สนใจทำการตลาดผ่านสื่อและบริการของเราติดต่อ 0926516944 , 02 4243434, 02 434 3434
ทีมนักวิจัยชาวอเมริกันและสวิสประสบความสำเร็จอย่างงดงาม จากการพัฒนาอุปกรณ์ระบบ AI เพื่อตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดต่ำได้ ขณะที่ผู้ป่วยโรคเบาหวานขับขี่รถอยู่บนท้องถนน
ระดับน้ำตาลในเลือดต่ำกว่าปกติ (hypoglycemia) เป็นหนึ่งในภาวะแทรกซ้อนที่อันตรายที่สุดของโรคเบาหวาน และมีความเสี่ยงสูงในระหว่างการทำกิจกรรมที่ต้องใช้สติปัญญาและทักษะการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อน เช่น การขับรถ แต่วิธีตรวจหาภาวะน้ำตาลในเลือดต่ำในปัจจุบันมีค่าใช้จ่ายสูงและการวินิจฉัยโรคก็ล่าช้า ล่าสุด วารสารการแพทย์นิวอิงแลนด์ (NEJM) เผยแพร่ผลการศึกษาล่าสุดเกี่ยวกับอุปกรณ์ที่ใช้แมชชีน เลิร์นนิ่ง หรือมันสมองของระบบ AI ในการตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดต่ำได้ขณะผู้ป่วยโรคเบาหวานกำลังขับรถ
โมเดล AI ที่สร้างขึ้นมาใหม่นี้เป็นผลงานร่วมกันของทีมนักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัย LMU ของสหรัฐฯ กับทีมวิจัยจากโรงพยาบาลมหาวิทยาลัยแห่งเมืองเบิร์น มหาวิทยาลัย ETH ในเมืองซูริก และมหาวิทยาลัยแห่งเมือง St. Gallen ประเทศสวิตเซอร์แลนด์ จากการศึกษาและเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้ป่วยโรคเบาหวาน 30 ราย ที่มีอายุระหว่าง 21 ถึง 60 ปี ขณะที่พวกเขากำลังขับรถบนท้องถนนจริง ๆ
ผู้ป่วยแต่ละคนได้รับการบันทึกข้อมูล 1 ครั้ง ในระหว่างสภาวะที่มีระดับน้ำตาลในเลือดปกติ และอีก 1 ครั้ง ในระหว่างเกิดภาวะน้ำตาลในเลือดต่ำขณะกำลังขับขี่ โดยทุกครั้งจะมีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญคอยดูแลอย่างใกล้ชิดอยู่ในรถด้วย ข้อมูลที่รวบรวม ประกอบด้วย ความเร็วของรถ และข้อมูลการเคลื่อนไหวของศีรษะ และการจ้องมองของผู้ขับรถ เช่น ความเร็วของการเคลื่อนไหวของดวงตา
จากข้อมูลทั้งหมด ทีมนักวิทยาศาสตร์ชุดนี้ได้พัฒนาแมชชีน เลิร์นนิง (ML) โมเดลใหม่ที่สามารถตรวจจับภาวะน้ำตาลในเลือดต่ำโดยอัตโนมัติและเชื่อถือได้ Simon Schallmoser หนึ่งในทีมวิจัยกล่าวว่า “เทคโนโลยีนี้สามารถทำหน้าที่เป็นระบบเตือนภัยล่วงหน้าในรถยนต์ และทำให้ผู้ขับขี่ใช้ความระมัดระวังมากขึ้น ก่อนที่อาการน้ำตาลในเลือดต่ำจะบั่นทอนความสามารถในการขับขี่อย่างปลอดภัย” และโมเดล AI ตัวนี้ได้รับการยืนยันจากทีมวิจัยว่า จะมีประโยชน์และมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองในอนาคต และยังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในด้านการพัฒนาวิธีดูแลสุขภาพของผู้ป่วย อีกทั้งช่วยเพิ่มความปลอดภัยบนท้องถนนได้อีกด้วย แต่ทีมวิจัยยังคงต้องศึกษาต่อไป เพื่อทดสอบประสิทธิผลของการทำงานของโมเดล AI ตัวนี้ให้มีความปลอดภัยและได้มาตรฐานมากยิ่งขึ้น
ข้อมูล :