การพัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลเตียงลมอัจฉริยะเพื่อลดอาการเกิดโรคแผลกดทับ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
โรคแผลกดทับเป็นโรคชนิดหนึ่งที่ทำให้ผู้ป่วยมีอัตราการเสียชีวิตสูง เนื่องจากโรคชนิดนี้มีโอกาสเกิดขึ้นได้กับทุกเพศทุกวัย โรคแผลกดทับเป็นปัญหาสุขภาพที่สำคัญอย่างมากในผู้ป่วยที่ไม่สามารถช่วยเหลือตนเองได้ งานวิจัยนี้ได้จัดทำขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบรับ-ส่ง ข้อมูล สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลแรงกดทับตามลักษณะท่านอนของผู้ป่วย แบ่งตามอวัยวะทั้ง 9 ส่วน คือ หลังศีรษะ ไหล่ซ้าย ไหล่ขวา ข้อศอกซ้าย ข้อศอกขวา ก้นซ้าย ก้นขวา ส้นเท้าซ้าย และส้นเท้าขวา โดยอาศัยเทคโนโลยี IoT (Internet of things ) ร่วมกับ MQTT Protocol (Message Queuing Telemetry Transport Protocol) เพื่อ รับ-ส่ง ข้อมูลจากเตียงลมสู่ระบบฐานข้อมูลแบบ Relational Database วิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการ การตัดสินใจแบบโครงสร้างต้นไม้ (Decision Tree) เพื่อทำงานด้านขบวนการวิเคราะห์และการตัดสินใจ โดยอาศัยหลักการยุบและพองของพื้นผิวสัมผัสของเตียงลมเพื่อลดแรงกดทับ ลักษณะเหมือนการเติมลมสำหรับยางรถยนต์ด้วยมาตรฐานการวัด อัตราความดันลมยาง ปอนด์ / ตารางนิ้ว (PSI : Pounds per Square Inch) โดยแสดงผลในรูปแบบของกราฟิก ข้อความออกทางหน้าจอ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Wachira, k., Sarinpas, J., Phaiwan, M., Chirot, C., Surachai, T. (2016). Smart Air bed to reduce the Bedsore. Bangkok: Sripatum University. (in Thai)
Rujira, T. (2011). Decision Support System for Selection the Mobile Internet Package Using Decision Tree. Nonthaburi: Rajapruk University. (in Thai)
Sangwan, T., Sasithon P. (2014). Development of Clinical Practice Guidelines for Pressure Sore Prevention Among Male Patient Surgical Ward, Lamphun Hospital. Lanna Public Health Journal, 3, 173-182. (in Thai)
Suvit, P., Panwit,T. (2016). Internet of Things for Human Healthcare Services and Data Analytics with Hadoop. Pathumwan Academic Journal, 15, 61-72. (in Thai)
MethiNut, K. (2014). Development of smart home monitoring and alert system using Internet of things technology. Chonburi: Burapha university. (in Thai)
Kaur, D. (2015). Review of decision tree data mining algorithms: ID3 AND C4.5. Proceedings of International Conference on Information Technology and Computer Science, 2015, BCET Gurdaspur of India, 5-8.
Kortuem, G. and Kawsar, F. (2009). Smart objects as building blocks for the internet of things. United Kingdom: Lancaster University.
IBM. (2016). MQ Telemetry Transport (MQTT) V3.1 Protocol Specification. Retrieved May 12 2017, from: https://www.ibm.com/developerworks/library/iot-mqtt-why-good-for-iot/index.html
Quinlan, J.R. (2007). Induction of DecisionTrees Machine Learning. Sydney: New South Wales Institute of Technology.
Yousefi, R., Ostadabbas, S., Faezipour, M., Nourani, M. Ng, and Tamil, V.L. 2011. A Smart Bed Platform for Monitoring and Ulcer Prevention. Dallas: Texas University.
