RUN โชว์นวัตกรรม Senior 360  ระบบติดตามผู้สูงอายุในอาคาร

ผลงานนักวิจัย มธ. ใช้ AI  ช่วยวิเคราะห์พฤติกรรม ลดความเสี่ยง  เน้นการป้องกันก่อนเกิดเหตุ และลดการใช้กล้องวงจรปิดเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว

รศ.ดร.ชาลีดา บรมพิชัยชาติกุล ผู้อำนวยการสำนักงานเครือข่ายพันธมิตรมหาวิทยาลัยเพื่อการวิจัย (RUN Office) เปิดเผยว่า ปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ  AI เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของทุกคนมากขึ้น  และได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้กับการยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้สูงอายุ

แนวโน้มหรือเทรนด์วิจัยระดับโลกในเรื่องดังกล่าวมีงานวิจัยที่เกี่ยวข้องทั้งเรื่องอาหาร สุขภาพ (longevity) การแพทย์ และการเคลื่อนที่ (logistics) รวมถึงใช้ชีวิตของผู้สูงอายุในชุมชน  

โดยเรื่องอาหารและโภชนาการ จะเป็นงานวิจัยที่เป็น  Personalized Nutrition AI   ที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมและไลฟ์สไตล์ เพื่อสร้างเมนูอาหารที่เหมาะสมกับโรคประจำตัวของผู้สูงอายุรายบุคคล (Precision Nutrition)  

ส่วนด้านการแพทย์และสุขภาพ (Health & Medical AI) งานวิจัยเน้นไปที่ "การพยากรณ์ก่อนเกิดเหตุ" (Predictive Care) แทนที่การรักษาตามอาการ  ซึ่งมีงานวิจัยจากหลากหลายสถาบัน ที่ได้พัฒนาเซนเซอร์ที่ตรวจจับค่าจากร่างกายได้ละเอียดกว่าเดิม

เช่น การตรวจวัดระดับน้ำตาลและออกซิเจนผ่านผิวหนังโดยไม่ต้องเจาะเลือด รวมถึงการวิเคราะห์ "Gait Analysis"  หรือลักษณะการเดิน เพื่อทำนายโอกาสในการล้มล่วงหน้าได้หลายวัน   

เทรนด์โลกของงานวิจัยและนวัตกรรม AI สำหรับผู้สูงอายุในปี 2569 จะก้าวข้ามจากการเป็นแค่ "แนวคิด" สู่การเป็น "อุปกรณ์ที่ใช้งานจริง" ในชีวิตประจำวัน โดยเน้นไปที่การสร้างอิสระในการใช้ชีวิต (Aging in Place) และการดูแลสุขภาพเชิงรุก

เช่น Agentic AI ในสถานพยาบาล ปัจจุบันโรงพยาบาลใหญ่ๆ อย่าง Singapore General Hospital ใช้ AI Chatbot ช่วยประหยัดเวลาบุคลากรได้กว่า 660 ชั่วโมงต่อปี โดย AI สามารถตอบคำถามสุขภาพเบื้องต้นและคัดกรองอาการได้แม่นยำ

ขณะที่ด้านการเคลื่อนที่ (logistics) และใช้ชีวิตของผู้สูงอายุในชุมชน งานวิจัยที่ควรขับเคลื่อน ได้แก่ อุปกรณ์และเครื่องมืออัจฉริยะ (Smart Devices & Robotics) และการพัฒนา smart city สำหรับผู้สูงอายุ เป็นต้น

รศ.ดร.ชาลีดา กล่าวว่า ปัจจุบัน RUN มีแนวทางในการทำงานร่วมกันใน  8 มหาวิทยาลัย คือ “ SExy – Sincerely, Equally, Excellently”  ซึ่งหมายความว่า RUN จะขับเคลื่อนและสนับสนุนความร่วมมือระหว่างมหาวิทยาลัยต่างๆ ในเครือข่าย ให้เกิดการวิจัยร่วมกันอย่าง “จริงใจ เท่าเทียม และมุ่งความเป็นเลิศ” 

โดยมีหลักการในการแก้ไขปัญหาของประเทศที่ใช้พลังร่วมกันของ 8 มหาวิทยาลัย ทั้งนี้ได้จัดกลุ่มวิจัยออกเป็น 10 กลุ่มหรือ 10 คลัสเตอร์ (Cluster)    พร้อมสนับสนุนให้มีการทำงานแบบ  Cross Cluster

โดยมีคลัสเตอร์  “ดิจิทัล”  เป็นแกนหลักในขับเคลื่อน และสนับสนุนให้นักวิจัยในแต่ละมหาวิทยาลัย เชื่อมโยงกันผ่าน  4 แพลตฟอร์ม คือ

1.NextGen Advanced Biotech & SynBio 

2. AI Powered Precision Health & Medicine  

3. Agri Food Intelligence & Climate Technology   

4.Transformative Creative Economy   

อย่างไรก็ดี ภายใต้คลัสเตอร์  “ดิจิทัล”  ของ  RUN ปัจจุบันมีผลงานนวัตกรรมที่รองรับสังคมสูงวัยที่น่าสนใจเป็นจำนวนมาก อย่างเช่น  นวัตกรรม  “Senior 360”  ซึ่งเป็นระบบติดตามดูแลผู้สูงอายุภายในอาคารที่พัฒนาโดย “ผศ.ดร.ธีรยุทธ โหรานนท์”  จากมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์   

ผศ.ดร.ธีรยุทธ  โหรานนท์  ประธานคลัสเตอร์วิจัยดิจิทัล ของ RUN กล่าวว่า นวัตกรรม “Senior 360”  เป็นนวัตกรรมที่พัฒนาขึ้นจากงานวิจัยเพื่อยกระดับการดูแลผู้สูงอายุแบบครบวงจร 

โดยมีเทคโนโลยีการระบุตำแหน่งภายในอาคารเป็นเทคโนโลยีหลัก   และนำมาพัฒนาร่วมกับงานวิจัยด้านการวิเคราะห์พฤติกรรมด้วย AI หรือ Human Activity Prediction  

มุ่งเน้นการติดตามพฤติกรรมการใช้ชีวิตประจำวันของผู้สูงอายุ และการระบุตำแหน่งภายในอาคารได้ตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อให้ผู้ดูแลสามารถเฝ้าระวังและป้องกันเหตุไม่คาดคิดได้แบบเชิงรุก โดยไม่ต้องใช้กล้องวงจรปิดเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว 

ทั้งนี้ ระบบการระบุตำแหน่งภายในอาคาร  จะช่วยลดข้อจำกัดของระบบ GPS ที่ใช้อยู่ในโทรศัพท์มือถือ ซึ่งเป็นการรับสัญญานจากดาวเทียม ทำให้ไม่สามารถระบุตำแหน่งภายในอาคารได้แม่นยำ 

ระบบระบุตำแหน่งภายในอาคารจะประกอบด้วยอุปกรณ์ 2 ส่วน  คือ  โหนด (Node)  เป็นอุปกรณ์ที่ติดตั้งอยู่ตามฝ้าเพดานหรือผนังภายในอาคาร   เพื่อคอยรับและระบุสัญญาณจากตัวแท็ก  

ส่วนแท็ก (Tag)  จะเป็นอุปกรณ์พกพาที่ติดตัวผู้สูงอายุ เช่น สายรัดข้อมือ (Wristband) สร้อยคอ หรือนาฬิกาอัจฉริยะ (Smart Watch) เพื่อส่งสัญญาณไปยังโหนด ทำให้ระบบทราบพิกัดที่ชัดเจนว่าผู้สูงอายุอยู่จุดใด  

นอกจากการระบุตำแหน่งแล้ว ระบบ “Senior 360”  ยังนำข้อมูลการเคลื่อนไหวจากเซ็นเซอร์ที่ได้มาวิเคราะห์ด้วย AI เพื่อทำนายการทำกิจกรรมของผู้สูงอายุ (Human Activity Prediction) ซึ่งแตกต่างจาก Smart Watch ทั่วไปที่เน้นเรื่องกีฬา

แต่ Senior 360 จะเน้นที่ "พฤติกรรมการใช้ชีวิตประจำวัน" เช่น  ติดตามการนอน การประเมินสภาวะเสื่อม  โดยวิเคราะห์ลักษณะการเดิน เช่น เริ่มเดินกระตุก เดินสะดุด หรือเดินช้าลง เพื่อประเมินความเสี่ยงก่อนที่จะมีการล้มจริง และมีรายงานผลดิจิทัล 

ระบบจะสรุปกิจกรรมเป็นรายวันเพื่อให้คุณหมอหรือผู้ดูแลทราบว่าผู้สูงอายุทำกิจกรรมตามแผนการรักษาได้กี่เปอร์เซ็นต์

ผศ.ดร.ธีรยุทธ  กล่าวอีกว่า   จุดเด่นของระบบ คือ  ความเป็นส่วนตัว (Privacy)  ระบบนี้ช่วยลดความจำเป็นในการติดตั้งกล้องวงจรปิดในห้องส่วนตัว

เพราะใช้การติดตามผ่านตำแหน่งและกิจกรรมแทน  ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพผู้ดูแล  ช่วยให้ผู้ดูแลสามารถดูแลผู้สูงอายุได้จำนวนมากขึ้น   เนื่องจากระบบมีการแจ้งเตือนและทำรายงานอัตโนมัติ 

นอกจากนี้ยังมุ่งเน้นการป้องกัน โดยเป้าหมายหลักคือ การรักษาให้ผู้สูงอายุอยู่ในสภาวะที่แข็งแรงและดูแลตัวเองได้ให้นานที่สุด เพื่อป้องกันไม่ให้เข้าสู่สภาวะ "ติดเตียง" ซึ่งจะช่วยลดภาระค่าใช้จ่ายและทรัพยากรในการดูแลได้มหาศาล  และยังมีต้นทุนต่ำ เนื่องจากทีมวิจัยพัฒนาฮาร์ดแวร์เองบางส่วน ทำให้ถูกกว่าการนำเข้าเทคโนโลยีจากต่างประเทศ  

ปัจจุบันระบบนี้ผ่านการทดสอบมาตรฐานสากลและมีการนำไปทดลองใช้งานจริงในสถานพยาบาลและศูนย์ดูแลผู้สูงอายุ   เพื่อนำ Feedback มาปรับปรุงให้ตรงความต้องการของผู้ใช้งานจริงมากที่สุด  

นอกจากนี้ RUN ยังมีนวัตกรรมดิจิทัลเพื่อสุขภาพ ที่จะช่วยฟื้นฟูสมรรถภาพร่างกายของผู้ป่วยและผู้สูงอายุในประเทศไทย เช่น ผลงานนักวิจัยจากคณะวิศวกรรมศาสตร์  มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์  ซึ่งพัฒนาอุปกรณ์ Smart Breath 

เพื่อช่วยมอนิเตอร์การบริหารปอดผ่านระบบเซ็นเซอร์และแอปพลิเคชัน  และอุปกรณ์  Smart Knee ที่ใช้ติดตามการฟื้นฟูข้อเข่าด้วยการวัดองศาและสัญญาณกล้ามเนื้ออย่างแม่นยำ 

เทคโนโลยีเหล่านี้มุ่งเน้นการเปลี่ยนอุปกรณ์แบบแมนนวลให้เป็นระบบดิจิทัลที่เชื่อมต่อระบบคลาวด์ เพื่อรองรับการทำกายภาพบำบัดทางไกลและลดความแออัดในสถานพยาบาล 

ปัจจุบันโครงการอยู่ในขั้นตอนการทดสอบทางคลินิกและเตรียมจดทะเบียนมาตรฐานเครื่องมือแพทย์ (อย.) เพื่อต่อยอดสู่การใช้งานจริงในเชิงพาณิชย์และขยายผลสู่ระดับสากล

  รวมถึงแอปพลิเคชัน "กินดี CMU" ผลงานนักวิจัยจากศูนย์นวัตกรรมสุขภาพ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ หรือ MedCHIC  ซึ่งเป็นแอปพลิเคชั่นด้านเวชศาสตร์ฟื้นฟูสำหรับผู้สูงอายุ  ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยคัดกรองและฟื้นฟูผู้ป่วยที่มีภาวะกลืนลำบากผ่านวิดีโอสาธิตที่บ้าน 

แอปพลิเคชันดังกล่าวถูกออกแบบให้ใช้งานได้ง่ายผ่านสมาร์ทโฟน แท็บเล็ต หรือคอมพิวเตอร์  โดยมีทั้งระบบการคัดกรองที่ใช้ประเมินสภาวะการกลืนเบื้องต้นโดยนักกิจกรรมบำบัด  

ระบบการบำบัดที่รวบรวมคลิปวิดีโอฝึกการกลืนและการบริหารกล้ามเนื้อที่เกี่ยวข้อง   ซึ่งจะเลือกคลิปที่เหมาะสมกับปัญหาเฉพาะบุคคลเพื่อให้ผู้ป่วยนำไปฝึกต่อที่บ้านได้  และระบบแอดมิน (หลังบ้าน) สำหรับผู้เชี่ยวชาญเพื่อใช้ติดตามความก้าวหน้า ดูความถี่และระยะเวลาที่ผู้ป่วยฝึกซ้อมจริง เพื่อให้การบำบัดเป็นไปอย่างต่อเนื่อง 

ปัจจุบันแอปพลิเคชัน "กินดี CMU" ได้ผ่านการทดสอบในระยะโครงการวิจัยและนำมาใช้ภายในหน่วยงานของคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่แล้ว 

อนาคตทีมพัฒนามีแผนที่จะนำเทคโนโลยี AI มาช่วยตรวจจับว่าผู้ป่วยทำท่าทางได้ถูกต้องหรือไม่  รวมถึงจะมีการพัฒนาเพิ่มเติมให้สามารถบันทึกผลการฝึกได้ละเอียดมากขึ้นอีกด้วย