Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/46332
Title: การพัฒนาต้นแบบระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทาง
Other Titles: DEVELOPMENT OF A PROTOTYPE SYSTEM TO PREVENT PATIENT’S FALL FROM BED USING GESTURE RECOGNITION TECHNIQUE
Authors: อมรรัตน์ แหวนเงิน
Advisors: ชัยพัฒน์ หล่อศิริรัตน์
อัจฉรา จันทร์ฉาย
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย
Advisor's Email: Chaipat.L@Chula.ac.th,tonchaipat@hotmail.com
achandrachai@gmail.com
Subjects: การหกล้ม -- การป้องกัน
อุปกรณ์ตรวจจับ
ผลิตภัณฑ์ใหม่
Falls (Accidents) -- Prevention
Detectors
New products
Issue Date: 2557
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การพลัดตกจากเตียงเป็นอุบัติการณ์ที่พบบ่อยในผู้ป่วยสูงอายุ การวิจัยนี้ จัดทำขึ้นเพื่อการสร้างต้นแบบของระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทาง ซึ่งช่วยเตือนให้เจ้าหน้าที่พยาบาลสามารถรับรู้ถึงสภาวะการเคลื่อนไหวที่อาจมีความเสี่ยงต่อการพลัดตกจากเตียงของผู้ป่วย การวิจัยแบ่งออกเป็น 3 โครงการย่อย โดยเริ่มจากการสำรวจความต้องการและทัศนคติที่มีต่อการใช้ระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทางของบุคลากรทางสาธารณสุขที่ปฏิบัติงานในหอผู้ป่วยในของโรงพยาบาลส่วนกลาง สังกัดกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข จำนวน 289 คน พบว่า กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่มีความสนใจที่จะใช้ต้นแบบระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทาง ร้อยละ 90.7 และผลการทดสอบความสัมพันธ์ค่าสถิติ Chi-Square ของปัจจัยด้านคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ และด้านสภาพจิตใจ อารมณ์ และจิตวิญญาณที่มีความสัมพันธ์ต่อความต้องการในการเลือกใช้ต้นแบบระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทางอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ < 0.001 และที่ระดับ 0.05 ตามลำดับ จากนั้นได้ทำการสร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์ ด้วยเทคโนโลยี Gyro Sensors และ Accelerometer Sensors มาใช้ในการจำแนกท่าทางของผู้ป่วยที่อยู่บนเตียง ต้นแบบดังกล่าวจะทำงานร่วมกับชุดไมโครคอนโทรลเลอร์ที่มีการกำหนดค่าพารามิเตอร์เป็นตัวเลข มีการพัฒนาระบบโดยใช้โปรแกรมประยุกต์ที่สร้างด้วยภาษาซี เพื่อใช้ในการรับส่งข้อมูล และรับส่งสัญญาณโดยใช้คลื่นวิทยุ ความถี่ 2.4 GHz เมื่อผู้ป่วยมีการเคลื่อนไหวที่อยู่ในภาวะความเสี่ยงเกินกว่าค่าที่กำหนดไว้ ต้นแบบจะทำการส่งข้อมูลไปที่แม่ข่ายและแปรผลออกมาเป็นสัญญาณเสียงเตือน ผลการทดสอบพบว่า ต้นแบบสามารถตรวจจับท่าทางที่มีความเสี่ยงต่อการพลัดตกเตียงได้ 5 ท่าทาง ซึ่งทั้ง 5 ท่าทางเป็นท่าที่มีความเสี่ยงต่อการพลัดตกเตียงของผู้ป่วยเป็นอย่างมาก และในขั้นสุดท้ายเป็นการทดสอบการยอมรับเพื่อประเมินความเป็นไปได้ในการนำผลิตภัณฑ์นวัตกรรมออกสู่เชิงพาณิชย์ โดยสำรวจกับบุคลากรทางสาธารณสุขที่ปฏิบัติงานในหอผู้ป่วยในของโรงพยาบาลส่วนกลาง สังกัดกรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข และบุคคลที่เป็นผู้มีโอกาสใช้งานหรือผู้ที่มีผู้สูงอายุอยู่ที่บ้าน จำนวน 30 คน พบว่า กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่มีความสนใจและยอมรับผลิตภัณฑ์นวัตกรรมต้นแบบระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทาง โดยเห็นว่า มีความปลอดภัยและเป็นระบบที่สามารถแจ้งเตือนและตอบสนองได้อย่างทันท่วงที จึงมีความเห็นว่า ต้นแบบของระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทางนี้สามารถนำมาพัฒนาต่อยอดและนำออกสู่ตลาดเพื่อเป็นอุปกรณ์ที่ใช้ในการป้องกันการพลัดตกหกล้ม และการพลัดตกจากเตียงของผู้ป่วยหรือของผู้สูงอายุได้ จากการประมาณการทางการเงิน พบว่า ระบบป้องกันผู้ป่วยพลัดตกจากเตียงโดยใช้เทคนิคการจำแนกท่าทาง ตั้งราคาขายสิทธิเทคโนโลยีไว้ที่ 300,000 บาท และรายได้จาก Royalty fee จากกำไรที่ 10% ในปีที่ 1-5 ของอายุเทคโนโลยี ทำให้สามารถคืนทุนในปีแรก โดยมีกระแสเงินสดสุทธิเป็นผลบวกอยู่ที่ 412,000 บาท และหลังจากนั้นจะมีการขยายไปสู่ครัวเรือนเพื่อการตอบสนองต่อการดูแลคุณภาพชีวิต และการก้าวสู่สังคมผู้สูงอายุของประเทศในลำดับต่อไป
Other Abstract: Bed falling is prevalent in ageing patients. This research is, thus, designed to create a prototype system to prevent bed falling for ageing patients by using gesture recognition technique. This system will help nursing staffs to recognize the movement of patients which might lead to bed falling. The study was divided into three phases. The first phase of this study surveyed 289 targeted health personnel working at inpatient department in Hospitals in Bangkok under the Department of Medical, Ministry of Public Health. 90.7% of subjects were interested in the prototype system which helped identify bed falling. Moreover, the result showed that product features and mental, emotional and spiritual was related to the need of subjects with a level of significant at p = < 0.001 and 0.05 respectively. The second phase created a prototype using Gyro Sensors and Accelerometer Sensors to classify the posture and the position of the patients on the bed. The system is controlled by a microcontroller coded in C-language to transmit data through 2.4 GHz radio frequency signal transmission. The prototype will send the data to a server and create a warning sound when the patients' movement is beyond the setup limit. The results showed that the prototype detected 5 gestures which were very vulnerable for bed falling. The final phase was to test technology acceptance and feasibility of product to commercialization. The study surveyed 30 targeted health personnel working at inpatient department, in hospitals in Bangkok under Department of Medical, Ministry of Public Health, and consumers who had to take care elderly at home regarding their chances of using the prototype in the house. The result showed that samples were interested in and willing to use the prototype because it was safe and could create a warning sound suddenly. In summaries, the prototype of bed falling prevention should be made available for market. From financial estimation, it is found that the price of the sale license should be about three hundred thousand baht with 10% of Royalty fee from estimation of profit. The investment will get of return in the 1st year where the total accumulated net cash flow is expected to be 412,000 baht. The prototype will first focus on hospital uses before extending to households in responses to better care, quality of life, and prepare for the aging society.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2557
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: ธุรกิจเทคโนโลยีและการจัดการนวัตกรรม
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/46332
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2014.1190
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2014.1190
Type: Thesis
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5687156620.pdf5 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.