นักศึกษา มทร.ธัญบุรี คว้า Best Paper Award งาน EECON-48 จากนวัตกรรม IoT–Machine Learning ทำนายกลูโคสแบบไม่เจาะเลือด

นักศึกษาวิศวกรรมคว้ารางวัล Best Paper Award จากงาน EECON-48 ด้วยงานวิจัยด้าน IoT และ Machine Learning เพื่อการทำนายระดับน้ำตาลในเลือดแบบไม่เจาะเลือด

ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี ร่วมกับ ภาควิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ องครักษ์ ขอแสดงความยินดีแก่คณะนักศึกษาที่ได้รับ รางวัล Best Paper Award จากการประชุมวิชาการทางวิศวกรรมไฟฟ้า The 48th Electrical Engineering Conference (EECON-48) สาขา Biomedical Engineering (BE) จัดขึ้นระหว่างวันที่ 19–21 พฤศจิกายน 2568 ณ โรงแรมฟูรามา จังหวัดเชียงใหม่

📌 ชื่อผลงานวิจัย

“เว็บแอพพลิเคชันสำหรับการสร้างการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายระดับกลูโคสในเลือดรูปแบบวิธีการไม่เจาะเลือดโดยใช้อุปกรณ์ต้นแบบของอินเตอร์ของสรรพสิ่ง (A Web Application for Developing Machine Learning Models to Non-invasively Blood Glucose Levels Using Internet of Things (IoT) Prototype Device)”

👨‍🔬 คณะผู้วิจัย

• นาย จิรภัทร เรืองพานิช

• นาย ภวัต พลับศิริ

• นาย ศิวะวงศ์ นนธิบุตร

👨‍🏫 อาจารย์ที่ปรึกษา

• ดร. สิระ จำปาเงิน

• ผศ. ดร. พิชยพัชยา ศรีคร้าม

✨ จุดเด่นของงานวิจัย

ผลงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนาอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ที่สามารถรับค่าจากเซ็นเซอร์แสงและแปลงผลเป็นข้อมูลด้านกระแส แรงดัน และตัวแปรที่เกี่ยวข้อง เพื่อนำเข้าสู่ระบบ Machine Learning ผ่านเว็บแอพพลิเคชันที่ออกแบบขึ้นโดยเฉพาะ ช่วยให้สามารถ ทำนายระดับกลูโคสในเลือดแบบไม่ต้องเจาะเลือด เพิ่มความสะดวก ปลอดภัย และลดความเสี่ยงให้กับผู้ใช้งาน

ด้วยความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นของต้นแบบ งานวิจัยนี้จึงถือเป็นก้าวสำคัญในการต่อยอดสู่ นวัตกรรมด้านชีวการแพทย์ (Biomedical Innovation) ซึ่งสามารถสนับสนุนการดูแลสุขภาพของประชาชนได้อย่างยั่งยืน

🌱 การสนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs)

ผลงานนี้สอดคล้องกับหลายเป้าหมายของ SDGs ได้แก่

• SDG 3: Good Health and Well-being — พัฒนาเทคโนโลยีเพื่อยกระดับการตรวจสุขภาพที่ไม่รุกราน

• SDG 4: Quality Education — ส่งเสริมการเรียนรู้และการวิจัยร่วมกันระหว่างมหาวิทยาลัย

• SDG 9: Industry, Innovation and Infrastructure — สร้างนวัตกรรมด้าน IoT และ Machine Learning เพื่อสุขภาพ

• SDG 17: Partnerships for the Goals — เกิดความร่วมมือข้ามสถาบันเพื่อพัฒนางานวิจัยคุณภาพสูง

ผลงานดังกล่าวสะท้อนถึงศักยภาพของนักศึกษาไทยในการพัฒนาเทคโนโลยีสมัยใหม่และนวัตกรรมทางสุขภาพที่ตอบโจทย์สังคมได้อย่างแท้จริง