รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และความรู้ ปี พ.ศ. 2569
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2568
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
บายสแตนเดอร์ : แอพพลิเคชั่นผู้ช่วยยามฉุกเฉิน
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
ByStander
ผู้พัฒนา
6510545713 นางสาววรวลัญช์ ฉัตรรัตนกุลชัย
6510545748 นายสุขประโชค ลีลาพิสุทธิ์
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
หัชทัย ชาญเลขา
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
ในสถานการณ์ฉุกเฉินทางการแพทย์ ช่วงเวลาระหว่างการเริ่มต้นของวิกฤตการณ์จนกระทั่งเจ้าหน้าที่ผู้เชี่ยวชาญเดินทางมาถึงนั้น ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญที่การปฐมพยาบาลเบื้องต้นอย่างทันท่วงทีสามารถส่งผลต่อการรอดชีวิตของผู้ป่วยได้อย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม ผู้พบเห็นเหตุการณ์มักไม่สามารถให้ความช่วยเหลือได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากความตื่นตระหนก การขาดความรู้เฉพาะทาง หรือความยากลำบากในการค้นหาสถานพยาบาลในพื้นที่ งานวิจัยนี้นำเสนอระบบ **ByStander** ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มตอบสนองเหตุฉุกเฉินอัจฉริยะที่อาศัยสถาปัตยกรรมแบบหลายชั้นที่เน้นการทำงานร่วมกันของตัวแทนอัจฉริยะ (Agent-Oriented Layered Architecture) เพื่อให้คำแนะนำการปฐมพยาบาลที่อิงหลักการทางคลินิกแบบเรียลไทม์ พร้อมทั้งช่วยนำทางไปยังสถานพยาบาลที่เหมาะสม
ByStander ใช้กลไกการประสานงานระหว่างตัวแทนอัจฉริยะหลายตัว (Multi-Agent Orchestration) เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากหลากหลายด้านพร้อมกัน ระบบประกอบด้วย **Guidance Orchestrator Agent** ที่ใช้เทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อให้คำแนะนำทีละขั้นตอนโดยอ้างอิงจากโปรโตคอลทางการแพทย์ที่ผ่านการรับรอง และ **Map Agent** ที่คัดกรองและจัดลำดับสถานพยาบาลใกล้เคียงตามความรุนแรงของเหตุการณ์และสถานะการให้บริการแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังมี **Communication Dispatch Agent** ที่สร้างสคริปต์ฉุกเฉินในรูปแบบที่มีโครงสร้างชัดเจน เพื่อช่วยให้การสื่อสารกับเจ้าหน้าที่รับแจ้งเหตุ (สายด่วน 1669) เป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
ผลการประเมินระบบแสดงให้เห็นว่า ByStander มีความน่าเชื่อถือสูง โดยได้คะแนนความถูกต้องของคำแนะนำ (Guidance Correctness) เฉลี่ย 4.23 จาก 5.0 คะแนน และคะแนนความชัดเจนในการสื่อสาร (Readability) ที่ 4.50 จาก 5.0 คะแนน ในสถานการณ์วิกฤต การทดสอบกับผู้ใช้งานจริง (N=17) ยังยืนยันความสะดวกในการใช้งาน โดยได้คะแนนความพึงพอใจโดยรวม 4.83 จาก 5.0 คะแนน พร้อมทั้งได้รับการตอบรับที่ดีเป็นอย่างยิ่งสำหรับความสามารถในการโต้ตอบด้วยเสียงแบบหลายรูปแบบ (Multimodal Voice Interaction) ด้วยการแยกส่วนการจัดการผู้ใช้งาน (Firebase) ความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ (Gemini/Vertex AI) และตรรกะทางธุรกิจหลัก (Flask) ออกจากกันอย่างชัดเจน ByStander จึงเป็นระบบที่มีความยืดหยุ่นและสามารถขยายขนาดได้ เพื่อรับมือกับ "ปรากฏการณ์ผู้พบเห็น" (Bystander Effect) และเสริมพลังให้แก่บุคคลทั่วไปที่ไม่มีการฝึกอบรมพิเศษ ให้สามารถให้ความช่วยเหลือที่อาจช่วยชีวิตผู้อื่นได้ในช่วงเวลาวิกฤตที่สุดของเหตุฉุกเฉิน
Abstract
In emergency medical situations, the transition from the onset of a
crisis to the arrival of professional responders is a critical window where
immediate action can significantly alter patient outcomes. However, by-
standers often fail to intervene effectively due to panic, lack of specialized
knowledge, or difficulty in navigating local healthcare infrastructure. This
paper presents ByStander, an intelligent emergency response platform
that leverages an agent-oriented layered architecture to provide real-time,
clinically grounded first-aid guidance and facility routing.
ByStander utilizes a sophisticated multi-agent orchestration layer
to synthesize information across several domains. The system features
a Guidance Orchestrator Agent that employs Retrieval-Augmented Gen-
eration (RAG) to deliver step-by-step instructions grounded in verified
medical protocols, and a Map Agent that filters and ranks nearby medical
facilities based on incident severity and real-time operational status. Fur-
thermore, the platform incorporates a Communication Dispatch Agent that
generates structured emergency scripts to streamline information transfer
to professional dispatchers (1669).
Evaluation results indicate that the system is highly robust, main-
taining a Guidance Correctness mean score of 4.23/5.0 and a Readability
score of 4.50/5.0 in critical scenarios. User testing (N=17) further val-
idates the application’s usability, with an overall satisfaction score of
4.83/5.0 and high praise for its multimodal voice-interaction capabili-
ties. By decoupling user management (Firebase), AI intelligence (Gem-
ini/Vertex AI), and core business logic (Flask), ByStander offers a scalable
and resilient solution to the "bystander effect," empowering untrained
individuals to provide life-saving assistance during the most vulnerable
moments of an emergency.
คำสำคัญ (Keywords)
Emergency Medical Response
Bystander Effect
Multi-Agent System
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
First-Aid Guidance
Large Language Model (LLM)
Medical Facility Routing
Agent-Oriented Architecture
Emergency Dispatch Communication
Multimodal Voice Interaction
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/ByStanderApp/ByStander
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นางสาววรวลัญช์
ฉัตรรัตนกุลชัย
(b6510545713)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 29, 2026, 9:18 p.m. โดย
นางสาววรวลัญช์
ฉัตรรัตนกุลชัย
(b6510545713)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ