นายรณรงค์ แก้วประเสริฐ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. สุร ศักดิ์ มัง สิงห์ ดร.ศศิพร อุษณ วศิน

1. การพัฒนาออนโทโลยีเพื่อการจัดการความรู้ของห้องปฏิบัติการทางการแพทย์Ontology Developmentfor Medical Laboratory Processing Knowledge Management สถาบันวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม นายรณรงค์ แก้วประเสริฐ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.สุรศักดิ์ มังสิงห์ ดร.ศศิพร อุษณวศิน การประชุมวิชาการประจำปีสมาคมเวชสารสนเทศและการประชุมวิชาการระดับชาติด้านเวชสารสนเทศ พ.ศ.2556  The Thai Medical Informatics Association Annual Conference and The National Conference on Medical Informatics 2013วันที่ ๒๗ – ๒๙ พฤศจิกายน ๒๕๕๖ ณ โรงแรมมิราเคิล แกรนด์ ถ.วิภาวดีรังสิต กรุงเทพมหานคร

2. 3 1 ความเป็นมาและความสำคัญของปัญหา 5 วัตถุประสงค์ 2 4 หัวข้อการนำเสนอ แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย วิธีการดำเนินการวิจัย

3. 6 7 8 หัวข้อการนำเสนอ (ต่อ) ผลการวิจัย สรุปผลการวิจัย ข้อเสนอแนะในการพัฒนา

4. ความเป็นมาและความสำคัญของปัญหา • ปัจจุบันมีการสร้างฐานความรู้ออนโทโลยีด้านต่าง ๆ ในวงกว้าง • การศึกษา • การเกษตร • การแพทย์ • ฐานความรู้ของห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ยังมีอยู่อย่างจำกัด • ขาดการแชร์ความรู้ การนำองค์ความรู้ไปใช้ประโยชน์ หรือนำไปใช้ซ้ำ • พัฒนาฐานความรู้ออนโทโลยีที่เกี่ยวข้องกับการกระบวนการดำเนินงาน ทางด้านห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ • เพื่อเป็นฐานความรู้ในการพัฒนาระบบประยุกต์ทางการแพทย์

5. วัตถุประสงค์ เพื่อพัฒนาฐานความรู้ออนโทโลยี ที่เกี่ยวข้องกับการกระบวนการดำเนินงานทางด้านห้องปฏิบัติการทางการแพทย์

6. แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง การจัดการความรู้ (Knowledge Management ) การจัดการความรู้ คือ การรวบรวมองค์ความรู้ที่มีอยู่ซึ่งกระจัดกระจายอยู่ในตัวบุคคลหรือเอกสาร มาพัฒนาให้เป็นระบบ [9] ประกอบด้วย •ความรู้ชัดแจ้ง (Explicit Knowledge) เป็นความรู้ในรูปแบบเอกสาร ตำรา หรือสื่อ IT ต่างๆ • ความรู้โดยนัย (Tacit Knowledge) เป็นความรู้ที่อยู่ในตัวบุคคล มีอยู่ประมาณ 90% เช่น ประสบการณ์ ทักษะ ความคิดการแก้ปัญหา

7. แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง (ต่อ) ห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ (Medical Laboratory) ห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ คือ ห้องปฏิบัติการสำหรับตรวจสิ่งส่งตรวจ (Specimen) ต่างๆจากร่างกายมนุษย์ [2] เช่น เลือด ปัสสาวะ อุจจาระ เป็นต้น เพื่อให้ได้ข้อมูลการตรวจวิเคราะห์ มาใช้ติดตามการรักษา การวินิจฉัยโรค การประเมินภาวะสุขภาพร่างกาย

8. แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง (ต่อ) ออนโทโลยี (Ontology) ออนโทโลยี คือ ฐานความรู้ ที่แสดงรูปแบบโครงสร้างความสัมพันธ์ของข้อมูล ในขอบเขตความรู้ที่สนใจ เป็นการแสดงรายละเอียดของแนวคิด คุณสมบัติ ความสัมพันธ์ ซึ่งมีการจัดเรียงเป็นลำดับชั้น และสามารถถ่ายทอดคุณสมบัติได้ [3]

9. แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง (ต่อ) ออนโทโลยี (Ontology) (ต่อ) • แนวความคิด (Concepts) ขอบเขตของความรู้ที่สามารถทำการอธิบายรายละเอียดได้ • คุณสมบัติ (Properties) คุณสมบัติต่างๆ ที่นำมาอธิบายรายละเอียดของแนวความคิด • ความสัมพันธ์ (Relationships) รูปแบบการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างแนวความคิด • ข้อกำหนด (Axioms) เงื่อนไขหรือตรรกะในการสร้างความสัมพันธ์ หรือกฎเกณฑ์ในการกำหนดคุณสมบัติ • ตัวอย่างข้อมูล (Instances) คำศัพท์ที่มีการกำหนดความหมายไว้ในออนโทโลยีเรื่องนั้นๆ

10. แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง (ต่อ) RDF (Resource Description Framework) Resource Description Framework หรือ “RDF”เป็นภาษามาตรฐานที่อิงมาจากภาษา XML สำหรับการอธิบายลักษณะของข้อมูล ประกอบด้วย 3 ส่วนคือส่วนสิ่งที่สนใจหรือทรัพยากร (Subject) ส่วนการบรรยายคุณลักษณะของวัตถุ (Predicate) และส่วนค่าของคุณลักษณะ (Object)

11. แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง (ต่อ) Ontology Language หรือ (OWL ) Ontology Web Language คือภาษาที่ใช้อธิบายถึงข้อมูลในเว็บไซต์ในเชิงความสัมพันธ์ OWL เป็นภาษากลางในการกำหนด Metadata ให้กับเว็บไซต์แต่ละแห่ง ทำให้เพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาข้อมูลในอินเทอร์เน็ตได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

12. แนวคิด และทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง (ต่อ) ประโยชน์ของฐานความรู้ออนโทโลยี • เพิ่มความอัตโนมัติของกระบวนการ (Automation) • ความชาญฉลาดให้โปรแกรมประยุกต์ต่างๆ (intelligence) • เพิ่มความแม่นยำ ลดข้อผิดพลาด (Reduced errors) • เพิ่มประสิทธิภาพของฐานความรู้ในการคืนค้นข้อมูล • สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ในโปรแกรมและระบบสารสนเทศต่างๆ ได้กว้างขวางยิ่งขึ้น (Interoperability) • ฐานความรู้สามารถแบ่งปันและใช้ซ้ำได้ (Share and reuse) 12

13. โปรแกรมในการพัฒนาออนโทโลยี เครื่องมือในการวิจัย การออกแบบพัฒนาฐานความรู้ออนโทโลยีสำหรับงานวิจัยนี้ใช้โปรแกรม Protégé OWL editor ที่เป็นซอฟแวร์โอเพนซอร์ส พัฒนาโดยมหาวิทยาลัย Stanford University School of Medicine ซึ่งมีรูปแบบการสร้างที่มีคัวช่วย (Plug in) หลากหลาย และง่ายต่อการนำไปประยุกต์ใช้

14. ก่อนการตรวจวิเคราะห์ กระบวนการตรวจวิเคราะห์ หลังการตรวจวิเคราะห์ แพทย์ คำสั่งตรวจ วินิจฉัยโรค การเตรียมตัวก่อนตรวจ ผู้ป่วย ไม่ถูกต้อง สอบถาม ถูกต้อง เก็บสิ่งส่งตรวจ พนักงานวิทยาศาสตร์ ศึกษากระบวนการของห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ ไม่ถูกต้อง ตรวจสอบ ถูกต้อง นำส่งสิ่งส่งตรวจ เตรียมสิ่งส่งตรวจ ห้องตรวจวิเคราะห์ โลหิตวิทยา เคมีคลินิก ภูมิคุมกันวิทยา การตรวจวิเคราะห์ รายงานผลตรวจ ไม่ถูกต้อง ตรวจสอบ นักเทคนิคการแพทย์ ถูกต้อง ถูกต้อง ถูกต้อง ควบคุมคุณภาพ ตรวจสอบผล ไม่ถูกต้อง ไม่ถูกต้อง การเตรียมเครื่องมือ/น้ำยา ผลตรวจเลือด วิธีดำเนินการวิจัย

15. กรอบแนวคิดในการพัฒนาออนโทโลยีของห้องปฏิบัติการทางการแพทย์กรอบแนวคิดในการพัฒนาออนโทโลยีของห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ วิธีดำเนินการวิจัย (1)การเตรียมข้อมูล (3) การตรวจสอบคุณภาพ (2) การสร้างออนโทโลยี คลาส ผู้เชี่ยวชาญประเมิน กำหนดคำศัพท์สำคัญ ความสัมพันธ์ ลำดับชั้นของคลาส ปรับปรุงแก้ไข/ ความสัมพันธ์ จัดหมวดหมู่ ข้อมูลอินสแตนท์ นักเทคนิคการแพทย์ ฐานความรู้ออนโทโลยีห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ แหล่งความรู้ต่างๆ หนังสือ, งานวิจัย ประสบการการทำงาน องค์ความรู้ห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ OWL, RDF, XML

16. 1.ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล1.ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล ผลการวิจัย • รวบรวมข้อมูลความรู้ทางห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ • มาสกัดคำศัพท์หลักออกมาตามขอบเขตของงานวิจัย MedicalLaboratory Informatics LaboratoryEquipment LaboratoryReagent LaboratoryProcess LaboratorySafety LaboratorySection Personnel QualityManagement SpecimenCollection SpecimenType SpecimenTube SpecimenVolume Anticoagulant Preservation CollectionTime Preparation Protection QualityControl Specimen PreAnalytical Analytical PosAnalytical Method Result Validation NormalValue

17. 2.นำข้อมูลคำศัพท์ที่ได้มาจัดกลุ่ม2.นำข้อมูลคำศัพท์ที่ได้มาจัดกลุ่ม ผลการวิจัย การจัดกลุ่มได้ 1 หมวดหมู่หลัก และประกอบด้วย8หมวดหมู่ย่อย

18. ผลการวิจัย • 2.นำข้อมูลคำศัพท์ที่ได้มาจัดกลุ่ม ตารางที่ 1 รายชื่อคลาสในลำดับที่ 2 และคำจำกัดความ

19. 3. สร้างความสัมพันธ์ ผลการวิจัย ตารางที่ 2 แสดงตัวอย่างความสัมพันธ์แบบ Object property

20. ผลการวิจัย • 3. สร้างความสัมพันธ์ (ต่อ) ตารางที่ 3 แสดงตัวอย่างความสัมพันธ์แบบ Datatype property

21. ตัวอย่างข้อมูล Instance ผลการวิจัย

22. ผลการวิจัย

23. ผลการวิจัย

24. 4. การวิเคราะห์ความถูกต้องของออนโทโลยี ผลการวิจัย

25. 5. ขั้นตอนการปรับปรุงแก้ไขออนโทโลยี ผลการวิจัย นำผลประเมินประสิทธิภาพจากความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ • QualityManagement แยกออกมาจากที่เคยเป็น Subclass ของ LaboratoryProcess ออกมาเป็นคลาสลำดับที่ 2 • SpecimenCollection ที่เคยเป็นคลาสลำดับที่ 2 เป็นคลาสลำดับที่ 4 ไปเป็นคลาสลูกของ PreAnalytical

26. ผลการวิจัย OWL ที่ได้จากออนโทโลยีของห้องปฏิบัติการทางการแพทย์

27. 6.การทดสอบการใช้งานของออนโทโลยี6.การทดสอบการใช้งานของออนโทโลยี ผลการวิจัย

28. สรุปผลการวิจัย • ได้ฐานความรู้ออนโทโลยีของห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ • ฐานความรู้ออนโทโลยีที่ได้มีความถูกต้องอยู่ในระดับมาก • ใช้แชร์ความรู้ การนำความรู้ไปใช้ช้ำ ระหว่างห้องปฏิบัติการ ทางการแพทย์ • ใช้เป็นฐานความรู้ในโปรแกรมประยุกต์ได้

29. ข้อเสนอแนะการพัฒนา • การสร้างกฎเชิงความหมาย (SWRL) • สร้างระบบสืบค้นข้อมูลเชิงความหมาย (Semantic Searching) • ประยุกต์ใช้เป็นฐานความรู้ออนโทโลยี และฐานกฎ ในระบบโปรแกรมประยุกต์ • สนับสนุนตัดสินใจ • ระบบอัจฉริยะ • ระบบผู้เชี่ยวชาญ

30. เอกสารอ้างอิง [1] A. Maedche and S. Staab, “Semi-automatic engineering of ontologies from text,” inProceedings of the 12th international conference on software engineering and knowledge engineering, 2000, pp. 231–239. [2] K. L. Mukherjee and S. Ghosh, Medical Laboratory Technology; A Procedure Manual for Routine Diagnostic Tests. Tata McGraw-Hill Publishing Company, 1988. [3] D. L. McGuinness and F. Van Harmelen, “OWL web ontology language overview,” W3C recommendation, vol. 10, no. 2004–03, 2004, p. 10. [4] S. Bechhofer, F. Van Harmelen, J. Hendler, I. Horrocks, D. L. McGuinness, P. F. Patel- Schneider, and L. A. Stein, “OWL web ontology language reference,” W3C recommendation, vol. 10, 2004, pp. 2006–01. [5] C. T. Small and A. P. Sage, “Knowledge management and knowledge sharing: A review,”Information,Knowledge, Systems Management, vol. 5, no. 3, 2006, pp. 153–169. [6] C. S. G. Khoo, J.-C. Na, V. W. Wang, and S. Chan, “Developing an Ontology for Encoding DiseaseTreatment Information in Medical Abstracts,” DESIDOC Journal of Library & Information Technology, vol. 31, no. 2, Feb. 2011.

31. เอกสารอ้างอิง [7] D. E. Oliver, D. L. Rubin, J. M. Stuart, M. Hewett, T. E. Klein, and R. B. Altman, “Ontology development for a pharmacogenetics knowledge base,” Pac Symp Biocomput, 2002, pp. 65–76. [8] S. CAKULA and A.-B. M. SALEM, “E-Learning Developing Using Ontological Engineering.” WEAS TRANSACTIONS on INFORMATION SCIENCE and APPLICATION, Issue 1, vol. 10, January 2013. [9] T. Kato, N. Maneerat, R. Varakulsiripunth, Y. Kato, and K. Takahashi, “Ontology-based e-health system with Thai herb recommendation,” JCSSE2009, 2009, pp. 172–177. [10] Y. Sure, S. Staab, and R. Studer, “Methodology for development and employment of ontology based knowledge management applications,” ACM SIGMOD Record 31, no. 4 (2002): 18–23. [11] R. Dieng-Kuntz et al., “Building and using a medical ontology for knowledge management and cooperative work in a health care network,” Computers in Biology and Medicine 36, no. 7-8 (2006): 871–892. [12] J. Brank, M. Grobelnik, and D. Mladenic, “A survey of ontology evaluation techniques,” inProceedings of the Conference on Data Mining and Data Warehouses (SiKDD 2005), 2005, 166–170.

32. ขอบคุณครับ คำถาม และ ข้อเสนอแนะ