ค เท เสนอ อาจารย์ สุกัญญา ทิพย์รัก จั ด ทำ โ ด ย นางสาว ธัญลักษณ์ ขันตี เลขที่24
ว 33285 คอมพิวเตอร์ และ ทคโนโลยี 3 E-BOOK FINAL รวบรวมงาน กษ์ ตี ม.6/3
DATA MINING หากธุรกิจท่านเป็นเว็บไซต์ที่ให้บริการข่าวสาร บทความ หรือนวนิยาย ต้องการจัดกลุ่มของผู้ใช้ตามความ สนใจ โดยดูจากจำนวนครั้งที่อ่านบทความหรือเนื้อหาตามกลุ่มหรือประเภทของเนื้อหาซึ่งเราแยกประเภท ไว้ รวมถึงระยะเวลาที่อ่าน เพื่อนำค่าเหล่านั้นมาเป็นปัจจัยแยกประเภทตาม MODEL K-MEANS เมื่อเรา ทราบกลุ่ม USER ตามความสนใจแล้ว เราก็อาจจะส่งอีเมล์แจ้งข่าวสารตามความสนใจให้เมื่อมีบทความ ใหม่ๆอับเดทที่ตรงกับความสนใจ วิธีนี้ก็อาจจะส่งผลดีกว่าการส่งอีเมล์แจ้งข่าวสารโดยที่ผู้รับไม่สนใจจน อาจทำให้เกิดปัญหากับ BRAND ก็เป็นไปได้ และหากจะประยุกต์แนวทางนี้กับความสนใจอย่างอื่น เช่น ประเภทของสินค้า ประเภทบริการ ก็จะทำให้ธุรกิจนำเสนอสินค้าและบริการได้ตรงกลุ่มเป้าหมายได้มาก ขึ้นได้ตัวอย่างระบบ RECOMMENDATION SYSTEM ของ AMAZON.COM รู้จัก RECOMMENDATION MODEL ที่ AMAZON ใช้แนะนำสินค้าบนเว็บไซต์ แนะนำสินค้าแบบ PRODUCT-TO-PRODUCT ระบบแนะนำสินค้าแบบนี้เหมาะมากสำหรับคนที่เพิ่งเข้าชมเว็บไซต์เป็นครื่องแรกหรือคนที่ยังไม่เคยเป็น ลูกค้ามาก่อนเลย เพราะในเมื่อระบบธุรกิจหลังบ้านไม่เคยมีประวัติของลูกค้ามากก่อน ระบบฯเลยต้อง อาศัยข้อมูลของลูกค้าหรือคนที่เข้าชมเว็บไซต์รายอื่นๆมาอ้างอิง เช่นถ้าลูกค้าขาประจำชอบดูสินค้า A แล้วต่อด้วยสินค้า B เวลาคนที่เพิ่งเข้ามาใหม่ๆ ไม่มีไอเดียว่าตัวเอง ชอบสินค้าอะไร แล้วลองเปิดดูสินค้า A ระบบฯก็จะแนะนำสินค้า B ให้ลูกค้าคนที่เพิ่งเข้าเว็บฯด้วย ฉะนั้นระบบแนะนำสินค้าแบบ PRODUCT-TO-PRODUCT จะแนะนำสินค้าให้กับลูกค้าหน้าใหม่เหมือนกับ ลูกค้าหน้าเดิม โดยเว็บไชต์ที่ดีควรแจ้งเตือนลูกค้าหน้าใหม่เมื่อเห็นสินค้านำนำว่า “ลูกค้าของเว็บไซต์ที่เคย ดู(ซื้อ)สินค้า A มักจะดู(ซื้อ)สินค้า B” ทำให้ลูกค้าหน้าใหม่เข้าใจและไม่รู้สึกว่าข้อมูลส่วนตัวของตัวเองถูก ละเมิด แนะนำสินค้าแบบ PRODUCT-TO-USER ระบบแนะนำสินค้าแบบนี้เหมาะกับลูกค้าที่เคยซื้อสินค้ากับทางเว็บไซต์มาก่อนอยู่แล้ว แน่นอนว่าเว็บไซต์มี ประวัติการดูและการซื้อสินค้าของลูกค้าพวกนี้แต่ก่อน ฉะนั้นต่อให้ลูกค้าขาประจำแต่ละคนเปิดดูหรือซื้อสินค้าตัวเดียวกัน นั่นก็ไม่ได้หมายความว่าลูกค้าขาประจำ แต่ละคนจะได้เห็นสินค้าที่เว็บไซต์แนะนำตัวเดียวกัน ลูกค้าคนแรกและคนที่สองที่ซื้อสินค้า A ไป ลูกค้าคน แรกอาจจะได้เห็นสินค้า B เป็นสินค้าแนะนำ ส่วนลูกค้าคนที่สองอาจจะได้เห็นสินค้า C เป็นสินค้าแนะนำ นั่นก็เพราะว่าระบบฯเอาประวัติการดูหรือซื้อของของลูกค้าแต่ละคนมาคิดวิเคราะห์ เมื่อประวัติของแต่ละ คนแตกต่างกัน สินค้าที่ระบบฯแนะนำย่อมแตกต่างกันได้นั่นเอง และแน่นอนว่าเวลาระบบฯแนะนำสินค้า ก็ ต้องแจ้งเตือนลูกค้าว่า “เพราะลูกค้าเคยดู(ซื้อ)สินค้า A เราจึงขอแนะนำสินค้า B” เพื่อเป็นการบอกนัยๆ ว่าระบบฯได้เอาข้อมูลส่วนตัวของลูกค้ามาใช้แนะนำสินค้า ให้ลูกค้าสามารถควบคุมจัดการกับข้อมูลส่วนตัว ของตัวเองได้ อย่างเช่นประเภทสินค้าที่ชอบเป็นต้น ข้อแนะนำในการพัฒนาระบบแนะนำสินค้า อย่างที่พูดไปทั้งระบบสินค้าแบบ PRODUCT-TO-PRODUCT และ PRODUCT-TO-USER ระบบฯต้อง บอกสาเหตุที่สินค้าแต่ละชนิดถูกเลือกมาแนะนำให้ลูกค้า ก็เพื่อให้ลูกค้าจัดการข้อมูลส่วนตัวเกี่ยวกับ ประเภทสินค้าที่ตัวเองชอบได้ในภายหลัง ถ้าระบบแนะนำสินค้านั้นโปร่งใส ตรวจสอบได้ ลูกค้าก็จะไว้ใจ เว็บไซต์มากขึ้น และยังทำให้ลูกค้ารู้ดีที่สินค้าที่ถูกแนะนำนั้นเกี่ยวข้องกับตัวลูกค้าเองซึ่งถ้าแนะนำสินค้า แบบไม่บอกที่มาที่ไป ลูกค้าย่อมไม่รู้สึกปลอดภัย ไม่ไว้ใจ แถมไม่ชอบอีกต่างหากแน่นอนว่าระบบฯต้อง อัพเดทข้อมูลการดูและซ้อสินค้าของผู้เข้าชมเว็บไซต์และลูกค้าแป็นประจำเพื่อให้สินค้าที่ถูกแนะนำนั้นทัน สมัยที่สุดอีกข้อที่ควรระวังคืออย่าให้ระบบฯแนะนำสินค้าที่หมดสต๊อก หรือสินค้าที่มีรีวิวแย่ๆ เราควร อัพเดทระบบฯได้เอาสินค้าพวกนี้ออกไปจากระบบเพื่อลดโอกาสที่ลูกค้าจะตีคืนสินค้าจะเห็นว่าระบบ แนะนำสินค้านั้นมีประโยชน์มากทั้งสำหรับลูกค้าและตัวธุรกิจเอา ลองคิดดูว่าถ้าสินค้าเป็นสินค้าประเภท เครื่องแต่งกาย ลูกค้าอาจจะกำลังเลือกซื้อเสื้อ แต่เมื่อมีระบบแนะนำสินค้า ลูกค้าก็อาจจะมีโอกาสเลือก สินค้าแนะนำเป็นกางเกงหรือกระโปรง เพื่มโอกาสในการขายของได้ นางสาว ธัญลักษณ์ ขันตี ม.6/3 เลขที่24
BIG DATA Big Data คือ Big Data จะต้องมี ลักษณะสำคัญ 4V ดัง Big Data คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีทั้งหมดภายใน องค์กรไม่ว่าจะเป็น ต่อไปนี้ ข้อมูลของบริษัท 1. ปริมาณ (Volume) ข้อมูลติดต่อของลูกค้า คือ ปริมาณข้อมูลที่สามารถผลิตและจัด ข้อมูลติดต่อของผู้ร่วมธุรกิจ เก็บไว้ได้จะต้องขนาดที่ใหญ่มากเพียงพอ ลักษณะของผู้บริโภค ซึ่งปริมาณของข้อมูลจะเป็นข้อบ่งบอกได้ การทำรายการธุรกิจต่างๆ ในแต่ละวัน ถึงคุณภาพและประสิทธิภาพของข้อมูล ตัวอักษร ไฟล์เอกสาร รูปภาพ ภายในนั้น และสามารถนำไปพิจารณาต่อได้ รวมถึงข้อมูลอื่นๆ แทบทุกประเภทที่อยู่บนโลก ว่าข้อมูลที่มีอยู่เหล่านั้น ถือเป็น Big Data ออนไลน์ เมื่ อข้อมูลมีปริมาณมากจึงต้องอาศัยระบบประมวลผล หรือไม่ ที่มีประสิทธิภาพ สามารถรองรับปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ อย่างมหาศาล 2. ความหลากหลาย (Variety) 3. ความเร็ว (Velocity) คือ ความหลากหลายของประเภทของข้อมูล โดย คือ ความเร็วในการประมวลผลและผลิตข้อมูลขึ้น มาเพื่อให้ทันกับความต้องการของผู้ใช้งาน ซึ่ง Big สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการนำข้อมูลไป Data คือข้อมูลที่ได้มาแบบ Real-Time และ วิเคราะห์ต่อยอดได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เป็นตัว ประมวลผลอยู่ตลอดเวลา แตกต่างจาก Small หนังสือ, รูปภาพ, ข้อมูลเสียงที่ถูกบันทึกไว้, วีดีโอ Data ที่ไม่สามารถทำได้ Big Data จะมีความถี่ใน หรือไฟล์ประเภทอื่นจากหลากหลายแหล่งที่มา ก็ การประมวลผลที่มากกว่า การบันทึกข้อมูลที่มากก ว่า และเผยแพร่ข้อมูลที่มากกว่า ข้อมูลของ Big สามารถเป็นส่วนหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพการ Data ที่มีอัตราการเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้น ทำงานของ Big Data ได้ ได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ว่าจะเป็น ซึ่งจะเป็นข้อมูลจากทุกฝ่ายไม่ว่าจะเป็นการเงิน ฝ่าย ข้อมูลตัวอักษรการสนทนา ขาย การตลาด ลูกค้าสัมพันธ์ บัญชี รวมถึงตัว ข้อมูลการบันทึกเสียง หนังสือที่อาจเป็นบทสนทนาระหว่างแผนก หรือ ข้อมูลการถ่ายภาพวีดีโอ ระหว่างบริษัท ซึ่งอาจเป็นข้อความจาก Social Media รวมถึง URLs ที่มีข้อมูลเข้ามาอยู่ในทุกวัน ข้อมูลอัตราการสั่งซื้อสินค้า ข้อมูลโปรโมชั่นต่างๆ ซึ่งหากมานั่งดูแล้วจะถือว่าเป็นข้อมูลที่มีอยู่มาก และมีการอัปเดทเคลื่ อนไหวอยู่ตลอดเวลา 4. คุณภาพของข้อมูล (Veracity) คือ คุณภาพของข้อมูลที่สามารถนำไปวิเคราะห์ข้อมูลต่อไปได้อีก เป็นข้อมูลที่ยังไม่ผ่านการประมวลผลอยู่ใน รูปแบบของข้อมูลดิบซึ่งสามารถนำไปประมวลผลต่อไปได้ และเป็นข้อมูลที่มาจากหลากหลายแหล่งไม่ว่าจะเป็น Facebook, Youtube, Twitter ซึ่งข้อมูลจากแหล่งเหล่านี้ยากที่จะสามารถควบคุมคุณภาพรวมถึงการคัด กรองข้อมูล และความน่าเชื่อถือของข้อมูล จึงต้องนำข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่กระบวนการทำ Data Cleansingนอกจาก 4V ที่เป็นลักษณะสำคัญของ Big Data นี้แล้วก็ยังมีลักษณะข้ออื่นๆ ที่สามารถบ่งบอกได้ ว่าเป็น Big Data เช่นเดียวกัน ได้แก่ Scalability คือ ขนาดของข้อมูลทั้งหมดที่มีที่ต้องสามารถขยายขนาดได้อย่างรวดเร็ว Relational คือ ความเกี่ยวข้องกันของข้อมูล ข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องกันอยู่จะสามารถทำให้การประมวล ผลสามารถทำได้ดีมากยิ่งขึ้น Data Mining และ Big Dataต่างกันอย่างไร? Data Mining คือกระบวนการการวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมาก (BIG DATA)ส่วนBig Data คือ การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งสองอย่างต่างกันตรง ที่data mining คือกระบวนการส่วนBig Data คือการจัดเก็บข้อมูล นางสาว ธัญลักษณ์ ขันตี ม.6/3 เลขที่ 24
แชทบอทสำหรบั การบร Chatbots-based H โ นางสาว ม รหสั นิสติ อาจารย์ท่ีปรกึ ษา : รายงานนี้เปน็ ส่วนหนงึ่ ของรายวิชา 02 ภาคเรยี นที่ 2 ป หลกั สตู รวทิ ยาศาสตรบณั ฑติ คณะวิทยาศาสตร
รกิ ารด้านการดแู ลสขุ ภาพ Healthcare Services โดย มสั รา เลาะแม 602021200 อาจารย์ อาจารี นาโค 214391 สมั มนาทางวทิ ยาการคอมพิวเตอร์ ปีการศึกษา 2562 สาขาวชิ าวิทยาการคอมพิวเตอร์ ร์ มหาวทิ ยาลยั ทกั ษิณ
แชทบอทสำหรับการบ Chatbots-based H นางสาว ม ------------------------------------------------- บท ปจั จบุ ันประชาชนใหส้ นใจในด้านสุขภาพเพ เปลี่ยนจากการมุ่งเน้นการรักษาเพื่อการป้องกัน การแพทย์มีการสร้างบริการเพิ่มเติมสำหรับโปร การแพทย์มากข้นึ ดังน้ันแนวคดิ ของบริการสขุ ภาพ แพลตฟอรม์ การสนทนาอจั ฉริยะทโี่ ตต้ อบกบั ผู้ใชผ้ ่า เครือข่ายสังคมหลัก ผู้ใช้ทั่วไปสามารถเข้าถึงและรบั นี้เป็นการนำเสนอบริการด้านการดูแลสุขภาพทีใ่ ช ตนเอง และแชทบอทการบริการด้านการดูแลสุขภ เป็นบรกิ ารสุขภาพเคล่ือนที่ในรูปแบบของแชทบอท ในชีวติ ประจำวัน รวมถงึ ผูป้ ว่ ยที่เป็นโรคเรื้อรงั ซ่ึง รวดเร็วตอบสนองตอ่ ความตอ้ งการของผูใ้ ช้ในยุคดจิ
บริการด้านการดูแลสุขภาพ Healthcare Services มสั รา เลาะแม ----------------------------------------------------- ทคัดยอ่ พิม่ ขน้ึ การบรกิ ารทางการแพทย์ของโรงพยาบาลจึงได้ มาเป็นการดูแลและการจัดการสุขภาพ อุตสาหกรรม รแกรมส่งเสริมสุขภาพ และมีการใช้สารสนเทศทาง พทชี่ าญฉลาดจงึ กลายเป็นประเด็นสำคญั แชทบอทเป็น านอินเตอร์เฟซการแชท โดยการเชอื่ มโยงกบั ผใู้ หบ้ ริการ บบริการสุขภาพตา่ ง ๆ ได้อยา่ งงา่ ยดาย การศึกษาครั้ง ช้แชทบอท ได้แก่ แชทบอทสำหรับการวินิจฉัยโรคด้วย ภาพพร้อมฐานความรู้ที่มีการประมวลผลบนคลาวด์ ซึ่ง ทเพ่ือใหก้ ารรักษาอยา่ งรวดเรว็ ตอ่ อุบัตเิ หตทุ ี่อาจเกิดข้ึน งจะทำให้การให้บริการข้อมูลสุขภาพเน้นเรื่องท่ีสะดวก จทิ ัล
สา 1. บทนำ 1.1 ความสำคัญและท่ีมาของการศึกษา 1.2 วตั ถปุ ระสงค์ 1.3 ความรูพ้ นื้ ฐานท่เี ก่ียวข้อง 2. แชทบอทสำหรับการบริการดา้ นการดูแลสขุ ภาพ 2.1 การตรวจเอกสาร 2.2 แชทบอทสำหรับการวนิ จิ ฉัยทางการแพทย์ด 2.3 แชทบอทสำหรับให้บรกิ ารสุขภาพโดยการปร 3. บทสรุป 3.1 สรุป 4. เอกสารอ้างอิง
ารบัญ หนา้ 1 พ 1 ดว้ ยตนเอง 1 ระมวลผลบนคลาวด์ 1 3 3 5 8 18 18 19
1 1.1 ความสำคญั และทม่ี าของการศึกษา แชทบอทเป็นระบบจำลองการโต้ตอบตาม ความรพู้ ้ืนฐานของปญั ญาประดิษฐ์ เนอ่ื งจากระบบจ สามารถเรียนรูก้ ารตอบสนองต่อสถานการณไ์ ด้อย มนุษย์ท่ีสามารถพูดคยุ โต้ตอบสือ่ สารกับมนุษย์ผ่าน ประเภทหนึง่ ทีส่ ามารถทำงานได้ 24 ชว่ั โมง และตอ แชทบอทจึงถูกนำมาใช้ประโยชน์ทางด้านธุรกิจ เช สนิ ค้าและบรกิ าร เปน็ ตน้ นอกจากน้ันแล้วแชทบอ ได้ง่าย จึงทำให้องค์กรหรือผู้ประกอบการต่าง ๆ น ตนเองหลากหลายมากขึ้น ในปัจจุบันผู้คนให้ความสนใจในด้านสุขภ แพทย์มากขึ้น โดยจะเห็นได้จากกิจกรรมการออก อุปกรณ์สวมใส่/แอปพลิเคชันบนมือถือที่สามาร การแพทย์ท่ใี ช้งานรว่ มกับปัญญาประดิษฐ์ จากความสำคัญของการดูแลสุขภาพ แ ใหบ้ ริการขอ้ มูลทางด้านสุขภาพโดยใช้เทคโนโลยีขอ ใน 2 กรณี คือ แชทบอทการวินิจฉัยด้วยตนเองโด การดแู ลสขุ ภาพท่ีมกี ารประมวลผลบนคลาวด์ 1.2 วตั ถุประสงค์ เพื่อศึกษาวธิ ีการนำแชทบอทมาใช้ในการแ 1.3 ความร้พู ้นื ฐานที่เกยี่ วข้อง แชทบอท เป็นโปรแกรมทีพ่ ฒั นาขึ้นเพื่อจ กับมนุษย์ผ่านทางเสยี งหรือข้อความแบบ real-time ▪ Rule-Based Bot เป็นการทำงาน ตรงกับท่ีกำหนดไว้ แชทบอทอาจใ ▪ AI Bot เป็นการใช้ปญั ญาประดิษฐ ▪ แชทบอทน้นั ฉลาดและเขา้ ใจภาษา ประเภทของแชทบอท มี 5 ประเภท ประ
1 1. บทนำ มธรรมชาติพร้อมการสร้างแบบจำลองการสนทนาและ จำลองการโตต้ อบมคี วามสามารถในการสนทนามากขึ้น ย่างถูกต้องมากขึ้น และถูกสร้างเพื่อให้ช่วยสนทนาแทน นทางเสยี งหรือข้อความได้ แชทบอทจัดว่าเป็นหุ่นยนต์ อบคำถามซำ้ ๆ ไดโ้ ดยไมม่ คี วามเบ่ือหนา่ ย ดงั น้นั ช่น ใช้สำหรับตอบคำถามแทน call center ใช้แนะนำ อทยงั สามารถพฒั นาได้ทงั้ บน LINE และบน Massager นำแชทบอทไปใช้อำนวยความสะดวกกบั ผลิตภัณฑข์ อง ภาพมากขึ้น มีการนำสารสนเทศมาให้บริการทางการ กกำลังกายประเภทต่าง ๆ การตรวจสุขภาพประจำปี ถให้ข้อมูลสุขภาพ รวมถึงระบบสารสนเทศทางด้าน และการใช้แชทบอท ผู้จัดทำสนใจประเด็นของการ องแชทบอท โดยไดท้ ำการศึกษาการนำแชทบอทมาใช้ ดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ และแชทบอทสำหรับบริการด้าน แนะนำข้อมูลทเ่ี กยี่ วกบั สขุ ภาพ จำลองบทสนทนาของมนุษย์ ให้สามารถพูดคุย สื่อสาร e มี 2 แบบ ประกอบดว้ ย นตามกฎและคีย์เวิร์ดที่ถูกกำหนดไว้ ถ้าหากคำถามไม่ ให้คำตอบท่ไี มด่ หี รอื ทำงานผิดพลาดได้ ฐ์ (AI) และ Machine Learning เขา้ มาชว่ ยให้ าของมนุษย์มากข้ึน ะกอบด้วย
▪ FAQ Assistant Bot สามารถตอบ นั่นหมายถึงการรักษาบริบทสำห หากคำถามไม่ได้อยใู่ นฐานความรขู้ ▪ Navigational Bot ช่วยผู้ใช้ และ ได้ ดังนั้นแชทบอทอาจจะสามาร ข้อมลู ตา่ ง ๆ ทีต่ ้องการ ▪ Lead Generation & Retention รักษาการติดต่อกันกับผู้ใช้ด้วยกา กลุ่มผใู้ ช้เปา้ หมายนั้น จะได้รบั ปร ▪ Transactional Bots ชว่ ยใหผ้ ู้ใชส้ นัน้ ไดด้ ี ▪ Internal Assistant Bot สามารถ รวดเรว็ เพอื่ ไมใ่ หไ้ ปรบกวนเพ่ือนร การนำแชทบบอทไปใช้ สามารถนำไปใชใ้ น ตัวอย่าง เช่น LINE-Messenger, Facebook-Mess Health Tap เป็นต้น
2 บคำถามหรือส่งบทสนทนาได้ถูกต้องตามที่คุยกับผู้ใช้ หรับคำถาม ติดตาม และพร้อมที่จะส่งต่อไปยังตัวแทน ของบอท ะสามารถค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่พวกเขา้ สนใจ รถเชื่อมโยงไปยังหน้าเว็บที่มีประโยชน์ หากผู้ใช้ร้องขอ n Bots มไี ว้เพือ่ ดงึ ดูดผใู้ ช้เป้าหมายด้วยการสนทนาและ ารให้คำตอบและข้อมูลที่มปี ระโยชน์ให้กับลูกค้า ทำให้ ระสบการณท์ ีด่ ีในการเขา้ มาดูขอ้ มูลสนิ คา้ สามารถทำธรุ กรรมภายในขอบเขตของการสนทนาเร่อื ง ถช่วยในการตอบคำถามให้สมาชิกในทีมได้รบั คำตอบที่ รวมงานคนอืน่ ๆ นการแพทย์ และด้านอตุ สาหกรรมตา่ ง ๆ senger, Food panda, H&M, KLM, Oscar chatbot,
2. แชทบอทสำหรับกา เนื้อหาท่ีทำการศึกษามา ประกอบด้วย 2 การแพทย์ดว้ ยตนเอง และ 2. แชทบอทสำหรับบร โดยเนื้อหาจะเรียนรู้จากการรวบรวมงานวิจัยที่เก นำเสนอรายละเอยี ดทง้ั 2 ระบบ 2.1 การตรวจเอกสาร 1) ปัญญาประดษิ ฐท์ ่เี ก่ยี วข้องกบั การแพ อุปกรณ์ทางการแพทยอ์ จั ฉรยิ ะทพี่ ัฒนาจา โซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพ และเป็นส่วนตัวมากขึ้น นวัตกรรมทอี่ ำนวยความสะดวกในพื้นท่ที างการแพท Google นำเสนอการใช้บริการ AI สำหร ผา่ นการพัฒนาเทคโนโลยดี า้ นการดูแลสขุ ภาพ เชน่ เพื่อต้านริ้วรอย และการวิเคราะห์ทางพนั ธุกรรม ด Google พัฒนา Streams (โปรแกรม AI) สำหรบั กา แบบเรยี ลไทม์ ทำใหเ้ จ้าหน้าที่ทางการแพทย์สามาร DivyaMadhu เสนอความคิดวา่ AI สามาร ทีม่ ีอยู่หากมกี ารวิเคราะหเ์ ป็นระยะ ๆ และเปน็ ไปได ความเสียหาย University of North Carolina (UNC) H กำไรที่ให้บริการทางการแพทย์ที่มีคุณภาพสูงสำห สะดวก โดยให้บริการจากการวเิ คราะห์ข้อมลู UNC สามารถวเิ คราะห์ขอ้ มลู ที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงส ในโรงพยาบาลของผปู้ ว่ ย ซ่งึ จะชว่ ยลดค่าใชจ้ า่ ยในก การวิจัยและพัฒนาด้านการดูแลสุขภาพบ กับธุรกิจสตาร์ทอัพท่ีเกี่ยวกับการใช้ AI ในทางการ ปอดและมะเร็งเต้านม โดยใช้เทคโนโลยีการจดจำ ระบบมกี ารใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ทำให้สา ทำการวินิจฉัย และตรวจหาตำแหน่งขนาดเซลล์ท ความยากในการสังเกตด้วยตาเปล่า บริษัท Vuno นำไปใช้ในทางการแพทย์ เพื่อการวิเคราะห์ภาพท อัลกอริทึมท่ีพฒั นาขึ้นใชเ้ ปน็ เครอ่ื งช่วยในการวินิจฉ
3 ารบริการดา้ นการดแู ลสุขภาพ 2 ระบบ คือ 1. การนำแชทบอทมาใช้การวินิจฉัยทาง รกิ ารด้านการดูแลสุขภาพที่มีการประมวลผลบนคลาวด์ กี่ยวข้องของการใช้แชทบอททางด้านสุขภาพ และการ พทย์ ากข้อมูลขนาดใหญแ่ ละการเรียนรู้ของเครอื่ งสามารถให้ นในการตรวจวินิจฉัย ดังนั้นจึงคาดว่าจะมีการสร้าง ทยเ์ กย่ี วกบั การปอ้ งกันโรคการวินจิ ฉัย และการรักษา รับสภาวะสุขภาพปกติ และการตอบสนองที่เหมาะสม น เครอ่ื งตรวจวดั ระดับน้ำตาลในเลอื ด เอเจนต์การรักษา ด้วยเทคโนโลยี DeepMind Health รวมถึง AlphaGo ารรวบรวมข้อมูลผู้ปว่ ยที่มีอวยั วะท่เี สยี หายอย่างรนุ แรง รถวินิจฉัยโรคได้อย่างรวดเร็ว รถทำนายโรคจากอาการ และให้รายการของการรักษา ด้ที่จะคาดการณ์ปญั หาท่จี ะเป็นไปได้ กอ่ นที่ร่างกายจะ Health Care เป็นสถาบันการแพทย์ที่ไม่แสวงหาผล หรับผู้ป่วยมากกว่า 37,000 คนพร้อมสิ่งอำนวยความ C Health Care ใชบ้ รกิ ารวเิ คราะหข์ อ้ ความของ IBM ที่ สร้าง เป็นผลใหส้ ามารถระบุสาเหตุของการเข้ารักษาตัว การพกั ฟ้ืน บนพืน้ ฐานของ AI ได้รับความสนใจเป็นอย่างมากพร้อม รแพทย์ ตัวอย่างเช่น Lunit เป็นระบบการวินิจฉัยโรค ำภาพ จากการใช้ภาพถ่ายเอ็กซ์เรย์หน้าอกและเต้านม ามารถตรวจภาพเอกซเรย์หน้าอกและภาพตรวจเต้านม ที่ถูกเปลี่ยนรูป และเนื้อเยื่อจำเพาะของเนื้องอกซึ่งมี o ยังได้พัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถ ทางการแพทย์ (X-ray, CT, MRI) และสัญญาณชีวภาพ ฉัยโรคปอดโรคหัวใจ และหลอดเลอื ดสมองโป่งพองใน
สมอง และการกำหนดอายุของกระดกู บริษัทยังพฒั วินิจฉยั โรคมะเร็งปอด Apple พัฒนา CareKit ซงึ่ เ รักษาระหว่างผู้ป่วย ผู้ดูแล และเจ้าหน้าที่ทางกา ประสิทธิภาพ นอกจากนั้นเทคโนโลยี Apple Wat ซึ่งช่วยในการวัดสภาวะสขุ ภาพของผ้ปู ่วยและการแ 2) แชทบอทสำหรับการดูแลสขุ ภาพ Simon Hoermann อภิปรายผลการประ คำแนะนำด้านสุขภาพว่า ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อเท เหลา่ น้ีมีค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติทางจริง Saurav Kumar Mishra กล่าวว่า แชทบอ การพฒั นาแชทบอทจะใช้ขนั้ ตอนวิธกี ารประมวลผล ใช้ภาษา Python จากการสำรวจพบวา่ แชทบอทส ไม่ชัดเจน 20% การวเิ คราะห์นี้ชี้ให้เห็นว่า ซอฟต์แว จรงิ สำหรับการรบั รู้และการดูแลเบือ้ งต้น HameedullahKaz อธิบายการพัฒนาแช ของโอเพนซอร์ส AILM ซึ่งสามารถแปลงคำสั่งภ ตัวอย่างคำถาม 97 ข้อ ถกู รวบรวมและคำถามเหล่า การจดั อนั ดับคำถามตามจำนวน แบ่งหมวดหมู่ตาม 47% ระบบไม่ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำห ตอ่ คำสัง่ ของนักเรียน Health Tap พัฒนาแพลตฟอร์มในการให ทางการแพทย์ มีแพทยม์ ากกว่าหนงึ่ แสนคนลงทะเ คำตอบ แพลตฟอร์มพัฒนาโดยใช้ Facebook-Me กัน Health Tap จะนำเสนอคำตอบบนพน้ื ฐานของ จากการเริ่มต้นการประกันสุขภาพรูปแบบ Oscar นำเสนอการประเมนิ คา่ ประกนั สุขภาพใหก้ บั Messenger แม้ว่าตอนน้ีแชทบอทของ Oscar จะใ ด้านการดแู ลสุขภาพแบบไม่เป็นทางการโดยใช้ข้อม การประมาณคา่ ประกนั สุขภาพ บริการแชทบอท Molly ของ Sensely ประหยดั เวลาของบุคลากรทางการแพทย์ 20% กา สามารถตดั สินสภาพสุขภาพของผปู้ ่วยและติดตามผ
4 ฒนา Vuno-Med แอปพลเิ คชันซอฟต์แวร์ที่ช่วยในการ เปน็ แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์สำหรับการแบ่งปันแผนการ ารแพทย์ เพื่อใช้ในการติดตามการรักษาผู้ป่วยอย่างมี tch หรือ iPhone ของบริษัท Apple มีระบบเซ็นเซอร์ แสดงขอ้ มลู การรักษา ะเมิณการใช้เทคโนโลยีการสนทนาบนเว็บ ในการให้ ทียบกับการแนะนำแบบปกติ อย่างไรก็ตามเทคโนโลยี อทจะทำหน้าที่เป็นแพทย์เสมือนในการพูดคุยกับผู้ป่วย ลภาษาธรรมชาติและการจับคู่รูปแบบ ซึง่ พัฒนาขึ้นโดย สามารถหาคำตอบทีถ่ กู 80% และไมถ่ กู ต้อง / คำตอบท่ี วร์นี้สามารถใช้สำหรบั การเรยี นการสอนและเป็นแพทย์ ชทบอทสำหรับนักศึกษาแพทย์ โดยใช้ Chatterbean าษาธรรมชาติไปเป็นแบบสอบถาม SQL ที่เกี่ยวข้อง าน้นั ถกู แบ่งออกเป็นหมวดหมู่ข้นึ อยูก่ บั ชนดิ ของคำถาม มประเภทของคำถามโดยมีการเรียงลำดับตามหมวดหมู่ หรับสนับสนนุ การโต้ตอบแบบธรรมชาติหรือตอบสนอง ห้ข้อมลู สุขภาพเพือ่ เชื่อมตอ่ ระหว่างผู้ป่วยและบุคลากร เบียนในแพลตฟอร์มน้ี และมีการถามตอบมากกว่า 6.4 essenger ด้วยตัวอย่างคำถามและคำตอบที่สอดคล้อง งฐานขอ้ มูลทมี่ คี ำถามคลา้ ยกนั บใหม่ Oscar chatbot ได้รับความสนใจเป็นอยา่ งมาก บลูกคา้ อย่างรวดเรว็ ผ่านทาง chatbot บน Facebook- ให้บริการแบบ จำกัด แต่ก็คาดว่า Oscar จะให้บริการ มูลสุขภาพของผู้ใช้ที่ละเอียดอ่อนและโรค เพื่อคำนวณ เป็นแพลตฟอร์มพยาบาลเสมือนที่พัฒนาขึ้นเพ่ือ ารใชข้ ้อมูลสขุ ภาพแบบเรียลไทม์ของผู้ป่วยทำให้ Molly ผู้ป่วยจนกวา่ เขา / เธอจะไปโรงพยาบาลในคร้งั ตอ่ ไป
แชทบอทการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ใช เทคโนโลยกี ารวเิ คราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ทางการแพ เทคโนโลยีการความเข้าใจประโยคไฮบริด และเทค รายวันเกีย่ วกับภาวะสุขภาพของผปู้ ่วยโรคเรือ้ รงั ท คำตอบของผู้ป่วยเรื้อรังจะถูกสั่งให้กับเจ้าหน้าที่ท เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ในการวนิ ิจฉัยใหม้ ีความแม การมาโรงพยาบาลของผู้ปว่ ย AI chatbots ที่ถามผู้ปว่ ยเก่ียวกบั อาการข การใช้งานที่กว้างขวาง ประชาชนประมาณ 1.2 ล้ ในประเทศอังกฤษ ชอบใช้แชทบอทของ Baylon ผู้ใช้ป้อนอาการของพวกเขาในแอพ Baylon คำตอ ของแอป คำแนะนำทใี่ หไ้ วเ้ กยี่ วกบั อาการของพวกเ จากที่กล่าวมา จะเห็นได้ว่ามีการนำเทคโ สขุ ภาพอยา่ งกว้างขวาง 2.2 แชทบอทสำหรบั การวินิจฉัยทางการแพทย์ดว้ ภาพท่ี 1 แผนภาพสถานะจำก แผนภาพสถานะจำกัดของภาพที่ 1 แส ต้อนรับและบอก การออกแบบการสนทนา 3 ขั้น วนิ จิ ฉัย แชทบอทเริ่มต้นโดยถามข้อมูลอีเมลและร สถานะการแยกอาการจนกวา่ จะไดร้ ับข้อมูลท่ีเพียง ครง้ั เพอ่ื พดู คุยกับแพทย์เกยี่ วกับอาการอกี ชุดหนงึ่ ห คือผใู้ ชส้ ามารถดปู ระวตั กิ ารสนทนาเกี่ยวกับส่งิ ทคี่ ยุ ขน้ั ตอนการทำงานของการแชทบอทเรม่ิ ต้น ผู้ใช้ทำการปอ้ นขอ้ มูลการสนทนา ระบบจะทำการส
5 ช้คำถามโต้ตอบของ Wisenut ได้รับการพัฒนาโดยใช้ พทยท์ ่ีสะสมของบรษิ ัท เทคโนโลยีการเรยี นรูด้ ้วยเคร่อื ง คโนโลยีการจัดการบทสนทนา แชทบอทจะถามคำถาม ทำใหส้ ามารถใหค้ ำแนะนำบนพืน้ ฐานของคำตอบที่ให้ไว้ ทางการแพทย์โดยสังเขป แบบฟอร์มเพื่อช่วยเหลือ ม่นยำมากข้ึนเมื่อเทยี บกับการวินิจฉัยทีเ่ กิดข้นึ ระหว่าง ของโรคกำลงั ไดร้ ับการทดสอบเพิ่มขึ้นเนอ่ื งจากความชุก านคนใน Islington, Camden, Enfreld และ Barnet, เพื่อติดต่อกับ National Health Service (NHS) เมื่อ อบที่ได้รบั น้ันขึ้นอยู่กับเน้ือหาที่ใส่ เมื่อผู้ใช้ตอบคำถาม เขาจะอ้างอิงกบั ฐานขอ้ มลู โรคขนาดใหญ่ โนโลยีแชทบอทและปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการดูแล วยตนเอง กดั แสดงการทำงานของแชทบอท สดงการออกแบบบทสนทนา นอกเหนือจากข้อความ นตอน คือ ขั้นตอนการรับ การสกัดอาการ และการ รหสั ผ่านของผู้ใช้เพื่อเข้าสู่ระบบ จากนั้นจะเข้าสู่วงวน งพอสำหรับการวินิจฉัย ผูใ้ ช้มตี ัวเลอื กในการเข้าสู่ลูปอีก หลงั จากไดร้ ับการวนิ จิ ฉยั ครัง้ แรก และอีกทางเลือกหน่ึง ยกัน นด้วยผูใ้ ช้ทำการเข้าสู่ระบบไปยังแชทบอท และจากน้ัน สกดั อาการท่ีสอดคล้องกันจนกวา่ จะได้ขอ้ มูลท่ีเพียงพอ
สำหรับการวนิ ิจฉยั การ แล้ววินิจฉัยว่าผู้ป่วยเป็นโ การแนะนำแพทยใ์ หผ้ ปู้ ่วย โดยดงึ รายละเอียดของแ ทเ่ี กบ็ ไว้ในฐานข้อมูล ภาพที่ 2 สถาปตั ยกรร ภาพท่ี 2 แสดงฟังก์ชันการทำงานของระบ ผูใ้ ชจ้ ะถกู เก็บไว้ในฐานข้อมูล จากน้ันผู้ใช้สามารถ ถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลสำหรับการอ้างอิงในอนาคต คำถามและโครงสร้างของอาการ โรคจะแบ่งเป็น กลับไปไม่ว่าจะเป็นโรคร้ายแรงหรือโรคไม่ร้ายแร รายละเอยี ดพบแพทยเ์ พอ่ื การรกั ษาต่อไป เมื่อมีการตรวจสอบรายละเอียดการเข้าส ค้นหาสตรงิ โดยระบุสตริงย่อยท่แี สดงอาการจากก โดยตรง เช่น“ ฉันมี อาการไอมีไข้และคลื่นไส้” ระ สามารถจัดการกับข้อความประเภทอื่น ๆ เช่น “ เ สายตาของฉนั ก็จะเหนอ่ื ยล้าและฉนั ก็เร่มิ เหน็ เปน็ ส เหนื่อยลา้ \" และ \"ดซู ำ้ ซ้อน\" เมื่อได้รับข้อความย่อยที่สกัดจากการป้อ ใกล้เคียงที่สุด และจะต้องให้ผู้ใช้ยืนยันอาการ ขอ้ เสนอแนะอาการ ชดุ คำถาม และการทำแมป็ ปิงอ
6 โรคร้ายแรงหรือโรคไม่ร้ายแรง ถ้าเป็นโรคร้ายแรงจะมี แพทยจ์ ากฐานขอ้ มูล และระบุผู้ใชผ้ ่านข้อมลู เขา้ สู่ระบบ รมเชิงหน้าท่ีของแชทบอท บบ ผู้ใช้เข้าสู่ระบบไปยังหน้าเว็บและรายละเอียดของ ถเรม่ิ ต้นการสนทนาดว้ ยแชตบอท ข้อมูลการสนทนาจะ ต ในระหวา่ งการสนทนาแชทบอทจะจำแนกอาการจาก นโรคร้ายแรงและโรคที่ไม่ร้ายแรง แชทบอทจะตอบ รง ถ้าเป็นที่โรคร้ายแรงผู้ใช้จะไ ด้รับการแนะนำโดยมี สูร่ ะบบของผู้ใช้ การจำแนกอาการจะใช้ขั้นตอนวิธีการ การปอ้ นข้อความภาษาธรรมชาติ เมื่อผใู้ ช้ตั้งชื่ออาการ ะบบจะระบุได้อย่างง่ายดาย แต่อย่างไรก็ตาม ระบบ เมื่อฉันอ่านฉนั ไม่เป็นไรในตอนแรก แต่เมื่อเวลาผ่านไป สองเท่า” ในกรณนี ี้ ระบบจะสกดั คำสำคญั เชน่ \"ดวงตา อนข้อมูลของผู้ใช้ จะมีการสร้างรายการของอาการท่ี รตามรายการเสนอแนะ จากนั้นชี้แจงอาการและ อาการทีจ่ ะเกดิ โรคทแ่ี น่นอน
ขั้นตอนการระบุโรคและการอา้ งอิงแพทย แต่ละอาการที่ถูกป้อนจะถูกเปรียบเทียบกับอากา อาการท่ีตรงกัน โรคจะถกู นำเสนอตามขอ้ มูลของผ แชทบอท แชทบอทจะตรวจสอบวา่ โรคทร่ี ะบุเปน็ ป แชทบอท หากเป็นปัญหาใหญ่แชทบอทจะอ้างอ ปัญหาย่อยจะมีการนำเสนอการรักษาเบือ้ งต้นหรอื ภาพที่ 3 ผังงาน 2.2.1 ผลลพั ธ์และการอภปิ รายผล ระบบจะเป็นการใช้งานผ่านเว็บ โดยมีการ การใสข่ ้อมูลอาการ แต่ละอาการท่ีถูกปอ้ นจะถูกเป ถูกตรวจสอบจนกว่าจะพบรายการที่ตรงกัน โรค ถูกต้องจะมีการระบุ และแจ้งใหผ้ ู้ใชป้ ลายทางโดยแ ภาพที่ 4 ตวั อยา่ ง
7 ย์ เป็นกระบวนการที่มีรายการของโรคในฐานข้อมูลและ ารของโรค อาการต่อไปจะถูกตรวจสอบจนกว่าจะพบ ผใู้ ชป้ ลายทางจากการประเมนิ คำถาม และแสดงผ่าน ปญั หาใหญ่หรอื ปญั หาย่อยตามเงอ่ื นไขทส่ี รา้ งขึน้ ใน อิงผู้เชี่ยวชาญโดยใช้รายละเอียดของแพทย์ หากเป็น อแจ้งให้พบแพทย์ ขนั้ ตอนดงั กล่าวแสดงในภาพท่ี 3 นทใี่ ช้ในการระบโุ รค รจัดเก็บน้รี ายช่ือของโรคและอาการในฐานข้อมูล เม่ือมี ปรียบเทียบกับอาการของโรคท่ีพบบ่อย อาการถัดไปจะ คจะถูกแสดงในรายการจากการประเมินคำถาม โรคที่ แชทบอท งการใช้งานแชทบอท
ภาพที่ 4 แสดงตัวอย่าง ข้อความของผู้ใ เมื่อสิ้นสุดการชี้แจงอาการ จากนั้นผู้ใช้สามารถดูก กล่าวถึงกอ่ นหน้านี้ 2.3 แชทบอทสำหรับให้บริการสขุ ภาพโดยการปร เฟรมเวิร์คบรกิ ารด้านการดูแลสขุ ภาพโดยแ ความรู้ และชนั้ บริการ เพอ่ื สร้างและวิเคราะห์ข้อม ให้ข้อมูลแก่ผู้ใช้อยา่ งสะดวกสบายบนชั้นบรกิ าร U ภาพที่ 5 แสดงเฟรมเวิร์คบรกิ ารสขุ ภาพที่ใชแ้ ชทบอ ภาพท่ี 5 เฟรมเวริ ์คบร ชั้นข้อมูล ประกอบด้วย ส่วนประกอบการ ที่ใช้สำหรับการประมวลผล และการจัดเก็บข้อมูล ร่างกาย (WBAN) โมดูลการประมวลผลขอ้ มูลจะทำ ขอ้ มลู ตามประเภทของการรวบรวมขอ้ มลู ท่ีมีความห เสียหายจากการทำซำ้ และการรบกวน ในชั้นข้อม เรียลไทม์จะถกู ประมวลผลก่อนแล้วจึงจัดเก็บข้อม เพ่ือเพ่ิมความสอดคลอ้ งและความนา่ เชือ่ ถอื ของการ
8 ใช้กับแชทบอท โดยผลลัพธ์ที่ถูกต้องจะแสดงต่อผู้ใช้ การแชทก่อนหน้าของพวกเขาเพื่อทราบสิ่งที่พวกเขา ระมวลผลบนคลาวด์ แชทบอท ประกอบดว้ ย ช้นั ขอ้ มูล ชัน้ สารสนเทศ ชั้น มูลขนาดใหญ่บนพ้นื ฐานของความรู้ทร่ี วบรวมได้ และ UI / UX ที่กำหนดเองในการแสดงบริการข้อมูลสุขภาพ อท ริการสุขภาพบนแชทบอท รประมวลผลข้อมูล และสว่ นประกอบการจัดเก็บข้อมูล ลที่ได้จากเซ็นเซอร์ รวมถึงเซ็นเซอรเ์ ครือข่ายไร้สายบน ำการรวบรวมข้อมูล ตดิ ปา้ ย วิเคราะหข์ ้อมลู และกรอง หลากหลายของขอ้ มลู และมีปริมาณมาก ซงึ่ ข้อมูลอาจ มูล ข้อมูลที่มีป้ายกำกบั ที่ถูกรวบรวมจากการกรองแบบ มูล จากนั้นมีการใช้ตัววิเคราะห์แบบการกรองหลายตัว รจำแนกประเภทข้อมูลและการวเิ คราะห์ นอกจากการ
กรองข้อมูลแบบเรียลไทม์ กระบวนการแบบแบช รวบรวมและคุณลักษณะต่าง ๆ ข้อมูลที่รวบร กระบวนการน้สี ว่ นประกอบความปลอดภัยในชั้นกา ของผู้ใช้เพ่ือปรับปรุงการปกป้องสารสนเทศส่วนบ ontology นัน่ คือ ขอ้ มลู จะแสดงในระดบั สูงผา่ นกา ฐานข้อมูลของเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ร่วมกัน เพื่อแบ่งปัน ข้อมูลไมเ่ ปน็ ทางการที่เก็บรวบรวมจะถกู แปลงเปน็ แบบจำลองบริบทระดับต่ำและระดบั สูงท่ีสร้างขึ้นใ ข้อมูลผ้ใู ช้ทเ่ี ก็บรวบรวมจะถูกบันทึกในรูปแบบของ ความรู้ ในชั้นข้อมูลการคาดการณ์ส่วนบคุ คลจะท แสดงในแบบจำลอง lifelog ข้อมูลคำแนะนำส่วน ในชนั้ บริการ ชั้นสารสนเทศ ประกอบด้วย แบบจำลอง แบบจำลองพฤตกิ รรมจากพฤตกิ รรมของผใู้ ช้และก และจำแนกไลฟ์สไตล์ของผู้ใช้รวมถึงกิจกรรมทาง รูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตและโซเชียลเน็ตเวิร์คใ จำแนกบริบทระดบั สูงสามารถทำนายรูปแบบบริบ ในกรณนี ้ีการรับร้บู ริบทในระดับต่ำ ประกอบด้วย รับรู้ทางอารมณ์ การตรวจจับตำแหน่ง และก วิเคราะห์การใชส้ ื่อสังคม รวบรวมและวิเคราะห์ข้อ ของผู้ใช้และการเยี่ยมชมบันทึกการใช้งาน SNS ข การแพทย์ของผู้ใช้ รวมถึงสถานะ และข้อกำหนดท เดยี วกันโมดลู การบั รู้จำกิจกรรมทางกายภาพของผู้ ข้อมูลที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์ WBAN และโมดูลม ขอ้ มูลประเภทต่าง ๆ ที่ถกู รวบรวมจากการวิเคราะ เขา้ ถึงสถานะทางอารมณ์ของผู้ใช้ ในการกำหนดเงื่อ ตำแหนง่ ของผูใ้ ช้และเสน้ ทางการเคลื่อนที่ น่นั หมา System (GPS) เพื่อการตรวจจับตำแหนง่ ในบรรดาสอี่ งค์ประกอบของการรบั รู้บริบท และเลือกข้อมูลตามลำดับความสำคัญ และโหลดข รับรู้บริบทระดับต่ำจะถูกส่งไปยังชั้นข้อมูลผ่านเอา บรบิ ทระดับต่ำจะใชส้ ำหรบั การอนมุ านการรบั ร้บู ริบ การรับรู้บริบทระดับสูง องค์ประกอบของการรู้จำ
9 ชจะถูกดำเนินการ ซึ่งขึ้นอยู่กับปริมาณของข้อมูลท่ี รวมจะไม่ถูกลบเพื่อสร้างเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ ใน ารสนับสนนุ จะทำการเขา้ รหัส และรับรองความถูกตอ้ ง ุคคลในการใชง้ าน ข้อมูลที่รวบรวมจะมีการใช้ lifelog- ารให้บริการตามขอ้ มูล สารสนเทศทไ่ี ด้จะถกู บนั ทกึ ไว้ใน นสารสนเทศระหว่างแอปพลิเคชันชั้นต่าง ๆ ในกรณีน้ี ขอ้ มูลกึ่งโครงสร้างสำหรับการเเม็ป lifelog-ontology ในชั้นสารสนเทศและ lifelog-ontology ของชั้นข้อมูล งข้อมูลทมี่ ีโครงสร้าง จากนน้ั จะถกู ใช้ท้ังชั้นบริการและ ทำการคาดการณ์พฤติกรรมจากไลฟ์สไตล์ของผู้ใช้ และ นบุคคลสำหรับการทำนายและคำแนะนำจะถูกสร้างข้ึน งการรับรู้บริบทระดับสูงและระดับต่ำ ซึ่งจะมีการสร้าง การอนุมานตามบริบทผใู้ ช้ การรับรู้บริบทระดับต่ำรับรู้ งกายภาพ สถานะทางอารมณ์ และตำแหน่ง รวมถึง ในเขตเวลาที่มีการรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์ การ บทและพฤติกรรมของผู้ใช้ผา่ นการลู่เข้าและการอนุมาน ย องคป์ ระกอบตา่ ง ๆ เชน่ การรับรพู้ ฤติกรรม การ การวิเคราะห์การใช้งานสื่อสังคม องค์ประกอบการ อมูลหลายอย่างเกี่ยวกบั การคน้ หาข้อมูลทางการแพทย์ ของผู้ใช้ ดังนั้น จึงเป็นไปได้ที่จะแยกแยะข้อมูลทาง ทางการแพทย์ของผู้ใช้ในสถานการณ์เฉพาะ ในขณะน้ี ใช้ กจิ กรรมและเงอ่ื นไขของผู้ใช้สามารถรับรู้ได้โดยใช้ มัลติมีเดีย โมดูลการจดจำอารมณ์ยังสามารถรวบรวม ะห์ใบหน้าของผู้ใช้จากกล้อง และเซน็ เซอร์ WBAN เพ่ือ อนไขของผใู้ ช้อย่างถกู ตอ้ ง ส่งิ สำคญั ท่ีต้องคำนึงถึงคือ ายความว่า จะตอ้ งมกี ารใช้ข้อมูล Global Positioning ทในระดับต่ำ องค์ประกอบอินพตุ อะแดปเตอร์ จำแนก ข้อมูลที่รวบรวมจากชั้นข้อมูล ข้อมูลที่ถูกกรองในการ าท์พทุ อะแดปเตอร์ ข้อมูลที่ถูกจัดประเภทในการรับรู้ บทที่แม่นยำ และมรี ายละเอียดเกี่ยวกบั ผ้ใู ช้ทที่ ำได้โดย ำบริบทระดับสูงจะออกแบบและวิเคราะห์สถานการณ์
ผู้ใช้ที่รับรู้โดยองค์ประกอบการสร้างแบบจำลองก ของผใู้ ช้ ในการสรา้ งแบบจำลองการรับรู้บริบทจะ ทงั้ หมด เมอื่ ตอ้ งการรูปแบบพฤติกรรมและการเคล แบบจำลองตามบรบิ ทและการวิเคราะหผ์ ใู้ ช้ ในชั้นความรู้มีการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ และจัดการความรู้จากฐานขอ้ มูลทางการแพทย์ท่ีมีอ สร้างกฎสำหรับการให้ข้อมูลทางการแพทย์ เพื่อให กับฐานข้อมูลเพ่ือกำจัดข้อผดิ พลาด เช่น การให้ข้อม ของผู้ใช้ที่รวบรวมจากข้อมูลและชั้นสารสนเทศ ด กลาง ส่วนเชอ่ื มต่อของ data-broker ข้อมูลสำคัญ ของผเู้ ชีย่ วชาญ กฎท่ีสรา้ งขึน้ จะถูกนำไปใช้ในกระ การทำซ้ำ ความสอดคลอ้ งของกฎจะถกู เสนอใหก้ ับผ ในชั้นบริการ ข้อมูลความรู้ทางการแพ สารสนเทศและชั้นความรู้จะถูกแปลงเป็นบริการ กระบวนการบริการผ้ใู ช้ เช่น เวลาตอบสนองตอ่ กา ดังกลา่ วดำเนนิ การโดยผู้จัดการบริการ เน่ืองจากจ มีคำขอเหตุการณ์ คำขอในเวลาปกติ และการคำขอ ถูกต้องขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่กำหนด ดังนั้น บร กำหนดบริการขอ้ มลู ทางการแพทย์ และการกำหนด ผู้ใช้จากชั้นข้อมูลและความรู้ทางการแพทยท์ ี่อยู่ใน สไตล์ของผู้ใช้และ lifelog เพอ่ื สร้างขอ้ มูลคำแนะน สร้างขึ้นในขั้นตอนแรกจะถูกประมวลผลตามเงื่อน สารสนเทศคำแนะนำส่วนบุคคล รวมถึงขอ้ มลู ท่ีดึง เพอ่ื ให้ผ้ใู ชส้ ามารถเข้าใจได้งา่ ย ขอ้ มลู คำแนะนำถกู วเิ คราะหไ์ ลฟ์สไตล์ของผใู้ ช้จะมกี ารคาดการณ์สถาน และการให้บริการที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ใช้ ชั้นสุดท ดำเนินการจากสามชั้น เช่น การรวบรวมข้อมูลแ วิเคราะห์ข้อเสนอแนะ และการสร้างปัจจัยความป แสดงโครงสร้างของช้นั สนบั สนนุ พรอ้ มฐานความรู้
10 การรับรู้บริบท และใช้ออนโทโลจีเพื่อแสดงสถานการณ์ ะมกี ารบันทึก lifelog ของผใู้ ช้และข้อมูลบริบทของผู้ใช้ ลื่อนไหวของผู้ใชใ้ นบริบทระดับสงู จะมีการใช้การสร้าง พของผู้ใช้ที่เก็บรวบรวมในชั้นข้อมูล มีการสร้างความรู้ อยู่แลว้ โดยใชแ้ นวทางของวิธีการตามผู้เชี่ยวชาญโดย ห้เกิดความน่าเชื่อถือจะมีการเปรียบเทยี บการวิเคราะห์ มลู ท่ีไมถ่ ูกต้อง วธิ กี ารที่อิงกบั ข้อมลู จะใช้ขอ้ มลู lifelog ด้วยการใช้โมเดลเหมืองข้อมูลหลายแบบในฐานข้อมูล ญทเ่ี กย่ี วข้องกับปจั จยั ทีก่ ำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญในวิธีการ ะบวนการตรวจสอบเพือ่ ให้เพมิ่ ความน่าเชือ่ ถอื ป้องกัน ผู้ใช้ พทย์ที่สร้างขึ้นใหม่และรวบรวมจากชั้นข้อมูล ชั้น รดูแลสุขภาพผู้ใช้ ชั้นบริการมีบทบาทในการจัดการ ารรอ้ งขอบรกิ ารสำหรับการโหลดบริการ กระบวนการ จำเป็นตอ้ งมีการร้องขอบรกิ าร ในกระบวนการนี้จะต้อง อโดยตรงจากผ้ใู ช้ บริการท่ีแตกต่างกนั ถกู เรยี กใชอ้ ย่าง ริการประเภทแชทบอทประกอบด้วยสองขั้นตอน: การ ดบริการขอ้ มลู สุขภาพสว่ นบคุ คล ในข้นั ตอนแรก ขอ้ มูล นชั้นความรู้จะถูกวิเคราะห์โดยใช้สารสนเทศข้อมูลไลฟ์ นำผูใ้ ช้ ขัน้ ตอนทส่ี อง ข้อมูลคำแนะนำทางการแพทย์ที่ นไขสุขภาพ สภาพแวดล้อมและความต้องการของผู้ใช้ งดูดความสนใจของผู้ใช้ จะถกู สร้างขึน้ โดยมีจุดประสงค์ กสรา้ งขน้ึ โดยคอมโพเนนต์ Prediction Manager การ นการณ์ท่เี ป็นไปไดม้ ากที่สุด และสร้างข้อมลู คำแนะนำ ท้ายคือชั้นสนับสนุน ในชั้นการสนับสนุนกระบวนการที่ และการวิเคราะห์ของผู้ใช้ การเสนอข้อมูลแนะนำ การ ปลอดภัยสำหรับการป้องกันข้อมูลส่วนบุคคล ภาพที่ 6
ภาพที่ 6 โครงสร้างของช โมดูลการวเิ คราะห์จะทำการวิเคราะห์สภา รวบรวม ประมวลผล และดูแลรกั ษาข้อมูลของแตล่ ละเอียดอ่อน ดังนั้นจึงมีการเข้ารหัสและมีการใช ปลอดภัยในการจัดเก็บจะใช้มาตรฐานการเข้ารหัส เขา้ รหสั Homomorphic 2.3.1 สว่ นประกอบของสถาปัตยกรรมแช แชทบอทของเฟรมเวิร์คนมี้ กี ารใหบ้ ริการด ที่ให้ความสนใจเกี่ยวกับโรคและการบาดเจ็บในชีว ระบบการดูแลสุขภาพเคลือ่ นท่ีบนแชทบอท ช่วยใน บาดเจ็บตา่ ง ๆ จากขอ้ มลู โรงพยาบาลเพ่อื เปรยี บเท ทเ่ี กีย่ วข้อง นอกจากนโ้ี ดยการรับและประมวลผลข ผูป้ ว่ ยโรคเรือ้ รงั ระบบนใ้ี ห้บริการเพิ่มเติมสำหรับก การแพทย์ของโรงพยาบาล ภาพที่ 7 แสดงสภาพแว
11 ชน้ั สนบั สนุนพร้อมฐานความรู้ าพสุขภาพของผู้ใช้และรูปแบบตามพน้ื ฐานของข้อมูลท่ี ละชน้ั ขอ้ มลู ทรี่ วบรวมจากผใู้ ช้รวมถงึ ข้อมูลสว่ นบุคคลท่ี ช้โปรโตคอลความปลอดภัยกับข้อมูลทั้งหมด ความ สขั้นสูง (AES) เทคนิคการจับคู่ส่วนตัวและเทคนิคการ ชทบอทสำหรบั การประมวลผลบนคลาวด์ ด้านรูปแบบทางการแพทย์ผา่ นทางข้อความสำหรับผู้ใช้ วิตประจำวัน จากการใช้ APIs ของสถาบันการแพทย์ นการอัพโหลดและวิเคราะห์ภาพที่เกีย่ วกับโรคและการ ทียบภาพของผู้ปว่ ยและโรคท่สี อดคลอ้ งกันเพือ่ หาข้อมูล ขอ้ มูลไบโอเมตริกซ์แบบเรียลไทม์ในชีวิตประจำวันของ การจัดเก็บบันทึกสุขภาพส่วนบุคคลในระบบข้อมูลทาง วดล้อมการบรกิ ารทีใ่ ชง้ านบนแชทบอท
ภาพท่ี 7 สภาพแวดล้อมกา ระบบการดูแลสขุ ภาพเคล่อื นทข่ี องแชทบอ นั่นคือผู้ใช้จะได้รับข้อมูลสุขภาพของเขาที่ถูก เทคโนโลยีบลูทูธ จากนั้นพวกเขาสามารถเพิ่มและ สง่ ไปยังระบบสารสนเทศของโรงพยาบาลเพื่อบันทึก ผา่ นขอ้ ความ ในการใช้แอปพลเิ คชันมอื ถือจำเปน็ ต หลักการออกแบบตามส่วนประกอบ ระบบถูกออก ใหม่ และการขยายขีดความสามารถของการให้บริก เป็นอัตโนมตั ิ ความสามารถในการนำมาใชใ้ หม่ ชั้นบริการรับข้อมูลสภาพส่วนบุคคลที่ส่ เหล่าน้ีจะถูกสง่ ไปยงั เซริ ์ฟเวอร์ของเฟรมเวริ ์คและร การประมวลผลข้อมูลของกรอบการทำงานเพื่อท จำเปน็ ต้องไดร้ ับการดูแลจากผู้ใช้และเจ้าหนา้ ทท่ี าง การรวบรวมข้อมูลที่ไม่จำเป็น และเพื่อให้ได้ข้อม ข้อยกเว้น สำหรับข้อมูลที่รวบรวมโดยฟังก์ชันการ data-identification ในกรณีนี้เพื่อเตรียมบริการ ความสำคญั กับข้อมูลอินพุต และเพ่อื ระบุขอ้ มลู ตาม คิวคือการเพิม่ การประทับเวลาสำหรับการประมวล ดว้ ยการประมวลผลขอ้ มลู ที่รออย่ใู นลำดบั การปอ้ นข แชทบอททีม่ กี ารประมวลผลบนคลาวด์
12 ารบริการท่ีใช้งานบนแชทบอท อทจะจดั การพนื้ ที่ส่วนบคุ คลในชีวิตประจำวนั ของผู้ป่วย กรวบรวมจาก WBAN ในสภาพแวดล้อมมือถือผ่าน ะเปลี่ยนแปลงโดยใช้แอปพลิเคชัน จากนั้นข้อมูลจะถกู กข้อมูลสุขภาพสว่ นบคุ คล และนำเสนอข้อมูลให้กับผู้ใช้ ต้องโตต้ อบกบั ชน้ั บรกิ ารของเฟรมเวริ ์คนี้ ซึ่งเปน็ ไปตาม กแบบมาเพ่อื ใหแ้ น่ใจวา่ ปจั จัยทีเ่ ก่ียวขอ้ งกบั การนำมาใช้ การของสว่ นประกอบต่าง ๆ ความเปน็ นามธรรม ความ งโดยเซ็นเซอร์ WBAN แบบเรียลไทม์ จากนั้นข้อมูล รวมเข้ากนั องค์ประกอบการเก็บข้อมูลโตต้ อบกับโมเดล ทำการกรองข้อมูลที่รวบรวม และรับเฉพาะข้อมูลที่ งการแพทย์ ทั้งนี้เพ่ือแกป้ ัญหาโอเวอร์โหลดท่ีเกิดขึ้นใน มูลที่ถูกต้องและเรียบง่ายตามหลักการของการจัดการ รกรอง กระบวนการจะถูกรับประกันโดยองค์ประกอบ รการจัดคิว จะมีการประทับเวลาเพื่อเชื่อมต่อลำดับ มเวลาจรงิ กลา่ วโดยสรุป กุญแจสำคัญในการบริการจัด ลผลตามลำดบั ของข้อมูลอนิ พตุ แต่ละรายการ และตาม ขอ้ มลู ภาพที่ 8 แสดงโครงสรา้ งของสว่ นประกอบ
ภาพท่ี 8 โครงสรา้ งของส่วนประก องคป์ ระกอบ data-standby รบั ประกันก เข้าคิว เพื่อแก้ไขการสูญหายของข้อมูลและข้อ กระบวนการข้อมูลแบบอะซงิ โครนัสเมือ่ ผ้ใู ช้ใช้บรกิ โดยรวมที่เกิดจากความเร็วในการให้บริการที่แตก นำไปสู่การเกินขีดความสามารถของกระบวนการบ ล่าช้า องค์ประกอบ data-conversion รับประ มาตรฐานการสง่ HL7 ในชนั้ บริการ ขอ้ มูลสุขภาพส IEEE 11073 PHD ดงั นัน้ จำเปน็ ต้องปฏิบัตติ ามมาต คู่มือความปลอดภัยของมาตรฐานข้อมูลที่ไดร้ ับและ องคป์ ระกอบ data-encryption ใหบ้ ริก เสถยี ร สว่ นประกอบจะรวบรวมข้อมูลสุขภาพสว่ นบ ใชร้ ะบบฐานขอ้ มลู องค์ประกอบ data-representation ร สารสนเทศทไ่ี ดร้ บั การวิเคราะห์และเข้ารหัสแลว้ จะ เสนอให้ผู้ใช้ผ่านทาง UI ของแอปพลิเคชันมือถือ หลากหลายโดยคน้ หาข้อมลู สุขภาพของตนเองโดยต ดูแลสขุ ภาพของแชทบอทระหว่างเครือ่ ง
13 กอบแชทบอทการประมวลผลบนคลาวน์ การประมวลผลข้อมูลตามเวลาจรงิ น่นั คอื ให้บริการการ ผิดพลาดที่เกิดจากความล่าช้าของบริการ ซึ่งเป็น การแชทบอท การจดั การควิ ขอ้ มลู จะใช้การแก้ไขปัญหา กต่างกัน นอกจากนี้เมื่อการป้อนข้อมูลจำนวนมากจะ บริการ และเป็นไปได้ที่จะมกี ารประมวลผลข้อมูลท่ีการ ะกันความสอดคล้องของการบันทึกทางการแพทย์และ ส่วนบคุ คลทีร่ วบรวมในเวลาจริงจะถูกส่งเปน็ ชนดิ ข้อมูล ตรฐาน HL7 ด้วยเหตนุ ี้โมดลู เซิร์ฟเวอรจ์ ะถูกใช้เพ่ือดู ะเพื่อปกป้องขอ้ มูลทางการแพทย์ การการเข้ารหัสข้อมูล ดังน้นั หลงั จากได้รับข้อมูลอย่าง บคุ คลจากบนั ทกึ สุขภาพชวี ติ สว่ นตวั ลงในฐานขอ้ มูลโดย รับประกันผลลัพธ์ที่ง่ายต่อการใช้งานในชั้นบริการ ะมีการตรวจสอบ และแสดงความคดิ เหน็ เกย่ี วกับโรคจะ อ ดังนั้นผู้ใช้สามารถรับบริการที่กำหนดเองได้อย่าง ตรง ภาพที่ 9 แสดงแผนภาพลำดบั ของแพลตฟอร์มการ
รปู ท่ี 9 แผนภาพลำดับของแพลตฟอร์มก กระบวนการ data–sharing ของแพลตฟอ ดังนี้: ตัวจัดการข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลของเฟรม อปุ กรณม์ ือถอื ขอ้ มูลสขุ ภาพทำการตอบสนองแลว้ จะแปลงข้อมูลเปน็ ขอ้ ความสุขภาพแล้วส่งไปยังผูจ้ ัด เพอ่ื ดำเนินการตรวจสอบ แพลตฟอร์มรวบรวมขอ้ ม 2.3.2 การดำเนนิ การ สำหรับแชทบอทที่ให้บริการสุขภาพจะพัฒ ก ลาง Intel (R) Core (TM) i7-4770 คว ามเร ็ว ระบบปฏบิ ตั กิ าร Windows 8.1 Enterprise K 64 มีการใช้รูปแบบรีเลย์สำหรับบริการการดูแลสุขภา โปรโตคอลการเข้าถึงวัตถุอย่างง่าย (SOAP) ในกา แสดงสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคลาวน์
14 การดูแลสุขภาพของแชทบอทระหว่างเคร่อื ง อรม์ การดูแลสุขภาพที่เกิดข้ึนผ่านแอพโทรศัพท์มือถือมี มเวิร์คส่งคำร้องขอให้ส่งข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลไปยัง วส่งข้อมูลไปยงั ตวั จัดการการแมป ผู้จดั การการแม็ปปิง ดการการสง่ ผ้จู ดั การแพลตฟอรม์ ร้องขอแพลตฟอร์ม มูลทผี่ ู้ใชร้ ้องขอ จากน้ันสง่ ขอ้ มูลน้ันไปยังอุปกรณ์มือถือ ฒนาในรูปแบบแอปพลิเคชันโดยใช้หน่วยประมวลผล ว 3.40 GHz และ RAM 16.00 GB พ ัฒ น าโ ดย ใช้ 4 บติ และ Android Studio 5.1.1 (KITKAT) นอกจากน้ี าพด้วยการแชท การศึกษานี้ใช้บริการเว็บพื้นฐานที่ใช้ ารให้บริการด้านแอปพลิเคชันด้านสุขภาพ ภาพที่ 10
Search
