การตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่าน ซึ่งเป็นภาวะที่พบได้ทั่วไปในทารกเนื่องจากระดับบิลิรูบินในเลือดที่สูงขึ้น มักต้องการการวินิจฉัยและการตรวจสอบอย่างรวดเร็วเพื่อป้องกันภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง โดยเฉพาะในทารกแรกเกิด วิธีการวินิจฉัยแบบดั้งเดิมสามารถใช้เวลานานและอาจเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ งานวิจัยนี้เสนอแนวทางในการตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่านแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพขั้นสูงและอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง โดยการวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายในพื้นที่สี RGB จะมีการสกัดและประมวลผลค่าพิกเซลผ่านการปรับค่าเกณฑ์ของ Otsu และการดำเนินการทางสัณฐานวิทยาเพื่อตรวจจับรูปแบบสีที่บ่งบอกถึงโรคดีซ่าน จากนั้นตัวจำแนกจะถูกฝึกฝนเพื่อแยกแยะระหว่างภาวะปกติและภาวะดีซ่าน นำเสนอนวัตกรรมเครื่องมือวินิจฉัยที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ การทำงานแบบเรียลไทม์ทำให้ระบบนี้เหมาะสำหรับสถานพยาบาล โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลาแก่บุคลากรทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย วิธีการที่เสนอนี้เป็นนวัตกรรมสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพ โดยการรวมปัญญาประดิษฐ์และการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจวินิจฉัยและจัดการโรคดีซ่านได้เร็วขึ้น ลดการพึ่งพาการแทรกแซงแบบแมนนวล และปรับปรุงการให้บริการด้านสุขภาพโดยรวม
โรคดีซ่าน ซึ่งเป็นภาวะทางการแพทย์ทั่วไปที่มีลักษณะการเหลืองของผิวหนังและดวงตา มักบ่งบอกถึงความผิดปกติของตับหรือเลือดที่อยู่เบื้องหลัง การตรวจพบในระยะเริ่มต้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะในทารกแรกเกิด ที่หากไม่ได้รับการรักษาโรคดีซ่าน อาจนำไปสู่ภาวะแทรกซ้อนร้ายแรงได้ วิธีการวินิจฉัยแบบดั้งเดิมต้องอาศัยการตรวจสอบด้วยสายตาหรือการทดสอบในห้องปฏิบัติการ ซึ่งอาจใช้เวลานานและมีข้อผิดพลาดได้ ความก้าวหน้าล่าสุดในด้านการประมวลผลภาพและแมชชีนเลิร์นนิงเสนอความเป็นไปได้ใหม่ ๆ สำหรับการตรวจจับที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และแบบเรียลไทม์มากขึ้น ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบสีผิว ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถทำให้การวินิจฉัยเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้รวดเร็วขึ้นและลดการพึ่งพาการประเมินโดยมนุษย์
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
เป็นการศึกษาภูมิปัญญา ชีววิทยา และ สารสำคัญ เพื่อนำพืชเสม็ดขาว (Melaleuca cajuputu Powell) เพื่อการอนุรักษ์ และนำมาใช้ประโยช์ด้านเการเกษตร สุขภาพ และพลังงานชีวมวล
คณะวิทยาศาสตร์
ฟิล์มอนุภาคนาโนโลหะฝังบนเซลลูโลสนาโนคริสตัล ถูกเตรียมโดยการหล่อแบบจากสารละลาย (Solution casting) เพื่อใช้เป็นฟิล์มเคลือบผลไม้ที่รับประทานแบบไม่ปอกเปลือก ที่มีฤทธิ์ในการต้านเชื้อรา และแบคทีเรีย อนุภาคนาโนโลหะฝังบนเซลลูโลสนาโนคริสตัลถูกสังเคราะห์ด้วยคลื่นอัลตราโซนิก (Ultrasonic waves) วัสดุถูกนำมาศึกษาคุณลักษณะทางเคมี และทางกายภาพโดยการใช้เทคนิค Transmission electron microscope (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), X-ray diffraction analysis (XRD), Fourier transform infrared spectrometer (FT-IR), Zeta potential analyzer และ UV-visible spectrophotometer เป็นต้น ฟิล์มอนุภาคนาโนโลหะฝังบนเซลลูโลสนาโนคริสตัลที่เตรียมได้ มีความสามารถในการต้านเชื้อรา และเชื้อแบคทีเรียได้ ดังนั้นจึงสามารถนำฟิล์มไปห่อผลไม้เพื่อยับยั้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ ซึ่งช่วยยืดอายุการเก็บรักษาผลไม้ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อีกด้วย
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
รายงานฉบับนี้เป็นส่วนหนึ่งของการนำความรู้ที่ได้จากการศึกษาโมเดล Machine Learning และแนวทางการพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตของธนาคารมาประยุกต์ใช้กับข้อมูลจริงในอุตสาหกรรมบัตรเครดิตของสถาบันทางการเงิน ผ่านการฝึกงานที่สถานประกอบการทางการเงินแห่งหนึ่ง ซึ่งผู้จัดทำได้ทำการพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตของสถาบันทางการเงินจากข้อมูลลูกค้าจริงผ่านระบบที่สถานประกอบการใช้งาน ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดลที่สามารถทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ โดยมีการเลือกฟีเจอร์ข้อมูลให้เหมาะสมกับโมเดลการทำนายและลักษณะเฉพาะของข้อมูลในอุตสาหกรรมบัตรเครดิต เพื่อโมเดลที่มีประสิทธิภาพและถูกต้องมากที่สุด โดยรายงานฉบับนี้ยังครอบคลุมถึงการนำโมเดลที่ได้เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของการการพัฒนาเว็บไซต์เพื่อช่วยให้แผนกอื่นๆที่เกี่ยวข้องสามารถใช้งานโมเดลทำนายได้อย่างสะดวก โดยผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลสำหรับการทำนายและรับผลลัพธ์จากโมเดลได้ทันที นอกจากนี้ยังมีการสร้าง Dashboard เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เกิดจากการทำนายของโมเดล เช่น การระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงในการเลิกใช้บริการ รวมถึงข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่มีความสำคัญต่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ซึ่งจะช่วยสนับสนุนการวางแผนการตลาดและการรักษาลูกค้าในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น