เตียงปรับองศาการหมุนด้านข้างแบบอัตโนมัติโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการวิเคราะห์และจำแนกเสียงหายใจสำหรับผู้ป่วยเด็กโรคทางเดินหายใจ

การติดเชื้อในระบบทางเดินหายใจส่วนล่าง (LRTIs) เป็นปัญหาสุขภาพที่พบบ่อยในเด็กทารกและเด็กเล็ก ส่งผลให้เกิดการเจ็บป่วยและเสียชีวิตเป็นจำนวนมาก งานวิจัยชิ้นนี้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาเตียงปรับองศาการหมุนด้านข้างแบบอัตโนมัติโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการวิเคราะห์และจำแนกเสียงหายใจสำหรับผู้ป่วย LRTIs โดยเตียงปรับหมุนอัตโนมัติสำหรับการระบายเสมหะจะได้รับการออกแบบมาเพื่อลดภาระงานและความเสี่ยงของผู้ดูแลในการปรับตำแหน่งทารกขณะจัดท่าระบายเสมหะ (Postural Drainage หรือ PD) ซึ่งควบคุมการทำงานผ่านบอร์ดคอมพิวเตอร์ Raspberry Pi และบอร์ดไมโครคอนโทรลเลอร์ Arduino Due ซึ่งระบบนี้จะช่วยลดการสัมผัสระหว่างผู้ดูแลกับทารกขณะทำ PD และช่วยให้ทารกได้รับการระบายเสมหะอย่างมีประสิทธิภาพ และ ระบบ AI สำหรับการจำแนกเสียงหายใจที่พัฒนาเพื่อช่วยเหลือบุคลากรทางการแพทย์ในการวินิจฉัย LRTIs ในทารก ในการทดสอบได้ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอนเชิงลึก (Deep Transfer Learning หรือ DTL) หลายโมเดล ในการวิเคราะห์เสียงหายใจที่วัดจากตุ๊กตาเด็กเสมือนจริงด้วยหูฟังแพทย์แบบดิจิตอล ผลการวิจัยพบว่าโมเดล MobileNet มีความแม่นยำมากกว่าโมเดล VGG-16, VGG-19, EfficientNet B0, และ EfficientNet B7 ในการจำแนกเสียงหายใจ 5 ประเภท ความแม่นยำของโมเดล MobileNet มากกว่า 80% ระบบ AI นี้มีศักยภาพในการนำไปประยุกต์ใช้เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัย LRTIs ในทารกได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ช่วยให้ทารกได้รับการรักษาที่เหมาะสมและทันท่วงที และเตียงปรับหมุนอัตโนมัติจะช่วยลดภาระงานและความเสี่ยงของผู้ดูแล