Cancer is one of the major health issues in Thailand, particularly as the country enters an aging society. The risk of chronic diseases among the elderly often results in limitations in treatment, making it difficult for most patients to achieve a complete recovery. This necessitates continuous care and the provision of accurate information and guidance about cancer. However, current health record systems for patients lack effective interconnectivity, which hinders data analysis and the development of patient care models. Additionally, incorrect information about cancer spread across social media can lead to misunderstandings among elderly patients. To address these issues, researchers have developed a chatbot system that utilizes Natural Language Processing (NLP) technology to understand human language and accurately respond to questions about elderly cancer patient care. The chatbot provides reliable and up-to-date information based on medical knowledge sourced from a database reviewed by healthcare professionals. Furthermore, a web application has been developed to record and analyze patient assessments according to medical standards, enabling healthcare providers to plan and develop appropriate treatment approaches in a better way. This system also facilitates data sharing and connectivity across hospital systems, allowing information to be used to enhance the precision and modernity of treatment approaches. In addition, the chatbot acts as an assistant, providing information and guidance to patients, reducing the workload of healthcare staff in answering questions and encouraging patients to take a more active role in managing their own health.
โรคมะเร็งเป็นหนึ่งในสาเหตุสำคัญของการเจ็บป่วยและการเสียชีวิตของประชากรทั่วโลก องค์กรอนามัยโลก (World Health Organization; WHO) ระบุว่าในปี 2022 มีผู้ป่วยมะเร็งรายใหม่ประมาณ 20 ล้านคน และคาดว่าในปี 2050 จะมีผู้ป่วยมะเร็งรายใหม่เพิ่มเป็น 35 ล้านคนทั่วโลก โดยในประเทศไทยมีผู้ป่วยมะเร็งรายใหม่จำแนกตามระยะ ของโรคและกลุ่มอายุ ซึ่งพบว่าผู้ป่วยโรคมะเร็งที่อยู่ในระยะ ลุกลามส่วนใหญ่อยู่ในกลุ่มผู้สูงอายุร้อยละ 87 และมากกว่า ร้อยละ 50 ของผู้ป่วยโรคมะเร็งทั้งหมด จากสถิติดังกล่าว สามารถสรุปได้ว่า อายุที่เพิ่มขึ้นเป็นปัจจัยเสี่ยงสำคัญที่ส่ง- ผลต่อการเกิดโรคมะเร็ง ทำให้ผู้สูงอายุจึงมีความเสี่ยงสูง กว่ากลุ่มอายุอื่น ๆ และจำเป็นต้องได้รับการดูแลรักษา อย่างใกล้ชิด แต่การรักษาในปัจจุบันพบว่าการบันทึกข้อมูล ในแต่ละโรงพยาบาลของไทยมักไม่เชื่อมโยงกัน ซึ่งนำไปสู่ การวิเคราะห์และการวิจัยที่เป็นไปอย่างล่าช้า นอกจากนี้ ผู้สูงอายุส่วนใหญ่มักพบอุปสรรคในการเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโรคมะเร็ง โดยเฉพาะข้อมูลจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ ซึ่งอาจทำให้เกิดการเข้าใจผิดเกี่ยวกับโรคและวิธีการรักษา ดังนั้นผู้วิจัยจึงพัฒนาระบบแชทบอทและเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อช่วยในการเข้าถึงบริการด้านสุขภาพของผู้ป่วยสูงอายุ และอำนวยความสะดวกให้แก่บุคลากรทางการแพทย์
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This study explores the design, production, and installation of 3D-printed modular artificial reefs (3DMARs) at Koh Khai, Chumphon Province, Thailand, through a design thinking framework. Collaborating with SCG Co., Ltd. and the Department of Marine and Coastal Resources, the research establishes design criteria and installation methods, utilizing content analysis and qualitative research. Key principles such as modularity, flexibility, environmental sustainability, and usability are identified. The user-centered approach optimizes the 3DMARs for transport and deployment, enabling local community involvement and fostering sustainable practices. The modular design supports scalability, enhancing marine habitats and coral larval settlement. Furthermore, underwater monitoring techniques enable site-specific data collection, allowing for the generation of digital twin models. This research offers a practical framework for marine ecosystem restoration and empowers coastal communities in Thailand and beyond
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
In the era where information technology plays a significant role in various fields, the use of website to support education has become essential. This case study focuses on the development of a website for the Object Oriented Programming (OOP) course at King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang (KMITL) to facilitate instructors and teaching assistants in grading, assessing student work, and tracking student progress. The developed system helps reduce grading errors, ensures accurate and timely assessments, and enables efficient monitoring of students' academic performance. Additionally, the platform allows students to schedule project submissions and track their grades, while providing statistical data on student performance. This development aims to modernize and enhance the quality of teaching and learning.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Jaundice, a common condition in infants that results from high bilirubin levels in the blood, often requires early diagnosis and monitoring to prevent severe complications, especially in newborns. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and subject to human error. This study proposes an approach for real-time jaundice detection using advanced image processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing images captured in RGB color spaces, pixel values are extracted and processed through Otsu’s thresholding and morphological operations to detect color patterns indicative of jaundice. A classifier model is then trained to distinguish between normal and jaundiced conditions, offering an automated, accurate, and efficient diagnostic tool. The system’s potential to operate in real-time makes it particularly suited for clinical settings, providing healthcare professionals with timely insights to improve patient outcomes. The proposed method represents a significant innovation in healthcare, combining artificial intelligence and medical imaging to enhance the early detection and management of jaundice, reducing reliance on manual interventions and improving overall healthcare delivery.