Posts

MU direction

Image
ไม่ได้มีตำแหน่งอาจารย์ แต่อยู่ในสายเดียวกับอาจารย์ คือตำแหน่งนักวิจัย ซึ่งนับเป็นสายวิชาการ โดยปกติก็มักจะไม่ได้นับรวมให้เข้าไปอยู่กับสภาอาจารย์ เพราะเข้าใจว่า เอาคนที่มีตำแหน่งอาจารย์เท่านั้นที่เป็นหลักในการนำทางของมหาวิทยาลัย ซึ่งก็แปลกดี เอาข้อมูลบางส่วนมาลง เพราะต้องการจะดูความต่อเนื่องทั้งของทิศทาง และบทเรียนที่สำเร็จแล้วเป็นชิ้นเป็นอันในแต่ละสมัย เพราะหลัง ๆ มา เริ่มมีข้อเรียกร้องในเชิง "มหาวิทยาลัยรัฐสบาย" เพราะได้เงินอุดหนุนจากรัฐ จึงทำให้การเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ทันต่อยุคสมัยนั้น ตามไม่ทันต่อโลกการทำงาน มีแม้กระทั่งเสนอให้ถ้าเด็กไม่ได้งานก็ไม่ต้องจ่ายเงินค่าเทอมตามรายการของ key message (ดูจากข้างล่าง) เอาจริง ๆ ก็ต้องดูสองมุม เด็กที่เข้ามา qualify จริง ๆ ไหม หรือเน้นจำนวน และตัวหลักสูตรเอง และนิเวศการเรียนรู้และวิจัย เอื้อต่อการทำให้คน ๆ หนึ่งมีความก้าวหน้าหรือเปล่า ลิงค์เก่า ๆ เกี่ยวกับสภาอาจารย์ https://t-lerksuthirat.blogspot.com/search/label/MU%20senate

Note: Data quality - Datacamp

Increase data quality is proportional to data value Activities for food data quality Data used for decision and processes Monitor for data quality Timely issue resolution Is produced + consumed by people who understand data quality หลายบริษัทไม่ได้มีข้อมูลที่ดี ทำให้เกิดการตัดสินใจแบบผิด ๆ ได้ Data quality checklist – fit for use Timeliness Uniqueness Completeness Validity Data quality เป็นการวัดว่าดาต้าที่มีอยุ่เหมาะสมที่จะนำมาใช้ในจุดประสงค์หนึ่ง ๆ หรือไม่ เช่น การเก็บข้อมูลเท่านี้ สามารถตอบโจทย์ที่เราต้องการได้หรือเปล่า ถ้าไม่แสดงว่าข้อมูลที่เก็บมายังไม่ดีพอ ข้อมูลที่ดี จะนำไปสู้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือได้ ซึ่งจะนำไปสู่ ทำให้การตัดสินใจทางธูรกิจดีขึ้น ทำให้กระบวนการใช้เครื่องมือทางด้านธุกิจดีขึ้น คุณภาพของข้อมูลควรมีการตรวจสอบอยู่ตลอดเวลา เพื่อจะได้มั่นจว่ายังสามารถตอบจุดประสงค์ตามที่ต้องการ ใช้ได้หรือไม่ Data quality dimensions Measurement of a specific attribute of a data’s quality Using data quality dimension to quantify how fit for purpose data is (เก็บข้อมูลได้ครบถ้วนหรือไม่ ในการท...

[Note] Building Line Chatbots for Real Use Cases @ICT MU

Image
ต้องขอบคุณคณะ ICT ของมหาวิทยาลัยมหิดลที่เปิดเวิร์คช็อปตัวนี้ เข้าได้ฟรี (แต่ tool เสียตังค์นะเออ) อย่างน้อย ๆ ก็ทำให้รู้ว่าระบบ bot มันทำงานได้ดีแค่ไหน การเขียน prompt และให้ข้อมูลที่ดี จะส่งผลต่อการตอบคำถามที่แม่นมากขึ้น ก่อนดีไซน์บอตใด ๆ ควรจะมีข้อมูลระดับหนึ่งว่าคนใช้งานมีคำถามอะไรบ้าง จะได้ดีไซน์การให้ข้อมูลได้ถูกจุด เขียน prompt ได้ดีขึ้น ตรงความต้องการของผู้ใช้ แบ่งเบาภาระงานของคนดูแลระบบได้เยอะเลย ตอนเรียนมีแจก quota ให้ใช้ได้ฟรี ทั้ง GenAI และ feature ที่สามารถใช้ในไลน์ได้ โดยส่วนตัวได้ลองทำใน Line Official มาระดับหนึ่งแล้วจากงานที่เคยรับเป็นอาสาสมัคร และทดลองทำเองจากที่ทำงาน ก็คิดไว้แล้วว่าวันหนึ่ง มันจะมี bot ที่น่าจะคอมพลีตมากกว่านี้ แต่เนื่องจาก feature นี้มันไม่ฟรีก็เลยแพลนว่าจะหาทางอื่น ๆ ที่ไม่เสียเงินในการตอบคำถามเบื้องต้นจากการใช้งานเครื่องมือแทน เพราะข้อมูลก็มีอยู่แล้วที่จะฟีดเข้าไปเพื่อเทรนให้มันมีความแม่นยำมากขึนและ context specific มากขึ้นต่อ facility หนึ่ง ๆ Tool ที่ให้ลองใช้งาน  https://cms.zwiz.ai/th/login

Note: Policy Cafe - Urban Air Pollution

Image
PM2.5  เขาว่า majority is 0.3 um http://web-info.diw.go.th/prtr/Home.aspx จริง ๆ แล้วมีการสำรวจความตระหนักรู้เรื่องฝุ่น แต่ไม่ได้ทีการปรับเปลี่ยนพฤติกรรม - เป็นการทำสำรวจใน กทม  ปัญหาหลัก ๆ คือ เรื่องโครงสร้างที่หน่วยงานหนึ่งไม่มีอำนาจเบ็ดเสร็จในการแก้ปัญหา เช่น กรมควบคุมมลพิษต้องการลดฝุ่น แต่กระทรวงเกษตรไม่สามารถคุมการเผาได้ และมีปัญหาเรื่องเงินเข้ามาอีก ที่ให้งบเป็นรายปี แต่บางเรื่องต้องใช้ระยะเวลา ก็เลยพยายามที่จะผลักดันเรื่อง พรบ อากาศสะอาด ระบบเศรษฐศาสตร์ และเงินที่จะช่วยผลักดันในเรื่องนี้ พรบ อากาศสะอาด จะช่วยให้หน่วยงานภาครัฐทำงานข้ามหน่วยงานมากขึ้น เพราะที่เป็นปัจจุบันแต่ละหน่วยงานไม่ทำงานก้าวก่ายกัน การแก้ปัญหาเรื่องสิ่งแวดล้อม จริง ๆ แล้วต้องแก้แบบต่อเนื่อง เพราะเป็นปัญหาที่ซับซ้อน และใข้เวลาหลายปี กทม แนะนำ 1.engagement คือ เรื่องการเกาะติดสถานการณ์ฝุ่น 2.ปรับเปลี่ยนเรื่องของพฤติกรรมในชีวิตประจำวัน หรือว่าการสนับสนุนต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ PM2.5 สาเหตุของฝุ่น เขียนออกมา แล้วลิงค์ที่เขียนเพิีมเติมอะไรคือสาเหตุเพิ่ม (system thinking) บรรยากาศโดยรวมของงาน 1. Overview ...

[Hub of Talents/Knowledge] Module 10 Advanced Therapy Medicinal Products in Clinical Research (ATMPs) (note)

Image
เมื่อก่อนที่เคยทำงานยังไม่มียาจาก ชีววัตถุ หลัง ๆ มาด้วยความที่มี innovation ใหม่ ๆ และ focus ไปที่กลุ่มคนป่วยที่มีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น เลยต้องมาอัพเดตเรื่องความรู้ในการทำงานวิจัยแนวนี้กันใหม่ ATMP (Advanced Therapy Medicinal Products) หรือ ผลิตภัณฑ์ยาเพื่อการบำบัดรักษาขั้นสูง สามารถสรุปสาระสำคัญโดยเรียงลำดับจากนิยามสู่การปฏิบัติจริงได้ดังนี้ 1. นิยามและประเภทของ ATMP ATMP ไม่ใช่แค่หัตถการทางการแพทย์ (Medical Practice) แต่จัดเป็น "ยา" รูปแบบหนึ่งที่เรียกว่า "Living Drugs" (ยามีชีวิต) ซึ่งต้องผ่านกระบวนการจัดการที่ซับซ้อน (Substantial Manipulation) แบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก: Gene Therapy (GTMP): การใช้ยีนเพื่อการรักษา แบ่งเป็น In-vivo: ฉีดตัวนำพา (Vector) เข้าสู่ร่างกายโดยตรง Ex-vivo: นำเซลล์ออกมาดัดแปลงพันธุกรรมข้างนอกแล้วใส่กลับเข้าไป (เช่น CAR-T Cell) Somatic Cell Therapy (sCTMP): การใช้เซลล์ที่ ไม่ได้ ดัดแปลงพันธุกรรม แต่ผ่านกระบวนการเพาะเลี้ยงหรือคัดแยก เพื่อปรับเปลี่ยนการทำงานของร่างกาย Tissue Engineered Product (TEP): การสร้างเนื้อเยื่อขึ้นมา...

[Hub of Talents/Knowledge] Module 6 Emerging Trial Models (note)

Image
ส่วน module จะบอกถึงความหลากหลายของ clinical trial ที่มีอยู่ การทำ clinical trial ขึ้นอยู่กับลักษณะของตัวโรค การรักษา และยา Single patient ก็สามารถทำได้ ถ้าตัวยาที่ให้มีความซับซ้อน และจำเพาะต่อบุคคลนั้น ๆ หรือแม้กระทั่ง trail ที่มีการปรับเปลี่ยนไปตามสถานการณ์จริง เพื่อให้ดู practical มากสุด แต่ confounding ก็จะแยะ ดังนั้นต้องมี population size ที่ใหญ่พอในการที่จะบอกความสำคัญทางสถิติ 4 บทเรียนนี้เป็น podcast ทั้งหมด งงเหมือนกันทำไมทำเป็น learning tool แบบนี้ เอาจริง ๆ น่าจะเอาเคสตัวอย่างในไทยมายกตัวอย่างหน่อย เพราะอยากเห็นงานวิจัยในไทยที่มีอยู่จริง More information:   https://hubs.nrct.go.th/list-hub-of-talents-and-knowledge/ รูปแบบการวิจัย (Trial Designs) 4 ประเภทหลัก ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในการวิจัยทางการแพทย์ ดังนี้ 1. Adaptive Design (การออกแบบวิจัยแบบปรับเปลี่ยนได้) เปรียบเสมือนการใช้ GPS นำทางที่อัปเดตเส้นทางได้ตลอดเวลา ต่างจากการวิจัยแบบเดิมที่เป็นเหมือนแผนที่กระดาษตายตัว หลักการสำคัญ: Interim Analysis: มีการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นระยะระหว่างการทดลอง ไม่ต้องรอจนจบโครงการ Pre-specifi...

[Hub of Talents/Knowledge] Module 7 Vaccine Development and investigator responsibility (note)

Image
เป็นการเรียนแบบออนไลน์ ขอทุนร่วมกันระหว่างสถาบัน เข้าใจว่าเป็นการขอ hub of talents ซึ่งมีอยู่หลาย ๆ talents ที่เคยเห็น และได้ฟัง คือ CCA และ immunotherapy More information:  https://hubs.nrct.go.th/list-hub-of-talents-and-knowledge/ ส่วน hub นี้จะเกี่ยวข้องกับ Clinical research ซึ่งนักวิเคราะห์ก็บอกว่า ปทท เราเหมาะ เพราะมี pool ของคนที่จะ enroll เข้าค่อนข้างเยอะ บุคลกรทางการแพทย์ก็เก่ง เหลือแต่เพียงทำให้ได้มาตรฐาน และเป็นระบบมากขึ้น เพื่อที่จะขยายฐานการทำได้กว้างขึ้น Hub of Talents for the Development of Clinical Research Professionals ศูนย์รวมผู้เชี่ยวชาญเพื่อการพัฒนาศักยภาพบุคลากรวิจัยทางคลินิก   https://www.hubclinicalresearch.com/ Module 7 Vaccine Development and investigator responsibility เนื้อหาออกเป็น 2 ส่วนหลัก คือ  กระบวนการพัฒนาวัคซีน (Vaccine Development) ความรับผิดชอบของนักวิจัย (Investigator Responsibility) ตามหลักเกณฑ์มาตรฐาน โดยมีสาระสำคัญโดยละเอียดดังนี้ ส่วนที่ 1: การพัฒนาวัคซีน (Vaccine Development) การพัฒนาวัคซีนเริ่มจากการวิจัยพื้นฐาน (Basic Res...