จากสถิติปัจจุบันที่หลายๆ ประเทศกำลังเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุแบบครอบครัวเดี่ยว ที่ปริมาณผู้สูงอายุที่ต้องดูแลตัวเองกันมีมากยิ่งขึ้น เป็นที่มาของเทคโนโลยี AI for Healthcare ที่จะมาตอบโจทย์ในเรื่องความต้องการขั้นพื้นฐานของมนุษย์ นั่นคือความปลอดภัยค่ะ
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
Sense of home: ค่าความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนกับบ้านเชิงพื้นที่
Recognition of spatial inequalities: การวิเคราะห์ความไม่สมดุล
Productive language: การใช้งานภาษาเพื่อการสื่อสาร
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^^
Door sensor: เป็นส่วนของ sensor ที่ใช้ดูพฤติกรรมการเข้า-ออก ห้องแต่ละห้องภายในบ้านของผู้อยู่อาศัย เพื่อดูพฤติกรรมการใช้ห้องต่างๆ ร่วมกับเวลา (เป็นการพิจารณาแบบ Time series data)
เมื่อเราได้อุปกรณ์เบื้องต้นที่จะใช้งานในการตรวจวัด หรือ Monitor ข้อมูลเพื่อจัดส่งไปที่ Database เรียบร้อยแล้ว ก็จะเป็นในส่วนของการ Train AI model เพื่อตรวจหาความผิดปกติของพฤติกรรม จากการเรียนรู้กิจวัตรประจำวันของผู้อยู่อาศัย ซึ่งจากตรงนี้นี่เองค่ะ ที่หากมีการพบความผิดปกติก็จะให้มีการทำการแจ้งเตือนทันที
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.
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 =>
Hi, I am Nick,,,,Panaya Sudta (●'◡'●)
Engineer during the daytime. Researcher at night. Reader in spare time. (❁´◡`❁) วิศวกร/นักวิจัย/ Market research ค่ะ หวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะได้แชร์มุมมองกันนะคะ
