โปรแกรมช่วยวิเคราะห์อัตราเสี่ยงต่อการเป็นโรคหัวใจและหลอดเลือด

บทคัดย่อ

ปัจจุบันโรคหัวใจและหลอดเลือดมีประชากรกลุ่มเสี่ยงต่อการเกิดโรคจำนวนมาก หากประชาชนทั่วไปสามารถเข้าถึงการตรวจวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองในเบื้องต้นได้ จะสามารถเข้ารับการตรวจและรักษาอย่างทันเวลา งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาโมเดลการวิเคราะห์อัตราเสี่ยงการเกิดโรคหัวใจและหลอดเลือดด้วยอัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) และต้นไม้แห่งการตัดสินใจ (Decision tree) และเพื่อพัฒนาโปรแกรมวิเคราะห์อัตราเสี่ยงการเกิดโรคหัวใจและหลอดเลือดจากการผลทดลองการสร้างโมเดลที่มีสามารถคาดการณ์ผลการเกิดอัตราเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือดที่มีความถูกต้องมากที่สุด โดยในการทดลองสร้างโมเดลของทั้งสองอัลกอริทึมใช้โปรแกรมเวก้า (WEKA) เป็นเครื่องมือในการทดสอบการวิเคราะห์และจำแนกขอมูลเพื่อหาอัลกอริทึมที่ดีที่สุด นำไปไปใช้ในการพัฒนาโปรแกรมโดยตัวแปรในการจำแนกข้อมูลนั้น สำหรับข้อมูลที่ใช้ในการจำแนกข้อมูลการสร้างโมเดลมีทั้งหมด 5 แอตทริบิวต์คือ ความดันโลหิตการสูบุหรี่การเป็นโรคเบาหวานเพศและช่วงอายุ โดยเก็บข้อมูลจากบุคคลทั่วไปจำนวน 493 ในเขต ต. นาอ้อ อ.เมือง จังหวัดเลย โดยแบบสำรวจข้อมูลผ่านการตรวจสอบจากเจ้าพนักงานสาธารณสุขชำนาณงาน โรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบลศรีสองรัก เป็นผู้ตรวจสอบข้อมูลความถูกต้องก่อนนำไปสร้างโมเดล จากการทดลองสร้างโมเดลพบว่าอัลกอริทึมที่สามารถคาดการณ์จำแนกข้อมูลอัตราเสี่ยงของการเป็นโรคหัวใจและหลอดเลือดได้ดีที่สุดคือ อัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งมีค่าที่โปรแกรมจำแนกได้ถูกต้องสูงสุดคิดเป็นร้อยละ 97.2973 โดยที่อัลกอริทึมต้นไม้เพื่อการตัดสินใจมีค่าที่โปรแกรมจำแนกได้ถูกต้องคิดเป็นร้อยละ95.3347หลังจากนั้นจึงได้นำโมเดลของอัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียมและต้นไม้เพื่อการตัดสินใจมาพัฒนาเป็นโปรแกรมช่วยวิเคราะห์อัตราเสี่ยงต่อการเป็นโรคหัวใจและหลอดเลือดผลการทดสอบการพัฒนาโปรแกรมพบว่าโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมสามารถคาดการณ์อัตราเสี่ยงถูกต้องอยู่ที่ร้อยละ 99.5