|
การพัฒนาระบบฟื้นฟูสมรรถภาพทางไกลสำหรับผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองด้วยความจริงเสริมแบบไร้จุดมาร์กเกอร์และแดชบอร์ดสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Creator | ศราวิน ราชานิกรณ์ |
| Title | การพัฒนาระบบฟื้นฟูสมรรถภาพทางไกลสำหรับผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองด้วยความจริงเสริมแบบไร้จุดมาร์กเกอร์และแดชบอร์ดสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน |
| Contributor | พรศักดิ์ ปรีเลขา, พรรณเชษฐ ณ ลำพูน, ปิยะวัฒน์ จิระพงษ์สุวรรณ, รัฐวิชญ์ ณ ลำพูน, ศุภณัช งามประภาวัฒน์ |
| Publisher | Faculty of Engineering and Industrial Technology, Kalasin University |
| Publication Year | 2569 |
| Journal Title | วารสารวิศวกรรมและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| Journal Vol. | 4 |
| Journal No. | 4 |
| Page no. | 95-109 |
| Keyword | ความจริงเสริมแบบไร้จุดมาร์กเกอร์, ปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน, การฟื้นฟูสมรรถภาพโรคหลอดเลือดสมอง, แดชบอร์ดสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก, ซีเรียสเกมทางสุขภาพ |
| URL Website | https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/JEIT |
| Website title | วารสารวิศวกรรมและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| ISSN | ISSN 2985-0274 (Print),ISSN 2985-0282 (Online) |
| Abstract | การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบฟื้นฟูสมรรถภาพทางไกลสำหรับผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง โดยใช้ความจริงเสริมแบบไร้จุดมาร์กเกอร์ ร่วมกับแดชบอร์ดสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของแนวทางที่ต้องใช้อุปกรณ์สวมใส่ และสนับสนุนการติดตามผลการบำบัดอย่างต่อเนื่องที่บ้าน ระบบใช้มีเดียไปป์ (MediaPipe) สำหรับการติดตามจุดสังเกตของมือจำนวน 21 จุด แบบเรียลไทม์จากกล้องเว็บแคมมาตรฐาน โดยป้อนข้อมูลเข้าสู่สถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน (Hybrid AI) ที่ผสานปัญญาประดิษฐ์แบบใช้กฎเกณฑ์ (Rule-Based AI) กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างข้อเสนอแนะและสรุปรายงานทางคลินิก ภายใต้กรอบกรอบแนวคิดและเครื่องมือในการประเมินการออกแบบซีเรียสเกม (Serious Game Design Assessment) และแนวคิดความยืดหยุ่นของระบบประสาท ระเบียบวิธีวิจัยประกอบด้วยการประเมินเชิงวิศวกรรม การทดสอบด้วยชุดข้อมูลจำลอง 100 กรณีศึกษา และการทวนสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ 9 ท่าน ผลการประเมินในสภาพแวดล้อมจำลองพบว่า ระบบมีอัตราการสูญเสียเฟรมเฉลี่ยร้อยละ 5.36 ความคลาดเคลื่อนเชิงพื้นที่ 10.51 พิกเซล อัตราเฟรม 49.6–58.4 FPS และความหน่วง 45.2–68.7 มิลลิวินาที ส่วนการประเมินแดชบอร์ดปัญญาประดิษฐ์ ด้วยข้อมูลจำลอง 100 กรณี ศึกษาพบว่าความแม่นยำเท่ากับร้อยละ 92.00 และความสามารถในการตรวจจับ เท่ากับร้อยละ 89.36 ขณะที่ผู้เชี่ยวชาญประเมินความเหมาะสมของสถาปัตยกรรมและความสอดคล้องเชิงหน้าที่อยู่ในระดับมากที่สุด (ค่าเฉลี่ย 4.59–4.75) จุดเด่นของการศึกษานี้ คือการบูรณาการความจริงเสริมแบบไร้จุดมาร์กเกอร์ ปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน และแดชบอร์ดคลินิกในระบบต้นแบบเดียว อย่างไรก็ตามผลลัพธ์ในบทความนี้เป็นการประเมินต้นแบบในสภาพแวดล้อมจำลอง และการรับรองโดยผู้เชี่ยวชาญ จึงควรมีการศึกษาทางคลินิกเพิ่มเติมก่อนการนำไปใช้จริงในวงกว้าง |
