การศึกษาข้อมูลการตรวจวิเคราะห์ปัสสาวะโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินภาวะความเสี่ยงของการเกิดโรคที่เกี่ยวข้องกับปัสสาวะ
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
พุทรักษา เเก้วหาญ, วิศว์รุตม์ คุณวโรตม์
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
ณัฐภัทร ปรีชากุล
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
ปัสสาวะ (Urine) เป็นของเสียที่มีสถานะเป็นของเหลวที่ถูกขับออกมาจากอวัยวะของร่างกาย โดยผ่านการกรองของไต โดยส่วนประกอบของปัสสาวะประกอบด้วย แร่ธาตุ สารเคมี โปรตีน ของเสียในเลือด เม็ดเลือดแดง ของเหลวส่วนเกิน ส่วนประกอบของยาที่รับประทานเข้าไป รายงานของกรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข ปี พ.ศ. 2565 พบว่ามีประชากรที่ป่วยเป็นโรคไตเรื้อรัง (Chronic Kidney Disease) รวมทุกระยะในระหว่างปี พ.ศ. 2560 ถึง พ.ศ. 2564 จำนวนมากกว่า 1 ล้านคนต่อปี ซึ่งส่งผลกระทบต่อผู้ป่วยทั้งร่างกาย จิตใจ และเศรษฐกิจในการบำบัดรักษาผู้ป่วย
การป้องกันความเสี่ยงที่จะเกิดโรคโดยการการตรวจวิเคราะห์ปัสสาวะเป็นกระบวนการตรวจทางการแพทย์เพื่อคัดกรองโรค (Screening) ผู้วิจัยมีแนวความคิดในการนำข้อมูลค่าชี้วัดทางชีวภาพ เช่น ความเป็นกรด-ด่าง (pH),ความถ่วงจำเพาะ (SG) ,โปรตีน (Protein,กลูโคส (Glucose),คีโตน (Ketones),ยูโรบิลิโนเจน (Urobilinogen) ,เม็ดเลือดขาว (Leukocyte) ประมวลผลผ่านรูปแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยประยุกต์แบบจำลองการจำแนกประเภท (Classification) แบบ Support Vector Machines (SVM) และ Decision Tree โดยเลือกขั้นตอนวิธีที่เหมาะสมมากที่สุดมานำเสนอ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ เปรียบเทียบข้อมูลดัชนีทางชีวภาพ และประเมินความเสี่ยง รวมถึงพยากรณ์การเกิดโรคที่เกี่ยวข้องได้ เพื่อช่วยในการคัดกรองในเบื้องต้น นำผลลัพท์ที่ได้ช่วยสนับสนุนการวินิจฉัยโรคเพื่อการรักษาได้ทันท่วงที หรือนำผลที่ได้มาใช้ปรับ พฤติกรรมการบริโภค การดำเนินชีวิตเพื่อลดความเสี่ยงของการเกิดโรคที่เกี่ยวข้องได้ จากผลการวิเคราะห์ที่ได้สามารถนำวิธีการศีกษาไปปรับปรุงพัฒนาเพื่อต่อยอด ให้สามารถนำไปใช้งานวินิจฉัยของผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ในทางปฏิบัติต่อไป ซึ่งจะยังให้เกิดประโยชน์ต่อสังคม ประชาชน และประเทศชาติได้ในอนาคต