การพัฒนาซอฟแวร์ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อพยากรณ์ความน่าจะเป็นในการเกิดมะเร็งตับของผู้ป่วยมะเร็งรายใหม่
ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้ได้พัฒนาซอฟแวร์ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อพยากรณ์ความน่าจะเป็นในการเกิดมะเร็งตับของผู้ป่วยมะเร็งรายใหม่ โดยพิจารณาเครื่องมือ AI 7 แบบร่วมกับวิธีการจัดการข้อมูลและตัวแปร จากผลการทดสอบเครื่องมือทาง AI ซึ่งก็คือ ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด (K-Nearest Neighbors, KNN) และโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network; ANN) ร่วมกับวิธีการจัดการข้อมูลวิธีสังเคราะห์ข้อมูลเพิ่ม (Synthetic Minority Oversampling Technique: SMOTE) ถูกเลือกเพื่อมาพัฒนาซอฟแวร์ โดย KNN+SMOTE และ ANN+SMOTE ให้ผลความถูกต้องของการทำนายที่ใกล้เคียงกันซึ่งก็คือ 87.26% และ 87.49% ตามลำดับ ขณะที่ KNN+SMOTE ให้ผลการทำนายผลว่าเป็นมะเร็งตับที่ถูกต้องหรือค่าทำนายผลบวก (Positive Predictive Value, PPV) ดีกว่า ANN+SMOTE (KNN+SMOTE : 76.57%, ANN+SMOTE : 51.91%) ส่วน ANN+SMOTE ให้ ผลการทำนายผลว่าไม่เป็นมะเร็งตับที่ถูกต้องหรือค่าทำนายผลลบ (Negative Predictive Value, NPV) ได้ถูกต้องกว่า KNN+SMOTE (KNN+SMOTE : 90.80%, ANN+SMOTE : 98.70%) ซึ่งถือได้ว่าทั้ง KNN+SMOTE และ ANN+SMOTE มีจุดเด่นที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงพิจารณาเลือกทั้ง KNN และ ANN ร่วมกับ SMOTE เพื่อพัฒนาซอฟแวร์โดยการทำนายโดยใช้จุดเด่นของแต่ละเครื่องมือ AI โดยการทำนายจะมี 3 ระดับจากน้อยไปมากคือ ไม่มีความน่าจะเป็นของการเป็นมะเร็งตับ , มีความน่าจะเป็นเล็กน้อยของการเป็นมะเร็งตับ , มีความน่าจะเป็นของการเป็นมะเร็งตับ ทั้งนี้ซอฟแวร์ที่พัฒนาขึ้นได้ใช้สำหรับ User Interface (UI) ด้วยโดยผู้ใช้จะต้องกรอกข้อมูลตัวแปรเพื่อให้ซอฟแวร์ประมวลผลแล้วแสดงการทำนายดังกล่าว