{
    "content_title": "ระบบปัญญาประดิษฐ์คัดกรองโรคโดยใช้ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่",
    "coverImage": "https:\/\/r4u.nrct.go.th\/api\/public\/file_upload\/ai_images\/16524.jpg",
    "aiAnalyze": "<h2>บทวิเคราะห์งานวิจัย<\/h2><p>งานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับคัดกรองโรคโดยใช้ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่ เป้าหมายหลักคือการสร้างระบบที่สามารถคัดแยกผู้ป่วยตามความเร่งด่วนในการพบแพทย์ ส่งต่อผู้ป่วยไปยังแผนกที่ถูกต้อง และให้การบ่งชี้ความน่าจะเป็นของกลุ่มโรค ระบบนี้ใช้หุ่นยนต์เป็นสื่อกลางในการรับข้อมูลจากผู้ป่วย รวมถึงข้อมูลส่วนตัว อาการ และสัญญาณชีพ แล้วส่งต่อไปยังซอฟต์แวร์ AI เพื่อวิเคราะห์และให้ผลลัพธ์<\/p><p>กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์แบ่งเป็นสองส่วน คือส่วน AI ที่ประมวลผลข้อมูลและส่วน User Interface ที่ใช้งานบนหุ่นยนต์ ฐานข้อมูลทางการแพทย์ถูกสร้างขึ้นโดยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ โดยเลือกโรคที่พบบ่อย กำหนดตัวแปรที่เกี่ยวข้อง เช่น อาการนำ เพศ อายุ น้ำหนัก และสัญญาณชีพ และกำหนดน้ำหนักให้กับแต่ละตัวแปร ซอฟต์แวร์ AI จะทำงานตามเงื่อนไขและตัวแปรเหล่านี้เพื่อค้นหาโรคที่น่าจะเป็นไปได้ ประเมินความเร่งด่วน และกำหนดแผนกที่เหมาะสม<\/p><p>ผลการทดสอบในห้องปฏิบัติการแสดงความแม่นยำถึง 85% แต่เมื่อนำไปใช้งานจริงในโรงพยาบาลศิริราช ความแม่นยำลดลงเหลือต่ำกว่า 70% สาเหตุหลักมาจากสามประการ คือ ฐานข้อมูลยังไม่ครอบคลุมโรคต่างๆ สภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังรบกวนการรับรู้เสียงของหุ่นยนต์ และความไม่คุ้นเคยของผู้ป่วย (โดยเฉพาะผู้สูงอายุ) กับเทคโนโลยีหุ่นยนต์ ส่งผลให้ข้อมูลที่ได้รับจากผู้ป่วยไม่ถูกต้อง นำไปสู่การวิเคราะห์ที่ผิดพลาด<\/p><p>ข้อเสนอแนะในการปรับปรุงเน้นที่การขยายฐานข้อมูลให้ครอบคลุมมากขึ้น ปรับปรุง User Interface ให้ใช้งานง่ายขึ้น เช่น เปลี่ยนจากการรับคำสั่งเสียงเป็นการเลือกอาการจากหน้าจอ และเชื่อมต่อกับอุปกรณ์วัดสัญญาณชีพและเวชระเบียนของโรงพยาบาล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วนและแม่นยำยิ่งขึ้น<\/p><p>งานวิจัยนี้มีข้อดีคือการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในการคัดกรองโรค ซึ่งสามารถช่วยลดภาระงานของแพทย์ เพิ่มประสิทธิภาพในการดูแลผู้ป่วย และเข้าถึงบริการทางการแพทย์ได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดในเรื่องความแม่นยำ ความครอบคลุมของฐานข้อมูล และปัจจัยด้านมนุษย์ การพัฒนาต่อไปควรเน้นการแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ เพื่อให้ระบบมีความน่าเชื่อถือและใช้งานได้จริงมากขึ้น การเก็บข้อมูลเพิ่มเติมและการปรับปรุงอัลกอริทึม AI ก็มีความสำคัญ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำของการวินิจฉัย<\/p><p>นอกจากนี้ ควรพิจารณาถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วย และการป้องกันความเสี่ยงจากการใช้งานระบบ AI ในการวินิจฉัยโรค การพัฒนาควรคำนึงถึงความปลอดภัยและจริยธรรม ควบคู่ไปกับประสิทธิภาพของระบบ<\/p><h2>งานวิจัยนี้เหมาะกับอุตสาหกรรมใด<\/h2><p>งานวิจัยนี้เหมาะอย่างยิ่งกับ<strong>อุตสาหกรรมเทคโนโลยีทางการแพทย์ (MedTech<\/strong>) เนื่องจากผลงานเป็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่นำไปใช้ในการคัดกรองโรค ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการดูแลสุขภาพ นอกจากนี้ ยังเหมาะกับอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ เนื่องจากระบบใช้หุ่นยนต์เป็นสื่อกลางในการติดต่อกับผู้ป่วย การพัฒนาต่อยอดสามารถนำไปใช้กับการพัฒนาหุ่นยนต์ทางการแพทย์ได้ อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ และอุตสาหกรรมด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ก็มีความเกี่ยวข้อง เพราะงานวิจัยนี้ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่<\/p><h2>งานวิจัยนี้เหมาะกับอาชีพใด<\/h2><p>งานวิจัยนี้เหมาะกับ<strong>บุคลากรทางการแพทย์หลายอาชีพ เช่น แพทย์ พยาบาล และเจ้าหน้าที่สาธารณสุข<\/strong> เพราะระบบนี้ช่วยลดภาระงานและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน นอกจากนี้ ยังเหมาะกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) วิศวกรซอฟต์แวร์ และนักพัฒนาหุ่นยนต์ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการพัฒนาและปรับปรุงระบบ AI และหุ่นยนต์ รวมถึงนักวิจัยด้านการแพทย์ ที่สามารถนำงานวิจัยนี้ไปต่อยอดพัฒนาหรือปรับปรุง<\/p><h2>&nbsp;<\/h2>",
    "metaData": {
        "ProjectAbstractEN": "",
        "ProjectID": "109305",
        "Headname": "รองศาสตราจารย์ นายแพทย์ เชิดชัย นพมณีจำรัสเลิศ",
        "ProjectYearSubmit": "2564",
        "DepartmentTH": "มหาวิทยาลัยมหิดล",
        "oecd": "กลุ่มข้อมูลด้านวิทยาศาสตร์การแพทย์และสุขภาพ",
        "ProjectType": "โครงการเดี่ยว",
        "Projectstatus": "ปิดโครงการ",
        "tags": [
            "ปัญญาประดิษฐ์",
            "คัดกรอง",
            "ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่"
        ],
        "ProjectObjective": "วัตถุประสงค์หลัก 1. พัฒนาซอฟแวร์ Medical AI (ขอทุน วช ในการศึกษาครั้งนี้)2. ทดสอบประสิทธิภาพของซอฟแวร์ Medical AI (ขอทุนในการศึกษาครั้งต่อไป)วัตถุประสงค์ย่อย 1) สามารถคัดแยกผู้ป่วยที่มีความเร่งด่วนในการพบแพทย์2) สามารถจำหน่ายผู้ป่วยไปยังแผนกที่ถูกต้องได้3) ทราบความแม่นยำในการบ่งชี้กลุ่มโรคที่มีความน่าจะเป็นตามแต่ละคลินิก"
    },
    "apa": "รองศาสตราจารย์ นายแพทย์ เชิดชัย นพมณีจำรัสเลิศ. (2564). ระบบปัญญาประดิษฐ์คัดกรองโรคโดยใช้ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่. มหาวิทยาลัยมหิดล. กรุงเทพมหานคร.",
    "chicago": "รองศาสตราจารย์ นายแพทย์ เชิดชัย นพมณีจำรัสเลิศ. 2564. \"ระบบปัญญาประดิษฐ์คัดกรองโรคโดยใช้ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่\". มหาวิทยาลัยมหิดล. กรุงเทพมหานคร.",
    "mla": "รองศาสตราจารย์ นายแพทย์ เชิดชัย นพมณีจำรัสเลิศ. \"ระบบปัญญาประดิษฐ์คัดกรองโรคโดยใช้ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่\". มหาวิทยาลัยมหิดล, 2564. กรุงเทพมหานคร.",
    "vancouver": "รองศาสตราจารย์ นายแพทย์ เชิดชัย นพมณีจำรัสเลิศ. ระบบปัญญาประดิษฐ์คัดกรองโรคโดยใช้ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่. มหาวิทยาลัยมหิดล; 2564. กรุงเทพมหานคร.",
    "license": [
        "Creative Commons Attribution",
        "https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/"
    ]
}