{
    "content_title": "การค้นหากลไกทางประสาทที่ส่งผลต่อความผิดปกติทางสมาธิและความจำในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้น ด้วยการบูรณาการงานวิจัยทางด้านประสาทวิทยาและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อพัฒนาแนวทางการรักษาด้วยเครื่องกระตุ้นไฟฟ้าอย่างอ่อนอย่างตรงเป้า",
    "coverImage": "https:\/\/r4u.nrct.go.th\/api\/public\/file_upload\/ai_images\/16380.jpg",
    "aiAnalyze": "<h3>บทวิเคราะห์งานวิจัย<\/h3><p>งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการพัฒนาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง deep learning เพื่อศึกษาและคัดกรองภาวะ Mild Cognitive Impairment (MCI) ซึ่งเป็นภาวะความเสื่อมทางสติปัญญาในระยะเริ่มต้นที่มีความเสี่ยงในการพัฒนาไปสู่โรคสมองเสื่อม จุดเด่นของงานวิจัยนี้คือการบูรณาการข้อมูลจากหลายแหล่ง ทั้งแบบทดสอบทางจิตวิทยาแบบมาตรฐาน (เช่น การวาดรูปนาฬิกา, ลูกบาศก์, และเส้นทาง) และข้อมูลคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) เพื่อสร้างโมเดล deep learning ที่มีความแม่นยำสูงในการคัดกรอง MCI<\/p><p>โมเดล deep learning ที่พัฒนาขึ้นไม่เพียงแต่สามารถคัดกรอง MCI ได้อย่างแม่นยำเท่านั้น แต่ยังสามารถให้คำอธิบายเชิงภาพ (visual explanation) ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์เข้าใจกลไกการเกิด MCI ได้ดียิ่งขึ้น การใช้เทคนิค self-attention และ soft-labeling ร่วมกับ convolutional neural network (CNN) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลภาพหลายประเภทพร้อมกัน การประเมินความแม่นยำของโมเดลโดยใช้ Intersection over Union (IoU) แสดงให้เห็นว่าโมเดลนี้เหนือกว่าเทคนิคที่มีอยู่ก่อนหน้านี้<\/p><p>นอกจากการพัฒนาโมเดลคัดกรองแล้ว งานวิจัยยังศึกษาความเปลี่ยนแปลงของกลไกทางประสาทที่เกี่ยวข้องกับสมาธิและความสนใจจดจ่อในกลุ่มอายุต่างๆ ตั้งแต่ผู้ใหญ่หนุ่มสาวจนถึงผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดีและผู้สูงอายุที่มี MCI การใช้แบบทดสอบ Flanker task ร่วมกับการวัด EEG ช่วยให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของสมองในแต่ละกลุ่มอายุและความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่มีสุขภาพดีและกลุ่มที่มี MCI การวิเคราะห์สัญญาณ alpha band จาก EEG โดยใช้แบบจำลองการเข้ารหัสแบบกลับหัว (inverted encoding model) ช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับสมาธิได้อย่างแม่นยำ ผลการวิจัยพบว่าผู้สูงอายุที่มี MCI มีความแม่นยำในการประมวลผลข้อมูลทางประสาทสัมผัสและการควบคุมสมาธิต่ำกว่ากลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดี<\/p><p>สุดท้าย งานวิจัยเสนอแนวทางการต่อยอดโดยใช้ transcranial direct-current stimulation (tDCS) เพื่อกระตุ้นสมองส่วนต่างๆ (สมองส่วนหน้าและกลีบขมับ) เพื่อเป็นแนวทางในการป้องกันและชะลอการเกิด MCI การศึกษาจะเปรียบเทียบผลของการกระตุ้น tDCS กับกลุ่มควบคุม (sham) ซึ่งถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการนำผลงานวิจัยไปสู่การประยุกต์ใช้จริงทางคลินิก อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังขาดการศึกษาเชิงลึกเกี่ยวกับกลไกการทำงานของ tDCS และผลกระทบในระยะยาว จึงจำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อยืนยันประสิทธิภาพและความปลอดภัยของวิธีการนี้<\/p><p>โดยรวมแล้ว งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเชิงบูรณาการที่น่าสนใจ โดยใช้เทคโนโลยี AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางประสาทวิทยา ซึ่งสามารถนำไปสู่การพัฒนาเครื่องมือคัดกรอง MCI ที่มีความแม่นยำสูงและเข้าใจกลไกการเกิดโรคได้ดียิ่งขึ้น การศึกษาความเปลี่ยนแปลงของสมองในกลุ่มอายุต่างๆ และการเสนอแนวทางการรักษาด้วย tDCS เป็นจุดเด่นที่สำคัญของงานวิจัยนี้ แต่ก็ควรมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อยืนยันผลการวิจัยและความปลอดภัยของวิธีการรักษา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การศึกษาขนาดใหญ่และระยะยาว รวมถึงการพิจารณาปัจจัยอื่นๆ ที่อาจมีผลต่อการเกิด MCI จะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น<\/p><h3>งานวิจัยนี้เหมาะกับอุตสาหกรรมใด<\/h3><p>งานวิจัยนี้เหมาะกับ<strong>อุตสาหกรรมด้านเทคโนโลยีทางการแพทย์ (MedTech)<\/strong> โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บริษัทที่พัฒนาและจำหน่ายอุปกรณ์ทางการแพทย์สำหรับการวินิจฉัยและ<strong>รักษาโรคสมองเสื่อม<\/strong> เหตุผลคือโมเดล deep learning ที่พัฒนาขึ้นสามารถนำไปใช้พัฒนาเป็นซอฟต์แวร์คัดกรอง MCI ที่มีความแม่นยำสูง และช่วยให้แพทย์วินิจฉัยได้เร็วและแม่นยำขึ้น นอกจากนี้ การศึกษาเกี่ยวกับการใช้ tDCS ยังสามารถนำไปสู่การพัฒนาอุปกรณ์กระตุ้นสมองเพื่อรักษา MCI ได้ในอนาคต อุตสาหกรรมอื่นๆ ที่อาจเกี่ยวข้องได้แก่ อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลภาพและสัญญาณ และอุตสาหกรรมการพัฒนา AI สำหรับงานด้านสุขภาพ<\/p><h3>งานวิจัยนี้เหมาะกับอาชีพใด<\/h3><p>งานวิจัยนี้เหมาะกับแพทย์<strong>ผู้เชี่ยวชาญด้านประสาทวิทยา นักประสาทวิทยา นักวิจัยด้าน AI และวิศวกรชีวการแพทย์<\/strong> เหตุผลคือแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านประสาทวิทยาสามารถนำโมเดล deep learning ไปใช้ในการวินิจฉัยผู้ป่วย MCI ได้ นักประสาทวิทยาสามารถใช้ผลงานวิจัยนี้เพื่อทำความเข้าใจกลไกการเกิด MCI ได้ดียิ่งขึ้น นักวิจัยด้าน AI สามารถต่อยอดงานวิจัยนี้ โดยการพัฒนาโมเดล deep learning ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และวิศวกรชีวการแพทย์สามารถนำผลงานวิจัยนี้ไปใช้ในการพัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์ใหม่ๆ เช่น อุปกรณ์กระตุ้นสมองด้วย tDCS<\/p><h3>&nbsp;<\/h3>",
    "metaData": {
        "ProjectAbstractEN": "",
        "ProjectID": "102976",
        "Headname": "ผศ. ดร. ศิรวัจน์ อิทธิภูริพัฒน์",
        "ProjectYearSubmit": "2564",
        "DepartmentTH": "มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี",
        "oecd": "กลุ่มข้อมูลด้านวิทยาศาสตร์การแพทย์และสุขภาพ",
        "ProjectType": "แผนงาน หรือชุดโครงการ",
        "Projectstatus": "ปิดโครงการ",
        "tags": [
            "สังคมผู้สูงอายุ",
            "ภาวะการสูญเสียการรู้คิดระยะต้น",
            "ผู้สูงอายุสุขภาพดี",
            "การเสื่อมของการรู้คิด",
            "สมาธิความสนใจจดจ่อ"
        ],
        "ProjectObjective": "1) เพื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning model) ขั้นสูงที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากแบบทดสอบมาตรฐานทางจิตประสาท และข้อมูลคลื่นไฟฟ้าสมอง เพื่อคัดกรองผู้ป่วยที่มีภาวะ MCI รวมถึงเพื่อที่จะวัดการทำงานของกลไกควบคุมสมาธิความสนใจจดจ่อ ที่เปลี่ยนไปตามช่วงอายุต่าง ๆ จากผู้ใหญ่ตอนต้นไปสู่ผู้ใหญ่วัยกลางคน และผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดี2) เพื่อประยุกต์ใช้โมเดลที่พัฒนาขึ้นในการศึกษาความเสื่อมไปตามธรรมชาติของกลไกประสาทที่ใช้ควบคุมสมาธิความสนใจจดจ่อตามช่วงอายุต่างๆ จากผู้ใหญ่ตอนต้นไปสู่ผู้ใหญ่วัยกลางคน และผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดี และต่อยอดเพื่อเข้าใจความแตกต่างของผู้สูงอายุสุขภาพดี และผู้สูงอายุที่มี MCI3) เพื่อประยุกต์ใช้โมเดลที่พัฒนาขึ้นในการศึกษาความผิดปกติของกลไกประสาทที่ใช้ควบคุมสมาธิความสนใจจดจ่อในผู้ป่วย MCI"
    },
    "apa": "ผศ. ดร. ศิรวัจน์ อิทธิภูริพัฒน์. (2564). การค้นหากลไกทางประสาทที่ส่งผลต่อความผิดปกติทางสมาธิและความจำในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้น ด้วยการบูรณาการงานวิจัยทางด้านประสาทวิทยาและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อพัฒนาแนวทางการรักษาด้วยเครื่องกระตุ้นไฟฟ้าอย่างอ่อนอย่างตรงเป้า. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี. กรุงเทพมหานคร.",
    "chicago": "ผศ. ดร. ศิรวัจน์ อิทธิภูริพัฒน์. 2564. \"การค้นหากลไกทางประสาทที่ส่งผลต่อความผิดปกติทางสมาธิและความจำในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้น ด้วยการบูรณาการงานวิจัยทางด้านประสาทวิทยาและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อพัฒนาแนวทางการรักษาด้วยเครื่องกระตุ้นไฟฟ้าอย่างอ่อนอย่างตรงเป้า\". มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี. กรุงเทพมหานคร.",
    "mla": "ผศ. ดร. ศิรวัจน์ อิทธิภูริพัฒน์. \"การค้นหากลไกทางประสาทที่ส่งผลต่อความผิดปกติทางสมาธิและความจำในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้น ด้วยการบูรณาการงานวิจัยทางด้านประสาทวิทยาและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อพัฒนาแนวทางการรักษาด้วยเครื่องกระตุ้นไฟฟ้าอย่างอ่อนอย่างตรงเป้า\". มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี, 2564. กรุงเทพมหานคร.",
    "vancouver": "ผศ. ดร. ศิรวัจน์ อิทธิภูริพัฒน์. การค้นหากลไกทางประสาทที่ส่งผลต่อความผิดปกติทางสมาธิและความจำในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้น ด้วยการบูรณาการงานวิจัยทางด้านประสาทวิทยาและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อพัฒนาแนวทางการรักษาด้วยเครื่องกระตุ้นไฟฟ้าอย่างอ่อนอย่างตรงเป้า. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี; 2564. กรุงเทพมหานคร.",
    "license": [
        "Creative Commons Attribution",
        "https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/"
    ]
}