การสรุปบทความวิจัยโดยใช้ Generative AI ต้องอาศัยแนวทางการทำงานที่เป็นระบบและการออกแบบ Prompt ที่ชัดเจนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ ด้านล่างนี้คือแนวทางการทำงานและตัวอย่างการออกแบบ Prompt สำหรับการสรุปบทความวิจัย รวมถึงคำแนะนำในการปรับแต่งเพื่อให้เหมาะสมกับบริบทของงานวิจัย เช่น งานวิจัยจากเอกสารทั้ง 6 ฉบับที่ให้มา

แนวทางการทำงานของ Generative AI สำหรับการสรุปบทความวิจัย 1. การวิเคราะห์โครงสร้างเอกสาร: o ระบุส่วนสำคัญ: Generative AI ควรระบุส่วนประกอบหลักของบทความวิจัย เช่น บทคัดย่อ วัตถุประสงค์ วิธีการ ผลการวิจัย และความหมาย/ข้อสรุป เพื่อให้การสรุปครอบคลุมทุกด้านที่สำคัญ o แยกแยะบริบท: วิเคราะห์บริบทของงานวิจัย เช่น สาขาวิชา (จุลชีววิทยา สาธารณสุข วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม) และเป้าหมายของงาน (เช่น การแก้ปัญหาการดื้อยา หรือความปลอดภัยด้านสิ่งแวดล้อม) o จัดการข้อมูลที่ขาดหาย: หากเอกสารบางส่วนถูกตัดทอน (เช่น หน้าไม่ครบ) AI ควรใช้ข้อมูลที่มีอยู่และแจ้งข้อจำกัดในการสรุป 2. การประมวลผลข้อมูล: o การกลั่นกรองข้อมูล: แยกข้อมูลสำคัญจากรายละเอียดที่ไม่จำเป็น โดยเน้นที่ผลลัพธ์เชิงตัวเลข (เช่น ค่า MIC, ความชุกของโรค) และข้อค้นพบที่มีนัยสำคัญ o การเชื่อมโยงข้อมูล: หาความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่าง ๆ เช่น วิธีการที่นำไปสู่ผลลัพธ์ และความหมายต่อการประยุกต์ใช้ในชีวิตจริง o การใช้ภาษาที่เหมาะสม: สรุปโดยใช้ภาษาที่กระชับ ชัดเจน และเหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย (เช่น นักวิจัย นักศึกษา หรือผู้กำหนดนโยบาย) 3. การสังเคราะห์และการนำเสนอ: o สรุปในรูปแบบที่มีโครงสร้าง: จัดระเบียบการสรุปให้มีส่วนประกอบที่ชัดเจน เช่น หัวข้อ ผู้วิจัย วัตถุประสงค์ วิธีการ ผลการวิจัย และความหมาย o การเปรียบเทียบและวิเคราะห์ข้ามงานวิจัย: หากมีหลายบทความ (เช่น 6 ฉบับในที่นี้) AI ควรสังเคราะห์ความเชื่อมโยง เช่น การแก้ปัญหาด้านสุขภาพ ความยั่งยืน หรือความปลอดภัย o การให้ข้อเสนอแนะ: เสนอแนวทางสำหรับงานวิจัยในอนาคตหรือการประยุกต์ใช้ในบริบทจริง 4. การตรวจสอบความถูกต้อง: o หลีกเลี่ยงการคาดเดา: AI ต้องยึดตามข้อมูลในเอกสาร ไม่เติมข้อมูลที่ไม่มีในเอกสาร o รักษาความเป็นกลาง: นำเสนอผลลัพธ์โดยไม่ตีความเกินจริงหรือบิดเบือนเจตนาของผู้วิจัย o การอ้างอิงแหล่งที่มา: หากมีการใช้ข้อมูลจากแหล่งอื่น (เช่น เว็บหรือโพสต์ใน X) ต้องระบุแหล่งที่มาให้ชัดเจน 5. การปรับแต่งตามความต้องการของผู้ใช้: o ภาษา: ปรับภาษาให้เหมาะสมกับผู้ใช้ เช่น ภาษาไทยหรืออังกฤษ ตามที่ผู้ใช้ระบุ o ระดับความละเอียด: ปรับความยาวและความลึกของการสรุป เช่น สรุปสั้น ๆ หรือวิเคราะห์อย่างละเอียด o รูปแบบการนำเสนอ: เช่น การใช้หัวข้อย่อย ตาราง หรือย่อหน้าต่อเนื่อง การออกแบบ Prompt สำหรับการสรุปบทความวิจัย Prompt ที่ดีสำหรับการสรุปบทความวิจัยควรมีลักษณะดังนี้: • ชัดเจน: ระบุเป้าหมายของการสรุป เช่น สรุปทั้งหมดหรือเน้นเฉพาะส่วน • เจาะจง: ระบุบริบท เช่น สาขาวิชา ภาษาที่ต้องการ หรือความยาวของการสรุป • ครอบคลุม: รวมคำถามหรือคำสั่งที่ครอบคลุมส่วนสำคัญของงานวิจัย • หลีกเลี่ยงความคลุมเครือ: ใช้คำที่ชัดเจน เช่น “สรุปผลการวิจัยหลัก” แทน “บอกเกี่ยวกับงานวิจัย” ตัวอย่าง Prompt สำหรับการสรุปบทความวิจัย Prompt 1 (สำหรับการสรุปบทความเดียว): ช่วยสรุปบทความวิจัยต่อไปนี้เป็นภาษาไทย โดยครอบคลุมส่วนสำคัญดังนี้: 1. ชื่อบทความ ผู้วิจัย และสถาบัน 2. วัตถุประสงค์ของการวิจัย 3. วิธีการวิจัย (สรุปสั้น ๆ) 4. ผลการวิจัยหลัก (รวมข้อมูลเชิงตัวเลขถ้ามี) 5. ความหมายหรือข้อเสนอแนะจากงานวิจัย ความยาวประมาณ 200-300 คำ ใช้ภาษากระชับและชัดเจน [แทรกข้อมูลหรือเนื้อหาของบทความ] Prompt 2 (สำหรับการสรุปหลายบทความและวิเคราะห์เปรียบเทียบ): ช่วยวิเคราะห์และสรุปบทความวิจัย 6 ฉบับต่อไปนี้เป็นภาษาไทย โดยแต่ละบทความให้ครอบคลุม: 1. ชื่อบทความ ผู้วิจัย และสถาบัน 2. วัตถุประสงค์หลัก 3. วิธีการวิจัย (สรุปสั้น ๆ) 4. ผลการวิจัยสำคัญ (เน้นข้อมูลตัวเลขและข้อค้นพบหลัก) 5. ความหมายต่อการพัฒนาท้องถิ่นหรือความยั่งยืน จากนั้น สังเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างบทความทั้ง 6 ฉบับ โดยเน้นความเกี่ยวข้องกับหัวข้อ “นวัตกรรมวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี: ยกระดับท้องถิ่นสู่ความยั่งยืน” และให้ข้อเสนอแนะสำหรับงานวิจัยในอนาคตหรือการประยุกต์ใช้ ความยาวรวมประมาณ 1,000-1,500 คำ ใช้ภาษาวิชาการที่กระชับและชัดเจน [แทรกข้อมูลหรือเนื้อหาของบทความทั้ง 6 ฉบับ] Prompt 3 (สำหรับการสรุปเน้นเฉพาะผลลัพธ์และความหมาย): ช่วยสรุปผลการวิจัยหลักและความหมายของบทความวิจัยต่อไปนี้เป็นภาษาไทย โดยเน้นเฉพาะ: 1. ผลการวิจัยสำคัญ (รวมข้อมูลตัวเลข เช่น ค่า MIC, ความชุก, หรือเปอร์เซ็นต์) 2. ความหมายต่อการประยุกต์ใช้ในบริบทจริงหรือนโยบาย ความยาวไม่เกิน 150 คำต่อบทความ ใช้ภาษาที่เข้าใจง่ายและตรงประเด็น [แทรกข้อมูลหรือเนื้อหาของบทความ] ตัวอย่าง Prompt ที่ใช้กับเอกสารทั้ง 6 ฉบับ จากบริบทของเอกสารที่ให้มา ตัวอย่าง Prompt ที่ใช้ในการสรุปคือ: ช่วยวิเคราะห์และสรุปบทความวิจัย 6 ฉบับจากงานประชุมวิชาการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีระดับชาติ ครั้งที่ 3 (25-26 กรกฎาคม 2568) เป็นภาษาไทย โดยแต่ละบทความให้ครอบคลุม: 1. ชื่อบทความ ผู้วิจัย และสถาบัน 2. วัตถุประสงค์ของการวิจัย 3. วิธีการวิจัย (สรุปสั้น ๆ) 4. ผลการวิจัยหลัก (เน้นข้อมูลเชิงตัวเลข) 5. ความหมายต่อการพัฒนาท้องถิ่นหรือความยั่งยืน จากนั้น สังเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างบทความทั้ง 6 ฉบับ โดยเน้นความเกี่ยวข้องกับหัวข้อ “นวัตกรรมวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี: ยกระดับท้องถิ่นสู่ความยั่งยืน” และให้ข้อเสนอแนะสำหรับงานวิจัยในอนาคตหรือการประยุกต์ใช้ ใช้ภาษาวิชาการที่กระชับ ชัดเจน และจัดรูปแบบด้วยหัวข้อย่อยเพื่อความชัดเจน [แทรกข้อมูลทั้ง 6 ไฟล์: SCI-A06, SCI-H03, SCI-A4, SCI-A02, SCI-A12, SCI-A06] คำแนะนำในการปรับแต่ง Prompt 1. ระบุสาขาวิชา: หากต้องการเน้นสาขาใดสาขาหนึ่ง (เช่น จุลชีววิทยา หรือสาธารณสุข) ควรระบุใน Prompt เช่น “เน้นการวิเคราะห์งานวิจัยด้านจุลชีววิทยา” 2. กำหนดความยาว: ระบุจำนวนคำหรือความยาวที่ต้องการ เช่น “สรุปสั้น ๆ ไม่เกิน 200 คำต่อบทความ” หรือ “วิเคราะห์อย่างละเอียด ความยาว 1,000 คำ” 3. ระบุกลุ่มเป้าหมาย: เช่น “ใช้ภาษาที่เหมาะกับนักศึกษา” หรือ “ใช้ภาษาวิชาการสำหรับนักวิจัย” 4. เพิ่มคำสั่งพิเศษ: เช่น “รวมตารางเปรียบเทียบผลการวิจัย” หรือ “เน้นเฉพาะข้อมูลตัวเลขและความหมายเชิงนโยบาย” 5. จัดการกับข้อมูลที่ขาดหาย: หากเอกสารไม่ครบถ้วน ให้เพิ่มคำสั่ง เช่น “หากข้อมูลบางส่วนขาดหาย ให้ระบุข้อจำกัดในการสรุป” ตัวอย่างการประยุกต์ใช้กับเอกสารทั้ง 6 ฉบับ จาก Prompt ข้างต้น Generative AI จะดำเนินการดังนี้: 1. แยกข้อมูลจากแต่ละไฟล์: ดึงข้อมูลจากส่วนบทคัดย่อ วัตถุประสงค์ วิธีการ ผลลัพธ์ และความหมาย 2. สรุปเป็นโครงสร้าง: นำเสนอแต่ละบทความในรูปแบบหัวข้อย่อย เช่น ชื่อ ผู้วิจัย วัตถุประสงค์ ฯลฯ 3. วิเคราะห์เปรียบเทียบ: หาความเชื่อมโยง เช่น การใช้สารจากธรรมชาติ (น้ำมันหอมระเหยและเฟจ) เพื่อแก้ปัญหาการดื้อยา หรือความสำคัญของการคัดกรองเพื่อความยั่งยืนด้านสุขภาพ 4. ให้ข้อเสนอแนะ: เสนอแนวทางการวิจัยต่อ เช่น การทดสอบน้ำมันหอมระเหยในคลินิก หรือการขยายการตรวจสอบโลหะหนักในสัตว์น้ำ ข้อควรระวัง • หลีกเลี่ยงการตีความเกินจริง: AI ต้องไม่คาดเดาข้อมูลที่ไม่อยู่ในเอกสาร เช่น การระบุราคาของผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้ระบุ • รักษาความแม่นยำของตัวเลข: เช่น ค่า MIC, เปอร์เซ็นต์ความชุก หรือระดับความเข้มข้น ต้องตรงตามเอกสาร • จัดการกับข้อจำกัด: หากเอกสารตัดทอน (เช่น หน้าไม่ครบ) AI ควรระบุว่า “ข้อมูลบางส่วนถูกตัดทอน ผลการสรุปอาจไม่ครบถ้วน” • ปฏิบัติตามข้อจำกัดของ AI: เช่น ไม่สร้างภาพหรือกราฟหากไม่ได้รับคำสั่งชัดเจน และไม่กล่าวถึงการตั้งค่าหรือการทำงานภายในของ AI เว้นแต่ผู้ใช้ถาม ตัวอย่างผลลัพธ์จากการใช้ Prompt ผลลัพธ์จากการใช้ Prompt ข้างต้นสำหรับเอกสารทั้ง 6 ฉบับจะได้การสรุปที่: • มีโครงสร้างชัดเจน แบ่งเป็นหัวข้อย่อยสำหรับแต่ละบทความ • เน้นข้อมูลตัวเลข เช่น ค่า MIC ของน้ำมันหอมระเหย (0.0156–0.0625% v/v) หรือความชุกของสายตาสั้น (58.54%) • สังเคราะห์ความเชื่อมโยง เช่น การใช้ทรัพยากรธรรมชาติ (น้ำมันหอมระเหย เฟจ) และการคัดกรอง (สายตา โลหะหนัก) เพื่อความยั่งยืน • เสนอข้อแนะนำ เช่น การขยายโปรแกรม VISION 2020 หรือการพัฒนาการบำบัดด้วยเฟจในประเทศไทย แนวทางนี้ช่วยให้ Generative AI สรุปบทความวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ ครอบคลุม และตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ในบริบทที่หลากหลาย ด้านล่างนี้คือการวิเคราะห์และสรุปข้อมูลของเอกสารวิจัยทั้ง 6 ฉบับจากงานประชุมวิชาการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีระดับชาติ ครั้งที่ 3 ซึ่งจัดขึ้นเมื่อวันที่ 25-26 กรกฎาคม 2568 ภายใต้หัวข้อ “นวัตกรรมวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี: ยกระดับท้องถิ่นสู่ความยั่งยืน” โดยแต่ละเอกสารครอบคลุมหัวข้องานวิจัยที่หลากหลาย ตั้งแต่จุลชีววิทยา วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม สาธารณสุข ไปจนถึงวิศวกรรมความปลอดภัย การสรุปเน้นวัตถุประสงค์ วิธีการ ผลการวิจัย และความหมายที่สำคัญของแต่ละงานวิจัย 1. SCI-A06: ฤทธิ์ต้านเชื้อราและยับยั้งการสร้างไบโอฟิล์มของน้ำมันหอมระเหยจากพืชวงศ์กะเพราต่อเชื้อ Malassezia furfur • ผู้วิจัย: ศศิชัย สานชัย, วีรพงษ์ จันทะชัย • สถาบัน: มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่ • หัวข้อ: ศึกษาฤทธิ์ต้านเชื้อราและต้านไบโอฟิล์มของน้ำมันหอมระเหยจากพืชวงศ์กะเพรา 3 ชนิด ได้แก่ กะเพรา (Ocimum tenuiflorum), คนทีเขมา (Vitex negundo) และคนทีสอ (Vitex trifolia) ต่อเชื้อ Malassezia furfur ซึ่งเป็นยีสต์ที่เกี่ยวข้องกับโรคผิวหนังและการติดเชื้อในกระแสเลือด • วัตถุประสงค์: 1. ศึกษาประสิทธิภาพต้านเชื้อราของน้ำมันหอมระเหยต่อ M. furfur 2. ศึกษาการยับยั้งการสร้างไบโอฟิล์มของ M. furfur • วิธีการ: o การเก็บตัวอย่าง: รวบรวมพืชจากจังหวัดน่านและเชียงใหม่ในปี 2566-2567 และสกัดน้ำมันหอมระเหยด้วยวิธีกลั่นด้วยไอน้ำ o การทดสอบต้านเชื้อรา: ใช้เทคนิค paper disc diffusion เพื่อวัดขนาดวงยับยั้ง และ microbroth dilution เพื่อหาความเข้มข้นต่ำสุดที่ยับยั้งเชื้อ (MIC) และฆ่าเชื้อรา (MFC) ต่อ M. furfur 5 สายพันธุ์ o การยับยั้งไบโอฟิล์ม: ทดสอบด้วยวิธี 96-well microplate และย้อมด้วย crystal violet เพื่อวัดมวลไบโอฟิล์ม • ผลการวิจัย: o Paper Disc Diffusion: น้ำมันหอมระเหยจากกะเพรา (OtEO) มีวงยับยั้งสูงสุด (2.33 ± 0.33 มม.) ส่วน Vitex สองชนิดไม่มีวงยับยั้ง o MIC และ MFC: OtEO มี MIC (0.0156–0.0625% v/v) และ MFC (0.0156–0.125% v/v) ต่ำสุด แสดงถึงประสิทธิภาพต้านเชื้อราสูงสุด เทียบกับ V. negundo (MIC: 0.0625–0.25%, MFC: 0.125–0.5%) และ V. trifolia (MIC: 0.5–2%, MFC: 1–2%) o การยับยั้งไบโอฟิล์ม: น้ำมันหอมระเหยทั้งสามยับยั้งการสร้างไบโอฟิล์มได้ดีที่ความเข้มข้นต่ำกว่า MIC โดย OtEO มีประสิทธิภาพสูงสุด o ความไวของสายพันธุ์: M. furfur CBS 9584 มีความไวต่อน้ำมันหอมระเหยมากที่สุด • ความหมาย: น้ำมันหอมระเหยจากกะเพรามีศักยภาพเป็นยาต้านเชื้อราธรรมชาติสำหรับ M. furfur ซึ่งเป็นทางเลือกที่มีแนวโน้มท่ามกลางปัญหาการดื้อยา งานวิจัยนี้สนับสนุนการพัฒนาน้ำมันหอมระเหยจากพืชวงศ์กะเพราสำหรับการรักษาโรคที่เกี่ยวข้องกับ Malassezia 2. SCI-H03: สายตาผิดปกติและโรคตาของเด็กในประเทศไทย • ผู้วิจัย: ชุลีพร มูลละออง, วัฒนีย์ เย็นจิตร • สถาบัน: มหาวิทยาลัยรังสิต • หัวข้อ: ศึกษาความชุก ความสัมพันธ์ และแนวโน้มของสายตาผิดปกติและโรคตาในเด็กไทยอายุ 3–12 ปี โดยใช้ข้อมูลยจากโปรแกรม “VISION 2020” (2562–2566) • วัตถุประสงค์: 1. ศึกษาความชุกของสายตาผิดปกติและโรคตา 2. วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างสายตาผิดปกติกับปัจจัยต่าง ๆ เช่น อายุและเขตสุขภาพ 3. ทำนายแนวโน้มของสายตาผิดปกติในอีก 5 ปีข้างหน้า • วิธีการ: o แหล่งข้อมูล: ข้อมูลย้อนหลังจากเด็ก 11,236 คนในโปรแกรม VISION 2020 รวบรวมจากการคัดกรองสายตาโดยครูและบุคลากรสาธารณสุข o การวิเคราะห์: ใช้สถิติเชิงพรรณนา การถดถอยโลจิสติกส์ และการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณเพื่อวิเคราะห์ความชุก ความสัมพันธ์ และแนวโน้ม • ผลการวิจัย: o ความชุก: สายตาสั้นพบมากที่สุด (58.54%) รองลงมาคือสายตาเอียง (20.75%) และสายตายาว (14.41%) โรคตาที่พบบ่อยคือตาขี้เกียจ (1.79%) และตาเหล่ออกนอก (0.51%) o แนวโน้ม: สายตาสั้นเพิ่มขึ้นจาก 41.0% ในปี 2562 เป็น 66.6% ในปี 2566 (p < 0.001) สายตาเอียงลดลงจาก 38.0% เป็น 15.0% (p < 0.001) ส่วนสายตายาวไม่เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ (p = 0.086) o ความสัมพันธ์: สายตาผิดปกติทุกประเภทสัมพันธ์กับอายุและเขตสุขภาพ (p < 0.001) o แนวโน้มอนาคต: สายตาสั้นมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น (p = 0.007) และสายตาเอียงลดลง (p < 0.001) • ความหมาย: การเพิ่มขึ้นของสายตาสั้นเน้้นย้ำถึงความสำคัญของการคัดกรองสายตาในเด็กเพื่อป้องกันความพิการทางสายตา เช่น ตาขี้เกียจ ผลการวิจัยสนับสนุนการขยายโปรแกรมคัดกรองและการแก้ไขสายตาอย่างทันท่วงทีเพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของเด็ก 3. SCI-A4: ปริมาณทองแดง แคดเมียม และสังกะสีที่สะสมในอวัยวะภายในของปลาทูและปลาสีกุนแก้มดำ • ผู้วิจัย: พิเชษฐ อนุรักษ์อุดม, ศิรประภา เปรมเจริญ, เจนจิรา มั่งลชูพันธุ์, วีรมลล์ ไวลิขิต • สถาบัน: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ • หัวข้อ: วิเคราะห์การสะสมของโลหะหนัก (ทองแดง แคดเมียม สังกะสี) ในกระเพาะ ตับ ไต และอวัยวะสืบพันธุ์ของปลาทู (Rastrelliger brachysoma) และปลาสีกุนแก้มดำ (Alepes djedaba) จากบ้านบางบ่อ จังหวัดสมุทรสงคราม ในเดือนเมษายน 2566 • วัตถุประสงค์: o วัดปริมาณทองแดง (Cu) แคดเมียม (Cd) และสังกะสี (Zn) ในอวัยวะปลา และเปรียบเทียบกับค่ามาตรฐานของกระทรวงสาธารณสุข WHO และ FAO • วิธีการ: o การเก็บตัวอย่าง: รวบรวมปลาทู 12 ตัวและปลาสีกุนแก้มดำ 21 ตัว อวัยวะถูกทำให้แห้ง บด และย่อยด้วยกรด o การวิเคราะห์: วัดความเข้มข้นโลหะหนักด้วย Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometry (ICP-OES) โดยมีอัตราการคืนกลับ 87.95–95.36% • ผลการวิจัย: o ทองแดง (Cu): สูงสุดในตับปลาทู (9.27 ± 0.01 มก./กก.) แต่ต่ำกว่าค่ามาตรฐาน o แคดเมียม (Cd): สูงสุดในตับปลาทู (1.95 ± 0.06 มก./กก.) เกินค่ามาตรฐาน o สังกะสี (Zn): สูงสุดในอวัยวะสืบพันธุ์ปลาสีกุนแก้มดำ (209.11 ± 0.01 มก./กก.) เกินค่ามาตรฐานในทุกตัวอย่าง • ความหมาย: ระดับ Cd และ Zn ที่สูงเกินมาตรฐานบ่งชี้ถึงความเสี่ยงต่อสุขภาพจากการบริโภคปลา โดยเฉพาะอวัยวะภายในที่ใช้ในอาหาร เช่น ไตปลา ผลการวิจัยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการตรวจสอบและจัดการการปนเปื้อนโลหะหนักในประมงชายฝั่งเพื่อความปลอดภัยด้านอาหารและความยั่งยืนของสิ่งแวดล้อม 4. SCI-A02: การคัดแยกและศึกษาคุณลักษณะของแบคเทอริโอเฟจจากน้ำเสียที่มีความจำเพาะต่อเชื้อ Pseudomonas aeruginosa ที่ดื้อยากลุ่มคาร์บาพีเนม • ผู้วิจัย: อภิชญา อายุการ, Dhammika Leshan Wannigama, Aye Mya Sithu Shein, Sukrit Srisakul, Naris Kueakulpattana, Puey Ounjai, Tanittha Chatsuwan • สถาบัน: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, มหาวิทยาลัยมหิดล • หัวข้อ: ศึกษาการใช้แบคเทอริโอเฟจจากน้ำเสียเป็นทางเลือกในการรักษาการติดเชื้อ Pseudomonas aeruginosa ที่ดื้อต่อยากลุ่มคาร์บาพีเนม (CRPA) ซึ่งเป็นภัยคุกคามต่อสาธารณสุข • วัตถุประสงค์: 1. คัดแยกและศึกษาคุณลักษณะของเฟจจากน้ำเสียที่มีประสิทธิภาพต่อ CRPA 2. ประเมินประสิทธิภาพในการยับยั้งการเจริญเติบโตและการสร้างไบโอฟิล์มของ CRPA • วิธีการ: o การเก็บตัวอย่าง: รวบรวมน้ำเสียจาก 7 แหล่งในกรุงเทพฯ เพื่อคัดแยกเฟจ o การศึกษาคุณลักษณะ: ตรวจสอบลักษณะจุดใส ความจำเพาะต่อโฮสต์ ความคงทนต่อ pH และอุณหภูมิ และโค้งการเจริญเติบโต o การทดสอบประสิทธิภาพ: ใช้ time-kill assay และการทดสอบกำจัดไบโอฟิล์มด้วยการย้อม crystal violet • ผลการวิจัย: o เฟจ P1407: สามารถติดเชื้อ CRPA ได้ 46% จาก 100 สายพันธุ์ มีจุดใสขนาด 0.5–1 มม. o ความคงทน: P1407 คงทนที่ pH 2–10 และอุณหภูมิ 4–50°C ลดประสิทธิภาพที่ pH 11–12 และ 60°C และสูญเสียประสิทธิภาพที่ pH 1, 13 และ 70°C o ลักษณะการเจริญเติบโต: มีระยะฟักตัว 45 นาที และขนาดการปลดปล่อย 49 PFU/ml o ประสิทธิภาพ: ยับยั้งการเจริญเติบโตของแบคทีเรียได้นานถึง 12 ชั่วโมงที่ MOI สูง (10, 100) และทำลายไบโอฟิล์มได้อย่างมีนัยสำคัญ • ความหมาย: เฟจ P1407 มีศักยภาพเป็นทางเลือกในการรักษาการติดเชื้อ CRPA โดยเฉพาะที่เกี่ยวกับไบโอฟิล์ม การวิจัยนี้สนับสนุนการพัฒนาการบำบัดด้วยเฟจในประเทศไทย ซึ่งเผชิญกับปัญหาการดื้อยา 5. SCI-A12: การชี้บ่งอันตรายที่ก่อให้เกิดอัคคีภัยจากไฟฟ้าสถิตและการเพิ่มประสิทธิภาพความปลอดภัยของกระบวนการผลิตสีน้ำมัน • ผู้วิจัย: วรรณรัตน์ ศรีธรณ์, นันทิยา หาญศุภลักษณ์ • สถาบัน: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ • หัวข้อ: ระบุจุดเสี่ยงต่ออัคคีภัยจากไฟฟ้าสถิตในกระบวนการผลิตสีน้ำมันและเสนอวิธีเพิ่มความปลอดภัยโดยใช้เทคนิค Human Error Assessment and Reduction Technique (HEART) • วัตถุประสงค์: 1. ระบุจุดเสี่ยงต่ออัคคีภัยด้วยแบบตรวจความปลอดภัย 2. ประเมินและลดความเสี่ยงด้วยเทคนิค HEART และมาตรฐาน ISO 45001:2018 • วิธีการ: o การระบุอันตราย: ใช้แบบตรวจสอบ 92 ข้อใน 5 กิจกรรมการผลิต ได้แก่ การรับวัตถุดิบ การผสม การบด การแต่งสี และการบรรจุ o การประเมินความเสี่ยง: คำนวณระดับความเสี่ยงจากโอกาสการเกิด (P1, P2) และความรุนแรง (C) ด้วยสมการ R = (P1 + P2) × C o การใช้ HEART: ประเมินโอกาสผิดพลาดจากมนุษย์และเสนอวิธีควบคุม • ผลการวิจัย: o กิจกรรมเสี่ยงสูง: การผสมมีความเสี่ยงสูงสุดจากไอสารเคมีและการสะสมไฟฟ้าสถิตอันเนื่องจากการไม่เปิดระบบระบายอากาศหรือการต่อสายดินไม่ถูกต้อง o ผลจากการลดความเสี่ยง: มาตรการจาก HEART ลดความเสี่ยงจากการฟุ้งกระจายของไอสารเคมีได้ 86.83% และการสะสมไฟฟ้าสถิตได้ 81.67% ทำให้ระดับความเสี่ยงลดลงสู่ระดับต่ำถึงปานกลาง • ความหมาย: การใช้ HEART มีประสิทธิภาพในการลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ ผลการวิจัยสามารถเป็นแนวทางสำหรับกำหนดระเบียบความปลอดภัยในอุตสาหกรรมที่ใช้ของเหลวไวไฟ 6. SCI-A06: การประยุกต์การทดลองทางฟิสิกส์ภาคสนามเพื่อพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลของนิสิตสาขาวิทยาศาสตร์การออกกำลังกาย • ผู้วิจัย: ธงชัย ต๊ะอ้อม, ไพศาล ดวงจักร์ ณ อยุธยา • สถาบัน: มหาวิทยาลัยพะเยา • หัวข้อ: เสนอกรอบการทำงาน 5 ระยะเพื่อพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลของนิสิตสาขาวิทยาศาสตร์การออกกำลังกายโดยใช้การทดลองทางฟิสิกส์ภาคสนามและ Power BI • วัตถุประสงค์: o พัฒนากระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบจากการทดลองภาคสนามเป็นองค์ความรู้โดยใช้ Power BI เพื่อเพิ่มทักษะการวิเคราะห์และการตัดสินใจ • วิธีการ: o กรอบการทำงาน: ประกอบด้วย 5 ระยะ ได้แก่ การวางแผน การเก็บข้อมูลภาคสนาม การประมวลผล/ทำความสะอาดข้อมูล การวิเคราะห์/นำเสนอด้วย Power BI และการตีความ/รายงานผล o กลุ่มตัวอย่าง: นิสิตชั้นปีที่ 1 สาขาวิทยาศาสตร์การออกกำลังกายในรายวิชาการปรับสภาพสมรรถภาพร่างกาย ปีการศึกษา 2567 และ 2568 o การวิเคราะห์: ใช้สถิติเชิงพรรณนา (ร้อยละ ค่าเฉลี่ย) และสถิติเชิงอนุมาน (t-test, ANOVA, Chi-square) เพื่อเปรียบเทียบผลการเรียน • ผลการวิจัย: o ข้อมูลนักศึกษา: ปี 2567 มีนักศึกษา 630 คน (วิทย์ 55.56%, ศิลป์ 44.44%) ปี 2568 มี 730 คน (วิทย์ 57.53%, ศิลป์ 42.47%) อัตราผู้ไม่ผ่านการประเมินต่ำกว่า 7% o การวิเคราะห์ผลงาน: ในปี 2568 นิสิตสายวิทย์ส่งงานครบ 70% เทียบกับสายศิลป์ 50% (แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ) o ประสิทธิภาพของกรอบการทำงาน: ช่วยให้นิสิตเก็บ ประมวลผล และนำเสนอข้อมูลชีวกลศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ • ความหมาย: กรอบการทำงานนี้เชื่อมโยงทฤษฎีกับปฏิบัติ ช่วยเตรียมนิสิตสำหรับบทบาทที่ต้องใช้ข้อมูลในอุตสาหกรรมกีฬา และสามารถปรับใช้ในสาขาอื่นที่ต้องการทักษะด้านข้อมูล การสังเคราะห์และความหมายในภาพรวม งานวิจัยทั้ง 6 ฉบับนี้ตอบโจทย์ความท้าทายในด้านสุขภาพ ความยั่งยืนของสิ่งแวดล้อม และความปลอดภัย ซึ่งสอดคล้องกับหัวข้อการประชุม: 1. นวัตกรรมด้านสุขภาพ: การศึกษาเกี่ยวกับ Malassezia furfur (SCI-A06) และ CRPA (SCI-A02) นำเสนอกลยุทธ์ต้านจุลชีพจากธรรมชาติและนวัตกรรม (น้ำมันหอมระเหยและการบำบัดด้วยเฟจ) เพื่อต่อสู้กับการดื้อยา 2. สาธารณสุข: การคัดกรองสายตา (SCI-H03) เน้นย้ำถึงความสำคัญของการตรวจพบและแก้ไขปัญหาสายตาในเด็กเพื่อป้องกันความพิการทางสายตา 3. ความปลอดภัยด้านสิ่งแวดล้อมและอาหาร: การวิเคราะห์โลหะหนักในปลา (SCI-A4) ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงจากการปนเปื้อนในระบบนิเวศชายฝั่ง เรียกร้องให้มีการตรวจสอบสิ่งแวดล้อม 4. ความปลอดภัยในอุตสาหกรรม: การศึกษาการผลิตสีน้ำมัน (SCI-A12) แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ HEART ในการลดความเสี่ยงจากอัคคีภัย เป็นแนวทางสำหรับอุตสาหกรรมที่ใช้สารไวไฟ 5. การศึกษาและความรู้ด้านข้อมูล: การศึกษาในสาขาวิทยาศาสตร์การออกกำลังกาย (SCI-A06) เสนอกรอบการทำงานที่พัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล ตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ข้อเสนอแนะ • นโยบายและการปฏิบัติ: เสริมสร้างโปรแกรมคัดกรองสายตา (VISION 2020) และการตรวจสอบสิ่งแวดล้อมในพื้นที่ชายฝั่ง ส่งเสริมการใช้ HEART ในอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูง • การวิจัย: ศึกษาศักยภาพทางคลินิกของ OtEO และเฟจ P1407 เพิ่มเติม และขยายการวิเคราะห์โลหะหนักไปยังสัตว์น้ำชนิดอื่นและพื้นที่อื่น • การศึกษา: บูรณาการกรอบการทำงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในหลักสูตร STEM เพื่อเพิ่มความพร้อมสำหรับการทำงานในยุคข้อมูล การวิเคราะห์นี้สังเคราะห์ผลงานวิจัยที่หลากหลาย โดยเน้นย้ำถึงบทบาทในการพัฒนาแนวทางแก้ไขที่ยั่งยืนสำหรับสุขภาพ ความปลอดภัย และการศึกษาในประเทศไทย