บทวิเคราะห์งานวิจัย

โครงการวิจัยความร่วมมือระหว่างไทยและเกาหลีใต้ในปี 2564 นี้ มุ่งเน้นการพัฒนาเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่ขึ้นกับเวลา (Time-dependent data) เกี่ยวกับโรคกล้ามเนื้อหัวใจตายเฉียบพลัน (Acute Myocardial Infarction: AMI) การเลือกใช้ AMI เป็นกรณีศึกษาเป็นสิ่งที่น่าสนใจ เนื่องจากข้อมูลเกี่ยวกับ AMI มักมีความซับซ้อนและมีปัจจัยหลายอย่างที่ส่งผลต่อการวินิจฉัยและการรักษา การวิเคราะห์ข้อมูล AMI ที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น นำไปสู่การรักษาที่ทันท่วงทีและลดอัตราการเสียชีวิตได้

จุดเด่นของโครงการวิจัยนี้คือการผสานความเชี่ยวชาญของนักวิจัยทั้งจากไทยและเกาหลี ด้านหนึ่งคือความเชี่ยวชาญของ Prof. Ryu Keun Ho จากมหาวิทยาลัยชุงบุก ประเทศเกาหลี ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้เชิงลึก และอีกด้านหนึ่งคือความเชี่ยวชาญของทีมวิจัยจากสถาบันวิศวกรรมชีวการแพทย์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ซึ่งมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในด้านชีวการแพทย์และข้อมูลทางคลินิก การรวมความเชี่ยวชาญทั้งสองด้านนี้เข้าด้วยกันทำให้เกิดวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพสูง

วัตถุประสงค์หลักคือการพัฒนาแบบจำลองการทำนายความน่าจะเป็นของการเกิด AMI จากข้อมูลที่ขึ้นกับเวลา โดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบที่มีประโยชน์ (High Utility Pattern Mining) และเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูง ความท้าทายหลักอยู่ที่การจัดการกับความซับซ้อนของข้อมูลที่ขึ้นกับเวลา เนื่องจากข้อมูลทางการแพทย์มักมีลักษณะไม่เป็นเชิงเส้น (Non-linear) และมีปัจจัยรบกวนหลายอย่าง การใช้ Deep Learning เป็นทางเลือกที่ดีเนื่องจากสามารถจับรูปแบบที่ซับซ้อนได้ดีกว่าเทคนิคดั้งเดิม

ผลเบื้องต้นแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการตีพิมพ์ผลงานวิจัยร่วมกัน ซึ่งจะแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของความร่วมมือระหว่างประเทศ นอกจากนี้ ความรู้ความเข้าใจที่ได้รับจากการแลกเปลี่ยนนักวิจัยครั้งนี้จะช่วยพัฒนาศักยภาพของนักวิจัยไทยในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์และการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาระบบสาธารณสุขของประเทศไทย

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของโครงการวิจัยนี้ยังขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่าง เช่น คุณภาพของข้อมูล ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และการตีความผลลัพธ์อย่างถูกต้อง การขยายผลงานวิจัยไปสู่การประยุกต์ใช้งานในทางปฏิบัติก็เป็นอีกหนึ่งความท้าทาย เช่น การบูรณาการแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นเข้ากับระบบการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่มีอยู่ และการฝึกอบรมบุคลากรทางการแพทย์ให้สามารถใช้งานแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ

งานวิจัยนี้เหมาะกับอุตสาหกรรมใด

งานวิจัยนี้เหมาะอย่างยิ่งกับอุตสาหกรรมเทคโนโลยีทางการแพทย์ (Medtech) และอุตสาหกรรมด้านการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เนื่องจากผลลัพธ์ของงานวิจัยสามารถนำไปพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์หรือบริการทางการแพทย์ได้หลายอย่าง เช่น ซอฟต์แวร์ช่วยการวินิจฉัยโรคหัวใจ ระบบเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง หรือแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์สำหรับโรงพยาบาลและสถาบันวิจัย นอกจากนี้ ยังสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ ซึ่งเป็นที่ต้องการอย่างมากในปัจจุบัน

อุตสาหกรรมประกันภัยก็สามารถนำงานวิจัยนี้ไปประยุกต์ใช้ในการประเมินความเสี่ยงของผู้เอาประกัน ช่วยในการกำหนดเบี้ยประกันภัยที่เหมาะสมและลดความสูญเสียจากการจ่ายสินไหมทดแทนได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของผู้เอาประกันเพื่อประเมินความเสี่ยงในการเกิดโรคกล้ามเนื้อหัวใจตายเฉียบพลัน

งานวิจัยนี้เหมาะกับอาชีพใด

งานวิจัยนี้เหมาะกับบุคลากรในหลายอาชีพ อาชีพที่เกี่ยวข้องโดยตรง ได้แก่ แพทย์เฉพาะทางด้านหัวใจ (Cardiologist) วิศวกรชีวการแพทย์ (Biomedical Engineer) นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) และนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) แพทย์สามารถนำผลงานวิจัยไปใช้ในการวินิจฉัยและรักษาผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น วิศวกรชีวการแพทย์สามารถนำไปพัฒนาอุปกรณ์และเทคโนโลยีทางการแพทย์ ส่วนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถนำไปพัฒนาและปรับปรุงแบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงงานวิจัยด้านอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่อง

นอกจากนี้ อาชีพอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ นักวิจัย อาจารย์มหาวิทยาลัย และโปรแกรมเมอร์ นักวิจัยสามารถนำงานวิจัยไปต่อยอดและพัฒนาการวิจัยในสาขาที่เกี่ยวข้อง อาจารย์มหาวิทยาลัยสามารถนำไปใช้ในการสอนและฝึกอบรมนักศึกษา ส่วนโปรแกรมเมอร์สามารถนำไปพัฒนาซอฟต์แวร์และระบบที่เกี่ยวข้อง