โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อทำนายคะแนนความเสี่ยงของโรคซิลิโคซิส ของช่างแกะสลักหินในจังหวัดนครราชสีมา ประเทศไทย
คำสำคัญ:
คะแนนความเสี่ยงโรคซิลิโคซิส, ช่างแกะสลักหิน, โครงข่ายประสาทเทียมบทคัดย่อ
การรับสัมผัสฝุ่นซิลิกาในที่ทำงานเพิ่มความเสี่ยงการเกิดโรคซิลิโคซิสต่อช่างแกะสลักหิน การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลและสร้างโครงข่ายประสาทเทียมในการทำนาย คะแนนความเสี่ยงจากการรับสัมผัสฝุ่นซิลิกาของช่างแกะสลักหิน 243 คน ที่สัมผัสกับฝุ่นซิลิกาในที่ทำงานตั้งแต่เดือนสิงหาคมถึงตุลาคม 2566 ที่จังหวัดนครราชสีมา ประเทศไทย ทำการวิเคราะห์การถดถอยเพื่อค้นหาปัจจัยที่เกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญกับคะแนนความเสี่ยงของโรคซิลิโคซิสและสร้างโครงข่ายประสามเทียมเพื่อทำนายคะแนนความเสี่ยงของซิลิโคซิส ผลการวิจัยพบว่า ตัวแปรที่มีอิทธิพล 4 ตัว ได้แก่ ความเข้มข้นฝุ่นซิลิกาในสถานที่ทำงาน (มิลลิกรัมต่อลูกบาศก์เมตร) จำนวนชั่วโมงการทำงานต่อวัน (ชั่วโมง) การมีโรคประจำตัว และการมีที่พักอาศัยแยกจากที่ทำงานสามารถสร้างโครงข่าย ประสาทเทียมที่มีโครงสร้าง 4-3-2-1 ประกอบด้วยตัวแปรนำเข้า 4 ตัว โหนดชั้นซ่อน 3 และ 2 โหนด ตัวแปรนำออก 1 ตัว โมเมนตัม 0.05 อัตราการเรียนรู้ 0.5 และเวลาการเรียนรู้ 100,000 รอบ มีค่าความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด ซึ่งมีผลรวมของค่าเฉลี่ยของร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAPE) เท่ากับ ร้อยละ 4.58 มีค่าเฉลี่ยของร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์น้อยกว่าร้อยละ 10 ดังนั้นโครงข่ายประสาทเทียมจึงมีความแม่นยำและสามารถใช้ทำนายคะแนนความเสี่ยงของซิลิโคซิสในแต่ละบุคคลเพื่อวางแผนการแก้ปัญหาตามปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อคะแนนความเสี่ยงของซิลิโคซิสก่อนเริ่มทำงาน แนะนำทำการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงแบบจำลองโดยการวิจัยกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่
References
The International Agency for Research on Cancer, Silica summary of data reported and evaluation. [Online]. Available: https://publications.iarc.fr/_publications/media/download/2931/d7a4e802483b1374482768a36a7c78e1b33aa1c8.pdf
X. Liu, Q. Jiang, P. Wu, L. Han, and P. Zhou, "Global incidence, prevalence and disease burden of silicosis: 30 years overview and forecasted trends," BMC Public Health, 2023, vol. 23, no. 1, p. 1366.
International Labour Organization. “Global programme for the elimination of silicosis (GPES)”. [Online]. Available: https://www.ilo.org/global/topics/safety-and-health-at-work/areasofwork/occupational-health/WCMS_108566/lang--en/index.htm
Department of Labour Protection and Welfare Thailand, “Announcement from the department of labor protection and welfare concerning the limits of concentration of hazardous chemicals.” [Online]. Available: http://cste.sut.ac.th/csteshe/wp-content/lews/Law28.pdf
Ministry of Public Health Thailand. “Incidence rate of silicosis database.” [Online]. Available: https://hdcservice.moph.go.th/hdc/reports/report.php?cat_id=f16421e617aed29602f9f09d951cce68&id=39b969f3d3eac09dd372c2258dc6c232
Ministry of Public Health Thailand. “Guidelines for surveillance, prevention, and control of stone dust lung disease (Silicosis)”. [Online]. Available: https://ddc.moph.go.th/uploads/publish/1114120210225043320.pdf
J.W. Baek and K. Chung, “Context deep neural network model for predicting depression risk using multiple regression,” IEEE Access, 2020, vol. 8, pp. 18171-18181.
H. Maleki, A. Sorooshian, G. Goudarzi, Z. Baboli, Y. Tahmasebi Birgani, and M. Rahmati, “Air pollution prediction by using an artificial neural network model,” CLEAN TECHNOL ENVIR, 2019, vol. 21, pp. 1341-1352.
K. Samana, “Integrated the stepwise multiple regression analysis and back propagation artificial neural network for predicting the preventive behaviors toward dust exposure among stone-crushing mill workers,” Thammasat University, 2018.
W. Jonburom and N. Angkawisittpan, “Development of a prediction model of wind signal using artificial neural networks,” Mahasarakham University, 2022.
National Institute for Occupational Safety and Health. “NIOSH manual of analytical methods,” no. 7601.
United States Environmental Protection Agency, Exposure assessment tools by routes - inhalation. [Online]. Available: https://www.epa.gov/expobox/exposure-assessmenttools-routes-inhalation
Ministry of Industry Thailand. Thai industrial standard, no. 2535-2555, [Online]. Available: http://www.hasla.or.th/LinkClick.aspx?fileticket=4f%2Fk82%2BYlTE%3D&tabid=195&mid=528
A. M. N. L, S. Safwat, “Prediction of silicosis in iron and steel workers using artificial intelligence,” J. Southwest Jiaotong Univ., 2023. vol. 58, no. 2.
N. Nasirzadeh, Z. Soltanpour, Y. Mohammadian, and F. Mohammadian, “Risk Assessment of Silicosis and Lung Cancer Mortality associated with Occupational Exposure to Crystalline Silica in Iran,” J Res Health Sci, vol. 22, no. 2, 2022, p. e00550.
J. E. Myers and M. L. Thompson, “Statistical modelling to predict silicosis risk in deceased southern african gold miners without medical evaluation,” S. Afr. J. Sci., vol. 118, no. 7-8, 2022, pp. 1-6.
Eakkarin L., “Factors affecting of silicosis among stone grinding mill workers in chonburi province,” Dis Control J., vol. 48, no. 2, 2022, pp. 415-427.
H. Quan et al., “Risk Factors of Silicosis Progression: A Retrospective Cohort Study in China,” Front Med (Lausanne), vol. 9, 2022, p. 832052.
D. Hochman, A. Patel, and A. Ajao, “Silicosis among construction workers: a systematic review and metaanalysis,” Am. J. Ind. Med., vol. 61, no.12, 2018, pp. 1035-1049.
U. Hedlund, H. Jonsson, K. Eriksson, and B. Jarvholm, “Exposure-response of silicosis mortality in Swedish iron ore miners,” (in eng), Ann Occup Hyg, vol. 52, no. 1, 2008, pp. 3-7.
W. Chen et al., “Long-term exposure to silica dust and risk of total and cause-specific mortality in Chinese workers: a cohort study,” (in eng), PLoS Med, vol. 9, no. 4, 2012, p. e1001206,
A. Yarahmadi et al., “Correlation between Silica Exposure and Risk of Tuberculosis in Lorestan Province of Iran,” (in eng), Tanaffos, vol. 12, no. 2, 2013, pp. 34-40.
J. LaDou, S. Lovelace, and D. L. MacIntosh, “Silicosis: an old disease with a new face,” Occup Environ Med, vol. 70, no.4, 2013.
C. Lewis, “International and Business Forecasting Methods Butterworths: London,” 1982.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2024 คณะวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฎสวนสุนันทา
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของคณะวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฎสวนสุนันทา
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยราชภัฎสวนสุนันทา และคณาจารย์ท่านอื่นๆในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
