การใช้ Wireless signal ร่วมกับ AI เพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวของผู้ติดเชื้อ COVID-19 ที่บ้าน

การใช้ Wireless signal ร่วมกับ AI เพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวของผู้ติดเชื้อ COVID-19 ที่บ้าน

22 พฤษภาคม 2563

ในวันที่การระบาดของไวรัสโคโรน่า (Corona Virus Disease 2019) หรือ COVID-19 ยังคงแพร่ระบาดอย่างต่อเนื่อง แต่ละโรงพยาบาลก็พยายามที่จะป้องกัน และควบคุมการแพร่ระบาดอันเนื่องมาจากการรวมตัวกันของกลุ่มคนที่หนาแน่น ซึ่งเป็นเหตุที่ทำให้ไวรัสโคโรน่ามีโอกาสในการแพร่กระจายจากผู้ป่วยไปยังบุคลากรทางการแพทย์

บุคลากรทางการแพทย์จำนวนมากติดเชื้อจากการปฏิบัติงาน

โดยข้อมูลจากกรมควบคุมโรคประเทศสหรัฐอเมริกา (CDC: Centers for Disease Control) รายงานว่า มีผู้ปฏิบัติงานด้านสาธารณสุขได้รับเชื้อจากการปฏิบัติงานทำให้เกิดผลตั้งแต่มีไข้เพียงเล็กน้อยจนถึงขั้นเสียชีวิต ในประเทศอิหร่านมีบุคลากรทางการแพทย์ติดเชื้อกว่าหมื่นราย สิ่งนี้ทำให้ประเทศต่าง ๆ ทั่วโลกต่างจับมือกันเพื่อต่อสู้กับ COVID-19 โดยการนำเอาเทคโนโลยีต่าง ๆ มาประยุกต์ใช้เพื่อช่วยป้องกันการแพร่ระบาด และเป็นกำลังเสริมให้กับเจ้าหน้าที่ด้านสาธารณสุขต่อสู้กับวิกฤตการณ์ในครั้งนี้

ถ้ากล่าวถึงจำนวนผู้ป่วยติดเชื้อ COVID-19 ก็ยังมีผู้คนจำนวนไม่น้อยที่มีลักษณะอาการที่เข้าข่ายติดเชื้อและมีความจำเป็นต้องกักตัวที่บ้านเป็นเวลา 14 วันเพื่อรอสังเกตุอาการ แต่การที่ต้องแยกตัวให้ห่างจากคนในบ้านทำให้การติดตามพฤติกรรมนั้นทำได้ยากขึ้น ทั้งในแง่ของการดูแลและการติดตามอาการ ด้วยเหตุผลที่กล่าวมาข้างต้น ทีมงานจากห้องปฏิบัติการ Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ของ MIT จึงได้พัฒนาระบบติดตามไร้สายที่ให้แพทย์สามารถติดตามผู้ป่วยในระยะไกลได้ เพื่อรักษาระยะห่างและป้องกันการสูญเสียบุคคลากรทางการแพทย์


Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) จาก MIT

เทคโนโลยีที่ใช้ AI เข้ามาช่วยติดตามอาการผู้ป่วย

MIT CSAIL พัฒนาอุปกรณ์กล่องอัจฉริยะไร้สายเพื่อมาช่วยติดตามการเคลื่อนไหวของผู้ป่วยติดเชื้อที่อยู่ที่บ้าน ภาพจาก MIT CSAIL

ทีมงาน CSAIL ได้พัฒนาอุปกรณ์ที่เรียกว่าเจ้า Emerald ซึ่งเป็นอุปกรณ์กล่องอัจฉริยะไร้สายเพื่อมาช่วยติดตามการเคลื่อนไหวของผู้ป่วยติดเชื้อที่อยู่ที่บ้าน ซึ่งอุปกรณ์นี้มีหน้าตาคล้ายกับกล่อง Wi-Fi router ที่ติดอยู่กับผนังบ้าน โดยอุปกรณ์จะส่งสัญญาณไร้สายออกมาซึ่งจะไปสะท้อนกับผู้ป่วย และใช้ระบบ AI ในการวิเคราะห์รูปแบบเหล่านั้นแล้วอนุมานถึงอัตราการหายใจ รูปแบบการนอน และการเคลื่อนไหวของคนนั้นได้ ซึ่งเจ้า Emerald นี้มีความละเอียดอ่อนเพียงพอที่จะตรวจจับการเคลื่อนไหวบริเวณหน้าอกและให้กลายเป็นอัตราการหายใจได้ โดยสามารถแยกแยะได้พร้อมกันหลายคน รวมถึงสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างบุคคล ทำให้รู้ว่าใครเป็นใคร มากกว่านั้นยังสามารถบอกได้ว่าผู้ป่วยติดเชื้อจะเริ่มมีปัญหาการหายใจเมื่อไหร่  และเมื่อเรานำอุปกรณ์นี้ไปติดในห้องผู้ป่วยติดเชื้อก็จะสามารถรู้ข้อมูลได้ว่า ตอนนี้ผู้ป่วยติดเชื้อเดินเร็วหรือเดินช้า มีอัตราการหายใจในลักษณะใด และสามารถบอกระดับความรุนแรงของอาการได้ ว่าอาการดีขึ้นหรือแย่ลง จากการเก็บข้อมูลตลอดเวลาแบบ Real-Time และแพทย์ที่ทำการรักษาก็จะสามารถวินิจฉัยจากระยะไกล ทำให้บุคลากรทางการแพทย์ลดความเสี่ยงในการติดเชื้อได้เพราะไม่ต้องสัมผัสกับผู้ป่วยโดยตรง

ล่าสุดได้มีการนำเอาเจ้า Emerald มาทดลองใช้เป็นอุปกรณ์ช่วยเหลือในชีวิตประจำวัน โดยใช้เพื่อติดตามผู้ป่วยติดเชื้อ COVID-19 จากระยะไกลได้ ผลจากการตรวจสอบพบว่า เมื่อผู้ป่วยติดเชื้อถูกรักษาให้หายดีแล้ว ระบบสามารถตรวจจับได้ว่าอัตราการหายใจได้ลดลงจาก 23 เป็น 18 ครั้งต่อนาที การนอนดีขึ้น และสามารถเดินได้เร็วขึ้นในห้องอพาร์ทเมนท์หลังจากที่ผู้ติดเชื้อหายจากอาการ

ดังนั้นเจ้า Emerald จึงเป็นตัวช่วยให้ผู้ป่วยที่ไม่ได้มีอาการหนักมากให้สามารถอยู่ที่บ้านได้ โดยยังคงอยู่ภายใต้การดูแลของหน่วยงานสาธารณสุข ซึ่งอนาคต Emerald อาจจะใช้เพื่อติดตามในกรณีอื่น ๆ ได้อีกด้วย ไม่ว่าจะเป็น โรคกังวล นอนไม่หลับ หรือหยุดหายใจขณะหลับ ก็อาจจะกระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่จะสามารถดูแลรักษาระยะไกลด้วยเทคโนโลยีได้ต่อไปในอนาคต

การติดตามอาการของผู้ติดเชื้อ COVID-19 สามารถทำได้โดยไม่ต้องสัมผัสกับผู้ป่วยโดยตรง

จากสถานการณ์การแพร่ระบาดของ COVID-19 ประเทศไทย ณ ปัจจุบันนี้ นับได้ว่ายังมีผู้ป่วยติดเชื้อที่ไม่มากนัก และในขณะเดียวกันจำนวนผู้ป่วยก็เริ่มที่จะลดลงอย่างต่อเนื่อง ทำให้โรงพยาบาลในประเทศไทยสามารถรองรับผู้ป่วยได้ทั้งหมด พร้อมทั้งยังมีอุปกรณ์ชุดป้องกัน PPE (PPE: Personal Protective Equipment ) ให้คณะแพทย์และบุคลาการทางการแพทย์ผู้ที่ต้องดูแลผู้ป่วยติดเชื้อซึ่งมีความเสี่ยงที่จะติดเชื้อไวรัสอยู่ตลอดเวลาได้ใช้อย่างเพียงพอแล้วนั้น แต่อย่างไรก็ตามเราต้องอย่าลืมตระหนักถึงว่าถ้าวันหนึ่ง เกิดเหตุการณ์ที่ผู้ป่วยติดเชื้อพุ่งทะยานสูงขึ้นอย่างรวดเร็วและต่อเนื่องแบบประเทศสหรัฐอเมริกา ซึ่งโรงพยาบาลไม่สามารถรองรับผู้ป่วยติดเชื้อได้อย่างเพียงพอ เทคโนโลยีที่ได้กล่าวมาข้างต้นอาจจะเป็นทางออกที่เป็นประโยชน์ในด้านเฝ้าระวังและการติดตามอาการผู้ป่วยว่าเข้าขั้นอาการหนักและย่ำแย่ลงหรือไม่ในระหว่างที่กักตัวอยู่บ้านเพื่อป้องกันการติดต่อเชื้อจากคนไข้สู่แพทย์ และเพื่อลดการเกิดโศกนาฏกรรมที่ผู้ป่วยติดเชื้อพักตัวอยู่บ้านแล้วอาการเกิดย่ำแย่ลงอย่างมาก เป็นต้น

Project Manager & Data Scientist at Big Data Institute (Public Organization), BDI

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

ไอคอน PDPA

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ “นโยบายคุ้กกี้” และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ “ตั้งค่า”

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่มีความจำเป็น (Strictly Necessary Cookies)
    เปิดใช้งานตลอด

    คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลการใช้งาน (Performance Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้ช่วยให้ BDI ทราบถึงการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานในการใช้บริการเว็บไซต์ของ BDI รวมถึงหน้าเพจหรือพื้นที่ใดของเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยม ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่น ๆ BDI ยังใช้ข้อมูลนี้เพื่อการปรับปรุงการทำงานของเว็บไซต์ และเพื่อเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานมากขึ้น ถึงแม้ว่า ข้อมูลที่คุกกี้นี้เก็บรวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ และนำมาใช้วิเคราะห์ทางสถิติเท่านั้น การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ BDI ไม่สามารถทราบปริมาณผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ และไม่สามารถประเมินคุณภาพการให้บริการได้

  • คุกกี้เพื่อการใช้งานเว็บไซต์ (Functional Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้จะช่วยให้เว็บไซต์ของ BDI จดจำตัวเลือกต่าง ๆ ที่ท่านได้ตั้งค่าไว้และช่วยให้เว็บไซต์ส่งมอบคุณสมบัติและเนื้อหาเพิ่มเติมให้ตรงกับการใช้งานของท่านได้ เช่น ช่วยจดจำชื่อบัญชีผู้ใช้งานของท่าน หรือจดจำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าขนาดฟอนต์หรือการตั้งค่าต่าง ๆ ของหน้าเพจซึ่งท่านสามารถปรับแต่งได้ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้อาจส่งผลให้เว็บไซต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

  • คุกกี้เพื่อการโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมาย (Targeting Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้เป็นคุกกี้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงเว็บไซต์ของบุคคลที่สาม ซึ่งเก็บข้อมูลการเข้าใช้งานและเว็บไซต์ที่ท่านได้เข้าเยี่ยมชม เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่นที่ไม่ใช่เว็บไซต์ของ BDI ทั้งนี้ หากท่านปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะไม่ส่งผลต่อการใช้งานเว็บไซต์ของ BDI แต่จะส่งผลให้การนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่น ๆ ไม่สอดคล้องกับความสนใจของท่าน

บันทึกการตั้งค่า
ไซต์นี้ลงทะเบียนกับ wpml.org ในฐานะไซต์พัฒนา สลับไปยังไซต์การผลิตโดยใช้รหัส remove this banner.