สัมภาษณ์และเรียบเรียงโดย งานพัฒนาคุณภาพการเผยแพร่เทคโนโลยีวัสดุ
ฝ่ายเผยแพร่เทคโนโลยี
สุขภาพและการแพทย์ เป็นหนึ่งในสี่สาขายุทธศาสตร์ของโมเดลเศรษฐกิจบีซีจี (BCG Economy Model) โมเดลนี้เป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจไทยให้เติบโตแบบก้าวกระโดดและเป็นวาระแห่งชาติปี พ.ศ. 2564-2569 กอปรกับการเข้าสู่สังคมสูงอายุโดยสมบูรณ์ (aged society) ของประเทศไทยในปัจจุบัน ทั้งยังคาดการณ์ว่าในปี พ.ศ. 2574 ประเทศไทยจะเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุอย่างเต็มที่ (super-aged society) อีกด้วย ดังนั้นเพื่อรับมือกับสังคมผู้สูงอายุ ประเทศไทยจึงจำเป็นต้องเตรียมความพร้อมให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด
ดร.สิทธา สุขกสิ และคณะ ทีมวิจัยการออกแบบเพื่อการเป็นอยู่ที่ดี ศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ เล็งเห็นความสำคัญของผู้สูงอายุซึ่งเป็นสมาชิกของครอบครัวที่ควรได้รับการดูแลเอาใจใส่เป็นพิเศษทั้งทางด้านร่างกายและจิตใจ ทีมวิจัยได้พัฒนา ระบบดูแลผู้พักอาศัยเพื่อความเป็นอยู่ที่ดีและปลอดภัย หรือ Well-Living Systems เพื่อเป็น “ผู้ช่วย” ให้ลูกหลานดูแลผู้สูงอายุได้อย่างปลอดภัยและอุ่นใจเสมือนได้ดูแลอย่างใกล้ชิด
ความเป็นมา..เพื่อก่อเกิดแนวคิด“ทุกคนที่บ้านสบายดี (All is well at home)”
นอกจากผู้สูงอายุในสังคมไทยมีจำนวนมากขึ้นแล้ว ยังพบว่าลูกหลานส่วนใหญ่ออกไปทำงานนอกบ้านหรือพักอาศัยต่างบ้าน จึงมีผู้สูงอายุจำนวนไม่น้อยที่ต้องอยู่บ้านเพียงลำพัง
ดร.สิทธา เล่าว่า จากการพูดคุยแลกเปลี่ยนกันในฐานะผู้ดูแลผู้สูงอายุ ทั้งภายในทีมวิจัย กลุ่มเพื่อน คนรู้จัก รวมถึงพาร์ทเนอร์ที่ทำงานร่วมกันต่างมีความเห็นพ้องกันว่าสิ่งที่ลูกหลานต้องการทราบในแต่ละวันคือ “ทุกคนที่บ้านสบายดี” โดยตระหนักถึงความสมดุลระหว่างความอุ่นใจทั้งผู้ดูแลและผู้ได้รับการดูแล
ดร. ศราวุธ เลิศพลังสันติ ผู้ร่วมทีมวิจัยเล่าเสริมว่า จากแนวคิด “ทุกคนที่บ้านสบายดี (All is well at home)” สานต่อมาเป็นคำถามว่า “ทำอย่างไรให้ผู้ดูแลรู้ว่าคนในบ้านสบายดีไหม โดยไม่ต้องรบกวนความเป็นส่วนตัว” ไม่ต้องโทรสอบถามบ่อยครั้งหรือสังเกตผ่านกล้องวงจรปิดภายในบ้าน
แตกต่างและตอบโจทย์
แม้ว่าปัจจุบันมีอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ที่สามารถเชื่อมโยงหรือส่งข้อมูลถึงกันได้ด้วยอินเทอร์เน็ต หรือที่รู้จักกันว่าระบบ IoT (Internet of Things) ประเภทนี้อยู่แล้วตามท้องตลาดทั้งในประเทศไทยและต่างประเทศ แต่จากคำถามข้างต้น ทีมวิจัยมองว่ายังไม่มีระบบใดที่ตอบโจทย์ดังกล่าวได้ทั้งหมด
ทีมจึงนำองค์ความรู้ที่สั่งสมมาคิดค้นและพัฒนาระบบให้เกิดความแตกต่าง ทั้งยังมีการใช้งานที่ครอบคลุมเหมาะกับรูปแบบความเป็นอยู่ของคนไทยที่มีลูกหลานคอยดูแลแม้ไม่ได้อยู่ด้วยกันตลอดเวลาก็ตาม ทีมพัฒนาระบบดูแลผู้พักอาศัยเพื่อความเป็นอยู่ที่ดีและปลอดภัย หรือ Well-Living Systems ด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อใช้เป็น “ผู้ช่วย” ผู้ดูแลผู้สูงอายุที่อยู่ที่บ้านให้สามารถช่วยเหลือตัวเองได้ ตอบโจทย์เรื่องความปลอดภัย ลดการพึ่งพาผู้ดูแล เพื่อให้เป็นสูงวัยแบบพฤฒพลัง (active aging) ได้นานที่สุด
Well-Living Systems เป็นเทคโนโลยี IoT ที่ดูแลผู้สูงอายุได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือนหรือรายปี (subscription) จากค่าบริการเสริมต่างๆ อาทิเช่น บริการคอลเซ็นเตอร์ 24 ชั่วโมงเหมือนกับเทคโนโลยี IoT ของต่างประเทศ
เปลี่ยน pain point เป็น gain point ด้วยกระบวนการคิดเชิงออกแบบ Design thinking
ตกผลึกองค์ความรู้
ด้วยกระบวนการคิดเชิงออกแบบ ทีมวิจัยจึงเข้าใจและเล็งเห็นปัญหาหรือจุดบอด (pain point) ของอุปกรณ์ IoT ที่มีในท้องตลาดถึงสามอย่าง ได้แก่
- ข้อมูลที่วัดได้ไม่สามารถบ่งบอกถึงความเป็นอยู่ที่ดีได้ชัดเจน
สัญญาณหรือค่าที่วัดได้เป็นข้อมูลที่ไม่สามารถบ่งบอกถึงความปลอดภัย คุณภาพชีวิต หรือความเป็นอยู่ที่ดีของผู้อยู่อาศัยได้ชัดเจน ยกตัวอย่างเช่น ค่าอุณหภูมิหรือคุณภาพอากาศจากการวัดด้วยเครื่องกรองอากาศ เป็นต้น
- วิธีการเข้าถึงข้อมูลยังขาดความเป็นส่วนตัวและต้องเฝ้าติดตามตลอดเวลา
แม้ว่าการดูแลผู้สูงอายุในช่วงเวลาที่อยู่ไกลกันเป็นการแสดงออกถึงความห่วงใย แต่ผู้สูงอายุหลายท่านก็รู้สึกว่ากระทบความเป็นส่วนตัว ดร.สิทธา ยกตัวอย่าง หลายบ้านที่จ้างพี่เลี้ยงมาดูแลซึ่งอาจทำให้ผู้สูงอายุรู้สึกขาดความเป็นส่วนตัว รวมถึงการติดกล้องวงจรปิด ip camera ซึ่งเป็นอุปกรณ์ IoT ที่ใช้ช่วยติดตามความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นกับผู้สูงอายุภายในบ้าน แต่การสอดส่องผ่านกล้องดังกล่าวนอกจากจะทำให้ผู้สูงอายุภายในบ้านรู้สึกอึดอัด ขาดความเป็นส่วนตัวแล้ว ผู้ดูแลยังต้องหมั่นเปิดกล้องเพื่อติดตามอยู่บ่อยครั้ง เนื่องจากผู้ดูแลจะเห็นกิจกรรมต่างๆ ของผู้สูงอายุได้ในขณะที่เปิดกล้องเท่านั้น
ดร.สิทธา เน้นว่า สำหรับกล้องวงจรปิดนี้มีจุดบอดสำคัญหลายจุดเพราะกิจกรรมที่มีความเสี่ยงหรืออันตรายอาจเกิดขึ้นได้ทุกเวลา
- มีเพียงการแจ้งเตือนฉุกเฉินเท่านั้น
ดร.สิทธา อธิบายว่า การใช้อุปกรณ์เตือนฉุกเฉิน เช่น การกดขอความช่วยเหลือจากผู้ดูแลเป็นการเตือนที่เกิดขึ้นภายหลังเมื่อปัญหาเกิดผ่านไปแล้ว (hard warning) ดังนั้น การเตือนประเภทนี้ยังไม่ลดความกังวลใจได้เหมือนกับการอยู่ด้วยกัน ทีมวิจัยจึงอยากเติมเต็มจุดนี้โดยออกแบบระบบ Well-Living Systems ให้มีการเตือนด้วยสัญญาณที่แสดงถึงโอกาสที่อาจเกิดสิ่งผิดปกติ (soft warning) ขึ้นได้
ดร.สิทธา ยกตัวอย่าง การเตือนในกรณีที่มีกิจกรรมที่ผิดสังเกต เช่น วันนี้แม่ยังไม่ออกจากห้องนอนตามเวลาที่เคยเกิดขึ้นเป็นประจำ หรือ การเข้าครัวหรือดูทีวีเป็นประจำในช่วงเย็นของวันแต่วันนี้กลับไม่เห็น เป็นต้น
ระบบดูแลผู้พักอาศัยเพื่อความเป็นอยู่ที่ดีและปลอดภัย (Well-Living Systems)
ดร.สิทธา อธิบายถึงหลักการของระบบ Well-Living Systems ที่มีศูนย์กลางคือ LANAH (Learning and need-anticipating hub) และขับเคลื่อนด้วย LANAH AI (artificial intelligence) ที่สามารถเรียนรู้พฤติกรรมของผู้สูงอายุได้โดยการเชื่อมต่อกับระบบรับข้อมูลจากผู้สูงอายุ หรือ อุปกรณ์ IoT ที่มีอุปกรณ์ตรวจวัดต่างๆ หรือเซ็นเซอร์ (sensors) ซึ่งไม่มีกล้องจึงไม่รบกวนความเป็นส่วนตัว
พัฒนาให้เหมาะสมและมีราคาที่จับต้องได้
LANAH เป็นศูนย์กลางของระบบ Well-Living Systems ที่ทำหน้าที่คิดคำนวณและประมวลผลจากข้อมูลที่ได้รับมาจากเซ็นเซอร์ LANAH สามารถเชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ได้หลายรูปแบบ (feature) และได้มากกว่าหนึ่งอุปกรณ์ เมื่อเซ็นเซอร์ได้รับข้อมูลแล้วจะส่งสัญญาณไปยัง LANAH ที่มี LANAH AI ซึ่งเป็นหัวใจหลักที่ทำหน้าที่เรียนรู้ วิเคราะห์และประมวลผลจากพฤติกรรม โดยสามารถแยกแยะและตรวจจับความผิดปกติ รวมถึงประเมินกิจกรรมที่เกิดขึ้นได้ หากพบความผิดปกติจะมีการแจ้งเตือนไปยังผู้ดูแลผ่าน LANAH Application และสื่อข้อความเสียง ผ่านลำโพงแบบไร้สาย (wireless speaker) มายังผู้สูงอายุที่บ้าน
ดร.สิทธา อธิบายว่า ทีมวิจัยเริ่มต้นพัฒนา hub ขึ้นมากันเองโดยเน้นเรื่องของราคาเพื่อให้บุคคลทั่วไปเข้าถึงได้ ทีมวิจัยจึงเลือกใช้เพียงไมโครโพรเซสเซอร์ที่มีต้นทุนราวสามถึงสี่พันบาทเป็นตัวประมวลผลใน hub แทนการใช้คอมพิวเตอร์ที่มีราคาสูง
นอกจากนี้ ทีมวิจัยยังพัฒนาเซ็นเซอร์ให้มีฟังก์ชันการใช้งานได้ตามต้องการ โดยมีทั้งแบบที่ดัดแปลงจากเซ็นเซอร์สำเร็จรูป เช่น อุปกรณ์ตรวจจับการเคลื่อนไหว (occupancy sensor) และแบบที่พัฒนาขึ้นเองทั้งหมด เช่น อุปกรณ์ตรวจจับการพลัดหกล้ม (fall detection sensor)
ตัวอย่างอุปกรณ์และแอปพลิเคชันในระบบ
Logger
ดร.สิทธา ยกตัวอย่างเซ็นเซอร์ Logger ที่เป็นตัวช่วยบันทึกเวลาการทำกิจกรรม เช่น เวลาทานยา อุปกรณ์นี้ทำงานร่วมกับ LANAH AI ในการเรียนรู้พฤติกรรมการทำกิจกรรม และช่วยเตือนเมื่อลืมทำกิจกรรมนั้นด้วยการส่งเสียงผ่านลำโพงไร้สาย
เพื่อให้ผู้สูงอายุใช้งานง่าย ทีมวิจัยได้ออกแบบ Logger ให้มีปุ่มกดเพียงปุ่มเดียวและมีหลักการที่ไม่ซับซ้อน ดร.สิทธา เล่าว่า เพียงวาง Logger ไว้ใกล้ยาที่ผู้สูงอายุต้องทาน และเมื่อทานยาแล้วให้กดหนึ่งครั้ง เมื่อผ่านไปหนึ่งสัปดาห์ข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้จะส่งไปยังระบบการเรียนรู้ของเครื่อง หรือแมชชีนเลิร์นนิง (machine learning) โดยระบบดังกล่าวจะเรียนรู้พฤติกรรมจากข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าไป
อย่างไรก็ตาม แม้ว่าผู้สูงอายุมีการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมไป ระบบก็สามารถเรียนรู้และสร้างรูปแบบได้ใหม่ในทุกเช้าวันจันทร์ จึงไม่ต้องกังวลว่าอุปกรณ์จะจดจำแต่พฤติกรรมเดิม
นอกจากนี้ ดร.สิทธา ยังให้ความมั่นใจกับผู้ใช้งานว่า ข้อมูลเหล่านี้ถูกจัดเก็บอย่างปลอดภัยซึ่งให้เพียงแมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้อยู่ใน LANAH ของแต่ละบ้านเท่านั้น จึงไม่มีโอกาสที่ข้อมูลจะรั่วไหลไปยังภายนอกหรือถูกนำไปใช้ประโยชน์ทางการตลาดได้ในอนาคต
Gunther
ดร. ศราวุธ อธิบายถึงหลักการทำงานของอุปกรณ์ตรวจการจับตกรูปแบบสวมใส่ มีชื่อเรียกว่า Gunther belt และแบบติดผนังที่เรียกว่า Gunther bath
Gunther belt เป็นอุปกรณ์ที่มีเซ็นเซอร์วัดแรงกระแทก วัดค่าความเร่ง และวัดความเร็วเชิงมุมในการเคลื่อนที่ของผู้สวมใส่ หากผู้สวมใส่หกล้มหรือมีการกระแทกพื้นจะมีการเตือนไปยัง LANAH APP เช่นเดียวกับ Gunther bath อุปกรณ์นี้ใช้เซ็นเซอร์เรดาร์ ที่เป็นเทคโนโลยีอัลตราไวด์แบนด์ (Ultra-wideband radar) ที่สามารถส่งคลื่นวิทยุออกไปให้กระทบกับวัตถุเพื่อตรวจสอบการสะท้อนกลับและสามารถยืนยันลักษณะการเคลื่อนไหวได้ เช่น ท่ายืน ท่านั่ง ท่านอน หรือ เดิน รวมถึงการเปลี่ยนท่า ซึ่งขณะนี้ทีมวิจัยสามารถพัฒนาให้เซ็นเซอร์แยกแยะได้ระหว่างการเปลี่ยนท่ายืนเป็นท่านอนกับท่ายืนเป็นท่านั่งได้ เมื่อเซ็นเซอร์แยกแยะและเก็บข้อมูลได้แล้ว หากพบว่ามีการเปลี่ยนจากท่ายืนหรือนั่งไปเป็นท่านอน ซึ่งจากสมมติฐานที่ว่า ถ้าอยู่ในห้องน้ำแล้วอยู่ในท่านอนนั่นหมายถึงเกิดการล้มเท่านั้น เซ็นเซอร์ก็จะส่งข้อมูลไปยังระบบทันที
นอกจากนี้ ระบบ Well-Living Systems ยังสามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์ตรวจจับความผิดปกติอีกหลายแบบดังนี้
Occupancy sensor
อุปกรณ์ตรวจจับการเคลื่อนไหวในแต่ละพื้นที่
เรียนรู้พฤติกรรมการใช้เวลาในบ้านของผู้อยู่อาศัย
เช่น ปกติช่วงสายวันอาทิตย์มักจะมีคนอยู่ในครัว
Door sensor
อุปกรณ์ตรวจจับการเปิด-ปิดประตู เรียนรู้พฤติกรรมการเปิด-ปิดประตูต่างๆ เช่น จำนวนครั้งปกติที่ประตูห้องน้ำมักจะถูกเปิดช่วงดึก
Gate sensor
อุปกรณ์ตรวจจับระยะเวลาการเข้าไปแต่ละพื้นที่ เรียนรู้พฤติกรรมการใช้เวลาในพื้นที่ต่างๆ เช่น ระยะเวลาการอยู่ในห้องน้ำที่ปกติ
Logger
อุปกรณ์บันทึกเวลาการทำกิจกรรม เช่น เวลากินยา เรียนรู้พฤติกรรมการทำกิจกรรมนั้น และช่วยเตือนเมื่อผู้อยู่อาศัยอาจลืม ด้วยการส่งเสียงผ่านลำโพงไร้สาย
ลำโพงไร้สาย
เป็นอุปกรณ์ที่สามารถวางได้สะดวกทุกที่ในบ้าน ทำงานร่วมกับ LANAH App เพื่อช่วยให้ผู้อยู่อาศัยได้รับฟังข้อความเสียง (voice message) ที่ผู้ดูแลที่อยู่ไกลส่งผ่าน LANAH App มาที่บ้านในกรณีฉุกเฉิน
Bell
อุปกรณ์ขอความช่วยเหลือในกรณีฉุกเฉิน มีกระดิ่งเพื่อเรียกคนอื่นในบ้าน และแจ้งเตือนเพื่อขอความช่วยเหลือจากผู้ดูแลที่อยู่ไกลผ่าน LANAH AI
Gunther
อุปกรณ์ตรวจจับเมื่อผู้อยู่อาศัยเกิดการหกล้ม มี 2 รูปแบบ สวมใส่ (Belt) หรือติดผนัง (Bath) ที่ไม่มีกล้องใช้งานในพื้นที่ส่วนตัวได้ เช่น ห้องน้ำ แจ้งเตือนเพื่อขอความช่วยเหลือจากผู้ดูแลที่อยู่ไกลผ่าน LANAH App
Check-in
อุปกรณ์ที่ให้ผู้สูงอายุส่งสัญญาณทักทายคนในครอบครัวหรือเพื่อนที่อยู่ห่างไกลได้แบบเงียบๆ โดยไม่รบกวนเวลา ผ่าน LANAH App หรืออุปกรณ์ Check-in ของผู้รับ
LANAH App
แอปพลิเคชันสำหรับสมาร์ตโฟน และแท็บเล็ต ช่วยให้ผู้ดูแลที่อยู่ไกลได้รับการแจ้งเตือนเมื่อมีการประเมินว่ามีเหตุฉุกเฉินหรือพฤติกรรมที่ผิดปกติที่บ้าน และสามารถส่งข้อความเสียง (voice message) ไปถึงผู้อยู่อาศัยที่บ้านผ่านลำโพงไร้สาย
สถานภาพงานวิจัย
ระบบ Well-Living Systems ได้ทดสอบการใช้งานภาคสนามมาแล้ว 3 ครัวเรือน และมีผลการทดสอบโดยรวมเป็นที่น่าพอใจ ดร.สิทธา เล่าว่า พบข้อบกพร่องเล็กน้อยจากประสบการณ์ของผู้ทดสอบ ซึ่งทีมวิจัยได้ปรับปรุงและวางแผนทดสอบการใช้งานภาคสนามเพิ่มเป็น 10 – 15 ครัวเรือนในรอบถัดไปโดยจะเก็บประสบการณ์ของผู้ทดสอบ รวมถึงข้อมูลทางเทคนิคที่ได้รับการอนุญาตจากผู้ทดสอบเพื่อนำมาพัฒนาให้ดียิ่งขึ้น
สำหรับแผนการถ่ายทอดเทคโนโลยี ดร.สิทธา กล่าวว่า ระบบ Well-Living Systems พร้อมถ่ายทอดให้กับผู้สนใจ ทั้งผู้สูงอายุ ครอบครัวของผู้สูงอายุ หรือผู้ประกอบการต่างๆ อาทิ เช่น สถานพยาบาลที่ให้บริการผู้ดูแลผู้สูงอายุ ผู้พัฒนาอุปกรณ์ ioT ที่ใช้ในบ้าน ผู้พัฒนาแอปพลิเคชันของสมาร์ตโฟน ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ต และผู้ให้บริการระบบ smart home เป็นต้น โดยทีมวิจัยสามารถถ่ายทอดเทคโนโลยีไปพร้อมกับการพัฒนาร่วมกันได้
สนใจติดต่อ
ผู้สนใจทดลองใช้และร่วมเก็บข้อมูลการใช้งานเพื่อให้ข้อเสนอแนะในการวิจัยพัฒนา หรือผู้สนใจรับการถ่ายทอดเทคโนโลยีและพัฒนาต่อยอดร่วมกัน ติดต่อได้ที่ ดร.สิทธา สุขกสิ อีเมล sitthas@mtec.or.th หรือ well.living.systems@gmail.com
ขอบคุณข้อมูลจาก
ดร.สิทธา สุขกสิ และ ดร. ศราวุธ เลิศพลังสันติ ทีมวิจัยการออกแบบเพื่อการเป็นอยู่ที่ดี ศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค)
เรียบเรียงบทสัมภาษณ์โดย มาริสา คุณธนวงศ์
