คุ 1-2

บทที่ 1 บทนำ 1.1 ความเป็นมาและความสำคัญของปัญหา ในสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ในปัจจุบัน ได้สร้างความวิตก กังวลและส่งผลกระทบอย่างหนักต่อประชากรทั่วโลก ทั้งยังมีจำนวนของผู้ป่วยและเสียชีวิตเพิ่มขึ้นอย่าง ต่อเนื่องตลอดหลายเดือนที่ผ่านมาและยังส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลกอย่างหนัก ปัจจุบันประชากรทั่ว โลกที่ติดเชื้อไวรัสโคโรนามีจำนวน 64,792,624 ราย และมีผู้เสียชีวิตไปแล้วกว่า 1,498,056 ราย โดย ประเทศที่มีการอตั ราการเสียชวี ิตเปน็ ลำดบั ตน้ ๆ กค็ ือ สหรัฐอเมริกา อินเดยี บราซิล รัสเซยี จะเห็นได้ชัด ว่าความรุนของการแพร่ระบาดทวีสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว และยังมีแนวโน้มขยายวงกว้างสู่ประเทศใกล้เคียง อย่างต่อเนือ่ ง [12] [13] การระบาดของไวรสั โคโรนาในประเทศไทย ตัง้ แต่เดอื น มกราคม พ.ศ. 2563 เป็น ตน้ มามีอตั ราการเสยี ชีวติ อยู่ลำดบั ที่ 151 ของโลกโดยเสยี ชวี ิตสะสมกวา่ 60 ราย ซงึ่ จดุ ศูนย์กลาง ของการ ระบาดอยู่ที่กรุงเทพมหานคร [15] และมีการตรวจพบว่าเด็กนั้นไวต่อการติดเชื่อมากกว่าผู้ใหญ่ แต่มี แนวโน้มมีอาการรุนแรงน้อยกว่า ในผู้ป่วยอายุน้อยกว่า 50 ปีมีโอกาสเสียชีวิตน้อยกว่า 0.5% ส่วนผู้อายุ มากกว่า 70 ปีมีโอกาสมากกว่า 8% หญิงมีครรภ์อาจมีความเสี่ยงติดเชื้อมากกว่าคนปกติ ซึ่งโรคติดเช้ือ ไวรัสโคโรนา 2019 เป็นไวรัสที่ทำให้เกิดเป็นกลุ่มอาการทางเดินทางหายใจเฉียบพลันรุนแรง โดยอาการ ทั่วไป ได้แก่ ไข้ ไอ และหายใจลำบาก อาการอื่น ๆ อาจรวมถึงออ่ นเพลีย ปวดกล้ามเน้ือ ท้องร่วง เจ็บคอ หายใจลำบากเฉียบพลัน ปัจจุบันยังไม่มีวัคซีนหรือการรักษาด้วยยาต้านไวรัสที่จำเพาะสำหรับโควิด -19 การรักษาเกี่ยวข้องกับการรักษาอาการของโรค การประคับประคอง การแยกตัว เพื่อลดความเสียงในการ แพร่ระบาดของไวรัส [16] ในการส่งเสริมสุขภาวะของกลุ่มประชากรเพื่อลดความเสีย่ งที่ส่งผลต่อการเกิดโรคติดเชื้อไวรสั โค โรนา 2019 ในปจั จุบนั มกี ารประยุกตใ์ ช้เทคนิคด้านเทคโนโลยสี ารสนเทศมาใชใ้ นการหาสาเหตุหรือปัจจัย ที่มีความสมั พันธ์ต่อความเสี่ยงของโรคต่าง ๆ เช่น การพยากรณ์ผู้ปว่ ยโรคเบาหวาน การจำแนกผู้ปว่ ยโรค ไต [1] เพอ่ื นำมาใช้ในการบรหิ ารจัดการและควบคุมดแู ล และการวางแผน เพอื่ บรหิ ารจัดการดูแลด้านสุข ภาวะของประชากร เปน็ ต้น ทัง้ นก้ี ารประยกุ ต์ใช้เทคนคิ ดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศมาใช้ในด้านดังกล่าวน้ัน มาชว่ ยในการศึกษาสภาวะเสีย่ งโรคติดเช้อื ไวรสั โคโรนา 2019 ด้วยเทคนิคเหมอื งข้อมูล ดังนั้น ผู้วิจัยจึงเห็นถึงความสำคัญในการศึกษาสภาวะเสี่ยงโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 และ พยากรณ์สภาวะเสี่ยงโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ดว้ ยการประยกุ ต์ใชเ้ ทคนคิ เหมืองข้อมูล เพือ่ ชว่ ยสนบั

สนุน การตัดสินใจในการวิเคราะห์ความเสี่ยงการเกิดโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนาของแพทย์และผู้ป่วย ตลอด ทงั้ การวางแผนรองรบั การรกั ษา และลดความเสียงในการแพร่ระบาดของไวรสั ต่อไป 1.2 วตั ถุประสงค์ของการวิจัย 1.2.1 เพอ่ื พฒั นาระบบจำแนกสภาวะเสีย่ งการเกดิ โรคตดิ เชือ้ ไวรสั โคโรนา 2019 1.2.2 เพ่อื ทดสอบความถกู ตอ้ งระบบจำแนกสภาวะเสีย่ งการเกดิ โรคตดิ เชอื้ ไวรัสโคโรนา 2019 1.3 เปา้ หมายและขอบเขตของโครงการ 1.3.1 ระบบ 1.3.1.1 สามารถตรวจสอบความเส่ียงการเกดิ โรคตดิ เชอ้ื ไวรสั โคโรนา 2019 ได้ 1.3.1.2 สามารถตรวจสอบการกรอกข้อมูลได้ 1.3.1.3 สามารถตรวจสอบการเลอื กคำตอบได้ 1.3.1.4 สามารถวดั ระดบั ความเสย่ี งได้ 4 ระดบั ประกอบด้วย 1) ระดับ 1 ปกติ 2) ระดบั 2 เสี่ยงตำ่ 3) ระดับ 3 เสีย่ งสูง 4) ระดับ 4 ตดิ เชื่อ 1.3.1.5 สามารถแสดงคำถามได้ ประกอบด้วย 1) ผูป้ ว่ ยมีอุณภูมติ ัง้ แต่ 37.5 องศาขึ้นไป หรือ ใหป้ ระวตั ิว่ามไี ข้ 2) ผู้ป่วยมีอาการระบบทางเดินหายใจ อย่างใดอย่างหนึ่งดังต่อไปนี้ \"ไอ น้ำมูก เจ็บคอ หายใจเหน่อื ย หรอื หายใจลำบาก\" 3) ผู้ป่วยมีประวัติเดินทางไปยัง หรือ มาจาก หรือ อาศัยอยู่ในพื้นที่เกิดโรค COVID-19 ในชว่ งเวลา 14 วนั ก่อนป่วย 4) ผู้ปว่ ยประกอบอาชพี ทสี่ ัมผัสใกล้ชดิ กบั นักทอ่ งเท่ยี วต่างชาติ สถานท่ี 5) มีประวัติไปสถานที่ชุมนุม หรือสถานที่ที่มีการรวมกลุ่มคน เช่น ตลาดนัด ห้างสรรพสินค้า สถานพยาบาล หรอื ขนส่งสาธารณะ 6) อยู่ใกลช้ ดิ กับผปู้ ว่ ยยนื ยัน COVID-19 (ใกล้กวา่ 1 เมตร นานเกนิ 5 นาท)ี ในชว่ ง 14 วนั ก่อน 7) เป็นบคุ ลากรทางการแพทย์ 8) มีผูใ้ กลช้ ดิ ป่วยเป็นไขหวัดพร้อมกัน มากกวา่ 5 คน ในชว่ งสัปดาหเ์ ดยี วกบั ท่ปี ่วย 1.3.1.6 สามารถแสดงตวั เลือกคำตอบได้ ประกอบด้วย 1) ตวั เลอื กคำตอบ ใช่ 2) ตวั เลือกคำตอบ ไม่ใช่

3 1.3.1.7 สามารถแสดงเมนไู ด้ ประกอบดว้ ย 1) เมนู Home 2) เมนู Predict 3) เมนู Historical Data 4) เมนู Contact 1.3.1.8 สามารถแสดงปุ่ม Predict Now เพื่อประเมินความเสี่ยงการเกิดโรคติดเชื้อไวรัสโคโร นา 2019 ได้ 1.3.1.9 สามารถแสดงปุ่ม Predict เพื่อตรวจสอบความเสี่ยงการเกิดโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ได้ 1.3.1.10 สามารถแสดงผลการตรวจสอบความเสย่ี งการเกดิ โรคตดิ เช้ือไวรสั โคโรนา 2019 ได้ 1.3.1.11 สามารถแสดงปุ่ม Go Home เพือ่ กลบั ไปยงั หน้าแรกได้ 1.3.1.12 สามารถแสดงหน้าเว็บไซต์ Predict Covid 2 หน้าเว็บเพจ ประกอบด้วย 1) สามารถแสดงหนา้ การตรวจสอบความเส่ียงการเกิดโรคตดิ เชอื้ ไวรัสโคโรนา 2019 ได้ 2) สามารถแสดงหนา้ หลักของเวบ็ ไซต์ Predict Covid ได้ 1.3.1.13 สามารถแสดงตำแหนง่ ทอ่ี ย่ไู ด้ 1.3.1.14 สามารถแสดงหมายเลขติดต่อประสานงานได้ 1.3.1.15 สามารถแสดงทีอ่ ยู่อีเมลได้ 1.3.1.16 สามารถแสดงเวลาเปดิ ทำการได้ 1.3.1.17 สามารถแสดงเวลาปดิ ทำการได้ 1.3.1.18 สามารถแสดงกล่องรบั ข้อความได้ โดยแบง่ เป็น 4 กล่องรบั ขอ้ ความ ประกอบดว้ ย 1) กล่องรับข้อความ Your Name 2) กล่องรับข้อความ Your Email 3) กลอ่ งรับขอ้ ความ Your Subject 4) กลอ่ งรับขอ้ ความ Message 1.3.1.19 สามารถแสดงป่มุ Send Message เพื่อส่งขอ้ ความได้ 1.3.1.20 สามารถแสดงปุ่มย้อนกลบั ไปด้านบนของหนา้ เว็บได้ 1.3.1.21 สามารถแสดงขอ้ ความแจ้งเตอื นกรณเี กดิ ขอ้ ผดิ พลาดได้ ประกอบดว้ ย 1) แสดงขอ้ ความ โปรดกรอกฟลิ ด์นี้ 2) แสดงขอ้ ความ โปรดเลือกคำตอบให้ครบ 1.3.2 ผู้ดูแลระบบ 1.3.2.1 สามารถเลือกปุม่ Predict Now ได้ 1.3.2.2 สามารถเลอื กปมุ่ เมนูได้ ประกอบดว้ ย

4 1) ปุ่มเมนู Home 2) ปุ่มเมนู Predict 3) ปุ่มเมนู Historical Data 4) ปุ่มเมนู Contact 1.3.2.3 สามารถกรอกรายละเอียดในกล่องข้อความได้ 1.3.2.4 สามารถดูคำถามความเส่ยี งการเกิดโรคติดเชือ้ ไวรสั โคโรนา 2019 ได้ 1.3.2.5 สามารถเลือกตอบคำตอบได้ 1 คำตอบ ตอ่ คำถาม 1 ขอ้ 1.3.2.6 สามารถเลอื กปุ่ม predict ได้ 1.3.2.7 สามารถดูผลการตรวจสอบขอ้ มลู ได้ หลังจากเลือกปุม่ Predict 1.3.2.8 สามารถเลือกปมุ่ Go Home เพอื่ กลับหนา้ Home 1.3.2.9 สามารถจัดการปุ่มเมนไู ด้ 1) สามารถเพิ่มปุ่มเมนูได้ 2) สามารถลบปุม่ เมนูได้ 3) สามารถแกไ้ ขปุม่ เมนไู ด้ 1.3.2.10 สามารถจดั การเนอ้ื หาคำถามได้ 1) สามารถเพิ่มเน้อื หาคำถามได้ 2) สามารถลบเนื้อหาคำถามได้ 3) สามารถแกไ้ ขเนอื้ หาคำถามได้ 1.3.2.11 สามารถจัดการตัวเลือกคำตอบได้ 1) สามารถเพ่ิมตวั เลอื กคำตอบได้ 2) สามารถลบตัวเลือกคำตอบได้ 3) สามารถแก้ไขตวั เลอื กคำตอบได้ 1.3.2.12 สามารถจดั การกล่องขอ้ ความได้ 1) สามารถเพิ่มกล่องข้อความได้ 2) สามารถลบกลอ่ งข้อความได้ 3) สามารถแก้ไขกลอ่ งข้อความได้ 1.3.2.13 สามารถจัดการปมุ่ ตวั เลือกได้ 1) สามารถเพิม่ ป่มุ ตัวเลอื กได้ 2) สามารถลบปุ่มตัวเลือกได้ 3) สามารถแก้ไขปมุ่ ตัวเลอื กได้ 1.3.2.14 สามารถจดั การรายละเอียดเว็บไซต์ได้ 1) สามารถเพม่ิ รายละเอยี ดเวบ็ ไซต์ได้

5 2) สามารถลบรายละเอยี ดเว็บไซต์ได้ 3) สามารถแกไ้ ขรายละเอียดเว็บไซต์ได้ 1.3.2.15 สามารถจัดการหน้าเวบ็ ไซต์ได้ 1) สามารถเพิ่มหนา้ เวบ็ ไซตไ์ ด้ 2) สามารถลบหนา้ เว็บไซต์ได้ 3) สามารถแก้ไขหน้าเว็บไซต์ได้ 1.3.3 ผ้ใู ชร้ ะบบ 1.3.3.1 สามารถเลอื กป่มุ Predict Now ได้ 1.3.3.2 สามารถเลอื กปุ่มเมนูได้ ประกอบด้วย 1) ปุ่มเมนู Home 2) ปุ่มเมนู Predict 3) ปุ่มเมนู Historical Data 4) ปุ่มเมนู Contact 1.3.3.3 สามารถกรอกรายละเอยี ดในกลอ่ งขอ้ ความได้ 1.3.3.4 สามารถดูคำถามความเส่ียงการเกดิ โรคติดเชื้อไวรสั โคโรนา 2019 ได้ 1.3.3.5 สามารถเลือกตอบคำตอบได้ 1 คำตอบ ตอ่ คำถาม 1 ข้อ 1.3.3.6 สามารถเลือกปุ่ม predict ได้ 1.3.3.7 สามารถดูผลการตรวจสอบข้อมลู ได้ หลงั จากเลือกปุ่ม Predict 1.3.3.8 สามารถเลอื กปุ่ม Go Home เพอ่ื กลับหน้า Home 1.4 ข้อจำกดั ของโครงการ 1.4.1 สามารถสร้างแบบจำลองเหมืองข้อมูลสำหรับการทำนายสภาวะเสี่ยงการเกิดโรคติดเชื้อ ไวรสั โคโรนา 2019 ภายในประเทศไทยได้ 1.5 คำจำกัดความทใ่ี ช้ในงานวิจยั 1.5.1 แบบจำลองความเสี่ยง หมายถึง ความเสี่ยงของแบบจำลองประเภทต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นจาก การใชแ้ บบจำลองหรือจากการจำลองความเสีย่ งน้นั ๆ 1.5.2 ระบบจำแนกข้อมูล หมายถึง การจัดจำแนกข้อมูล (classification) เป็นการจัดประเภท ข้อมูลตามลักษณะของข้อมูล การจัดจำแนกข้อมูล ควรเป็นไปตามมาตรฐานสากล เช่น การจัดจำแนก อาชพี อุตสาหกรรม การศกึ ษา หมวดอายุ ฯลฯ

6 1.5.3 การทำนายความเส่ียง หมายถึง เป็นการใช้กรรมวิธีหรือขั้นตอนปฏิบัติอย่างใดอย่างหนึ่ง เพื่อให้ได้ข้อมูลสำหรับการบอกกล่าวถึงเรื่องราวหรือเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งรวมถึง การ พยากรณอ์ ากาศ โหราศาสตร์ การพยากรณอ์ นาคตดว้ ยเครอื งมือต่าง ๆ 1.6 ประโยชนท์ ่ีคาดว่าจะได้รับ 1.6.1 ไดร้ ะบบจำแนกสภาวะเสีย่ งการเกดิ โรคตดิ เช้อื ไวรัสโคโรนา 2019 1.6.2 ไดผ้ ลการทดสอบระบบจำแนกสภาวะเสย่ี งการเกิดโรคตดิ เช้อื ไวรสั โคโรนา 2019 1.7 ระยะเวลาในการดำเนนิ งาน เดือน เดอื น เดือน เดอื น เดือน ลำดบั กจิ กรรม พฤศจิกายน ธนั วาคม มกราคม กุมภาพันธ์ มีนาคม สปั ดาห์ที่ สปั ดาหท์ ่ี สปั ดาห์ที่ สปั ดาหท์ ่ี สปั ดาหท์ ี่ 12341234123412341234 1. เขียนและต้ังชื่อหัวข้อ โครงงาน 2. เขียนรายละเอียด โครงงาน/นำเสนอ 3. ดำเนนิ งานตามขั้นตอน 3.1 ข้นั ตอนวิธีการ ประดิษฐ์ 3.2 ขั้นตอนวิธกี าร ทดสอบ/ ทดลอง/การ หาประสทิ ธิภาพ 3.3 การเกบ็ รวบรวม ข้อมูล 3.4 การวเิ คราะห์ ขอ้ มูล 4. สอบ/นำเสนอผลงาน 5. เขียนรายงานโครงงาน ตารางที่ 1.1 ระยะเวลาดำเนินงาน

บทที่ 2 แนวคิด ทฤษฎี เอกสารและงานวจิ ัยทเี่ กี่ยวขอ้ ง ในการศึกษาโครงงารระบบจำแนกสภาวะเสย่ี งการเกดิ โรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ไดร้ วบรวม แนวคิดทฤษฎแี ละหลักการตา่ ง ๆ จากเอกสารและงานวจิ ยั ทเ่ี กีย่ วข้องดังต่อไปน้ี 2.1 แนวความคดิ ชว่ ยสนบั สนนุ การตัดสินใจในการวิเคราะห์ความเสยี่ งการ ระบบจำแนกสภาวะ เกิดโรคตดิ เชื้อไวรัสโคโรนาของแพทย์และผูป้ ว่ ย ตลอดท้ัง เสีย่ งการเกิดโรคติดเชอ้ื การวางแผนรองรบั การรกั ษา และลดความเสยี งในการแพร่ ไวรสั โคโรนา 2019 ระบาดของไวรสั ต่อไป ภาพที่ 2.1 แนวคดิ ระบบจำแนกสภาวะเสย่ี งการเกิดโรคติดเชื้อไวรสั โคโรนา 2019 2.2 ความรู้พน้ื ฐานเกี่ยวกับระบบงาน 2.2.1 การทำเหมอื งข้อมลู การวิเคราะหข์ ้อมลู เพอ่ื แยกประเภทจำแนกรปู แบบและความสมั พนั ธ์ของข้อมูลจากฐานข้อมูล ที่มขี นาดใหญห่ รือคลังข้อมลู โดยมีวิธีตา่ ง ๆ หลายวิธี ซ่ึงรูปแบบการทำเหมืองข้อมลู น้ันได้รวบรวมความรู้ จากหลายแขนงเข้าไว้ด้วยกันซึ่งประกอบด้วยระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร ร่วมกับวิทยาศาสตร์ สารสนเทศ สถติ ิ และระบบฐานข้อมูล 2.2.2 ตน้ ไม้ตัดสนิ ใจ เป็นเคร่อื งมือทีช่ ว่ ยให้วเิ คราะหเ์ หตุการณ์ หรือสถานการณเ์ พ่ือการตัดสนิ ใจได้อย่างเป็นระบบ และรวดเร็ว ต้นไม้การตัดสินใจมีลักษณะเป็นกราฟรูปต้นไม้ ซึ่งแสดงที่ตั้งต้นที่มีรากและแขนงต่างๆแตก ออกมาจากต้นไม้ไปในทิศทางเดียว จนกระทั่งนำไปสู่ข้อสรุปสำหรับการตัดสินใจได้ ต้นไม้การตัดสินใจมี ประโยชน์ในการสรุปการตัดสินใจทีม่ ีความซับซ้อนให้ง่ายต่อความเข้าใจ ปัจจุบันต้นไม้การตัดสินใจเปน็ ท่ี นิยมใช้ในงานหลายอย่าง เช่น การแพทย์ ธุรกิจ การเขียนโปรแกรม การสร้างเครื่องที่เรียนรู้ได้เอง การ สร้างระบบผเู้ ชย่ี วชาญ 2.2.3 การวัดประสิทธิภาพแบบจำลองพยากรณ์ความเสี่ยงการเกิดโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019

โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลและการเลือกคุณลักษณะจากความสัมพันธ์ของข้อมูล ในด้าน เหมืองข้อมูลได้ออกแบบการทดลอง โดยใช้วิธี 10-Fold cross validation วิธีนี้เป็นวิธีที่นิยมในการ ทำงานวิจัย เพื่อใช้ในการทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลเนื่องจากผลที่ได้มีความน่าเชื่อถือ การวัด ประสิทธิภาพด้วยวิธี Cross-validation นี้จะทำการแบ่งข้อมูลออกเป็นหลายส่วน เช่น 10-fold cross validation คอื การแบ่งข้อมูลออกเป็น 10 ส่วน เป็นตน้ 2.2.4 ความสำคัญของการพยากรณ์ การพยากรณ์ทำให้สามารถผลิต ตระเตรียมสินค้าหรือวัตถุดิบได้เพียงพอหรือสอดคล้องกับ ความต้องการในอนาคตเพ่ือการวางแผนในโซ่อุปทานต่อไปได้อย่างแม่นยำทำใหส้ ามารถจัดสรรทรัพยากร การผลติ (Inputs) ไดแ้ ก่ กำลงั คน วัตถุดิบและการเงิน 2.2.4.1) ด้านการเงินและการบัญชี (Finance) เป็นข้อมูลพืน้ ฐานในการจัดทำงบประมาณ การขาย เพอ่ื จดั สรรทรัพยากรใหท้ ุกสว่ นขององค์การ อย่างทวั่ ถงึ และเหมาะสม 2.2.4.2) ด้านการตลาด (Marketing): ใช้กำหนดโควตาการขายของพนักงาน หรือนำไป สรา้ งเปน็ ยอดขายของแตล่ ะผลติ ภณั ฑ์ เพ่อื ใช้ในการควบคมุ กิจกรรมของฝ่ายขายและฝา่ ยการตลาด 2.2.4.3) ด้านการผลิต (Operation) นำมาใช้เป็นข้อมูลในการดำเนินการต่าง ๆ ในฝ่าย การผลิตคือ 1) การบริหารสินคา้ คงคลังและการจดั ซ้ือ 2) การบริหารแรงงาน 3) การกำหนดกำลงั การผลิต 4) การเลือกทำเลที่ตั้งสำหรับการผลิต คลังเก็บสินค้า หรือศูนย์กระจายสินค้าการวาง แผนผังกระบวนการการผลิตและการจัดตารางการผลติ 2.2.5 ปัจจยั ทีท่ ำให้การพยากรณ์ได้รับความนยิ ม 2.2.5.1 ในโลกยุคปัจจุบันนี้การที่จะลงทุนในอุตสาหกรรมต่าง ๆที่ มีขนาดใหญ่และมีความ ซับซ้อนมากย่อมมีความผิดพลาดท่ีเกิดข้ึนจากการวางแผนและการตัดสินใจดำเนินงานมากขึน้ ดังนั้นเพื่อ ลดความเสี่ยงเนื่องจากความไม่แน่นอนของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตจึงจำเป็ นต้องใช้เทคนิคการ พยากรณ์ท่มี คี วามแม่นยำท่ีมีความถูกตอ้ งมากท่สี ุด 2.2.5.2 สภาพสงั คมและสง่ิ แวดล้อมในปัจจุบันมีความซับซ้อนและมีการเปลีย่ นแปลงที่รวดเร็ว การศกึ ษารูปแบบของการเปลี่ยนแปลง และความสมั พันธ์ระหว่างปัจจัยท่ีเกยี่ วขอ้ งกนั ในเชิงเหตุและผลจึง มีความจำเปน็ มาข้นึ 2.2.5.3 ในปัจจบุ ันได้มผี ู้คิดค้นและพัฒนาเทคนิคพยากรณ์ทเี่ หมาะสมกับการใช้งานได้อย่างมี ประสิทธิภาพมากขึ้นประกอบกับผู้พยากรณ์ซึ่งอาจเป็นนักสถิติ นักเศรษฐศาสตร์ก็พอมีความรู้เกี่ยวกับ เทคนคิ การพยากรณ์มากขึน้ ทำใหเ้ ทคนคิ การพยากรณ์ได้รับความสนใจมากขน้ึ

9 2.2.5.4 ผลจากการพัฒนาเทคโนโลยีด้านคอมพิวเตอร์ที่สามารถเก็บข้อมูลและทำการ ประมวลผลได้อย่างมปี ระสิทธิภาพโดยเฉพาะการพัฒนาโปรแกรมสำเร็จรูปที่ใช้ในการพยากรณ์ทำให้การ พยากรณใ์ ช้เวลาในการประมวลผลนอ้ ยลง มคี วามถูกต้องและนา่ เชื่อถือมากขึ้น 2.2.6 ประโยชนข์ องการพยากรณ์ 2.2.6.1 ชว่ ยในการกำหนดตารางการใชท้ รัพยากรที่มีอยู่ในปจั จบุ นั 2.2.6.2 ทำให้องค์การสามารถเสาะแสวงหาทรัพยากรอื่น ๆ มาเพิ่มเติมจากพื้นฐานข้อมูลทีม่ ี อยใู่ นปจั จุบนั 2.2.6.3 ทำให้ทราบว่าองค์การธรุ กิจต้องการอะไร 2.2.6.4 นำมาใชใ้ นการวางแผนชอ่ งทางการจัดจำหนา่ ย 2.2.6.5 ใชใ้ นการวางแผนจัดทำงบประมาณสำหรบั หน่วยงานตา่ ง ๆ ขององค์การ 2.2.6.6 ช่วยในการวางแผนส่งเสรมิ การจำหน่ายให้กับลูกคา้ ไดอ้ ยา่ งมปี ระสิทธภิ าพ 2.2.6.7 ชว่ ยในการควบคมุ และรักษาสว่ นแบ่งตลาดใหม้ ีความตอ่ เน่ืองในด้านบวก 2.2.6.8 ใชเ้ ป็นเครอ่ื งมือในการกำหนดเป้าหมายในการดำเนินงาน 2.3 เทคโนโลยีทใ่ี ช้ในการพัฒนาระบบ 2.3.1 Machine Learning Machine Learning คือ ส่วนการเรียนรู้ของเครื่อง ถูกใช้งานเสมือนเป็นสมองของ AI (Artificial Intelligence) เราอาจพูดได้ว่า AI ใช้ Machine Learning ในการสร้างความฉลาด มักจะใช้ เรียกโมเดลที่เกิดจากการเรียนรู้ของปัญญาประดิษฐ์ ไม่ได้เกิดจากการเขียนโดยใช้มนุษย์ มนุษย์มีหน้าท่ี เขียนโปรแกรมให้ AI (เครื่อง) เรียนรู้จากข้อมูลเท่านั้น ที่เหลือเครื่องจัดการเอง Machine Learning เรียนรูจ้ ากสง่ิ ท่เี ราส่งเขา้ ไปกระตนุ้ แลว้ จดจำเอาไว้เป็นมนั สมอง สง่ ผลลพั ธอ์ อกมาเปน็ ตัวเลข หรือ code ทส่ี ่งตอ่ ไปแสดงผล หรือใหเ้ จ้าตวั AI นำไปแสดงการกระทำ Machine Learning เองสามารถเอาไปใช้งาน ไดห้ ลายรูปแบบ ตอ้ งอาศัยกลไกทเี่ ป็นโปรแกรม หรือเรยี กว่า Algorithm ทมี่ ีหลากหลายแบบ โดยมี Data Scientist เป็นผู้ออกแบบ หนึ่งใน Algorithm ที่ได้รับความนิยมสูง คือ Deep Learning ซึ่งถูกออกแบบ มาให้ใช้งานได้ง่าย และประยุกต์ใช้ได้หลายลักษณะงาน อย่างไรก็ตาม ในการทำงานจริง Data Scientist จำเป็นต้องออกแบบตัวแปรต่าง ๆ ทั้งในตัวของ Deep Learning เอง และต้องหา Algorithm อื่น ๆ มา เป็นคูเ่ ปรยี บเทยี บ เพอ่ื มองหา Algorithm ท่ีเหมาะสมทส่ี ดุ ในการใชง้ านจรงิ 2.3.2 ภาษา Python ภาษาโปรแกรม Python คือภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ระดับสูง โดยถูกออกแบบมาให้เป็น ภาษาสคริปต์ที่อ่านง่าย โดยตัดความซับซ้อนของโครงสร้างและไวยากรณ์ของภาษาออกไป ในส่วนของ การแปลงชุดคำสั่งที่เราเขียนให้เป็นภาษาเครือ่ ง Python มีการทำงานแบบ Interpreter คือเป็นการแปล ชุดคำส่งั ทลี ะบรรทัด เพือ่ ป้อนเขา้ สูห่ น่วยประมวลผลใหค้ อมพิวเตอร์ทำงานตามที่เราต้องการ นอกจากน้ัน

10 ภาษาโปรแกรม Python ยังสามารถนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมได้หลากหลายประเภท โดยไม่ได้จำกัด อยู่ที่งานเฉพาะทางใดทางหนึ่ง (General-purpose language) จึงทำให้มีการนำไปใช้กันแพร่หลายใน หลายองคก์ รใหญร่ ะดบั โลก เช่น Google, YouTube, Instagram, Dropbox และ NASA เปน็ ตน้ 2.3.3 Data Mining Data Mining คือ การวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมาก (Big Data) เพื่อหาความสัมพันธ์ ของขอ้ มลู ทซ่ี ่อนอยู่ โดยทำการจำแนกประเภท รปู แบบ เช่อื มโยงข้อมูลที่มีความสัมพันธก์ ัน และหาความ นา่ จะเป็นท่จี ะเกิดขึ้น เพอ่ื ใหไ้ ดอ้ งคค์ วามรใู้ หม่ ท่สี ามารถนำไปใช้ประกอบการตัดสนิ ใจในด้านต่าง ๆ เช่น ตลาดหลักทรพั ย์, ทางธุรกิจ, ทางด้านการแพทย,์ ยทุ ธศาสตรท์ หาร เปน็ ตน้ 2.4 งานวจิ ัยท่เี กี่ยวข้อง Seung Hoon Yoo, Hui Geng, Tin Lok Chiu, Siu Ki Yu, Dae Chul Cho, Jin Heo, Min Sung Choi, Il Hyun Choi, Cong Cung Van, Nguen Viet Nhung, Byung Jun Min แ ล ะ Ho Lee (2563). ได้ทำการวจิ ัยหรือโครงการเรอ่ื ง Deep Learning-Based Decision-Tree Classifier for COVID- 19 Diagnosis From Chest X-ray Imaging ผลการวิจัยหรือสรุปผลโครงการพบว่า The global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has resulted in an increased demand for testing, diagnosis, and treatment. Reverse transcription polymerase chain reaction (RT- PCR) is the definitive test for the diagnosis of COVID-19; however, chest X-ray radiography (CXR) is a fast, effective, and affordable test that identifies the possible COVID-19-related pneumonia. This study investigates the feasibility of using a deep learning-based decision- tree classifier for detecting COVID-19 from CXR images. The proposed classifier comprises three binary decision trees, each trained by a deep learning model with convolution neural network based on the PyTorch frame. The first decision tree classifies the CXR images as normal or abnormal. The second tree identifies the abnormal images that contain signs of tuberculosis, whereas the third does the same for COVID-1 9 . The accuracies of the first and second decision trees are 98 and 80%, respectively, whereas the average accuracy of the third decision tree is 95%. The proposed deep learning-based decision-tree classifier may be used in pre-screening patients to conduct triage and fast-track decision making before RT-PCR results are available. Eman A. Toraih, Rami M. Elshazli3 , Mohammad H. Hussein, Abdelaziz Elgaml, Mohamed Amin, Mohammed El‐Mowafy, Mohamed El‐Mesery, Assem Ellythy, Juan Duchesne, Mary T. Killackey, Keith C. Ferdinand, Emad Kandil และManal S. Fawzy (2563). ไ ด ้ ท ำ ก า ร ว ิจ ัย หร ือ โ ค ร งก า รเ รื ่อ ง Association of cardiac biomarkers and comorbidities

11 withincreased mortality, severity, and cardiac injury inCOVID‐1 9 patients: A meta‐ regression and decision treeanalysis ผลการวิจัยหรือสรุปผลโครงการพบว่า A meta‐analysis of 17 794 patients showed patients with high cardiactroponin I (OR = 5.22, 95% CI = 3.73‐ 7.31,P< .001) and aspartate aminotransferase(AST) levels (OR = 3.64, 95% CI = 2.84‐ 4.66,P< .001) were more likely to developadverse outcomes. High troponin I more than 13.75 ng/L combined with either ad-vanced age more than 60 years or elevated AST level more than 27.72 U/L was thebest model to predict poor outcomes.Conclusions:COVID‐19 severity and mortality are complicated by myocardial in-jury. Assessment of cardiac injury biomarkers may improve the identification ofthose patients at the highest risk and potentially lead to improved therapeuticapproaches. ชูเกียรติ ผลาผล, ไพฑูรย์ มาเมือง และคงฤทธิ์ แข็งแรง (2563). ได้ทำการวิจัยหรือโครงการเรือ่ ง มาตรการปองกัน และควบคุมโรคติดตอเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) ผลการวิจัยหรือสรุปผล โครงการพบว่า มาตรการในการปองกัน และควบคุมโรคติดตอเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 โดยการข้อมูลจาก การศึกษาแนวทางในการปองกนั และควบคมุ โรคตดิ ตอเช้ือไวรัสโคโรนา 2019 ภายใตนโยบายจากรัฐบาล และหนวยงานทเ่ี กย่ี วของ ซง่ึ ไดว้ างแนวทางในการปองกนั และควบคุมโรคจากสถานการณที่เกิดโรคติดต่อ ระบาดอยางตอเนื่อง โดยจะตองอาศัยความรวมมอื ทงั้ จากภาครัฐ ภาคเอกชน ประชาชน ในการระงับการ แพรระบาด โดยเฉพาะอยางย่งิ การเฝาระวงั ไมใหเกดิ การแพรเชื้อ โดยการกําหนดแนวทางการปองกันและ ควบคุมโรคดานสุขภาวะ คือ ลางมือบอย ๆ ดวยสบูและน้ำ หรือใชเจลแอลกอฮอลชวยลดการปนเปอน ของไวรัสบนมือ สรางสุขอนามัยที่ดีเมื่อไอหรือจามใหปดปาก และจมูกดวยขอศอก หรือกระดาษชําระ แล้วทิ้ง เมื่อมีอาการไอหรือมีไขควรรีบไปพบแพทย การเวนระยะหางทางสังคม (Social Distancing) รวมทั้งการใชหนากากอนามัยในที่สาธารณะ เปนตน ซึ่งเกิดผลกระทบจากโรคติดตอเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ไมเพียงแตเกิดเปนโรคระบาดที่ทําใหผูคนลมตายเปนจํานวนมาก ยังเกิดผลกระทบทั้งทางดาน เศรษฐกจิ การเมอื ง และสงั คม ซึ่งหนวยงานภาครฐั ไดนํามาตรการปองกัน และควบคุมโรคติดตอเชื้อไวรัส โคโรนา 2019 มาใชในการสกดั กนั้ ไมใหมีการแพรกระจายของเชือ้ ไวรสั โคโรนา และวางแนวทางในป้องกัน และควบคุมโรคติดตอเชื้อไวรัสโคโรนา เพื่อใหสามารถระงับการแพรเชื้อไวรัสโคโรนา ไดอยางมี ประสิทธิภาพ และสามารถระงับยับยังการแพรเชื้อโรคระบาดไวรัสโคโรนาไดอยางทันทวงที อันเป็น ประโยชน์ตอสังคมของประเทศโดยรวม