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
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Climate change and the increasing unpredictability of environmental conditions have aggravated the shortage of animal feed crops during the dry season. This study examines effect of packaging thickness on the quality of corn silage during long-term storage, to maintain its nutritional value during feed shortages. The results show that packaging with thicknesses of 80, 120, 150, and 200 microns effectively maintain good physical quality, including odor, texture, color, and pH levels, during the 0–21day storage period. The silage had a fermented like fruit flavor or vinegar flavor, a silage texture, and well-preserved leaves and stems. Its color remained yellowish-green, with pH values between 3.7 and 4.7. Additionally, lactic acid analysis found that silage in 200-micron-thick packaging for 21 days had the highest lactic acid content (5.64%). However, there were no significant differences in the nutritional value of the silage across different packaging thicknesses
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This cooperative education project aims to enhance the efficiency of Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) by using AVEVA Pro/II process modeling and a Machine Learning model for process simulation. The study found that the AVEVA Pro/II model predicted outcomes with deviations ranging from 0–35%, including a hydrogen flow rate deviation from the PSA unit of 12%, exceeding the company’s acceptable limit of 10%. To address this, a Machine Learning model based on the Random Forest algorithm was developed with hyperparameter tuning. The Machine Learning model demonstrated high accuracy, achieving Mean Squared Errors (MSE) of 8.48 and 0.18 for process and laboratory data, respectively, and R-squared values of 0.98 and 0.88 for the same datasets. It outperformed the AVEVA Pro/II model in predicting all variables and reduced the hydrogen flow rate deviation to 4.75% and 1.35% for production rates of 180 and 220 tons per day, respectively. Optimization using the model provided recommendations for process adjustments, increasing hydrogen production by 7.8 tons per day and generating an additional annual profit of 850,966.23 Baht.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
A Photographic series that expresses the abstract states of myself, towards the question of existence that results from being surrounded by expectations of both surrender and freedom of expression, this series focuses on my own subjectivities in order to bring back memories of almost forgotten feelings and make them clear once more.