Page Header

หุ่นยนต์จ่ายยาอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง
Automatic Pill Dispensing Robot Using Internet of Things Technology

Kanyalag Phodong, Torlarb Thaikeow, Wirot Yotsawatl, Wachira Pushatrirat, Yupin Puakya

Abstract


การลืมรับประทานยาและการรับประทานยาเกินขนาด เกิดขึ้นได้กับผู้ป่วยทุกเพศทุกวัย โดยเฉพาะผู้สูงอายุ ซึ่งอาจก่อให้เกิดอันตรายถึงชีวิตได้ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาหุ่นยนต์ “กะทิ” หุ่นยนต์จ่ายยาอัตโนมัติที่ประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งร่วมกับไมโครคอนโทรลเลอร์ สำหรับการจ่ายยาพร้อมการแจ้งเตือนเวลาและการรับประทานยาในเครื่องเดียวกัน อุปกรณ์หลักในการพัฒนาหุ่นยนต์ประกอบด้วย บอร์ดราสเบอร์รี่พายสาม โมเดลบี บอร์ดอาดุยโน เมกะมอเตอร์สเต็ปเปอร์ และอุปกรณ์ตรวจวัดระยะทาง การทำงานของหุ่นยนต์กะทิแบ่งเป็น 4 ส่วน ได้แก่ เซิร์ฟเวอร์ให้บริการเว็บแอปพลิเคชันและฐานข้อมูล ซ็อกเก็ตเซิร์ฟเวอร์รับคำสั่งจากโทรศัพท์ ส่วนการควบคุมอุปกรณ์ และแอปพลิเคชันบนโทรศัพท์เคลื่อนที่ หุ่นยนต์กะทิได้รับการทดสอบประสิทธิภาพการทำงาน โดยการตั้งเวลาการแจ้งเตือน และทดลองการจ่ายยาในระยะเวลา 7 วันต่อเนื่องกัน จากผลการทดลองสรุปได้ว่า การทำงานของหุ่นยนต์กะทิมีค่าความถูกต้อง โดยเฉลี่ยร้อยละ 95.24 ทั้งการแจ้งเตือนและการจ่ายยาตามที่กำหนด และมีค่าเฉลี่ยโดยรวมของผลการประเมินความพึงพอใจจากผู้ทดลองใช้อยู่ที่ 4.48 ซึ่งอยู่ในระดับสูงมาก

The problems of forgetting to take medicine and of drug overdose may occur to patients of all ages and genders, especially among the elderly patients. These situations can be life-threatening. This research aimed to develop a medical dispenser named “KATI”. The KATI robot was used for medical dispensing and medication alerts. The aim of KATI is to solve the problems of forgetting to take medicine and drug overdose. The robot consists of Raspberry pi 3 model b board, Arduino mega HC-SR04 E18-D80NK and 28BYJ-48. The functional capabilities of KATI are divided into four parts: a server for web and database application, a socket server for listening voice commands, control unit, and android application. KATI was tested for efficiency by scheduling alerts and working experiments for 7 consecutive days. Based on the experimental results, KATI performed its functions accurately up to 95.24% on overall tasks. It received overall user satisfaction rating of 4.48, indicating a very high positive attitude and acceptability.


Keywords



[1] Med-Q. (2018). Medqpillbox. Med-Q. Arizona, USA. [Online]. Available: https://medqpillbox.com/

[2] Pillohealth. (2016). Bringing Health Home. Pillo Inc. New York, United States. [Online]. Available: https://www. pillohealth.com/

[3] ITU-T Recommendations. (2012, June). ITU-T Recommendation Y. 2060. International Telecommunication Union (ITU). Geneva, Switzerland. [Online]. Available: https://www.itu.int/ITU-T/recommen dations/rec.aspx?rec=y.2060

[4] P. Kullimratchai, “Internet of things: Current technology trends for future,” EAU Heritage Journal Science and Technology, vol. 10, no. 1, pp. 29–36, 2016 (in Thai).

[5] D. Puccinelli and M. Haenggi, “Wireless sensor networks: Applications and challenges of ubiquitous sensing,” IEEE Circuits and Systems Magazine, vol. 5, no. 3, pp. 19–31, 2005.

[6] T. Thongkamwitoon, “Internet of things and regulatory guidelines for spectrum management in Thailand,” Journal of The National Broadcasting and Telecommunications Commission, vol. 1, pp. 167–194, 2016 (in Thai).

[7] D. Tripak and P. Pamonsinlapatham, “Medical and pharmaceutical robots,” Thai Bulletin of Pharmaceutical Sciences, vol. 11, no. 2, pp. 61–75, 2016 (in Thai).

[8] A. S. Yeole and D. R. Kalbande, “Use of internet of things (IoT) in healthcare: A survey,” in Proceedings of the ACM Symposium on Women in Research, 2016, pp. 71–76.

[9] B. B. Christo and M. R. Ebenezar Jebarani, “An automatic liquid dispensing robot with database management and biometric security systems,” ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 11, no. 11, pp. 6964–6968, 2016.

[10] K. Trinate, N. Thamcharoen, T. Trisoonthorn, S. Pathomchaiwal, T. Chaisaengmongkol, and S. Sukphotharam, “Automatic medicine dispensing machine,” Executive Journal, vol. 30, no. 2, pp. 119–121, 2010 (in Thai).

[11] D. H. Mrityunjaya, J. U. Kartik, B. Teja, and H. Kotresh, “Automatic pill dispenser,” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, vol. 5, no. 7, pp. 543–547, 2016.

[12] S. Shinde, N. Bange, M. Kumbhar, and S. Patil, “Smart medication dispenser,” International Journal of Advanced Research in Electronics and Communication Engineering, vol. 6, no. 4, pp. 200–204, 2017.

[13] Arduino. (2017). Arduino MEGA 2560. ARDUINO [Online]. Available: https://store.arduino.cc/

[14] Raspberry pi foundation. (2018). Raspberry Pi 3 Model B+. RASPBERRY PI FOUNDATION. UK. [Online]. Available: https:// www.raspberrypi.org/

[15] Tinkbox. (2016). Proximity Sensor/Switch E18-D80NK. rhydoLABZ. [Online]. Available: http://www.rhydolabz.com/documents/27/E18-D80NK.pdf

[16] Makerlab-electronics. (2015). Stepper Motor 28BYJ-48 with ULN2003 driver. Makerlab Electronics. Santa Cruz, Manila. [Online]. Available: https://www.makerlab-electronics.com/product/stepper-motor-28byj-48-uln2003-driver/

[17] Google Voice Search. (2018). AI & Machine Learning Products. Google Cloud. [Online]. Available: https://cloud.google.com/speechto-text/

Full Text: PDF

DOI: 10.14416/j.kmutnb.2020.08.004

ISSN: 2985-2145