การพัฒนาระบบการคัดกรองผู้สูงอายุที่มีโอกาสในการเป็นโรคอัลไซเมอร์ผ่านการตรวจจับ และวิเคราะห์การเคลื่อนที่ของดวงตาด้วยปัญญาประดิษฐ์
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
เลนนี โธมัส, ธัญญาดา ทองใบ, ติณณ์ โพธิกานนท์
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
กฤติพงศ์ วชิรางกุล, รุ่งกานต์ วังบุญ
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
สมอง (Brain) คือ อวัยวะที่ควรได้รับการดูแล และป้องกันภาวะเสื่อมถอยมากที่สุด เนื่องจากสมองเป็นศูนย์กลางของระบบประสาทที่ทำหน้าที่ควบคุม และสั่งการการเคลื่อนไหว พฤติกรรม การรักษาสมดุลในร่างกาย รวมถึงทำหน้าที่เกี่ยวกับการรับรู้ เช่น อารมณ์ ความจำ และการเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ แต่ปัจจุบันกลับพบว่ามีผู้คนมากถึง 55 ล้านคน ที่มีภาวะสมองเสื่อมถอย และมีโอกาสจะเพิ่มสูงขึ้นเป็น 139 ล้านคนในปี พ.ศ. 2050 แต่การตรวจภาวะสมองเสื่อมในปัจจุบันต้องพึ่งการทำแบบทดสอบผ่านกระดาษ (MoCA - Cognitive Assessment) กับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น ทำให้ผู้คนเข้าถึงการตรวจได้ค่อนข้างยาก และต้องรอให้อาการรุนแรงก่อน ผู้ป่วยจึงจะรู้ตัว และเข้าสู่การตรวจจากโรงพยาบาล ซึ่งในความเป็นจริงแล้ว สมองควรจะได้รับการตรวจอย่างสม่ำเสมอ แต่ทว่าในปัจจุบันยังไม่มีเครื่องมือใดที่สามารถตรวจสอบโอกาสในการเกิดภาวะสมองเสื่อมได้อย่างถูกต้อง และสม่ำเสมอ ทำให้ผู้สูงอายุทราบว่าตนเป็นโรคเมื่อสายไปแล้ว อย่างไรก็ตามแพทย์ไม่สามารถที่จะดูแลผู้สูงอายุได้อย่างทั่วถึง เนื่องจากในปัจจุบันมีแพทย์ที่เชี่ยวชาญด้านสมองเพียง 1 : 10 ของผู้สูงอายุที่เข้ามาตรวจ จึงเป็นเหตุให้มีอัตราการเกิดโรคทางสมองต่าง ๆ ที่รุนแรง และส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตมากขึ้น โดยร้อยละ 60-70 ของภาวะสมองเสื่อมมีสาเหตุมาจากโรคอัลไซเมอร์ ที่เกิดจากความเสื่อมถอยของการทำงานหรือโครงสร้างของเนื้อเยื่อของสมอง ซึ่งมักพบในผู้สูงอายุมากถึงร้อยละ 10.7 ของผู้สูงอายุทั่วโลก
ทางผู้พัฒนาจึงคิดค้น "ระบบการคัดกรองโอกาสในการเป็นโรคอัลไซเมอร์ผ่านการตรวจจับการเคลื่อนที่ของดวงตาด้วยปัญญาประดิษฐ์" เพื่อช่วยผู้สูงอายุทราบโอกาสในการเป็นอัลไซเมอร์ของตนจากการทดสอบที่บ้านของตนเอง รวมถึงสามารถไปตรวจ และรับการรักษากับแพทย์ได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น โดยการดำเนินการจะแบ่งออกเป็น 5 ขั้นตอน ได้แก่ (1) การศึกษาข้อมูลของโรคอัลไซเมอร์ (2) การพัฒนาการตรวจจับการเคลื่อนที่ของดวงตา โดยเลือกใช้ Library 3 ตัว ได้แก่ WebGazer.js , PyGaze และ Gaze Tracking (3) การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอัลกอริทึมเพื่อวิเคราะห์การเคลื่อนที่ของดวงตา โดย Library ที่นำมาใช้คือ Transformer Neural Network ซึ่งใช้วิเคราะห์แบบทดสอบดวงตา 5 แบบ ได้แก่ Fixation, Pro-Saccade, Anti-Saccade, Smooth Pursuit และ VPC Task (4) การพัฒนาเว็บไซต์ (5) การทดสอบประสิทธิภาพ ซึ่งจะนำไปทดสอบตรวจจับการเคลื่อนที่ของดวงตากับผู้สูงอายุ โดยมีสมมติฐานว่า การใช้ปัญญาประดิษฐ์คัดกรองโรคอัลไซเมอร์จากการเคลื่อนที่ของดวงตามีประสิทธิภาพดีเท่ากับการคัดกรองโดยใช้แบบสอบถามภาวะสมองเสื่อม (MoCA) และถ้าการ Calibrate พัฒนาด้วย Library ที่มีความแม่นยำมากที่สุด แล้วจะสามารถตรวจจับการเคลื่อนที่ของดวงตาได้ถูกต้องมากที่สุด
จากข้อมูลข้างต้นสรุปได้ว่าทางผู้พัฒนาต้องการพัฒนา การคัดกรองโรคอัลไซเมอร์รูปแบบใหม่ โดยการตรวจการเคลื่อนที่ของดวงตาให้มีประสิทธิภาพ และความแม่นยำสูงสุด เพื่อให้ผู้สูงอายุสามารถทราบโอกาสในการเป็นโรคอัลไซเมอร์ และได้รับการรักษาจากแพทย์ได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น