1 of 8

ชุดฟื้นฟูอัจฉริยะสําหรับผู้พิการทางการเคลื่อนไหว

และผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง

วรภัทร บัวสุวรรณ

การสัมมนาวิชาการระดับชาติด้านคนพิการ ครั้งที่ 18 ประจำปี 2569

The 18th National Conference on Persons with Disabilities (NCPD 2026)

"From Learning to Earning: Innovation for Persons with Disabilities in an Inclusive Society"

การเรียนรู้ สู่การสร้างรายได้ด้วยนวัตกรรมเพื่อคนพิการในสังคม ที่ทุกคนสามารถเข้าถึง มีส่วนร่วม และเท่าเทียม

2 of 8

Agenda

1. ที่มาและความสำคัญ

2. วัตถุประสงค์

3. วิธีดำเนินงาน

4. ผลการศึกษา

5. สรุปและข้อเสนอแนะ

3 of 8

Introduction

โรคหลอดเลือดสมองเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับ 2 และสาเหตุความพิการอันดับ 3 ของโลก ผู้ป่วยประมาณ 50–70% ยังคงมีความบกพร่องด้านการเคลื่อนไหว และ 40–70% ประสบปัญหาการหกล้มอย่างน้อยหนึ่งครั้งภายในปีแรกหลังเกิดโรค ส่งผลให้ต้องได้รับการฟื้นฟูอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม การฟื้นฟูแบบเดิมยังมีข้อจำกัดด้านการเข้าถึงบุคลากรทางการแพทย์ การติดตามผล และการประเมินสมรรถภาพที่ส่วนใหญ่อาศัยการสังเกต จึงนำไปสู่การพัฒนา Smart Rehabilitation Wear เพื่อสนับสนุนการฟื้นฟูและติดตามผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง

4 of 8

Objectives

• ออกแบบและพัฒนา Smart Rehabilitation Wear เพื่อสนับสนุนการฟื้นฟูผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองและผู้มีข้อจำกัดด้านการเคลื่อนไหว

• พัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์หลายรูปแบบด้วย AI เพื่อประเมินและติดตามการฟื้นฟูเฉพาะบุคคล

5 of 8

Methodology

ศึกษาปัญหาและทบทวนวรรณกรรม

│

▼

ออกแบบ Smart Rehabilitation Wear

│

▼

บูรณาการเซนเซอร์หลายรูปแบบ

(Motion • Balance • Joint Angle • EMG)

│

▼

วิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI

│

▼

ประเมินสมรรถภาพเฉพาะบุคคล

│

▼

ติดตามผลผ่าน Digital Health Platform

│

▼

ประเมินต้นแบบ (Movement Analysis • Usability • User Satisfaction)

6 of 8

Results & Discussion

ผลการศึกษา

• Wearable Sensors ช่วยติดตามและประเมินการเคลื่อนไหวของผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองได้อย่างต่อเนื่อง

• AI ร่วมกับเซนเซอร์หลายรูปแบบ ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการประเมินสมรรถภาพและสนับสนุนการฟื้นฟูเฉพาะบุคคล

• Home-based Rehabilitation ช่วยเพิ่มการเข้าถึงบริการฟื้นฟูและลดข้อจำกัดในการติดตามผู้ป่วย

7 of 8

Conclusion

สรุปผลการศึกษา

• พัฒนาแนวคิด Smart Rehabilitation Wear ที่ผสานเซนเซอร์หลายรูปแบบและ AI เพื่อประเมินและติดตามการฟื้นฟู

• สนับสนุนการฟื้นฟูแบบเฉพาะบุคคลและการติดตามผลอย่างต่อเนื่องข้อเสนอแนะ

• พัฒนาต้นแบบและทดสอบกับผู้ใช้งานจริงในการ

ต่อยอดการใช้งานร่วมกับระบบ Digital Health และ Telemedicine

• ปรับปรุงอัลกอริทึม Ai ให้มีความแม่นยำมากขึ้น