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.
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
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Major medical and veterinary pests including the mosquitoes, houseflies and cockroaches pose health problems for humans and mammals and create more visual obstruction. Therefore, this research discovered a formula of essential oils and active ingredients from herbal plants that are highly effective in controlling and eliminating these insects compared to chemical insecticides, are safe for non-target organisms living in the environment, and are stable and maintain the active properties of the compounds. These formulas can be developed into environmentally friendly natural products to replace or reduce the use of chemical insecticides.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This study was conducted to develop a prototype cooling cover for transporting raw milk, aiming to provide a solution for maintaining the quality of raw milk during transportation to milk collection centers. The cooling cover is made using Phase Change Material (PCM), produced from water mixed with a gelling agent, in an amount of 5.6 kg, attached around an aluminum milk tank (with a capacity of 25 L). The cover is then covered with a UV-reflective fabric in two types: polyvinyl chloride (PVC) and high-density polyethylene (HDPE). The temperature reduction performance of both types of covers was evaluated by measuring water temperatures at various points along the radial and vertical directions of the milk tank at six points, using type-T thermocouples, under three environmental conditions: a constant temperature of 25 °C, 35 °C, and outdoor ambient temperature (average temperature 35.5 °C) for a minimum duration of 180 min. The experimental results revealed that at 120 min., the water in the tank covered with PCM-PVC and PCM-HDPE covers had temperatures lower than the ambient temperature by 12.6 °C and 12.9 °C, respectively, under a constant ambient temperature of 25 °C, and under a constant ambient temperature of 35 °C lower by 16.7 °C and 16.4 °C, respectively, and outdoor conditions. Since the temperature reduction performance of PCM-PVC and PCM-HDPE covers showed no significant difference, the performance of microbial quality preservation of raw milk was assessed only with PCM-PVC cover in comparison to a non-covered case (control), by measuring coliform and Escherichia coli counts using compact dry plates. Results indicated that after 120 min., milk in the tank covered with PCM-PVC had an average coliform count of 1.6 × 10^4 CFU/ml and E. coli count of 2 × 10^3 CFU/ml, which was lower than the non-covered control with an average coliform count of 1.5 × 10^4 CFU/ml and E. coli count of 1.1 × 10^4 CFU/ml. This study concludes that the temperature reduction achieved by the cooling cover can help inhibit coliform growth to levels below raw milk quality standards, demonstrating the potential of the cooling cover in maintaining the quality and safety of raw milk during transport, ultimately contributing to an improved quality of life for Thai dairy farmers.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The evaluation of mango yield and consumer behavior reflects an increasing awareness of product origins, with a growing demand for traceability to understand how the produce has been cultivated and managed. This study explores the relationship between mango characteristics and cultivation practices before harvest, using location identification to provide insights into these processes. To achieve this, a model was developed to detect and locate mangoes using 2D images via a Deep Learning approach. The study also investigates techniques to determine the real-world coordinates of mangoes from 2D images. The YOLOv8 model was employed for object detection, integrated with camera calibration and triangulation techniques to estimate the 3D positions of detected mangoes. Experiments involved 125 trials with randomized mango positions and camera placements at varying yaw and pitch angles. Parameters extracted from sequential images were compared to derive the actual 3D positions of the mangoes. The YOLOv8 model demonstrated high performance with prediction metrics of Precision (0.928), Recall (0.901), mAP50 (0.965), mAP50-95 (0.785), and F1-Score (0.914). These results indicate sufficient accuracy for predicting mango positions, with an average positional error of approximately 38 centimeters.