เครือข่ายพันธมิตรมหาวิทยาลัยเพื่อการวิจัย (RUN) เผยเทรนด์วิจัย AI กับผู้สูงอายุ พร้อมโชว์ต้นแบบนวัตกรรม “ Senior 360 ” ระบบติดตามผู้สูงอายุในอาคาร ผลงานนักวิจัย มธ. ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์พฤติกรรม ลดความเสี่ยง เน้นการป้องกันก่อนเกิดเหตุและลดการใช้กล้องวงจรปิดเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว
รศ.ดร.ชาลีดา บรมพิชัยชาติกุล ผู้อำนวยการสำนักงานเครือข่ายพันธมิตรมหาวิทยาลัยเพื่อการวิจัย (RUN Office) เปิดเผยว่า.. ปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของทุกคนมากขึ้น และได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้กับการยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้สูงอายุ ซึ่งแนวโน้มหรือเทรนด์วิจัยระดับโลกในเรื่องดังกล่าวมีงานวิจัยที่เกี่ยวข้องทั้งเรื่องอาหาร สุขภาพ (longevity) การแพทย์ และการเคลื่อนที่ (logistics) รวมถึงใช้ชีวิตของผู้สูงอายุในชุมชน โดยเรื่องอาหารและโภชนาการ จะเป็นงานวิจัยที่เป็น Personalized Nutrition AI ที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมและไลฟ์สไตล์ เพื่อสร้างเมนูอาหารที่เหมาะสมกับโรคประจำตัวของผู้สูงอายุรายบุคคล (Precision Nutrition) ส่วนด้านการแพทย์และสุขภาพ (Health & Medical AI) งานวิจัยเน้นไปที่ " การพยากรณ์ก่อนเกิดเหตุ " (Predictive Care) แทนที่การรักษาตามอาการ ซึ่งมีงานวิจัยจากหลากหลายสถาบัน ที่ได้พัฒนาเซนเซอร์ที่ตรวจจับค่าจากร่างกายได้ละเอียดกว่าเดิม เช่น การตรวจวัดระดับน้ำตาลและออกซิเจนผ่านผิวหนังโดยไม่ต้องเจาะเลือด รวมถึงการวิเคราะห์ " Gait Analysis " หรือ ลักษณะการเดิน เพื่อทำนายโอกาสในการล้มล่วงหน้าได้หลายวัน
“ เทรนด์โลกของงานวิจัยและนวัตกรรม AI สำหรับผู้สูงอายุในปี 2569 จะก้าวข้ามจากการเป็นแค่ " แนวคิด " สู่การเป็น " อุปกรณ์ที่ใช้งานจริง " ในชีวิตประจำวัน โดยเน้นไปที่การสร้างอิสระในการใช้ชีวิต (Aging in Place) และการดูแลสุขภาพเชิงรุก เช่น Agentic AI ในสถานพยาบาล ปัจจุบันโรงพยาบาลใหญ่ๆ อย่าง Singapore General Hospital ใช้ AI Chatbot ช่วยประหยัดเวลาบุคลากรได้กว่า 660 ชั่วโมงต่อปี โดย AI สามารถตอบคำถามสุขภาพเบื้องต้นและคัดกรองอาการได้แม่นยำ ”
ขณะที่ด้านการเคลื่อนที่ (logistics) และใช้ชีวิตของผู้สูงอายุในชุมชน งานวิจัยที่ควรขับเคลื่อน ได้แก่ อุปกรณ์และเครื่องมืออัจฉริยะ (Smart Devices & Robotics) และการพัฒนา smart city สำหรับผู้สูงอายุ เป็นต้น
รศ.ดร.ชาลีดา กล่าวว่า.. ปัจจุบัน RUN มีแนวทางในการทำงานร่วมกันใน 8 มหาวิทยาลัย คือ “ SExy – Sincerely, Equally, Excellently ” ซึ่งหมายความว่า RUN จะขับเคลื่อนและสนับสนุนความร่วมมือระหว่างมหาวิทยาลัยต่างๆ ในเครือข่าย ให้เกิดการวิจัยร่วมกันอย่าง “ จริงใจ เท่าเทียม และมุ่งความเป็นเลิศ ” โดยมีหลักการในการแก้ไขปัญหาของประเทศที่ใช้พลังร่วมกันของ 8 มหาวิทยาลัย ทั้งนี้ได้จัดกลุ่มวิจัยออกเป็น 10 กลุ่มหรือ 10 คลัสเตอร์(Cluster) พร้อมสนับสนุนให้มีการทำงานแบบ Cross Cluster โดยมีคลัสเตอร์ “ ดิจิทัล ” เป็นแกนหลักในขับเคลื่อน และสนับสนุนให้นักวิจัยในแต่ละมหาวิทยาลัย เชื่อมโยงกันผ่าน 4 แพลตฟอร์ม คือ 1.NextGen Advanced Biotech & SynBio 2. AI Powered Precision Health & Medicine 3. Agri Food Intelligence & Climate Technology และ 4.Transformative Creative Economy
อย่างไรก็ดี ภายใต้คลัสเตอร์ “ ดิจิทัล ” ของ RUN ปัจจุบันมีผลงานนวัตกรรมที่รองรับสังคมสูงวัยที่น่าสนใจเป็นจำนวนมาก อย่างเช่น นวัตกรรม “ Senior 360 ” ซึ่งเป็นระบบติดตามดูแลผู้สูงอายุภายในอาคารที่พัฒนาโดย “ ผศ.ดร.ธีรยุทธ โหรานนท์ ” จาก มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ผศ.ดร.ธีรยุทธ โหรานนท์ ประธานคลัสเตอร์วิจัยดิจิทัล ของ RUN กล่าวว่า นวัตกรรม “ Senior 360 ” เป็นนวัตกรรมที่พัฒนาขึ้นจากงานวิจัยเพื่อยกระดับการดูแลผู้สูงอายุแบบครบวงจร โดยมีเทคโนโลยีการระบุตำแหน่งภายในอาคารเป็นเทคโนโลยีหลัก และ นำมาพัฒนาร่วมกับงานวิจัยด้านการวิเคราะห์พฤติกรรมด้วย AI หรือ Human Activity Prediction โดยมุ่งเน้นการติดตามพฤติกรรมการใช้ชีวิตประจำวันของผู้สูงอายุ และการระบุตำแหน่งภายในอาคารได้ตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อให้ผู้ดูแลสามารถเฝ้าระวังและป้องกันเหตุไม่คาดคิดได้แบบเชิงรุก โดยไม่ต้องใช้กล้องวงจรปิดเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว
ทั้งนี้ ระบบการระบุตำแหน่งภายในอาคาร จะช่วยลดข้อจำกัดของระบบ GPS ที่ใช้อยู่ในโทรศัพท์มือถือ ซึ่งเป็นการรับสัญญานจากดาวเทียม ทำให้ไม่สามารถระบุตำแหน่งภายในอาคารได้แม่นยำ โดยระบบระบุตำแหน่งภายในอาคารจะประกอบด้วยอุปกรณ์ 2 ส่วน คือ โหนด (Node) เป็นอุปกรณ์ที่ติดตั้งอยู่ตามฝ้าเพดานหรือผนังภายในอาคาร เพื่อคอยรับและระบุสัญญาณจากตัวแท็ก ส่วนแท็ก (Tag) จะเป็นอุปกรณ์พกพาที่ติดตัวผู้สูงอายุ เช่น สายรัดข้อมือ (Wristband) สร้อยคอ หรือนาฬิกาอัจฉริยะ (Smart Watch) เพื่อส่งสัญญาณไปยังโหนด ทำให้ระบบทราบพิกัดที่ชัดเจนว่าผู้สูงอายุอยู่จุดใด
นอกจากการระบุตำแหน่งแล้ว ระบบ “ Senior 360 ” ยังนำข้อมูลการเคลื่อนไหวจากเซ็นเซอร์ที่ได้มาวิเคราะห์ด้วย AI เพื่อทำนายการทำกิจกรรมของผู้สูงอายุ (Human Activity Prediction) ซึ่งแตกต่างจาก Smart Watch ทั่วไปที่เน้นเรื่องกีฬา แต่ Senior 360 จะเน้นที่ " พฤติกรรมการใช้ชีวิตประจำวัน " เช่น ติดตามการนอน การประเมินสภาวะเสื่อม โดยวิเคราะห์ลักษณะการเดิน เช่น เริ่มเดินกระตุก เดินสะดุด หรือเดินช้าลง เพื่อประเมินความเสี่ยงก่อนที่จะมีการล้มจริง และมีรายงานผลดิจิทัล ระบบจะสรุปกิจกรรมเป็นรายวันเพื่อให้คุณหมอหรือผู้ดูแลทราบว่าผู้สูงอายุทำกิจกรรมตามแผนการรักษาได้กี่เปอร์เซ็นต์
ผศ.ดร.ธีรยุทธ กล่าวว่า.. จุดเด่นของระบบ คือ ความเป็นส่วนตัว (Privacy) ระบบนี้ช่วยลดความจำเป็นในการติดตั้งกล้องวงจรปิดในห้องส่วนตัว เพราะใช้การติดตามผ่านตำแหน่งและกิจกรรมแทน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพผู้ดูแล ช่วยให้ผู้ดูแลสามารถดูแลผู้สูงอายุได้จำนวนมากขึ้น เนื่องจากระบบมีการแจ้งเตือนและทำรายงานอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังมุ่งเน้นการป้องกัน โดยเป้าหมายหลักคือ การรักษาให้ผู้สูงอายุอยู่ในสภาวะที่แข็งแรงและดูแลตัวเองได้ให้นานที่สุด เพื่อป้องกันไม่ให้เข้าสู่สภาวะ "ติดเตียง" ซึ่งจะช่วยลดภาระค่าใช้จ่ายและทรัพยากรในการดูแลได้มหาศาล และยังมีต้นทุนต่ำ เนื่องจากทีมวิจัยพัฒนาฮาร์ดแวร์เองบางส่วน ทำให้ถูกกว่าการนำเข้าเทคโนโลยีจากต่างประเทศ ปัจจุบันระบบนี้ผ่านการทดสอบมาตรฐานสากลและมีการนำไปทดลองใช้งานจริงในสถานพยาบาลและศูนย์ดูแลผู้สูงอายุ เพื่อนำ Feedback มาปรับปรุงให้ตรงความต้องการของผู้ใช้งานจริงมากที่สุด
นอกจากนี้ RUN ยังมีนวัตกรรมดิจิทัลเพื่อสุขภาพ ที่จะช่วยฟื้นฟูสมรรถภาพร่างกายของผู้ป่วยและผู้สูงอายุในประเทศไทย เช่น ผลงานนักวิจัยจากคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ ซึ่งพัฒนาอุปกรณ์ Smart Breath เพื่อช่วยมอนิเตอร์การบริหารปอดผ่านระบบเซ็นเซอร์และแอปพลิเคชัน และอุปกรณ์ Smart Knee ที่ใช้ติดตามการฟื้นฟูข้อเข่าด้วยการวัดองศาและสัญญาณกล้ามเนื้ออย่างแม่นยำ เทคโนโลยีเหล่านี้มุ่งเน้นการเปลี่ยนอุปกรณ์แบบแมนนวลให้เป็นระบบดิจิทัลที่เชื่อมต่อระบบคลาวด์ เพื่อรองรับการทำกายภาพบำบัดทางไกลและลดความแออัดในสถานพยาบาล ปัจจุบันโครงการอยู่ในขั้นตอนการทดสอบทางคลินิกและเตรียมจดทะเบียนมาตรฐานเครื่องมือแพทย์ (อย.) เพื่อต่อยอดสู่การใช้งานจริงในเชิงพาณิชย์และขยายผลสู่ระดับสากล
รวมถึงแอปพลิเคชัน " กินดี CMU " ผลงานนักวิจัยจากศูนย์นวัตกรรมสุขภาพ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ หรือ MedCHIC ซึ่งเป็นแอปพลิเคชั่นด้านเวชศาสตร์ฟื้นฟูสำหรับผู้สูงอายุ ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยคัดกรองและฟื้นฟูผู้ป่วยที่มีภาวะกลืนลำบากผ่านวิดีโอสาธิตที่บ้าน แอปพลิเคชันดังกล่าว ถูกออกแบบให้ใช้งานได้ง่ายผ่านสมาร์ทโฟน แท็บเล็ต หรือคอมพิวเตอร์ โดยมีทั้งระบบการคัดกรองที่ใช้ประเมินสภาวะการกลืนเบื้องต้นโดยนักกิจกรรมบำบัด ระบบการบำบัดที่รวบรวมคลิปวิดีโอฝึกการกลืนและการบริหารกล้ามเนื้อที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะเลือกคลิปที่เหมาะสมกับปัญหาเฉพาะบุคคลเพื่อให้ผู้ป่วยนำไปฝึกต่อที่บ้านได้ และระบบแอดมิน (หลังบ้าน) สำหรับผู้เชี่ยวชาญเพื่อใช้ติดตามความก้าวหน้า ดูความถี่และระยะเวลาที่ผู้ป่วยฝึกซ้อมจริง เพื่อให้การบำบัดเป็นไปอย่างต่อเนื่อง
ปัจจุบันแอปพลิเคชัน " กินดี CMU " ได้ผ่านการทดสอบในระยะโครงการวิจัยและนำมาใช้ภายในหน่วยงานของคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่แล้ว อนาคตทีมพัฒนามีแผนที่จะนำเทคโนโลยี AI มาช่วยตรวจจับว่าผู้ป่วยทำท่าทางได้ถูกต้องหรือไม่ รวมถึงจะมีการพัฒนาเพิ่มเติมให้สามารถบันทึกผลการฝึกได้ละเอียดมากขึ้นอีกด้วย ...
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น