ระบบผู้เชี่ยวชาญการใช้สมุนไพรรักษาโรคบนฐานความรู้ภูมิปัญญาสุขภาพด้วยเทคนิค การจำแนกข้อมูลแบบต้นไม้ตัดสินใจ (The Expert System for Herbs Usage Based on Wisdom-Knowledge in Terms of Health Using Tree Classification Decision Techniques)
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญการใช้สมุนไพรรักษาโรคบนฐานความรู้ภูมิปัญญาสุขภาพ ผู้วิจัยใช้กระบวนการวิจัยเชิงปฏิบัติการแบบมีส่วนร่วม และกระบวนการพัฒนาระบบด้วยแบบวงจรชีวิตการพัฒนาระบบ ใช้แบบสัมภาษณ์แบบมีโครงสร้างเป็นเครื่องมือรวบรวมองค์ความรู้การใช้สมุนไพรรักษาโรคบนฐานความรู้ภูมิปัญญาสุขภาพจากปราชญ์ชาวบ้านทั้งสิ้น 96 คน ใน 6 ตำบลของอำเภอเขาวง จังหวัดกาฬสินธุ์ โดยเลือกแบบเจาะจงแล้วพัฒนาเป็นระบบผู้เชี่ยวชาญการใช้สมุนไพรรักษาโรคบนฐานความรู้ภูมิปัญญาสุขภาพของปราชญ์ชาวบ้าน โดยการประยุกต์ใช้เทคนิคการจำแนกข้อมูลแบบต้นไม้ตัดสินใจ ผลวิจัยพบว่าสมุนไพรที่ใช้ในชุมชนมีจำนวน 115 ชนิด ระบบที่พัฒนาขึ้นสามารถตอบและให้คำแนะนำการใช้สมุนไพรรักษาโรคบนฐานความรู้ภูมิปัญญาสุขภาพจากแบบจำลองอัลกอริธึม C4.5 โดยมีค่าความแม่นยำคือ 88% และผลการประเมินคุณภาพการใช้งานระบบโดยผู้เชี่ยวชาญอยู่ในระดับมาก
Article Details
References
Chansakul, S. (2018). Data Mining Techniques for Nursing Data Analysis. EAU Heritage Journal Science and Technology, 2(12), 83-96. (in Thai)
Cheewaprakobkit, P. (2013). Study of Factors Analysis Affecting Academic Achievement of Undergraduate Students in International Program, 1-5. The Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2013 (IMECS 2013), March 13 - 15, 2013, Hong Kong, 1-5.
Daniel, T. (2005). Discovering Knowledge in Data. New York, United States: John Wiley & Sons.
Kaminski, B., Jakubczyk, M. and Szufel, P. (2017). A framework for sensitivity analysis of decision trees. Central European Journal of Operations Research, 26(1), 135–159.
Kohavi, R. (1995). A study of crossvalidation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. The Proceedings of the Fourteenth International joint conference on Artificial Intelligence, Montreal, Canada, 20-25 August 1995, 1137-1143.
Treerungroj, M. (2017). Machine Learning & Supervised Learning with basic scikit-learn. [Online]. Retrieved November, 2019 from https://medium.com/@m.treerungroj/machine-learning-supervised-learning-with-basic-scikit-learn-part1-99b8b2327c9. (in Thai)
Muntham, D. and Ingsrisawang, L. (2010). An Application of Decision Tree Algorithms for Diagnosis of the Respiratory System: A Case Study of Pranakorn Sri Ayudthaya Hospital. Journal of Health Systems Research, 4(1), 73-81. (in Thai)
Quinlan, J. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. San Francisco, USA: Morgan Kaufmann Publishers.
Srichaiwong, C., Trakulsuk, P. and Boonlue, S. (2014). Decision Support Systems For Longan Leaf Disease Diagnosis with Decision Tree Technical. Veridian E-Journal Science and Technology Silpakorn University, 1(6), 1-14. (in Thai)
Sriwiboon, N. 2016. A comparative efficiency of data mining algorithms for analysis of factors affecting the cancer. SNRU Journal of Science and Technology, 8(3), 344–352. (in Thai)
Sumungkaset, A. and Nantasri, C. (2019). Folk Medicine Databases System of NaMon District Kalasin Province. Koch Cha Sarn Journal of Science, 40(2), 74-87. (in Thai)
Tilmann, B. (2007). Programs for Machine Learning. San Francisco, USA: Morgan Kaufmann Publishers.
Tubtong, A., Suksut, P. and Singha, S. (2014). The knowledge management of Thai wisdom on health in primary care service system and community health care. Bangkok: Health Systems Research Institute (HSRI), National Library of Thailand. (in Thai)