การทำนายความเสี่ยงการหกล้มในผู้สูงอายุด้วยเทคนิค Self-Organizing Maps: แนวทางจาก Machine Learning

การหกล้มในผู้สูงอายุถือเป็นปัญหาสาธารณสุขที่สำคัญ ส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตและค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาล งานวิจัยจำนวนมากมุ่งเน้นศึกษาปัจจัยเสี่ยงและวิธีป้องกันการหกล้ม โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้เทคโนโลยี Machine Learning เข้ามามีบทบาทสำคัญในการทำนายความเสี่ยงและออกแบบแผนการดูแลรักษาเฉพาะบุคคล

บทความวิจัย "Clinical and Functional Outcomes in Faller and Non-Faller Older Adults Clustered by Self-Organizing Maps: A Machine-Learning Approach" ตีพิมพ์ในวารสาร Applied Sciences, Vol. 14, Pages 7093 นำเสนอการประยุกต์ใช้เทคนิค Self-Organizing Maps (SOM) ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริทึม Machine Learning ประเภท Unsupervised Learning ในการจำแนกกลุ่มผู้สูงอายุตามความเสี่ยงการหกล้ม โดยใช้ข้อมูลทางคลินิกและสมรรถภาพทางกาย

วิธีการศึกษา

งานวิจัยนี้ได้ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้สูงอายุจำนวน 130 คน แบ่งเป็นกลุ่มผู้สูงอายุที่เคยมีประวัติหกล้มและไม่เคยมีประวัติหกล้ม โดยทำการประเมินสมรรถภาพทางกาย ดุลยภาพในการทรงตัว ความแข็งแรงของกล้ามเนื้อ และประวัติการล้ม จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ด้วยเทคนิค SOM เพื่อจำแนกกลุ่มผู้สูงอายุตามความเสี่ยงการหกล้ม และเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างกลุ่ม

ผลการศึกษา

ผลการศึกษาพบว่า เทคนิค SOM สามารถจำแนกกลุ่มผู้สูงอายุออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่

1. กลุ่มที่มีความเสี่ยงต่ำ: มีสมรรถภาพทางกายดี ดุลยภาพในการทรงตัวดี และไม่มีประวัติการล้ม
2. กลุ่มที่มีความเสี่ยงปานกลาง: มีสมรรถภาพทางกายปานกลาง ดุลยภาพในการทรงตัวค่อนข้างดี และอาจมีประวัติการล้มเล็กน้อย
3. กลุ่มที่มีความเสี่ยงสูง: มีสมรรถภาพทางกายต่ำ ดุลยภาพในการทรงตัวไม่ดี และมีประวัติการล้มบ่อยครั้ง

นอกจากนี้ ผลการศึกษายังพบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มที่จำแนกด้วยเทคนิค SOM กับประวัติการล้มในอนาคต โดยกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงมีโอกาสหกล้มซ้ำสูงกว่ากลุ่มอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

ตารางแสดงผลการศึกษา

กลุ่มความเสี่ยง	จำนวนผู้สูงอายุ (คน)	อัตราการหกล้ม (%)
ต่ำ	45	10
ปานกลาง	50	25
สูง	35	40

บทสรุป

งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของเทคนิค SOM ในการทำนายความเสี่ยงการหกล้มในผู้สูงอายุ โดยการจำแนกกลุ่มผู้สูงอายุตามข้อมูลทางคลินิกและสมรรถภาพทางกาย ช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถประเมินความเสี่ยงและวางแผนการดูแลป้องกันการหกล้มได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงพัฒนาโปรแกรมการออกกำลังกายและฟื้นฟูสมรรถภาพเฉพาะบุคคล เพื่อลดความเสี่ยงและผลกระทบจากการหกล้มในผู้สูงอายุได้อย่างยั่งยืน

Fun Fact

รู้หรือไม่ว่า ทุกๆ ปีจะมีผู้สูงอายุวัย 65 ปีขึ้นไปหกล้มประมาณ 28-35% ทั่วโลก และการหกล้มเป็นสาเหตุการเสียชีวิตจากการบาดเจ็บที่พบบ่อยที่สุดในผู้สูงอายุ ดังนั้น การป้องกันการหกล้มในผู้สูงอายุจึงเป็นเรื่องสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม

อ้างอิง: Clinical and Functional Outcomes in Faller and Non-Faller Older Adults Clustered by Self-Organizing Maps: A Machine-Learning Approach

#ผู้สูงอายุ #การหกล้ม #MachineLearning #SOM