การพัฒนาระบบควบคุมวัณโรคในสมาร์ทโฟนโดยวิธีการรักษาภายใต้การสังเกตโดยตรง เพื่อเพิ่มความร่วมมือในการรักษาด้วยยา
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
ประเทศไทยยังคงมีปัญหาด้านวัณโรคที่มีการดื้อยาหลายขนาน ด้วยบริบทของประเทศไทยที่ยังขาดแคลนบุคลากร รวมถึงต้นทุนในการดำเนินการที่สูง ทำให้การรักษาด้วยระบบยาระยะสั้นโดยมีผู้ดูแลกำกับการรับประทานยา (DOTS) ยังไม่ครอบคลุมเพียงพอ ผู้ป่วยส่วนใหญ่จึงรับประทานยาด้วยตนเอง ซึ่งถือว่ายังเสี่ยงต่อการลืมรับประทานยา หยุดยาเองเนื่องจากอาการข้างเคียงหรือแพ้ยา หรือเมื่ออาการดีขึ้นจากการรับประทานยาไปได้สักระยะหนึ่ง ผู้วิจัยจึงได้พัฒนาระบบติดตามการรับประทานยาของผู้ป่วยในแบบเรียลไทม์บนโทรศัพท์สมาร์ทโฟนเพื่อใช้ติดตามผู้ป่วยให้รับประทานยา และแจ้งเจ้าหน้าที่โดยอัตโนมัติกรณีที่ไม่มีข้อมูลการรับประทานยาจากผู้ป่วย งานวิจัยนี้ได้ประยุกต์ใช้เทคนิคทางด้าน object detection และ action recognition เพื่อประเมินภาพในขณะที่มีการรับประทานยาโดยอัตโนมัติ ว่าเป็นการรับประทานยาหรือไม่ โดยการสร้างแบบจำลองจากการเรียนรู้เชิงลึก (deep Learning) โดยใช้เครื่องมือ TensorFlow Lite สำหรับรันแบบจำลองการเรียนรู้แบบทันที (realtime) ผ่านกล้องบนโทรศัพท์สมาร์ทโฟนของผู้ป่วยวัณโรค โดยโมเดลที่ได้สามารถใช้ตรวจสอบ และติดตามการรับประทานยาของผู้ป่วยในรูปแบบเรียลไทม์จากโทรศัพท์สมาร์ทโฟนของผู้ป่วย ส่งข้อมูลมายังเว็บแอปพลิเคชัน www.dots-ai.com ได้อย่างมีประสิทธิผล โมเดลมีความแม่นยำร้อยละ 92.00 ส่วนคะแนน F1 (F1 score) ของโมเดลมีค่า 0.925 คณะผู้วิจัยได้ทำการศึกษาการใช้งาน DOTS-AI ในอาสาสมัคร 22 ราย ที่เข้ารับการรักษาในช่วงระหว่าง 1 กรกฏาคม – 30 กันยายน 2565 ของโรงพยาบาลโคกสำโรงและโรงพยาบาลพัฒนานิคม โดยสุ่มแยกให้อยู่ในกลุ่มที่ใช้โปรแกรม DOTS-AI และกลุ่มที่ได้รับการรักษาตามมาตรฐานเดิมของโรงพยาบาล กลุ่มละ 11 ราย ผลการศึกษาเบื้องต้นพบว่า กลุ่มที่ใช้ระบบ DOTS-AI มีอัตราความสม่ำเสมอในการรับประทานยาสูงกว่ากลุ่มที่ได้รับการรักษาตามมาตรฐานเดิม สำหรับอัตราการรักษาสำเร็จและการขาดการรักษายังไม่มีข้อมูลดังกล่าวในเบื้องต้น เนื่องจากในการตรวจสอบอัตราการรักษาสำเร็จต้องติดตามการรักษาโดยเฉลี่ยเป็นเวลา 6 เดือนอย่างไรก็ตาม ระบบนี้ยังคงต้องมีการพัฒนาให้มีความเสถียร สอดคล้องกับประสบการณ์ของผู้ป่วย และเจ้าหน้าที่ด้านความรู้สึกที่ตอบสนองต่อการใช้งานระบบ และมีการใช้งานที่ครอบคลุม เพื่ออำนวยความสะดวกแก่ผู้ป่วยและเจ้าหน้าที่ให้มากยิ่งขึ้