การพัฒนาและการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบสำหรับการคัดกรองผู้ป่วยกลุ่มที่สุ่มเสี่ยงเป็นโรคไต ด้วยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล: Development and Performance Comparison of Models for Screening Randomly At-Risk Patients with Kidney Disease Using Data Mining Techniques - นาคบุญนำ, วราวุฒิ; สุขประเสริฐ, อนุพงศ์; เอเว่นส์, อันดี้; สัตย์ซื่อ, อริสรา; ทิจันธุง, อุไรวรรณ; หินเธาว์, กาญจนา (วารสารวิชาการ "การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ", 2024)
บทคัดย่อ โรคไตเป็นปัญหาสาธารณสุขที่สำคัญระดับโลก ส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยและก่อให้เกิดภาระค่าใช้จ่ายในการรักษาที่สูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มประเทศรายได้ต่ำและปานกลาง ข้อมูลจากการศึกษาพบว่า ความชุกของโรคไตเรื้อรังระยะที่ 3-5 ในประเทศไทยอยู่ที่ร้อยละ 12.4 ซึ่งใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของโลก แต่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การคัดกรองโรคไตตั้งแต่ระยะเริ่มแรกจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการชะลอความเสื่อมของไตและลดอัตราการเกิดภาวะแทรกซ้อน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาตัวแบบสำหรับคัดกรองกลุ่มเสี่ยงโรคไตโดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล และเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการจำแนกประเภทข้อมูล 3 วิธี ได้แก่ ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree: C45) ต้นไม้ป่าสุ่ม (Random Forest) และเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด (K-Nearest Neighbor: KNN) โดยใช้ชุดข้อมูลจำนวน 1,500 ระเบียนจากฐานข้อมูลสาธารณะ ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลทั้งกลุ่มเสี่ยงและไม่เสี่ยงต่อการเป็นโรคไต ผลการศึกษาพบว่า เทคนิค KNN ที่มีค่า k เท่ากับ 11 ให้ประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีค่าความถูกต้องเท่ากับ 89.20% และค่าประสิทธิภาพโดยรวมเท่ากับ 17.35% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการนำไปประยุกต์ใช้สำหรับคัดกรองกลุ่มเสี่ยงได้อย่างแม่นยำ ผลลัพธ์ที่ได้จากงานวิจัยนี้มีประโยชน์ต่อการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก เพื่อช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในการระบุกลุ่มเสี่ยงและวางแผนการดูแลรักษาได้อย่างเหมาะสม อันจะนำไปสู่การลดภาระค่าใช้จ่ายในการรักษาและพัฒนาคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยโรคไตในระยะยาว