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
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to study and compare the performance of predicting the air quality index (AQI) using five ensemble machine learning methods: random forest, XGBoost, CatBoost, stacking ensemble of random forest and XGBoost, and stacking ensemble of random forest, SVR, and MLP. The study uses a dataset from the Central Pollution Control Board of India (CPCB), which includes fifteen pollutants and nine meteorological variables collected between January, 2021 and December, 2023. In this study, there were 1,024,920 records. The performance is measured using three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination. The study found that the random forest and XGBoost stacking ensemble had the best performance measures among the three methods, with the minimum RMSE of 0.1040, the minimum MAE of 0.0675, and the maximum of 0.8128. SHAP-based model interpretation method for five machine learning methods. All methods reached the same conclusion: the two variables that most significantly impacted the global prediction were PM2.5 and PM10, respectively.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research project aims to study and develop a metaverse system for tourism in Horklong Subdistrict, Phitsanulok Province. The primary goal is to create a prototype metaverse system that showcases the cultural and historical tourist attractions in Horklong Subdistrict through virtual reality technology. This will help promote tourism in rural areas that are not yet widely known and enhance the modern promotion of tourist attractions in the province. The development of the metaverse system in this project utilizes virtual reality technology to simulate the experience of touring Horklong Subdistrict via a virtual boat ride. Users will be able to access the system through the Unity platform, which is a tool used to develop 3D and VR applications. The system is designed to allow users to choose to ride a virtual boat and visit various places that have been creatively recreated in a virtual format. These locations are designed and developed using 3D models based on real data collected from the Horklong Subdistrict area. This project is therefore an initiative to sustainably promote cultural and historical tourism in Phitsanulok Province. It has the potential to increase income for local communities as well as to disseminate local knowledge and wisdom to a broader audience. The metaverse system for tourism in Horklong Subdistrict is thus an important project in modernizing the province’s tourism sector and attracting more visitors, both domestically and internationally.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The innovation of the vertical aquaponics system for rearing golden apple snails integrating with vegetable cultivation by using substrates to water treatment. The system aims to maximize the use of vertical space, save water, and produce safe vegetables for consumption or commercial purposes, and to support living things. The golden apple snail excretes wastes/leftover food scraps that are filtered on the substrates used for water treatment. Meanwhile, natural bacteria help change these wastes into nutrients that plants can use. Therefore, the system is environmentally friendly.