งานวิจัยนี้มุ่งแก้ปัญหาการตรวจวินิจฉัยโรคติดต่อสัตว์ที่นำพาโดยแมลง โดยเฉพาะในกระบือ ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการเลี้ยงปศุสัตว์ วิธีการตรวจวินิจฉัยแบบดั้งเดิมที่ใช้กล้องจุลทรรศน์มีความจำกัดหลายประการ อาทิ จำเป็นต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะสูง ซึ่งขาดแคลนในประเทศไทย ตรวจพบได้เฉพาะในกรณีที่มีปริมาณเชื้อโรคสูง และไม่สามารถตรวจได้ในระยะเริ่มต้นของการติดเชื้อหรือในแมลงพาหะ ทำให้การประเมินความชุกของโรคและการควบคุมโรคไม่แม่นยำ ส่งผลเสียต่อเศรษฐกิจโดยรวม<\/p>\n
งานวิจัยนี้เสนอแนวทางแก้ไขโดยการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคนิค Polymerase Spiral Reaction (PSR) มาใช้ร่วมกัน AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจวินิจฉัยด้วยกล้องจุลทรรศน์ โดยสามารถเรียนรู้และจดจำลักษณะเฉพาะของเชื้อปรสิตได้อย่างแม่นยำ ช่วยลดความจำเป็นในการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญ และเพิ่มความรวดเร็วและความแม่นยำของการตรวจ ในขณะเดียวกัน PSR ที่ใช้วิธีการตรวจแบบแห้ง (dried PSR) ช่วยลดความซับซ้อนและต้นทุนในการตรวจ ทำให้สามารถนำไปใช้ได้ในฟาร์มเลี้ยงสัตว์ขนาดเล็กที่มีทรัพยากรจำกัด และดำเนินการโดยบุคลากรที่ไม่ได้มีความเชี่ยวชาญสูง<\/p>\n
การใช้ AI ร่วมกับ PSR จึงเป็นการบูรณาการเทคโนโลยีที่ทันสมัยเข้ากับกระบวนการตรวจวินิจฉัย เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธีการดั้งเดิม การตรวจวินิจฉัยที่แม่นยำและรวดเร็วจะช่วยให้สามารถควบคุมโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ ป้องกันการแพร่ระบาด ลดความสูญเสียทางเศรษฐกิจ และยังสามารถเก็บข้อมูลระบาดวิทยาได้อย่างครอบคลุมและแม่นยำมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การวางแผนและดำเนินมาตรการป้องกันและควบคุมโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การตรวจวินิจฉัยในเห็บซึ่งเป็นพาหะนำโรค จะช่วยให้สามารถระบุแหล่งแพร่กระจายของโรคได้อย่างชัดเจน และวางแผนการควบคุมโรคได้อย่างตรงจุด งานวิจัยนี้จึงเป็นการพัฒนาที่สำคัญ ที่จะช่วยยกระดับการปศุสัตว์ของประเทศให้มีประสิทธิภาพและความยั่งยืนมากขึ้น<\/p>\n
งานวิจัยนี้แบ่งออกเป็นสี่ขั้นตอน โดยเริ่มจากการประเมินความชุกและความหลากหลายทางพันธุกรรมของโรค เพื่อเป็นข้อมูลพื้นฐานในการพัฒนาวิธีการตรวจวินิจฉัย ขั้นตอนที่สองและสามเป็นการพัฒนาเทคโนโลยี AI และ PSR โดยมุ่งเน้นความง่ายในการใช้งาน และความเหมาะสมกับสภาพแวดล้อมของฟาร์มเลี้ยงสัตว์ในประเทศไทย ขั้นตอนสุดท้ายเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้น เพื่อทดสอบประสิทธิภาพและความแม่นยำ รวมถึงการวิเคราะห์ผลและการปรับปรุงวิธีการ กระบวนการวิจัยที่ครอบคลุม เป็นระบบ และเน้นการนำไปใช้จริง ทำให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ของงานวิจัยนี้จะสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริง และสร้างผลกระทบเชิงบวกต่ออุตสาหกรรมการเลี้ยงสัตว์ของประเทศ<\/p>\n
อย่างไรก็ตาม การนำงานวิจัยนี้ไปใช้จริงอาจประสบกับอุปสรรคบางประการ เช่น การยอมรับจากเกษตรกร การฝึกอบรมบุคลากรในการใช้งานเทคโนโลยีใหม่ และการลงทุนในอุปกรณ์ ดังนั้น การวางแผนการนำไปใช้ การสร้างความเข้าใจ และการสนับสนุนจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง เพื่อให้มั่นใจว่างานวิจัยนี้จะสามารถสร้างประโยชน์สูงสุดให้กับอุตสาหกรรมการเลี้ยงสัตว์ของประเทศ<\/p>\n
งานวิจัยนี้เหมาะสมอย่างยิ่งกับ อุตสาหกรรมการเลี้ยงปศุสัตว์<\/strong> โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเลี้ยงกระบือ เนื่องจากงานวิจัยนี้มุ่งแก้ไขปัญหาการตรวจวินิจฉัยโรคในกระบือ ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อผลผลิตและรายได้ของเกษตรกร การพัฒนาเทคโนโลยี AI และ PSR ที่มีประสิทธิภาพ ต้นทุนต่ำ และใช้งานง่าย จะช่วยลดความสูญเสียจากโรค เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต และยกระดับคุณภาพชีวิตของเกษตรกร นอกจากนี้ ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการเลี้ยงสัตว์ชนิดอื่นๆ ได้ โดยอาจต้องมีการปรับปรุงวิธีการให้เหมาะสมกับชนิดของสัตว์ และชนิดของโรค แต่หลักการและเทคโนโลยีพื้นฐานสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมการเลี้ยงปศุสัตว์<\/p>\n งานวิจัยนี้เหมาะกับผู้ประกอบอาชีพหลายสาขา เช่น สัตวแพทย์<\/strong>, นักวิทยาศาสตร์<\/strong>, เจ้าหน้าที่ปศุสัตว์<\/strong>, และ เกษตรกร<\/strong> สัตวแพทย์จะได้รับประโยชน์จากการตรวจวินิจฉัยที่แม่นยำและรวดเร็ว ช่วยให้สามารถรักษาโรคได้อย่างทันท่วงที นักวิทยาศาสตร์สามารถนำเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นไปใช้ในการวิจัยโรคติดต่อสัตว์ และพัฒนาวิธีการควบคุมโรคต่อไป เจ้าหน้าที่ปศุสัตว์สามารถใช้ข้อมูลจากการตรวจวินิจฉัย เพื่อวางแผนการควบคุมโรคในระดับพื้นที่ และเกษตรกรสามารถใช้เทคโนโลยีที่ใช้งานง่าย เพื่อตรวจวินิจฉัยโรคในฟาร์มของตนเอง และป้องกันการสูญเสียผลผลิต อาชีพเหล่านี้จะได้รับประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตรวจวินิจฉัย และสามารถนำไปสู่การพัฒนาอุตสาหกรรมการเลี้ยงปศุสัตว์อย่างยั่งยืน<\/p>\nงานวิจัยนี้เหมาะกับอาชีพใด<\/h3>\n
<\/h3>",
"metaData": {
"ProjectAbstractEN": "",
"ProjectID": "12641",
"Headname": "รศ.น.สพ.ดร. มรกต แก้วธรรมสอน",
"ProjectYearSubmit": "2563",
"DepartmentTH": "จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย",
"oecd": "กลุ่มข้อมูลด้านเกษตรศาสตร์",
"ProjectType": "โครงการเดี่ยว",
"Projectstatus": "ปิดโครงการ",
"tags": [
"ปัญญาประดิษฐ์",
"กระบือ",
"ปฏิกิริยาลูกโซ่แบบเกลียว",
"ริคเก็ตเซีย",
"เห็บ"
],
"ProjectObjective": "To assess the prevalence and address the genetic diversity of blood-borne diseases in buffalo farms To establish, validate and assess the diagnostic performance of using Artificial Intelligence (AI) in comparison to standard microscopy and a combination of the AI-assisted-expert microscopy for the diagnosis of the buffalo blood-borne parasites. To establish, validate and assess the diagnostic and analytical performances of dried Polymerase Spiral Reaction (PSR) with crude blood samples in comparison to standard microscopy for the diagnosis of the buffalo blood-borne parasites. To apply the AI-assisted-expert microscopy and the dried PSR for the naturally infected and carrier buffaloes and tick vectors and onsite detection of the buffalo blood-borne parasites."
},
"apa": "รศ.น.สพ.ดร. มรกต แก้วธรรมสอน. (2563). การตรวจวินิจฉัยโรคที่มีแมลงเป็นพาหะโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการใช้ปฏิกิริยาลูกโซ่แบบเกลียวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมาตรการควบคุมโรค. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. .",
"chicago": "รศ.น.สพ.ดร. มรกต แก้วธรรมสอน. 2563. \"การตรวจวินิจฉัยโรคที่มีแมลงเป็นพาหะโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการใช้ปฏิกิริยาลูกโซ่แบบเกลียวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมาตรการควบคุมโรค\". จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. .",
"mla": "รศ.น.สพ.ดร. มรกต แก้วธรรมสอน. \"การตรวจวินิจฉัยโรคที่มีแมลงเป็นพาหะโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการใช้ปฏิกิริยาลูกโซ่แบบเกลียวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมาตรการควบคุมโรค\". จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2563. .",
"vancouver": "รศ.น.สพ.ดร. มรกต แก้วธรรมสอน. การตรวจวินิจฉัยโรคที่มีแมลงเป็นพาหะโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการใช้ปฏิกิริยาลูกโซ่แบบเกลียวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมาตรการควบคุมโรค. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย; 2563. .",
"license": [
"Creative Commons Attribution",
"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/"
]
}