โรคมะเร็งเป็นหนึ่งในปัญหาสุขภาพที่สำคัญอันเนื่องมาจากการเข้าสู่สังคมสูงอายุของประเทศไทย ความเสี่ยงในการเป็นโรคเรื้อรังของผู้สูงอายุมักทำให้เกิดข้อจำกัดต่าง ๆ ในการรักษา ส่งผลให้ผู้ป่วยส่วนมากไม่สามารถรักษาให้หายขาดและจำเป็นต้องได้รับการดูแลอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการได้รับข้อมูลและคำแนะนำเกี่ยวกับโรคมะเร็งอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม การบันทึกข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยในปัจจุบันยังไม่สามารถเชื่อมโยงกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนารูปแบบการดูแลผู้ป่วยเป็นไปอย่างยากลำบาก นอกจากนี้ ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับโรคมะเร็งที่เผยแพร่ทางโซเชียลมีเดีย อาจทำให้ผู้สูงอายุเกิดความเข้าใจผิด ดังนั้นผู้วิจัยจึงได้พัฒนาระบบแชตบอตที่ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อให้สามารถเข้าใจภาษาของมนุษย์และตอบคำถามได้อย่างแม่นยำสำหรับการดูแลผู้ป่วยสูงอายุโรคมะเร็งโดย ระบบแชตบอตจะนำเสนอข้อมูลที่ถูกต้อง เชื่อถือได้ และเป็นปัจจุบันตามองค์ความรู้ทางการแพทย์ที่ปรากฏอยู่ภายในฐานข้อมูลคลังความรู้ ซึ่งผ่านการคัดกรองจากบุคลากรทางการแพทย์ พร้อมทั้งพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันเพื่อใช้ในการบันทึกและวิเคราะห์ผลประเมินของผู้ป่วยตามมาตรฐานทางการแพทย์ ทำให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถวางแผนรับมือและหาแนวทางการรักษาที่เหมาะสมให้แก่ผู้ป่วย นอกจากนี้ทำให้เกิดการแบ่งปันและเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างระบบต่าง ๆ ของโรงพยาบาล ส่งผลให้เกิดการนำข้อมูลไปใช้ในการปรับปรุงกระบวนการรูปแบบการรักษาที่ตรงเป้าหมายและทันสมัย อีกทั้งการพัฒนาระบบแชตบอตเปรียบเสมือนผู้ช่วยที่ให้บริการข้อมูลและคำแนะนำแก่ผู้ป่วย ช่วยลดภาระงานในการตอบคำถามของบุคลากรทางการแพทย์และส่งเสริมให้ผู้ป่วยมีส่วนร่วมในการดูแลสุขภาพของตนเองมากยิ่งขึ้น
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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การบูรณาการระบบหุ่นยนต์อัจฉริยะเข้าสู่สภาพแวดล้อมที่มุ่งเน้นมนุษย์ เช่น ห้องปฏิบัติการ โรงพยาบาล และสถาบันการศึกษา มีความสำคัญมากขึ้นเนื่องจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้ช่วยที่เข้าถึงได้และตระหนักถึงบริบท อย่างไรก็ตาม โซลูชันในปัจจุบันมักขาดความสามารถในการปรับขนาด เช่น การพึ่งพาบุคลากรเฉพาะทางเพื่อตอบคำถามเดิมซ้ำๆ ในฐานะผู้ดูแลระบบของแผนกเฉพาะ และการขาดความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกที่ต้องการการตอบสนองตามสถานการณ์แบบเรียลไทม์ งานวิจัยนี้นำเสนอกรอบแนวคิดใหม่สำหรับผู้ช่วยหุ่นยนต์เชิงโต้ตอบ (Beckerle et al., 2017) ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยในระหว่างการเยี่ยมชมห้องปฏิบัติการและบรรเทาความท้าทายที่เกิดจากข้อจำกัดด้านทรัพยากรบุคคลในการให้ข้อมูลที่ครอบคลุมแก่ผู้เยี่ยมชม ระบบที่นำเสนอทำงานผ่านหลายโหมด รวมถึงโหมดสแตนด์บายและโหมดจดจำ เพื่อให้แน่ใจว่ามีการโต้ตอบที่ราบรื่นและสามารถปรับตัวได้ในบริบทต่างๆ ในโหมดสแตนด์บาย หุ่นยนต์จะแสดงสัญญาณความพร้อมผ่านแอนิเมชันใบหน้ายิ้มขณะลาดตระเวนตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือประหยัดพลังงานเมื่อต้องหยุดนิ่ง การตรวจจับสิ่งกีดขวางขั้นสูงช่วยให้มั่นใจในความปลอดภัยขณะเคลื่อนที่ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก ส่วนโหมดจดจำจะเปิดใช้งานผ่านท่าทางหรือคำปลุก โดยใช้เทคโนโลยีวิชันคอมพิวเตอร์ขั้นสูงและระบบรู้จำเสียงพูดแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับผู้ใช้ การจดจำใบหน้าช่วยจำแนกบุคคลว่าเป็นที่รู้จักหรือไม่รู้จัก พร้อมทั้งมอบคำทักทายเฉพาะบุคคลหรือคำแนะนำตามบริบทเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ หุ่นยนต์ต้นแบบและการออกแบบ 3 มิติแสดงไว้ในรูปที่ 1 ในโหมดโต้ตอบ ระบบได้บูรณาการเทคโนโลยีขั้นสูงหลายประการ เช่น การรู้จำเสียงพูดขั้นสูง (ASR Whisper) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Ollama 3.2 (LLM Predictor, 2025) เพื่อมอบประสบการณ์ที่ใช้งานง่าย รับรู้บริบท และสามารถปรับตัวได้ โดยได้รับแรงบันดาลใจจากความต้องการมีส่วนร่วมกับนักศึกษาและส่งเสริมความสนใจในภาควิชา RAI ซึ่งมีผู้เยี่ยมชมมากกว่า 1,000 คนต่อปี ระบบนี้ช่วยแก้ไขปัญหาการเข้าถึงข้อมูลในกรณีที่ไม่มีเจ้าหน้าที่มนุษย์ ด้วยการตรวจจับคำปลุก การจดจำใบหน้าและท่าทาง และการตรวจจับสิ่งกีดขวางด้วย LiDAR หุ่นยนต์จึงสามารถสื่อสารภาษาอังกฤษได้อย่างราบรื่น พร้อมทั้งนำทางอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ระบบปฏิสัมพันธ์แบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) สื่อสารกับหุ่นยนต์เคลื่อนที่ที่สร้างบน ROS1 Noetic โดยใช้โปรโตคอล MQTT ผ่านเครือข่าย Ethernet ระบบนี้เผยแพร่เป้าหมายการนำทางไปยังโมดูล move_base ใน ROS ซึ่งจัดการการนำทางและหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางโดยอัตโนมัติ แผนผังอธิบายระบบแสดงไว้ในรูปที่ 2 กรอบแนวคิดนี้ประกอบด้วยสถาปัตยกรรมแบ็กเอนด์ที่แข็งแกร่ง โดยใช้ MongoDB สำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูล รวมถึงกลไก RAG (Thüs et al., 2024) ในการประมวลผลข้อมูลหลักสูตรในรูปแบบ PDF เพื่อให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องและเหมาะสมกับบริบทแก่ผู้ใช้ นอกจากนี้ การใช้แอนิเมชันใบหน้ายิ้มและระบบแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS BotNoi) ยังช่วยเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ผลลัพธ์จากการศึกษาสังเกตการณ์และแบบสำรวจพบว่าระบบมีการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในด้านความพึงพอใจของผู้ใช้และการเข้าถึงข้อมูล เอกสารฉบับนี้ยังกล่าวถึงความสามารถของหุ่นยนต์ในการทำงานในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและพื้นที่ที่เน้นมนุษย์ เช่น การจัดการกับการรบกวนระหว่างปฏิบัติภารกิจ การออกแบบแบบแยกส่วนช่วยให้สามารถผสานรวมฟีเจอร์เพิ่มเติม เช่น การจดจำท่าทางและการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ได้ง่าย ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถขยายขีดความสามารถในระยะยาวได้ อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดบางประการ เช่น ต้นทุนการติดตั้งเริ่มต้นที่สูงและการพึ่งพาการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์เฉพาะ ในอนาคต งานวิจัยจะมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความสามารถในการรองรับภาษาต่างๆ การขยายกรณีการใช้งาน และการสำรวจปฏิสัมพันธ์แบบร่วมมือกันระหว่างหุ่นยนต์หลายตัว โดยสรุป ผู้ช่วยหุ่นยนต์เชิงโต้ตอบที่นำเสนอในงานวิจัยนี้เป็นก้าวสำคัญในการเชื่อมโยงความต้องการของมนุษย์เข้ากับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ด้วยการผสานรวมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ล้ำสมัยเข้ากับโซลูชันฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานได้จริง งานวิจัยนี้จึงนำเสนอระบบที่สามารถขยายขีดความสามารถ มีประสิทธิภาพ และเป็นมิตรกับผู้ใช้ ซึ่งช่วยเพิ่มการเข้าถึงข้อมูลและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในสภาพแวดล้อมที่มุ่งเน้นมนุษย์
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
โครงสร้างกระดูกจากวัสดุชีวภาพเป็นวัสดุที่ช่วยให้การฟื้นฟู หรือซ่อมแซ่มเนื้อเยื้อกระดูกได้อย่างรวดเร็วขึ้น พร้อมทั้งนี้ตัววัสดุที่เป็นโครงสร้างสามารถที่จะย่อยสลายภายในร่างกาย หรือในระบบชีวภาพได้เป็นอย่างดี ในงานนี้จึงนี้จุดมุ่งหมายในการศึกษาถึงวัสดุ รูปร่าง และกระบวนการผลิตในการพิมพ์ 3 มิติด้วยเทคนิคการหลอมละลายเส้นพลาสติก (fused deposition modeling: FDM) ที่เหมาะสม ซึ่งได้ใช้ระเบียบวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์เพื่อทำนายคุณสมบัติเชิงกลของโครงสร้างกระดูกที่มีรูปร่าง และขนาดรูพรุนที่เหมาะสม อย่างไรก็ตามวัสดุที่ใช้การศึกษานี้ ได้แก่ พอลีแลคติคแอซิด (polylactic acid: PLA) พอลิคาโพรแลกโตน (polycaprolactone: PCL) และ ไฮดรอกซิลอะพาไทต์ (hydroxyapatite: HA)
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-