดHานอุปกรณ• (ถHามี) - พัฒนา, ทดสอบ (Alpha/Beta), เตรียมโปรแกรม Training - ดำเนินการ Pilot Program

46. Page 46 of 87 - ประเมิน Pilot, ปรับปรุง, วางแผน Full Rollout "Smart Consult" - "Smart Consult" พรHอม Rollout เต็มรูปแบบ - Feasibility Study "Sawasdee Health AI" อนุมัติแผน MVP - Feasibility Study & MVP Development "Sawasdee Health AI" Phase 2: Scale- up & Optimization ขยายผล "AI-Enhanced Smart Consult", เริ่ม "Sawasdee Health AI" 13-24 - "Smart Consult" ใหHบริการผูHใชH X ราย - Full Scale Rollout "Smart Consult" - MVP "Sawasdee Health AI" เป„ดตัวในตลาด ทดลอง - พัฒนาและทดสอบ MVP "Sawasdee Health AI" - ขยายตลาด "Sawasdee Health AI" ไปยังประเทศอื่นใน SEA - "Sawasdee Health AI" ใหHบริการใน Y ประเทศ - พัฒนา AI Capabilities อย;าง ต;อเนื่อง, มองหา New AI- Driven Services - เป„ดตัวบริการ AI ใหม; 1-2 บริการ Phase 3: Leadership & Expansion มุ;งสู;การเป“นผูHนำตลาด SEA 25-60 - เป“นที่รูHจักในฐานะผูHนำ AI Telemedicine - สรHาง Ecosystem พันธมิตรที่ แข็งแกร;ง - มี Ecosystem พันธมิตรที่ แข็งแกร;ง - เสริมสรHางความเป“นผูHนำทาง ความคิด ภาพที่ 10: แสดงแผนการดำเนิน (0-60 เดือน)

47. Page 47 of 87 รายละเอียดความเป—นไปได$ที่สำคัญสำหรับ Phase 1 (0-12 เดือน): •การจัดตั้งทีมงานโครงการ (M1.1): จำเป€นต(องมีทีมงานข(ามสายงานที่แข็งแกรUง (แพทยZ, AI/Data Scientists, UX/UI Designers, Software Engineers, Legal, Marketing) การสรรหาบุคลากร AI อาจ ใช(เวลา 3-6 เดือนหากเริ่มจากศูนยZ เนื่องจากป†ญหาการขาดแคลนบุคลากร AI (VKD1) การพัฒนา บุคลากร AI ควรเป€นเป–าหมายที่ฝ†งอยูUในการดำเนินโครงการนี้ เพื่อสร(างขีดความสามารถภายในองคZกร •การออกแบบ UX/UI (M1.2): ต(องให(ผู(ใช(เป–าหมาย (แพทยZ, ผู(ปŠวย NCD ใน SEA) มีสUวนรUวมอยUาง กว(างขวาง UX สำหรับแพทยZต(องไมUสร(างภาระและแสดงคุณคUาชัดเจน UX สำหรับผู(ปŠวยต(องใช(งานงUาย โดยเฉพาะผู(ปŠวย NCD ที่อาจเป€นผู(สูงอายุหรือมีทักษะดิจิทัลต่ำ การออกแบบและทดสอบ UX อาจใช(เวลา 2-3 เดือน •การพัฒนา/คัดเลือก Core AI Modules (M1.3): การใช(โมเดลที่ฝ±กฝนมาแล(ว (Pre-trained Models) หรือ AI-as-a-Service (AI-aaS) อาจชUวยเรUงกระบวนการนี้ได( การพัฒนาโมเดลเฉพาะทางอาจใช(เวลา 4-6 เดือน •การวางกรอบ Data Governance และ Security (M1.4): ต(องสอดคล(องกับกฎหมายคุ(มครองข(อมูล สUวนบุคคลของประเทศเป–าหมายใน SEA (เชUน ไทย , สิงคโปรZ ) และพิจารณาผลกระทบของการถUายโอน ข(อมูลข(ามพรมแดน การปรึกษาผู(เชี่ยวชาญด(านกฎหมายจำเป€นและอาจใช(เวลา 1-2 เดือนในการวาง กรอบ •การสร$างพันธมิตรด$านอุปกรณ1 Monitor (M1.5): กลยุทธZแบบแบUงระดับ (Tiered strategy) เป€นสิ่งที่ ดี การเจรจาความรUวมมืออาจใช(เวลา 2-4 เดือน •การพัฒนาและทดสอบ AI Modules และ Dashboard (M1.6): การทดสอบอยUางเข(มงวดกับผู(ใช(จริง ในบริบทของ SEA มีความสำคัญอยUางยิ่ง และอาจต(องใช(เวลา 3-4 เดือน รวมถึงการปรับปรุงตาม Feedback •การพัฒนาโปรแกรม Training และ Change Management (M1.7): มีความสำคัญอยUางยิ่งตUอการ ยอมรับของแพทยZ (VKD3) การเตรียมเนื้อหาและแผนการฝ±กอบรมอาจใช(เวลา 1-2 เดือน •การเตรียมแผนการตลาดและการเปRดตัว (M1.8): กำหนดเป–าหมายการเป\ดตัวเบื้องต(นในตลาดสำคัญ เชUน ไทย และ/หรือสิงคโปรZ การวางแผนการตลาดอาจใช(เวลา 2-3 เดือน •การดำเนินการ Pilot Program (M1.9): การคัดเลือกกลุUมนำรUองที่เหมาะสมและการเก็บข(อมูล Feedback อยUางเป€นระบบมีความสำคัญ อาจใช(เวลา 2-3 เดือน

48. Page 48 of 87 รายละเอียดความเป—นไปได$ที่สำคัญสำหรับ Phase 2 (13-24 เดือน): •การศึกษาความเป—นไปได$และการพัฒนา MVP สำหรับ "Sawasdee Health AI" (M2.2): ขั้นตอนนี้ ไมUใชUแคUเรื่องทางเทคนิค แตUเป€นกลไก ลดความเสี่ยงเชิงกลยุทธ3 ที่สำคัญอยUางยิ่ง ด(วยความซับซ(อนที่สูงขึ้น และความแปลกใหมUของตลาดสำหรับเพื่อนคูUคิด AI ดูแลผู(สูงอายุใน SEA ระยะนี้จะชUวยให(สามารถ ทดสอบสมมติฐานหลัก (การยอมรับทางวัฒนธรรม, ประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษา, รูปแบบการมี สUวนรUวมสำหรับผู(สูงอายุ) ด(วยการลงทุนน(อยที่สุดกUอนที่จะพัฒนาเต็มรูปแบบ อาจใช(เวลา 4-6 เดือน 6.2 โครงการริเริ่มสำคัญ การจัดสรรทรัพยากร และกรอบเวลา (รายละเอียดสำหรับ Phase 1) ตารางที่ 6.B: สรุปการจัดสรรทรัพยากรสำหรับ Phase 1 การจัดสรร งบประมาณ โดยประมาณ โครงการริเริ่มสำคัญ กรอบเวลา วัตถุประสงคNหลัก บุคลากรหลักที่ต=องการ (Key Initiative) (เดือน) (% ของ Phase 1 ทั้งหมด) 1.1: การพัฒนา AI Modules (Smart Triage, Physician Brief, Summary Draft, NCD Dashboard AI) วิศวกร AI/ML, นักวิทยาศาสตร•ขHอมูล, ผูHเชี่ยวชาญทางการแพทย• (โรคเบาหวาน), ทรัพยากร คลาวด• เลือก/ออกแบบอัลกอริทึม, จัดหา/เตรียมขHอมูล, ฝpกโมเดล, ทดสอบ, บูรณาการ 30-40% 1-9 2-10 1.2: การบูรณาการ แพลตฟอรNมและความ เป˜นเลิศด=าน UX/UI บูรณาการ AI modules, ออกแบบ Chronic Care Dashboard ที่ใชHงานง;าย นักพัฒนา Full-stack, นัก ออกแบบ UX/UI, ตัวแทน ผูHป¡วยและแพทย• 25-35% (ขนานกับ 1.1) พัฒนานโยบายความเป“นส;วนตัว, กลไกขอความยินยอม, โปรโตคอลความปลอดภัย (สอดคลHองกับ PDPA), Modular Compliance Engine ผูHเชี่ยวชาญธรรมาภิบาล ขHอมูล, ที่ปรึกษากฎหมาย (SEA), ทีมความปลอดภัยไซ เบอร• 1-6 1.3: การจัดตั้งธรรมาภิ บาลข=อมูลและการปฏิบัติ ตามกฎระเบียบ 15-20% (และติดตาม ต;อเนื่อง)

49. Page 49 of 87 1.4: การออกแบบและ ดำเนินโครงการนำรfอง (Pilot Program) กำหนดขอบเขต, KPIs, รับสมัคร, ฝpกอบรม, รวบรวมขHอมูล, วิเคราะห•ผลตอบรับ ผูHจัดการโครงการ, หัวหนHา ทีมคลินิก, การตลาด/ สื่อสาร, นักวิเคราะห•ขHอมูล 7-12 (ดำเนินการ Q4) 10-15% 6.3 การบริหารการเปลี่ยนแปลงและการปรับองค1กรให$สอดรับกับการนำ AI มาใช$ ความสำเร็จของแผนงานทั้งหมดขึ้นอยูUกับการบริหารการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพ การตUอต(านจากแพทยZ (ความกลัว AI, การหยุดชะงักของขั้นตอนการทำงาน) หรือการยอมรับต่ำจากผู(ปŠวย (เนื่องจากความซับซ(อน, ขาด ความไว(วางใจ, หรือมองไมUเห็นคุณคUา) อาจทำให(โซลูชันที่ทันสมัยที่สุดทางเทคโนโลยีล(มเหลวได( แผนงานต(อง จัดสรรทรัพยากรและความคิดเชิงกลยุทธZที่สำคัญให(กับเรื่องนี้ มากกวUาแคU "การฝ±กอบรม": •การมีสjวนรjวมและการฝ¬กอบรมแพทย1 (Clinician Engagement & Training): oจัดการกับข$อกังวล: สื่อสารอยUางเป\ดเผยเกี่ยวกับข(อกังวลเรื่อง AI จะมาแทนที่งาน โดยเน(นการ เสริมศักยภาพ (Augmentation) และประโยชนZที่แพทยZจะได(รับ (เชUน ลดงานธุรการ , เห็นข(อมูล ผู(ปŠวยครบถ(วนขึ้น, ผลลัพธZที่ดีขึ้นของผู(ปŠวย) oแสดงคุณคjา: สาธิตให(เห็นวUา AI ชUวยให(ทำงานได(งUายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นอยUางไร oการฝ¬กอบรมที่ครอบคลุม: จัดโปรแกรมฝ±กอบรมที่เน(นการปฏิบัติจริงเกี่ยวกับการใช(เครื่องมือ ใหมUอยUางมีประสิทธิภาพ รวมถึงการตีความข(อมูลจาก AI และการสื่อสารกับผู(ปŠวยเกี่ยวกับ AI oสร$าง Champion: ระบุแพทยZที่เป\ดรับเทคโนโลยีและให(พวกเขามีสUวนรUวมในการออกแบบและ เป€นผู(สนับสนุนภายในองคZกร •การให$ความรู$และการเริ่มต$นใช$งานของผู$ป•วย (Patient Education & Onboarding): oสื่อสารอยjางชัดเจน: อธิบายวิธีการทำงานของ AI, ประโยชนZที่จะได(รับ, และมาตรการคุ(มครอง ความเป€นสUวนตัวของข(อมูลด(วยภาษาที่เข(าใจงUาย oกระบวนการเริ่มต$นใช$งานที่งjาย (Simplified Onboarding): โดยเฉพาะสำหรับผู(ปŠวย NCD ที่อาจมีทักษะดิจิทัลน(อยหรือเป€นผู(สูงอายุ ต(องออกแบบให(ไมUซับซ(อน มีคำแนะนำที่ชัดเจน และ อาจมีชUองทางสนับสนุนหากมีป†ญหา oเน$นประโยชน1: ชี้ให(เห็นวUา AI จะชUวยให(พวกเขาจัดการสุขภาพได(ดีขึ้นอยUางไร (เชUน ข(อมูลเชิงลึก สUวนบุคคล, คำแนะนำที่ตรงจุด, ความสะดวกสบาย)

50. Page 50 of 87 •การพัฒนาทักษะภายใน (Internal Skill Development): oลงทุนในการยกระดับทักษะ (Upskilling) และการเรียนรู(ทักษะใหมU (Reskilling) ของพนักงานที่ มีอยูUให(มีความรู(ด(าน AI และการจัดการข(อมูล ซึ่งมีความสำคัญตUอการจัดการ VKD1 (บุคลากร AI) ในระยะยาว อาจรวมถึงการจัดอบรม, การสนับสนุนให(เรียนคอรZสออนไลนZ, หรือการสร(าง โครงการ Mentorship ภายใน การดำเนินการนี้เป€นการฝ†งเป–าหมายการพัฒนาบุคลากร AI เข(า กับการดำเนินโครงการ "AI-Enhanced Smart Consult" โดยตรง ทำให(โครงการนี้เป€นเสมือน "ศูนยZบUมเพาะขีดความสามารถด(าน AI" ขององคZกร •การสjงเสริมวัฒนธรรมองค1กรที่พร$อมสำหรับ AI (Fostering an AI-Ready Organizational Culture): oสUงเสริมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด(วยข(อมูล (Data-Driven Decision Making) ในทุกระดับ oสนับสนุนนวัตกรรมและการทดลอง (Fail Fast, Learn Fast) oสร(างความสามารถในการปรับตัว (Adaptability) ภายใน “Tele Med Future Innovations Inc.” เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วของเทคโนโลยีและตลาด oปลูกฝ†งกรอบความคิดเรื่อง "Responsible AI" ทั่วทั้งองคZกร