สวทช. เปิด 10 เทคโนโลยีเปลี่ยนโลก

ตอนที่ 1

 

ศาสตราจารย์ ดร.ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) บรรยายพิเศษเรื่อง 10 เทคโนโลยีที่น่าจับตามอง ซึ่งเป็นการคาดการณ์เทคโนโลยีที่จะมีผลกระทบได้อย่างชัดเจนใน 5 – 10 ปีข้างหน้านี้

 

โดย 10 เทคโนโลยีที่น่าจับตามอง ปี 2024 ประกอบด้วย

1. กล้ามเนื้อเทียม (Artificial Muscle)
2. จุลชีพในลำไส้เพื่อดูแลสุขภาพ (Human Gut Microbes for Healthcare)
3. แฝดดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ (Digital Twin in Healthcare)
4. การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบเอไอเสริม (AI-Augmented Software Development)
5. เทคโนโลยีอุปกรณ์สวมใส่ติดเอไอ (AI Wearable Technology)
6. เทคโนโลยีคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Privacy-Enhancing Technologies : PETs)
7. หุ่นยนต์รักษาความปลอดภัย (Security Robot)
8. เทคโนโลยีรีไซเคิลแบตเตอรี่แบบโดยตรง (Direct Battery Recycling Technology)
9. ไฮโดรเจนเพื่อการขับเคลื่อน (H2 for Mobility)
10. ยุคถัดไปของการเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำด้วยระบบน้ำหมุนเวียน

 

โดยในตอนแรกนี้ เราจะมานำเสนอ 5 เทคโนโลยี เปลี่ยนโลกในอีก 5 – 10 ปี ข้างหน้านี้

 

1. กล้ามเนื้อเทียม (Artificial Muscle)

สังคมไทยคล้ายกับอีกหลายสังคมทั่วโลกที่เข้าสู่การเป็น “สังคมสูงอายุ” อย่างเต็มตัว การส่งเสริมให้ผู้สูงอายุมีสุขภาพดีเป็นเรื่องสำคัญและจำเป็นมาก ปัญหามวลกล้ามเนื้อที่ลดลง ลุกนั่งลำบาก ทรงตัวไม่ดี พลัดตกหกล้มง่าย เมื่อเกิดอุบัติเหตุหรือบาดเจ็บ อาจทำให้กลายเป็นผู้ป่วยติดเตียงหรือถึงกับเสียชีวิตได้

 

การส่งเสริมสุขภาพด้วยอุปกรณ์เสริม เช่น อุปกรณ์จากเทคโนโลยีกล้ามเนื้อเทียมจึงมีประโยชน์มาก ใช้เป็นอุปกรณ์ชีวการแพทย์หรืออุปกรณ์เสริมการเคลื่อนไหวจำพวก exoskeleton ช่วยให้เดินขึ้นลงบันไดได้ดีขึ้น หรือทำให้คนงานส่งของยกน้ำหนักของได้มากขึ้น นอกจากนี้ยังประยุกต์ใช้สร้างหุ่นยนต์จำพวก soft robot ที่มีรูปแบบการเคลื่อนที่จำเพาะ ใช้ในภารกิจกู้ภัยได้ เป็นต้น

 

โดย กล้ามเนื้อเทียมหรือกล้ามเนื้อจำลอง (artificial muscle) คือ วัสดุหรืออุปกรณ์ที่สร้างขึ้นเลียนแบบการทำงานของกล้ามเนื้อจริงตามธรรมชาติ มีลักษณะสำคัญคือ ยืด หด ขยายหรือหมุนได้ เมื่อได้รับการกระตุ้นจากสิ่งเร้า (stimuli) ไม่ว่าเป็นกระแสไฟฟ้า ความดัน หรืออุณหภูมิ ฯลฯ อาจแบ่งกล้ามเนื้อเทียมได้เป็นหลายประเภทตามกลไกการทำงานและวัสดุ อาทิ ชนิดที่ใช้พอลิเมอร์และไอออนหรือไฟฟ้า

 

ปัจจุบันกล้ามเนื้อเทียมส่วนใหญ่เป็นแบบทำงานด้วยแรงลม (pneumatic artificial muscle) ซึ่งพัฒนามาอย่างยาวนานและค่อนข้างปลอดภัย มีมูลค่าการตลาดราว 2,200 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และจะเติบโตเป็น 5,360 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2031 โดยมีจีน สหรัฐอเมริกา และญี่ปุ่นเป็นผู้นำและมีการนำไปใช้ประโยชน์เป็น soft robot เป็นจำนวนมาก โดยมีแนวโน้มจะนำวัสดุชนิดใหม่ ๆ มาใช้มากขึ้น เช่น carbon nanotube, graphene-liquid crystal composite fiber, shape memory alloys, liquid crystal elastomers ที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้ รีไซเคิลได้ หรือนำกลับมาขึ้นรูปใหม่ได้ และใช้เทคโนโลยีการพิมพ์สามมิติ (3D Printing) ในการขึ้นรูปได้อีกด้วย

 

ทั้งนี้ ยังมีความต้องการกล้ามเนื้อเทียมไปใช้ในอุตสาหกรรมการแพทย์ เช่น การใช้เป็นอุปกรณ์สวมใส่เพื่อช่วยในการฟื้นฟูหรือเสริมแรงสำหรับผู้พิการ การผ่าตัดแบบ microsurgery นอกจากนี้ยังมีความต้องการนำกล้ามเนื้อเทียมไปประยุกต์ใช้ในหุ่นยนต์สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ อุตสาหกรรมก่อสร้าง และระบบควบคุมอัตโนมัติในงานอุตสาหกรรม (industrial automation) เพื่อให้หุ่นยนต์มีน้ำหนักเบา ทำงานกับมนุษย์ได้อย่างปลอดภัย และปรับเปลี่ยนการใช้งานได้หลากหลาย

 

หากกล้ามเนื้อเทียมเหล่านี้ได้รับการพัฒนาต่อไปเรื่อย ๆ เราน่าจะได้เห็นหุ่นยนต์ที่เคลื่อนไหวและทำงานได้อย่างคล่องแคล่วจนน่าทึ่งเลยทีเดียว

 

2. จุลชีพในลำไส้เพื่อดูแลสุขภาพ (Human Gut Microbes for Healthcare)

ร่างกายส่วนต่าง ๆ ประกอบด้วยจุลินทรีย์ที่มีประโยชน์มากมาย โดยเฉพาะในลำไส้ ซึ่งถ้าขาดสมดุลของจุลินทรีย์มีประโยชน์ ก็จะทำให้เกิดโรคต่าง ๆ ทั้งโรคทางเดินอาหาร โรคภูมิแพ้ โรคทางเมแทบอลิกต่าง ๆ เช่น โรคอ้วน โรคเบาหวาน หรือแม้แต่โรคมะเร็ง อีกด้วย ปัจจุบันมีผลิตภัณฑ์มากมายในท้องตลาดที่มีจุลินทรีย์ดีเหล่านี้ ทั้งผลิตภัณฑ์แบบพรีไบโอติก (prebiotic) โพรไบโอติก (probiotic) และซินไบโอติก (synbiotic) โดยผลิตภัณฑ์เหล่านี้ต้องผ่านกระบวนการคัดกรองจุลินทรีย์อย่างยาวนานและซับซ้อน

 

ในอนาคตอันใกล้อาจมีการใช้เชื้อที่ผ่านการวิศวกรรม จนได้คุณสมบัติแปลกใหม่เพิ่มเติมหรือดีกว่าเดิม นอกจากการเป็นอาหารเสริมสุขภาพ จุลินทรีย์ใหม่นี้อาจช่วยเฝ้าระวังหรือรักษาโรคอย่างเฉพาะเจาะจงได้อีกด้วย ผลิตภัณฑ์จุลินทรีย์ดังกล่าวอาจสร้างขึ้นได้โดยอาศัยความรู้ที่เรียกว่า ชีววิทยาสังเคราะห์ (Synthetic Biology) ซึ่งใช้หลักการทางวิศวกรรมชีวเคมีในการออกแบบและสร้างระบบชีวภาพ จนได้เป็น “วงจรยีน (gene circuit)” ในเซลล์ซึ่งเปิด-ปิดการทำงานของยีนบางอย่างได้อย่างจำเพาะ โดยอาศัยการตอบสนองสัญญาณหรือตัวกระตุ้นจากสิ่งแวดล้อม ทำให้แจ้งเตือนการเกิดโรค หรือย่อยสลายสารพิษ หรือรักษาโรคได้อีกด้วย

 

เราอาจออกแบบวงจรยีนทำให้เซลล์ตรวจสอบสารแปลกปลอม เช่น miRNA, ชิ้นส่วนที่มีความจำเพาะกับเนื้องอก, biomarker ต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น โปรตีน เพปไทด์ สารเมแทบอไลต์ และทำให้เซลล์ตอบสนองหรือมีฟังก์ชันในลักษณะต่าง ๆ เช่น เมื่อเซลล์เจอเนื้องอกแล้วทำให้เซลล์ตายไปพร้อมกับเนื้องอก ทำให้ยาออกฤทธิ์จำเพาะที่ หรือทำให้เกิดการปล่อยสารบางอย่างเพื่อกระตุ้นระบบภูมิคุ้มกัน

 

ตัวอย่างงานวิจัย เช่น ปี 2017 มีนักวิจัยทำให้แบคทีเรีย E. coli บ่งชี้ภาวะอักเสบในลำไส้หนูได้สำเร็จ โดยสร้างวงจรยีนของ E. coli ทำให้ตรวจหาตัวบ่งชี้ภาวะอักเสบในลำไส้คือ สารเตตระไทโอเนต (tetrathionate) จากนั้นก็ทำให้สีอุจจาระเปลี่ยนไป ซึ่งสังเกตเห็นได้ด้วยตาเปล่า แบคทีเรียนี้อาศัยและออกฤทธิ์ในลำไส้หนูได้นาน 6 เดือน จึงใช้บ่งชี้ภาวะการอักเสบในระยะยาวได้ ที่ล้ำไปกว่านั้นได้มีการวิศวกรรมแบคทีเรีย E. coli ทำให้ใช้ตรวจหาตัวบ่งชี้ภาวะเลือดไหลในลำไส้หมู โดยแบคทีเรียดังกล่าวจะเปล่งแสงเมื่อมีเลือดไหลในลำไส้ ในการทดสอบมีการบรรจุ E. coli นี้ในไมโครแคปซูล (microcapsule) พร้อมกับมีชิป (chip) ที่สามารถใช้ตรวจวัดแสงดังกล่าว สัญญาณบ่งชี้ที่ตรวจวัดได้ทำให้เกษตรกรทราบว่าหมูตัวไหนป่วย จึงนำไปรักษาได้ทันการ

 

ในอนาคตเราอาจออกแบบวงจรยีนทำให้เซลล์จุลินทรีย์จำเพาะบางชนิดทำหน้าที่ตรวจสอบสารแปลกปลอมต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นชิ้นส่วนที่มีความจำเพาะกับเนื้องอก, biomarker ชนิดต่าง ๆ และทำให้เซลล์ตอบสนองหรือมีฟังก์ชันในลักษณะต่าง ๆ ในทำนองเดียวกับตัวอย่างที่กล่าวไปแล้ว ช่วยทำให้ยาออกฤทธิ์ได้อย่างจำเพาะที่ หรือแม้แต่ช่วยปล่อยสารบางอย่าง เพื่อกระตุ้นระบบภูมิคุ้มกันได้อีกด้วย

 

3. แฝดดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ (Digital Twin in Healthcare)

ไม่มีใครอยากเจ็บป่วย หากเจ็บป่วยและไปพบแพทย์ ก็ย่อมต้องมีการให้ยาหรือรักษาด้วยวิธีการอื่น ๆ แต่จะดีแค่ไหน หากเราแทบจะรู้ผลการรักษาก่อนการรักษาจริง สามารถปรับวิธีการรักษาให้เหมาะสมกับเราที่สุด หรือแม้แต่ประเมินความเสี่ยงการเป็นโรคต่าง ๆ ของเราได้ล่วงหน้า สิ่งที่จะเข้ามาทำให้ความฝันดังกล่าวเป็นจริงได้แก่ แฝดดิจิทัลในการดูแลสุขภาพ (Digital Twin in Healthcare)

 

ปัจจุบันนี้ ข้อมูลส่วนบุคคลของเราแต่ละคน ถูกบันทึกเก็บไว้ด้วยอุปกรณ์อัจฉริยะสวมใส่ได้หรือพกพาได้ชนิดต่าง ๆ ที่มีเซนเซอร์ติดไว้ อาทิ สมาร์ตวอตช์หรือสมาร์ตโฟน ข้อมูลที่สัมพันธ์กับช่วงเวลา สภาพร่างกาย และตำแหน่งบนโลก กลายเป็น “ฐานข้อมูลดิจิทัล” โดยเก็บค่าที่วัดได้อย่างต่อเนื่องไว้ตามฐานข้อมูลออนไลน์ต่าง ๆ นอกจากนี้ยังมีข้อมูลประวัติการรักษาต่าง ๆ เช่น ผลการตรวจเลือดและภาพถ่ายทางการแพทย์อีกด้วย

 

หากดึงข้อมูลเหล่านี้ทั้งในอดีตและปัจจุบันมาวิเคราะห์ได้ ก็จะช่วยให้การตรวจวินิจฉัยและรักษาโรคได้ดีขึ้น และจำลองผลการรักษาที่มีต่อการทำงานของอวัยวะหรือร่างกายได้ระดับหนึ่ง รวมไปถึงพยากรณ์โรคได้ และยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาลได้ด้วย

 

บริษัททวินเฮลท์ (Twin Health) จากสหรัฐอเมริกา ได้พัฒนา Digital Twin Platform สำหรับดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน โดยจำลองระบบการเผาผลาญพลังงานของผู้ป่วยจากข้อมูลต่าง ๆ ของผู้ป่วย เช่น ข้อมูลผลตรวจทางการแพทย์ ข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ รวมทั้งข้อมูลพฤติกรรมจากแบบสอบถาม เมื่อประมวลผลด้วย AI ก็สามารถสร้างแผนการดูแลสุขภาพ เช่น การรับประทานอาหาร การออกกำลังกาย และการนอนที่เหมาะสมได้

 

บริษัทคิวไบโอ (Q Bio) สหรัฐอเมริกา ได้พัฒนาเครื่อง MRI ที่สแกนผู้ป่วยได้ทั้งตัว โดยใช้เวลาแค่ 15 นาที เมื่อใช้ข้อมูลนี้ร่วมกับข้อมูลทางสุขภาพอื่น ๆ เช่น ข้อมูลทางพันธุกรรม ข้อมูลทางสุขภาพ ข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ และนำไปประมวลผลโดยใช้แบบจำลอง AI ที่สร้างจากฐานข้อมูลสุขภาพขนาดใหญ่ ก็ได้ข้อมูลสุขภาพเฉพาะบุคคลที่มีประโยชน์ สรุปผลสุขภาพและความเสี่ยงในปัจจุบัน และทำนายแนวโน้มในอนาคตได้

 

ส่วนบริษัทเมชไบโอ (Mesh Bio) ประเทศสิงคโปร์ ได้พัฒนาระบบ HealthVector® Diabetes เพื่อทำนายความเสี่ยงในการเป็นโรคไตเรื้อรังของผู้ป่วยเบาหวาน โดยใช้แบบจำลอง AI ที่ประมวลผลจากข้อมูลประวัติทางการแพทย์ต่าง ๆ ของผู้ป่วย ระบบนี้ได้ผ่านการขึ้นทะเบียนเครื่องมือแพทย์ที่สิงคโปร์แล้ว ถือเป็นระบบ Digital Twin แรกของโลกที่ใช้งานทางคลินิกได้แล้ว บริษัทมีแผนขยายงานในภูมิภาคอาเซียนต่อไป

 

สำหรับประเทศไทย แม้จะยังไม่มีตัวอย่างการใช้งานจริงของเทคโนโลยีนี้ แต่ก็มีแนวโน้มที่บริษัทชั้นนำทางด้านเทคโนโลยีการแพทย์ รวมทั้งบริษัท health-tech start-up ต่าง ๆ ที่จะนำเทคโนโลยีนี้เข้ามาใช้งานในประเทศไทยในอนาคต

 

4. การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบเอไอเสริม (AI-Augmented Software Development)

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทั่วโลกตื่นเต้นและแม้แต่ตกใจไปกับความสามารถของ generative AI ในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถาม สร้างภาพขึ้นตามคำสั่งหรือ prompt ที่ใช้เพียงวลีหรือประโยคง่าย ๆ

 

การพัฒนาซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ที่ผ่านมาเป็นฝีมือของมนุษย์ทั้งสิ้น แต่ความก้าวหน้าของ generative AI และ Machine Learning (ML) เปิดโอกาสให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถนำ AI มาใช้ในกระบวนการออกแบบ สร้าง ทดสอบ รวมไปถึงการวางตลาดแอปพลิเคชันและซอฟต์แวร์ต่าง ๆ อย่างรวดเร็วมากขึ้นและด้วยกระบวนการที่ง่ายขึ้น

 

น่าจะถือได้ว่า AI เป็น software development tools ที่สำคัญแบบหนึ่งในอนาคตอันใกล้ ประมาณการณ์กันว่าจะมีการยกระดับผลิตภาพ (productivity) ของการทำซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันใหม่ ๆ ราว 35-45% ไปพร้อม ๆ กับการลดต้นทุนได้ถึง 20% โดยใช้เวลาที่สั้นลงอีกด้วย

 

AI จะเข้ามาช่วยการสร้างและแปลโค้ดต่าง ๆ โดยเฉพาะโค้ดรูปแบบดั้งเดิมให้ใช้ได้กับภาษาสมัยใหม่ รวมไปถึงการแปลงภาษาธรรมชาติอย่างภาษาพูดของคนให้กลายเป็นโค้ดได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ อัลกอริทึม (algorithm) ที่ AI และ ML สร้างขึ้น จะมีส่วนเข้ามาเป็นผู้ช่วยเสนอแนะการตัดสินสำคัญต่าง ๆ รวมถึงเพิ่มบทบาทใน “การออกแบบพัฒนาทักษะ” ทั้งในรูปแบบของการอบรมหรือการทำงาน การเสริมทักษะ การรีสกิล (reskill) การอัปสกิล (upskill) ให้เหมาะสมกับบุคลากรในองค์กรมากยิ่งขึ้น

 

ทั้งนี้คาดว่าภายในปี 2028 วิศวกรซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมเมอร์ในองค์กรราว 75% จะใช้ AI ช่วยในการเขียนโค้ด เทียบกับปัจจุบันที่ยังทำเช่นนี้น้อยกว่า 10%

 

หากเตรียมการอย่างเหมาะสมก็จะถือเป็นโอกาสสำคัญ เราจะมีวิศวกรซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมเมอร์ที่ทำงานกับ AI ได้อย่างดี ทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ในการสร้างงานและผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น เพิ่มโอกาสทางการตลาดและความสามารถในการแข่งขันสำหรับธุรกิจในทุกขนาด ตั้งแต่พ่อค้าแม่ค้าออนไลน์รายย่อย ธุรกิจสตาร์ตอัป (start-up), SMEs ตลอดจนธุรกิจขนาดใหญ่

 

ซอฟต์แวร์ใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้น อาจมีส่วนช่วยลดความเหลื่อมล้ำด้านดิจิทัลของคนในประเทศลง และจะเป็นส่วนหนึ่งของเครืองมือที่ทำให้เกิด digital transformation ซึ่งจะช่วยให้ประเทศพัฒนาอย่างก้าวกระโดดได้ จนเข้าสู่ยุคเศรษฐกิจดิจิทัล (digital economy) อย่างเต็มตัวในที่สุด แต่หากล่าช้าหรือไม่เตรียมการให้ดี ก็จะกลับกลายเป็นภัยคุกคามได้ในที่สุด

 

5. เทคโนโลยีอุปกรณ์สวมใส่ติดเอไอ (AI Wearable Technology)

ปัจจุบันเริ่มมีอุปกรณ์สวมใส่บนร่างกายที่ใช้เทคโนโลยี AI เพิ่มมากขึ้น เทคโนโลยีนี้ทำให้เก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่านเซนเซอร์แบบไบโอเมทริก (biometric sensor) ซึ่งเมื่อนำข้อมูลดังกล่าวไปวิเคราะห์ด้วยอัลกอริทึมแบบ deep learning ก็ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึก ข้อเสนอแนะ และคำแนะนำต่าง ๆ ที่แม่นยำแก่ผู้ใช้งานได้

 

ตลาดผลิตภัณฑ์ AI Wearable Devices ทั่วโลกในปี 2022 มีมูลค่าเกือบ 8 แสนล้านบาท และคาดว่าช่วงปี 2023-2030 จะขยายตัวราว 30% สำหรับประเทศไทย ปัจจุบันคนไทยใส่สมาร์ตวอตช์ราว 19% หรือเกือบ 1 ใน 5 และตลาดในประเทศเติบโตราว 23% ต่อปี ซึ่งอาจเป็นผลมาจากการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ เช่น smart phone 5G, Internet of Things (IoT), AI ที่สอดรับกับการใช้งาน AI Wearable Devices ประกอบกับกระแสการใส่ใจสุขภาพและการเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ

 

การเชื่อมต่อและเก็บข้อมูลเพื่อวัดค่าต่าง ๆ ที่ปัจจุบันยังทำผ่านสมาร์ตวอตช์เป็นหลัก ในอนาคตอันใกล้จะมีผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ไม่ว่าจะเป็นแว่นตาอัจฉริยะ รองเท้าอัจฉริยะ เสื้ออัจฉริยะ แหวนอัจฉริยะ แจ็กเก็ตอัจฉริยะ และแม้แต่พวงกุญแจอัจฉริยะ ที่ช่วยเรื่องการชำระเงิน ทำธุรกรรม หรือช่วยตัดสินใจ จี้ห้อยคอ AI อาจช่วยจดประชุม สรุปประเด็น ร่างอีเมล จดจำนัดหมาย แจ้งเตือน เสมือนเป็นเลขาส่วนตัวอยู่ข้างกาย

 

อุปกรณ์สวมใส่ AI รุ่นใหม่ ๆ จะทำงานรวดเร็วขึ้น เพราะมีไมโครชิปที่ดีขึ้น และทำงานได้แม่นยำเที่ยงตรงมากขึ้น เพราะมีเทคโนโลยี AI ที่ดีขึ้น ขณะที่ความสามารถในการตรวจวัดต่าง ๆ ก็จะมีความหลากหลายมากขึ้นและทำงานดีขึ้นด้วยเช่นกัน เสื้อผ้าจะมีเส้นใยพิเศษที่วัดปฏิกิริยาทางไฟฟ้าของกล้ามเนื้อผู้สวมใส่ แม้แต่ชุดชั้นในก็อาจพัฒนาให้มีความสามารถตรวจสอบมะเร็งเต้านมได้ นอกจากนี้ยังมีอุปกรณ์สวมใส่ AI ที่ตรวจวัดระดับน้ำตาลได้ ซึ่งเหมาะกับผู้ป่วยโรคเบาหวาน มีแหวนอัจฉริยะชื่อ Oura ring ที่วัดอัตราการเต้นของหัวใจและระดับออกซิเจนในเลือด

 

ในประเทศไทย มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ได้พัฒนาอุปกรณ์สำหรับผู้สูงอายุและผู้ป่วยอัลไซเมอร์ นาฬิกาอัจฉริยะ “โพโมะ” ช่วยป้องกันเด็กหายวางขายใน 20 ประเทศ มีแอปพลิเคชันชื่อ ฟิตสตาร์ (FitStar) ให้คำแนะนำแก่ผู้เล่นโยคะ แอปพลิเคชันลูโมซิตี (Lumosity) ที่วัดระดับการทำงานของสมอง เพื่อดูผลของการออกกำลังกายต่อการพัฒนาสมอง นอกจากนี้ยังมีอีกหลายแอปพลิเคชันที่ช่วยส่งเสริมการฝึกสมาธิและฝึกการตัดสินใจอีกด้วย ฯลฯ

 

นอกจากนี้ AMED ของ สวทช. ได้พัฒนาระบบเซนเซอร์อัจฉริยะสำหรับสนับสนุนการดูแลผู้สูงอายุและผู้ป่วย เพื่อตรวจจับอิริยาบถและการเคลื่อนไหวที่ผิดปกติ รวมไปถึงท่านอน การล้ม และตำแหน่งที่เกิดเหตุภายในอาคาร พร้อมแสดงผลและแจ้งเตือนผู้ดูแลแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีเซนเซอร์โมดูล (sensor module) ที่เกี่ยวเนื่องกับ Wearable Technology ต่าง ๆ กระจายอยู่ทุกศูนย์วิจัยแห่งชาติของ สวทช. อีกด้วย

 

ติดตามชมเทคโนโลยีเปลี่ยนโลกในอีก 5- 10 ปี ข้างหน้า ในตอนที่ 2 ขอบคุณมากครับ