KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Diabetes Meal Management Application

Abstract

The Diabetes Meal Management Application is a digital health tool designed to empower Type 2 diabetic patients in managing their diet and blood sugar levels more effectively. With features like personalized meal recommendations, nutrient tracking, and seamless integration with wearable blood glucose monitors via Blood sugar measuring device (CGM), the application enables users to monitor glucose fluctuations in real time and adjust dietary choices accordingly. Built with the Flutter framework and supported by a backend of Express.js and MongoDB, the application prioritizes a user-friendly interface, ensuring easy navigation and encouraging consistent engagement with meal planning and health tracking. Preliminary user trials show that the application contributes to more stable blood sugar levels and improved adherence to dietary recommendations, helping users reduce health risks associated with diabetes complications. By offering a proactive approach to diabetes management, the application reduces the need for frequent clinical interventions, thus potentially lowering medical costs over time. This project highlights the promising role of digital health solutions in supporting personalized diabetes care, emphasizing the potential for scalable, user-centered interventions that foster long-term health improvements for diabetic patients.

Objective

ในปัจจุบันโรคเบาหวานเป็นปัญหาสุขภาพที่สำคัญระดับโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศไทยที่พบจำนวนผู้ป่วยเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จากข้อมูลในปี 2566 จำนวนผู้ป่วยโรคเบาหวานชนิดที่ 2 ในประเทศไทยมีมากกว่า 5.2 ล้านคน คิดเป็นประมาณ 1 ใน 11 ของประชากรที่มีอายุ 15 ปีขึ้นไป โรคเบาหวานชนิดที่ 2 คิดเป็น 90-95% ของผู้ป่วยเบาหวานทั้งหมดในประเทศไทย ซึ่งเป็นผลมาจากการดำเนินชีวิตที่ไม่เหมาะสม พบว่ามีค่าใช้จ่ายเฉลี่ยในการรักษาพยาบาลโดยประมาณคือ 28,200 บาทต่อคนต่อปี และหากมีภาวะแทรกซ้อน หรือเป็นโรคเรื้อรังอื่น ๆ เช่น โรคไต โรคหัวใจและหลอดเลือด อาจมีค่ารักษาสูงถึงหลักแสนบาทต่อคนต่อปี โดยผู้ป่วยโรคเบาหวานส่วนใหญ่มักไม่ได้รับการดูแลในเรื่องโภชนาการให้ดีเท่าที่ควร ส่งผลให้การรักษาระดับน้ำตาลในเลือดไม่อยู่เกณฑ์ที่เหมาะสม จนนำไปสู่ภาวะแทรกซ้อนที่รุนแรง ดังนั้น การควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดของผู้ป่วยเบาหวาน จึงมีความสำคัญในการช่วยลดภาระค่าใช้จ่าย และโอกาสการเสียชีวิตได้ การควบคุมอาหารถือเป็นหนึ่งในวิธีการรักษาและควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดที่มีประสิทธิภาพ แต่ผู้ป่วยจำนวนมากยังขาดความรู้และทักษะในการเลือกรับประทานอาหารที่เหมาะสม จึงจำเป็นต้องได้รับคำแนะนำด้านโภชนาการที่ถูกต้อง โครงงานแอปพลิเคชันจัดการอาหารสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน จึงเป็นแนวทางหนึ่งที่สามารถช่วยผู้ป่วยในการวางแผนเมนูอาหารและติดตามระดับน้ำตาลในเลือดได้อย่างเหมาะสม อีกทั้งยังช่วยลดความซับซ้อนในการคำนวณสารอาหารที่ได้รับในแต่ละวัน นอกจากนี้ การเชื่อมต่อแอปพลิเคชันกับอุปกรณ์ตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดจะช่วยให้ผู้ป่วยสามารถรับข้อมูลได้ทันท่วงที เพื่อใช้ในการบริหารจัดการสุขภาพของตนเอง

Other Innovations

A dual coil induction heating machine for jewelry factories developed by  electromagnetic analysis

วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง

A dual coil induction heating machine for jewelry factories developed by electromagnetic analysis

Induction Heating Machine (IHM) is a crucial device in the jewelry industry, utilizing electromagnetic fields to generate heat and join precious metals. This research focuses on developing a Dual Coil Induction Heating Machine (Dual Coil IHM) to enhance production efficiency and reduce costs in jewelry factories using Electromagnetic Analysis (EMA) through Ansys Maxwell software. The research process began with testing a single-coil IHM under real operating conditions and using EMA to analyze the generated magnetic flux density (B). Subsequently, dual-coil configurations in Parallel and Series arrangements were designed and compared. The experimental results revealed that the series dual coil produced a higher magnetic flux and allowed for optimizing current (I), frequency (f), number of coil turns (N), and coil spacing (d) for better manufacturing performance. The findings indicate that the series dual-coil IHM can double production capacity compared to the conventional single-coil model. Furthermore, EMA technology minimizes physical testing, reduces errors, and enhances precision in designing industrial machinery for the jewelry manufacturing sector.

Read more
Classifying children's writing skill levels using image processing

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

Classifying children's writing skill levels using image processing

Currently, the issue of developmental writing disabilities in children is a matter of great importance for school-age children. Diagnosing whether a child has developmental writing disabilities relies on writing skill assessments, which are administered to those seeking diagnosis and evaluated by medical professionals or experts. However, there are still limitations in the diagnostic process, which depends heavily on expert physicians, leading to a high demand for human resources. To address this, we have developed a method for scoring writing skill assessments using image processing technology, based on existing scoring criteria. Currently, three criteria are used for scoring: writing position, article format, and copying speed. We have also created a web application to make the system more accessible and easier to use.

Read more
Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.

Read more