​สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) กระทรวงการอุดมศึกษาวิทยาศาสตร์  วิจัยและนวัตกรรม  ให้การสนับสนุนทีมวิจัยจากภาควิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์  คณะวิศวกรรมศาสตร์  มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ ในการคิดค้นนวัตกรรมส่งเสริมการเรียนรู้ระบบทางเดินหายใจ  ที่พัฒนาขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีด้านดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อนำไปใช้ในการเรียนการสอน  และพัฒนาทักษะของนิสิตแพทย์ได้เรียนรู้การฟังเสียงและการหายใจ  ที่มีลักษณะของสัญญาณที่แตกต่างกันเกิดขึ้นตามพยาธิสภาพของระบบทางเดินหายใจ  เช่น Normal, Wheeze , Stridor และ Rhonchi เป็นต้น  โดยมีโหมดการเรียนรู้ที่สามารถเรียนรู้ด้วยตนเองผ่านการดูชื่อสัญญาณ ดูรูปคลื่นสัญญาณ ฟังเสียงเพื่อฝึกการฟัง  และในโหมดทดสอบวัดผลการเรียนรู้จะมีรูปคลื่นสัญญาณพร้อมเสียง ทำการเลือกสัญญาณที่ถูกต้องผ่านตัวเลือกและมีการเฉลยในข้อนั้น  เพื่อให้จดจำสัญญาณที่ถูกต้อง  รวมถึงมีโหมดการวัดสัญญาณเสียงการหายใจจริงผ่านระบบการวัด  การจำแนกสัญญาณที่วัดและแสดงผลที่ถูกต้องโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์  ซึ่งจะทำให้ช่วยฝึกทักษะการฟังเพื่อนำไปใช้ในการวินิจฉัย เยียวยารักษาผู้ป่วยที่มีอาการผิดปกติในระบบทางเดินหายใจ  หรือในกลุ่มโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs)

​ดร.วิภารัตน์ ดีอ่อง  ผู้อำนวยการสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ  กล่าวว่า  ในปัจจุบันเทคโนโลยีทางการแพทย์ฝีมือคนไทยมีความเจริญก้าวหน้าไปมาก  สามารถใช้องค์ความรู้ทางเทคโนโลยีคิดค้นนวัตกรรมในการวินิจฉัยโรค  โดยเฉพาะในกลุ่มโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง  หรือ NCDs  ซึ่งเป็นสาเหตุหลักในการเสียชีวิตของคนไทย  เช่น  โรคถุงลมโป่งพอง  โรคปอดเรื้อรัง  และหอบหืด ด้วยเหตุนี้กระบวนการต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการรักษาโรคจึงเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง  ซึ่งทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ  ได้พัฒนานวัตกรรมในการตรวจฟังเสียงการหายใจ  ซึ่งเป็นทักษะหนึ่งของการตรวจโรคทางคลินิกเพื่อวินิจฉัย และประเมินสุขภาพทางระบบหายใจจากผู้ป่วย  แพทย์สามารถตรวจโดยใช้เครื่องมือ Stethoscope ในการฟังเสียงการหายใจร่วมกับการวินิจฉัยกับภาพทางการแพทย์  เช่น  ภาพจากเครื่อง MRI หรือ CT Scan  ซึ่งเสียงการหายใจเป็นเสียงที่เกิดขึ้นในระหว่างการหายใจ  แต่ละเสียงจะแสดงถึงเงื่อนไขต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับความผิดปกติของโรคที่เกิดจากปอด  เช่น  มีการอุดตัน  การอักเสบ  การติดเชื้อ  มีน้ำในปอด  หอบหืด  รวมถึงโรคปอดเรื้อรัง  และหอบหืด เพื่อให้สามารถจำแนกสภาพที่เกิดขึ้นกับผู้ป่วยได้  ทักษะการประเมินผู้ป่วยทางคลินิกด้วยการฟังจึงเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างมากที่แพทย์จะต้องมีความเชี่ยวชาญในการจำแนกและวิเคราะห์รูปแบบเสียงการหายใจ  เพื่อสามารถวิเคราะห์อาการและวางแผนในการรักษาผู้ป่วย 

​ผศ.ดร.ดิเรก เสือสีนาค  อาจารย์จากภาควิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์  คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ  เปิดเผยว่า  ได้ร่วมกับแพทย์หญิงสิรภัทร ตุลาธรรมกิจ  อาจารย์จากภาควิชาอายุรศาสตร์  คณะแพทยศาสตร์  มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ  ในการคิดค้นนวัตกรรมเทคโนโลยีส่งเสริมการเรียนรู้ระบบทางเดินหายใจนี้  โดยกลไกทักษะการฟังเสียงการหายใจด้วยตนเองนั้น  จะประกอบไปด้วย 2 ฟังก์ชัน คือ  ฟังก์ชันการเรียนรู้ทดสอบการฟังเสียงการหายใจด้วยแอปพลิเคชัน  และฟังก์ชันการช่วยระบุตำแหน่งการวางเครื่องฟังการหายใจ  และระบบจำแนกเสียงการหายใจด้วย Machine learning  ซึ่งนวัตกรรมนี้ได้พัฒนาระบบฟังเสียงปอดและหัวใจที่สามารถบันทึกเสียงการหายใจโดยใช้ไมโครโฟนแบบดิจิตอลความไวสูง  และพัฒนาระบบการจำแนกเสียงการหายใจที่มีการทำงานแบ่งเป็น 2 ขั้นตอนหลัก คือ การประมวลผลสัญญาณ  และการจำแนกเสียงการหายใจด้วย Machine learning  จากการทดสอบและประเมินประสิทธิภาพระบบฟังเสียงการหายใจและหัวใจ  เปรียบเทียบกับอุปกรณ์ในท้องตลาดพบว่า  อุปกรณ์ที่พัฒนาขึ้นมีผลตอบสนองต่อสัญญาณความถี่ที่ต้องการเป็นที่น่าพึงพอใจ  และมีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนที่สูงกว่าอุปกรณ์ในท้องตลาดที่นำมาทดสอบระดับนัยยะสำคัญ 0.05  ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพวิธีการในการจำแนกเสียงการหายใจมีค่าความถูกต้องในการจำแนกเฉลี่ยร้อยละ 84.72 นวัตกรรมนี้ถูกทดสอบใช้งานโดยนิสิตแพทย์  คณะแพทยศาสตร์  มหาวิทยาลัยศรีนคริทรวิโรฒ  จำนวน 30 คน  ผลการวิจัยพบว่าคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนโดยใช้แอปพลิเคชัน  มีผลสัมฤทธิ์หลังเรียนสูงกว่าก่อนการเรียนเท่ากับ 6.91 และความพึงพอใจของนิสิตแพทย์ที่มีต่อแอปพลิเคชันมีค่าอยู่ในระดับมากที่สุด  ซึ่งเฉลี่ยเท่ากับ 4.60  การประเมินระบบที่พัฒนาโดยผู้เชี่ยวชาญมีความพึงพอใจอยู่ในระดับ 5 (ดีมาก)

​ผศ.ดร.ดิเรก  ยังได้กล่าวอีกว่า  นวัตกรรมที่พัฒนาขึ้นนั้นมีข้อดีหรือจุดเด่นหลาย ๆ อย่างที่น่าสนใจ  ในการช่วยเสริมสร้างทักษะการเรียนรู้  การฟังเสียงการหายใจด้วยตนเองได้ดี  สามารถนำไปใช้งานได้จริงในการเรียนการสอนนิสิตแพทย์ในโรงเรียนแพทย์  หรือสถาบันการศึกษาที่เกี่ยวข้องได้ และฟังก์ชันที่มีความโดดเด่นไม่เคยมีมาก่อนของนวัตกรรมนี้คือ  การช่วยระบุตำแหน่งการวางเครื่องฟังเสียงการหายใจบนทรวงอกด้วยปัญญาประดิษฐ์  แต่อาจจะต้องมีการปรับปรุงในเรื่องของประสิทธิภาพความถูกต้องให้ดีขึ้น  นอกจากนี้  เครื่องวัดเสียงการหายใจที่พัฒนาขึ้นมีประสิทธิภาพสูง  และมีคุณลักษณะที่ดียอมรับได้  เมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องที่จำหน่ายในท้องตลาด  เช่น  ฟังก์ชันการเก็บข้อมูลเสียงการหายใจบนคลาวด์  การบันทึกข้อมูลส่วนบุคคลพร้อมตำแหน่งการฟัง  การเรียกฟังเสียงที่บันทึกไว้  ทำให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถนำไปใช้ในการตรวจวินิจฉัยโรค  หรือสามารถใช้ในการเรียนการสอนนิสิตในสถาบันการแพทย์ต่าง ๆ ได้  นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ประโยชน์กับชุมชนในพื้นที่ ในการตรวจสุขภาพให้กับประชาชนทั่วไป  โดยโรงพยาบาลชุมชน โรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพ  หรือใช้ในการเก็บข้อมูลเพื่อใช้ในการศึกษาวิจัยได้  เครื่องฟังเสียงการหายใจนี้สามารถนำไปพัฒนาต่อยอดในเชิงพาณิชย์ทั้งในและต่างประเทศ  เพื่อเพิ่มมูลค่าทางเศรษฐกิจของประเทศได้ในอนาคต

-(016)