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
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Banana Blossom Chips is a healthy snack rich in dietary fiber, antioxidants, and plant-based protein. It is a result of combining local Thai ingredients: banana blossoms, which are high in dietary fiber and antioxidants, chickpea flour, a source of plant-based protein, and red jasmine brown rice, which has a low GI value and high antioxidants. It is processed to create crispiness and a unique shape, reduces fat, is gluten-free, and helps maintain nutritional value. Therefore, it is a new alternative for health-conscious consumers and adds value to Thai agricultural products.
คณะวิทยาศาสตร์
This project presents the development of an automatic recycling machine for plastic bottles and cans, utilizing Machine Learning for packaging classification through image processing, integrated with smart sensor systems for quality inspection and operation control. The system connects to a Web Application for real-time monitoring and control. Once the packaging type is verified, the system automatically calculates the refund value and processes payment through e-wallet or issues cash vouchers. The system can be installed in public spaces to promote waste segregation at source, reduce contamination, and increase recycling efficiency. It also provides financial incentives to encourage public participation in waste management. This project demonstrates the potential of combining Machine Learning and smart sensor systems in developing accurate, convenient, and sustainable waste management solutions.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to propose a design for a red offal processing room in a pork processing plant that processes 500 pigs per day or 80 pigs per hour. Each pig weighs approximately 105 kilograms, with 3.47% of the weight consisting of red offal. The process involves separating liver, gall bladder, heart, lungs, spleen, and kidneys as required. These parts are then chilled in cold water to reduce their temperature to below 7°C before packaging and sealing. Sorting is based on the number of pieces and weight, depending on the type of product. The processing times of sorting chilling and packaging vary depending on the product's type and size. The design was developed using data collected from the current production line and referenced standards. The room layout was planned using Systematic Layout Planning (SLP) principles to analyze activity relationships within the room and define functional areas. Equipment sizes and the required number of operators were calculated to ensure optimal use of space. The red offal processing room was designed with an area of 56 square meters. After the layout design was completed, a 3D model was created using SketchUp 2024, and the workflow and operations were simulated and analyzed using Flexsim 2024