Wellbeing AI for Healthcare เทคโนโลยีดูแลผู้สูงอายุแจ้งเตือนกรณีฉุกเฉิน

Wellbeing AI for Healthcare เทคโนโลยีดูแลผู้สูงอายุแจ้งเตือนกรณีฉุกเฉิน

จากสถิติปัจจุบันที่หลายๆ ประเทศกำลังเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุแบบครอบครัวเดี่ยว ที่ปริมาณผู้สูงอายุที่ต้องดูแลตัวเองกันมีมากยิ่งขึ้น เป็นที่มาของเทคโนโลยี AI for Healthcare ที่จะมาตอบโจทย์ในเรื่องความต้องการขั้นพื้นฐานของมนุษย์ นั่นคือความปลอดภัยค่ะ

โดยในสมัยก่อน หากจะดูแลผู้สูงอายุหนึ่งรายอาจจะต้องใช้ทรัพยากรบุคคลในการดูแลค่อนข้างมาก ทั้งในส่วนของตัวลูกหลานเอง หรือบุคคลากรทางการแพทย์ ยิ่งหากผู้สูงอายุท่านไหนมีโรคประจำตัว ยิ่งทำให้ใช้บุคลลากรมากยิ่งขึ้นเป็นเงาตามตัว ทำให้ทีมนักวิจัย และนักพัฒนาพยายามคิดค้นเทคโนโลยีเพื่อมาตอบโจทย์ในจุดนี้

ด้วยคำถามง่ายๆ ที่ว่า “จะดีกว่าไหม ถ้าเราสามารถใช้ AI ในการช่วยดูแลคนที่เรารัก หรือแม้แต่ตัวเราในอนาคตได้” ☺🙂 เลยเป็นที่มาของบทความนี้ ที่นิกอยากแนะนำให้เพื่อนๆ รู้จักกับระบบ Wellbeing AI for Healthcare ที่มีการนำหลักการเรียนรู้พฤติกรรมแบบ Individual และการทำ Anomaly detection ร่วมกับ data จาก IoT devices มาสร้าง AI model เพื่อให้สามารถแจ้งเตือนในกรณีที่มีความผิดปกติได้นั่นเอง

AI for Healthcare คืออะไร?

AI for Healthcare หรือ Wellbeing AI ถูกพัฒนาขึ้นบน Framework ที่ประกอบขึ้นจากการเชื่อมต่อข้อมูลจากฐานข้อมูลของอุปกรณ์ IoT ที่อยู่รอบตัวผู้ใช้งานเพื่อตอบสนอง Objective Funtion (วัตถุประสงค์) ที่ถูก set ขึ้นมา เช่นถ้าพบพฤติกรรมเปลี่ยนแปลงเกินกว่า xx% ให้ทำการแจ้งเตือนเป็นต้น ซึ่งในการสร้าง Wellbeing AI สำหรับผู้สูงอายุที่อยู่แบบแยกตัว (เพื่อทดแทนการอยู่แบบครอบครัวใหญ่หรือมีคนดูแล) ประกอบไปด้วยการพิจารณาการเชื่อมโยงระหว่าง 4 ส่วนหลัก ได้แก่

  • Relational living: ความเชื่อมโยงระหว่างพฤติกรรม หรือการใช้ชีวิตเชิงสัมพันธ์
  • Sense of home: ค่าความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนกับบ้านเชิงพื้นที่
  • Recognition of spatial inequalities: การวิเคราะห์ความไม่สมดุล
  • Productive language: การใช้งานภาษาเพื่อการสื่อสาร
Wellbeing AI for Healthcare เทคโนโลยีดูแลผู้สูงอายุแจ้งเตือนกรณีฉุกเฉิน
credit: The contribution of healthcare smart homes to older peoples’ wellbeing: A new conceptual framework, Rachel Creaney et.al.

และเมื่อเราได้ conceptual framework นี้มาแล้ว เราก็จะนำมากำหนดเป็นวัตถุประสงค์ และ Constraints (ข้อจำกัด) ของการสร้างระบบ AI ขึ้นมาค่ะ โดยการที่ AI จะทำการแจ้งเตือนใดๆ ได้ก็ตามก็จะมาจากการนำเข้าข้อมูลที่ได้จากอุปกรณ์ IoT (Internet of Things) หรือ Smart devices ต่างๆ ที่นำมาจัดเก็บเข้าไปยังฐานข้อมูล โดยในพาร์ทต่อไปเราจะมาดูตัวอย่างของ IoT Devices ที่เป็นอุปกรณ์ในการนำเข้าข้อมูลมาให้ AI กันค่ะ^^

IoT Devices for Healthcare: ตัวอย่างอุปกรณ์ IoT ที่ถูกนำมาใช้

อุปกรณ์ IoT หรือ Internet of Things คือ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ที่สามารถเชื่อมโยงหรือส่งข้อมูลถึงกันได้ด้วยระบบอินเตอร์เน็ต โดยไม่จำเป็นต้องมีการกรอกข้อมูลให้ 😎☺ซึ่งหากสามารถมีการสั่งการและประมวลผลได้ด้วย จะถูกเรียกรวบยอดว่าเป็น Smart devices ค่ะ^^

อุปกรณ์ IoT นี้เองที่จะเป็นหัวใจสำคัญในการนำเข้าข้อมูลเพื่อมา Train AI model เพื่อการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้สูงอายุที่เราต้องการ Monitor และตรวจสอบ โดยอุปกรณ์ IoT device ดังกล่าวนั้น แบ่งเป็น 2 ประเภทหลักๆ (บางสำนักอาจแบ่งได้ไม่เหมือนกันนะคะ) ได้แก่ อุปกรณ์ที่สวมใส่ติดตัว (Wearable Devices) และอุปกรณ์ในที่พักอาศับ (Ambient Assisted Living: AAL)

Wellbeing AI for Healthcare เทคโนโลยีดูแลผู้สูงอายุแจ้งเตือนกรณีฉุกเฉิน
อุปกรณ์ IoT แบบสวมใส่ติดตัว credit: The Internet of Things in Geriatric Healthcare, Deblu et.al.

ซึ่งในบทความนี้เรามาทำความรู้จักกับอุปกรณ์ IoT แบบในที่พักอาศัย หรือ AAL กันค่ะ โดยการทำที่อยู่อาศัย ให้เป็นบ้านปลอดภัยสำหรับผู้สูงวัย อุปกรณ์ IoT พื้นฐานประกอบระบบ AI จะประกอบด้วย

  • Motion sensors: ซึ่งเอาไว้ตรวจจับความเคลื่อนไหว ของบุคคลในพื้นที่ที่ต้องการ และสามารถในส่วนนี้สามารถใช้ร่วมกับกล้องภาพในบ้าน ร่วมกับการทำ Computer Vision (CV) แบบ real-time
  • Door sensor: เป็นส่วนของ sensor ที่ใช้ดูพฤติกรรมการเข้า-ออก ห้องแต่ละห้องภายในบ้านของผู้อยู่อาศัย เพื่อดูพฤติกรรมการใช้ห้องต่างๆ ร่วมกับเวลา (เป็นการพิจารณาแบบ Time series data)
  • Infared sensor: เพื่อใช้ในการตรวจวัดอุณหภูมิของบุคคล หรือสิ่งที่เราต้องการ Focus

การใช้ข้อมูลจาก IoT ร่วมกับ AI

เมื่อเราได้อุปกรณ์เบื้องต้นที่จะใช้งานในการตรวจวัด หรือ Monitor ข้อมูลเพื่อจัดส่งไปที่ Database เรียบร้อยแล้ว ก็จะเป็นในส่วนของการ Train AI model เพื่อตรวจหาความผิดปกติของพฤติกรรม จากการเรียนรู้กิจวัตรประจำวันของผู้อยู่อาศัย ซึ่งจากตรงนี้นี่เองค่ะ ที่หากมีการพบความผิดปกติก็จะให้มีการทำการแจ้งเตือนทันที

Wellbeing AI for Healthcare เทคโนโลยีดูแลผู้สูงอายุแจ้งเตือนกรณีฉุกเฉิน
Schematic functions of elderly care including real-time monitoring of indoor positioning, physical activities tracking, and vital signs  credit: The Internet of Things in Geriatric Healthcare, Deblu et.al.

ตัวอย่าง AI for Healthcare ในบ้านอยู่อาศัย

ทีนี้เรามาลองดูงานวิจัยของ สวทช. ที่มีการนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาสร้างเป็นผู้ช่วยของลูกๆ ในการดูแลผู้สูงอายุกันค่ะ โดยทีมนักวิจัยมีการจัดทำระบบที่เป็นศูนย์กลางคือว่า LANAH AI (Learning and Need-Anticipating Hub) ที่จะจัดเก็บข้อมูลตรวจวัดจาก Sensors ต่างๆ และเรียนรู้พฤติกรรม พร้อมแจ้งเตือนผ่านแอปพลิเคชัน LANAH App โดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้อยู่อาศัย ซึ่งการทำงานจะแบ่งเป็น 2 กรณีคือ กรณีไม่ฉุกเฉิน และกรณีฉุกเฉิน

และอีกตัวอย่างหนึ่งที่น่าสนใจไม่แพ้กันก็คืองานวิจัยจากค่าย MIT ที่พัฒนา พรมอัจฉริยะ (Intelligent carpet) ขึ้นมา เพื่อให้สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการเคลื่อนไหวของมนุษย์ได้โดยที่ไม่ต้องใช้กล้อง โดยใช้หลักการของ Sensor ตรวจวัดแรงสัมผัส และแรงกด ที่บุคคลนั้นๆ ทำกับตัวอุปกรณ์ ให้มีราคาไม่แพง เพื่อตอบโจทย์ในกรณีที่มีการล้ม หรือเกิดอุบัติเหตุขึ้นกับผู้สูงอายุ และให้มีการแจ้งเตือนไปที่ผู้ที่เกี่ยวข้องตามที่ตั้งค่าไว้

Wellbeing AI for Healthcare เทคโนโลยีดูแลผู้สูงอายุแจ้งเตือนกรณีฉุกเฉิน
credit: MIT CSAIL

Last but not Least,,

สำหรับในบทความนี้เป็นการเกริ่นในส่วนของเทคโนโลยีที่จะมาตอบโจทย์ Life Style ของลูกๆ หลานๆ ในยุคปัจจุบัน ซึ่งงานก็ต้องทำ คนที่เรารักก็ต้องดูแล^^ โดยใช้สิ่งที่กำลังเป็น Trend ซึ่งก็คือ AI ร่วมกับอุปกรณ์ IoT ผ่านการวิเคราะห์แบบ Time Series data, การทำ Prediction และการหา Anomaly Detection ค่ะ ซึ่งที่นิกมีความสนใจในเรื่องนี้เนื่องจากความกังวลส่วนตัวในเรื่องการใช้ชีวิตแบบมีคุณภาพเมื่ออายุเพิ่มขึ้น โดยที่ไม่ต้องพึ่งคนอื่นของนิกเองค่ะ 555+ 🤣😆 แล้วยิ่งทำให้รู้ว่าวงการนี้ก็เป็น Red Ocean ที่มีการแข่งขันค่อนข้างสูงเช่นเดียวกัน ทั้งในเทอมของงานวิจัย และงานในระดับ Commercial ซึ่งนับว่าเป็นสิ่งที่นักการตลาดในสาย Technology ควรติดตามและ Update เรื่อยๆ เพื่อให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานได้

โดยในส่วนของบทความต่อไปนิกจะมาลงรายละเอียด และเล่าถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะที่เป็น Time Series data นอกจากนี้หากเพื่อนๆ ท่านไหนอ่านแล้วสนใจอยากศึกษาเรื่อง Anomaly Detection และการทำ Computer Vistion ที่กล่าวถึงในบทความนี้เพิ่มเติม สามารถอ่านบทความก่อนหน้าได้ที่ =>

คลาสเรียนออนไลน์ Social Listening Analytics รุ่นที่ 21
วันศุกร์ที่ 30 มิถุนายน 2023 ค่าเรียนคนละ 9,900 รับจำกัด 20 คน
อ่านรายละเอียดและลงทะเบียนได้ที่ลิงก์นี้ค่ะ https://bit.ly/sociallistening21

Panaya Sudta

Hi, I am Nick,,,,Panaya Sudta (●'◡'●) Engineer during the daytime. Researcher at night. Reader in spare time. (❁´◡`❁) วิศวกร/นักวิจัย และเป็นน้องใหม่ของการตลาดวันละตอน ในการทำ Market research ค่ะ หวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะได้แชร์มุมมองกันนะคะ

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

ใช้ Social Listening บ้างไม่ ?

#การตลาดวันละโพล ขอหนึ่งคำถาม ว่าปกติใช้ Social Listening บ้างหรือไม่ แล้วถ้าใช้ ใช้ตัวไหนอยู่