แพลตฟอร์ม AI เพื่อคัดกรองรอยโรคช่องปากที่มีความเสี่ยงสูงในผู้สูงอายุไทย
eDENT-ELDER เชื่อมการคัดกรองจากชุมชนสู่ทันตแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ โดยใช้ภาพถ่ายช่องปาก, แบบประเมินมาตรฐาน และระบบสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI เพื่อช่วยให้การค้นหาความเสี่ยงเกิดขึ้นเร็วขึ้น เข้าถึงง่ายขึ้น และเป็นระบบมากขึ้น
ทำไมโครงการนี้จึงสำคัญ
ผู้ป่วยมะเร็งช่องปากจำนวนมากในประเทศไทยยังเข้าสู่ระบบรักษาเมื่อโรคลุกลามแล้ว ทั้งที่การพบความผิดปกติได้ตั้งแต่ระยะแรกสามารถช่วยเพิ่มโอกาสการรักษาได้อย่างมีนัยสำคัญ eDENT-ELDER จึงถูกออกแบบมาเพื่อขยายการคัดกรองจากโรงพยาบาลไปสู่ชุมชน ผ่านเครือข่ายบุคลากรด่านหน้าและเครื่องมือดิจิทัลที่ใช้งานได้จริง
คัดกรองถึงชุมชน
สนับสนุนการทำงานของบุคลากรในพื้นที่ให้สามารถเก็บภาพช่องปากและข้อมูลคัดกรองได้อย่างเป็นระบบ
AI เป็นผู้ช่วยตัดสินใจ
ช่วยจัดลำดับความเสี่ยงและชี้จุดผิดปกติ เพื่อให้การทบทวนของผู้เชี่ยวชาญมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ส่งต่อเร็วขึ้น
ออกแบบ workflow ให้เคสเสี่ยงสูงเข้าสู่การยืนยันและการนัดหมายได้ภายในกรอบเวลาที่ชัดเจน
ใช้เพื่อสนับสนุน ไม่ใช่แทนแพทย์
ผลจากระบบเป็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจและต้องได้รับการยืนยันจากทันตแพทย์หรือผู้เชี่ยวชาญเสมอ
ขั้นตอนการทำงานของระบบ
ตั้งแต่การลงทะเบียน การเก็บข้อมูลภาคสนาม ไปจนถึงการทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญ ระบบถูกออกแบบให้แต่ละบทบาททำงานต่อเนื่องกันได้อย่างชัดเจน
ลงทะเบียนและยินยอม
บันทึกข้อมูลพื้นฐาน แบบประเมินที่เกี่ยวข้อง และข้อมูลการยินยอมเข้าร่วมกระบวนการคัดกรอง
ประเมินและถ่ายภาพ
บุคลากรเก็บภาพช่องปากหลายมุมมองพร้อมข้อมูลสภาวะสุขภาพช่องปากตามแบบประเมินมาตรฐาน
AI วิเคราะห์และคัดลำดับ
ระบบช่วยประเมินความเสี่ยงจากภาพถ่าย และเปิดให้เจ้าหน้าที่คัดกรองทบทวนเคสก่อนส่งต่อ
ยืนยันโดยผู้เชี่ยวชาญ
ทันตแพทย์หรือผู้เชี่ยวชาญยืนยันผลและกำหนดแนวทางส่งต่อสำหรับผู้ที่มีความเสี่ยงสูง
กลุ่มผู้ใช้งานและประโยชน์ที่ได้รับ
ผู้สูงอายุและประชาชน
เข้าถึงการคัดกรองได้ใกล้บ้านมากขึ้น ลดโอกาสพลาดการพบความผิดปกติที่สำคัญ
บุคลากรด่านหน้า
มีเครื่องมือดิจิทัลช่วยเก็บข้อมูลภาพและประเมินเบื้องต้นได้อย่างสม่ำเสมอ
ทันตแพทย์และผู้เชี่ยวชาญ
ได้รับเคสที่มีข้อมูลพร้อมต่อการทบทวน ทำให้จัดลำดับความเร่งด่วนได้มีประสิทธิภาพขึ้น
ผู้กำหนดนโยบาย
เห็นภาพข้อมูลเชิงระบบเพื่อใช้วางแผนทรัพยากร ทันตสาธารณสุข และการติดตามผลในระยะยาว
แนวคิดหลักของแพลตฟอร์ม
- ใช้งานได้จริงในบริบทชุมชนและหน่วยบริการ
- ลดภาระงานซ้ำซ้อนด้วย workflow ดิจิทัล
- ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญ ไม่แทนการวินิจฉัยทางคลินิก
- สนับสนุนการวิจัยและการพัฒนาระบบสุขภาพไทย
เครือข่ายความร่วมมือ
โครงการนี้เกิดจากความร่วมมือระหว่างภาควิชาการ หน่วยงานภาครัฐ และเครือข่ายด้านทันตสาธารณสุข เพื่อให้การคัดกรองไปได้ไกลกว่าการทดลองในห้องปฏิบัติการ
ทีมโครงการ
ขับเคลื่อนโดยทีมสหสาขาวิชาชีพ ครอบคลุมด้านทันตแพทยศาสตร์ วิศวกรรม ระบบสุขภาพ และงานภาคสนาม
รศ.ดร.ปฏิเวธ วุฒิสารวัฒนา
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
ทพ.ดร.แมนสรวง วงศ์อภัย
ผู้อำนวยการ ศูนย์ทันตสาธารณสุขระหว่างประเทศ กรมอนามัย
ผศ.ทพ.ดร.จิตจิโรจน์ อิทธิชัยเจริญ
คณะทันตแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
รศ.ทพ.สุรวุฒน์ พงษ์ศิริเวทย์
คณะทันตแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
ศ.ทพญ.ดร.ศิริวรรณ สืบนุการณ์
คณะทันตแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
รศ.ดร.เดชา ทำดี
คณะพยาบาลศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
คุณธวัธชัย สุธาชัย
ศูนย์ทันตสาธารณสุขระหว่างประเทศ กรมอนามัย
คุณกรวิภา วุฒิจูรีพันธุ์
ศูนย์ทันตสาธารณสุขระหว่างประเทศ กรมอนามัย
คุณอัจฉรา อินต๊ะสุวรรณ์
โรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบลดงเจน อ.ภูกามยาว จ.พะเยา
คุณอรทัย จันทร์ชมภู
โรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบลวังม่วง อ.นาวัง จ.หนองบัวลำภู
งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง
พื้นฐานของแพลตฟอร์มนี้ต่อยอดจากงานวิจัยด้านการประเมินความเสี่ยง การประมวลผลภาพ และการตรวจจับรอยโรคในช่องปาก
Photorealistic Synthesis of Oral Lichen Planus and Lichenoid Lesions Enhances Deep-Learning Segmentation in Intra-Oral Photographs
Theppitak S., Wuttisarnwattana P. et al.
Computerized Medical Imaging and Graphics
doi:10.1016/j.compmedimag.2026.102741A Community-Based Usability Study of an AI-Enabled Oral Cancer Screening App Operated by Village Health Volunteers: Mixed Methods Study
Wongsapai M., Jaidee E., Thanathornwong B., Theppitak S., Suebnukarn S., Wuttisarnwattana P.
JMIR mHealth and uHealth
doi:10.2196/83738Precise Identification of Oral Cancer Lesions Using Artificial Intelligence
Wuttisarnwattana P., Wongsapai M., Theppitak S., Ittichaicharoen J., Warin K., Thanathornwong B., Suebnukarn S.
Studies in Health Technology and Informatics
doi:10.3233/SHTI240601Oral Tissue Detection in Photographic Images Using Deep Learning Technology
Jaidee E., Wongsapai M., Suthachai T., Theppitak S., Ittichaicharoen J., Warin W., Suebnukarn S., Wuttisarnwattana P.
ICSEC 2023
doi:10.1109/ICSEC59635.2023.10329780เข้าใช้งานระบบตามบทบาทของคุณ
หน้าระบบรองรับหลายกลุ่มผู้ใช้งาน ทั้งประชาชนทั่วไป บุคลากรด่านหน้า และทีมเจ้าหน้าที่หรือทันตแพทย์ที่ดูแลการทบทวนผล
eDENT-ELDER · แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์คัดกรองรอยโรคช่องปากที่มีความเสี่ยงสูงในผู้สูงอายุไทย
พัฒนาโดย ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
ร่วมกับ ศูนย์ทันตสาธารณสุขระหว่างประเทศ กรมอนามัย · คณะทันตแพทยศาสตร์และคณะพยาบาลศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ · คณะทันตแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์