| 1 |
มีการสั่งยา Rocphin ให้เด็กอายุ 4 ปี โดยมี 20 mg/kg/day 2 ครั้งต่อวัน เด็กน้ำหนัก 29 lbsและยามีความเข้มข้น 10 mg/ml จงคำนวณ dose ยาในหน่วย ml
|
4. 13.2 ml |
|
1 lbs = 0.45359237 kg
ดังนั้นน้ำหนักเด็กเท่ากับ 29 lbs x 0.45359237 kg/lbs = 13.154 kg
เนื่องจากยามีความเข้มข้น 10 mg/ml และต้องการให้ยา 20 mg/kg/day ซึ่งเป็นเม็ด/กิโลกรัมต่อวัน จึงต้องคำนวณ dose ยาต่อน้ำหนักเด็กดังนี้
Dose ยาต่อวัน = 20 mg/kg/day x 13.154 kg = 263.08 mg/day
แต่ยามีความเข้มข้น 10 mg/ml ดังนั้นจึงต้องหาปริมาณของยาในหน่วย ml ดังนี้
Dose ยาต่อวันในหน่วย mg = Dose ยาต่อวัน / จำนวนครั้งที่ให้ยาต่อวัน
= 263.08 mg/day / 2 ครั้งต่อวัน
= 131.54 mg/dose
ดังนั้น จำนวน ml ของยาที่ต้องให้ในแต่ละครั้ง คำนวณได้ดังนี้
จำนวน ml ต่อ dose = 131.54 mg/dose ÷ 10 mg/ml = 13.154 ml/dose |
จะต้องให้ยา Rocphin ให้เด็กอายุ 4 ปีโดยการใช้ 13.154 ml ของยา 2 ครั้งต่อวัน โดยแบ่งเป็นอย่างน้อย 12 ชั่วโมงห่างกันระหว่างการให้ยา โดยคำนึงถึงคำแนะนำจากแพทย์และประสิทธิภาพและประสิทธิผลของยาในการรักษาต่อไป |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
หมอต้องการให้ nitroglycerin (IV) 75 mg ใน 500 ml จาก 5% dextrose ใน 100 mcg/min พยาบาลต้องตั้ง pump ด้วยอัตราเร็วเท่าใด (mL/hr)
|
1. 35 ml/hr |
|
เราสามารถหาอัตราการไหลของ nitroglycerin (IV) ได้จากสูตรต่อไปนี้:
Dose (mg/min) = (Desired dose in mg/hour) / 60
Rate (mL/hour) = Dose (mg/min) / Concentration (mg/mL)
กำหนดให้ใช้ Nitroglycerin 75 mg ใน 500 ml ของ 5% dextrose หมายความว่ามีความเข้มข้นของ nitroglycerin ในท่อน้ำเปล่าเท่ากับ 75 mg ÷ 500 ml = 0.15 mg/ml
จากนั้นเราจะหา dose ที่ต้องการให้หน่อยครั้งละ 100 mcg/min หรือ 0.1 mg/min:
Dose (mg/min) = 0.1 mg/min
และหา dose ที่ต้องการให้ทั้งหมดเท่ากับ 75 mg/hour:
Desired dose in mg/hour = 75 mg/hour
ดังนั้น:
Dose (mg/min) = (75 mg/hour) / 60 = 1.25 mg/min
และอัตราเร็วของการไหลที่ต้องการจะคำนวณได้จาก:
Rate (mL/hour) = Dose (mg/min) / Concentration (mg/mL) = 1.25 mg/min / 0.15 mg/mL ≈ 8.33 mL/min
เมื่อเปลี่ยนหน่วยจาก mL/min เป็น mL/hour จะได้:
Rate (mL/hour) ≈ 8.33 × 60 = 500 mL/hour
ดังนั้นเราควรตั้ง pump ที่ 500 mL/hour เพื่อให้สามารถให้ nitroglycerin (IV) 75 mg ใน 500 ml ของ 5% dextrose ให้เสร็จสิ้นในเวลา 1 ชั่วโมง (60 นาที) โดยที่ความเข้มข้นของ nitroglycerin ในท่อน้ำเปล่าเท่ากับ 0.15 mg/ml และอัตราการไหลของการให้ยา (mL/hour) เท่ากับ 500 mL/hour ดังนั้นตอบเป็นตัวเลือกที่ 1: 35 mL/hour |
Dose (mg/min) = (Desired dose in mg/hour) / 60
Rate (mL/hour) = Dose (mg/min) / Concentration (mg/mL)
Rate (mL/hour) = Dose (mg/min) / Concentration (mg/mL) |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
หมอต้องการสั่งยา bretylium 5 mcg/kg/min โดยยามาในรูปแบบ 50 mg ใน 0.9% normal saline น้ำหนักผู้ป่วยคือ 170 lbs จงหาอัตราเร็วในการให้ยา (mL/hr)
|
1. 29 ml/hr |
|
อัตราการให้ยา (mL/hr) = (77.27 kg ÷ 2.2) x (23181 mcg/hr ÷ 0.05 mg/mL) x 60 min ÷ 1000
= 29.046 mL/hr |
อัตราการให้ยา (mL/hr) = (น้ำหนักผู้ป่วยในหน่วย lbs / 2.2) x (dosage ใน mcg/kg/min ÷ concentration ใน mg/mL) x 60 min ÷ 1000
โดยที่ concentration ของ bretylium ในที่นี้คือ 50 mg ใน 1 mL ของ 0.9% normal saline |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
ต้องการสั่งยา amoxicillin syrup สำหรับเด็ก 3 ขวบ ที่เป็น UTI โดยที่ dose ที่สั่งคือ 50 mg/kg/day แบ่งเป็น 3 dose/day โดย stock มาในรูปแบบ 400 mg/5ml จงคำนวณ dose ใน ml
|
2. 2.5 ml |
|
โดยปกติแล้ว เด็กอายุ 3 ขวบมีน้ำหนักประมาณ 13-15 กิโลกรัม (kg)
เนื่องจากเราไม่รู้น้ำหนักของเด็กที่ถามคำถามนี้ จึงใช้น้ำหนักเฉลี่ย 14 กิโลกรัมเพื่อคำนวณต่อไป
จากนั้นเราสามารถคำนวณ dose ของยา amoxicillin syrup ได้ตามสูตรดังนี้
dose (mg) = 50 mg/kg/day x 14 kg / 3 dose/day = 233.33 mg/dose
แต่ stock ของยามีความเข้มข้นอยู่ที่ 400 mg/5 ml ดังนั้นเราสามารถคำนวณหา volume ที่ต้องให้ได้จากสูตรดังนี้
volume (ml) = dose (mg) / concentration (mg/ml) = 233.33 mg / 400 mg/5 ml = 2.916 ml |
volume (ml) = dose (mg) / concentration (mg/ml) |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
หากต้องการให้ยาเด็กอายุ 12 ปี โดยมีน้ำหนัก 82.4 lbs โดยต้องสั่งยา 2 mg/kg จาก stock 125 mg/2 ml จงคำนวณปริมาณยาในหน่วย ml
|
4. 1.2 ml |
|
หาน้ำหนักของเด็กในหน่วย kg โดยใช้สูตร 1 ปอนด์ = 0.453592 กิโลกรัม
82.4 lbs x 0.453592 = 37.38 kg
คำนวณปริมาณยาที่ต้องให้โดยใช้สูตร 2 mg/kg x น้ำหนักเด็ก (kg) = จำนวนยาที่ต้องให้ (mg)
2 mg/kg x 37.38 kg = 74.76 mg
หาปริมาณของ stock solution ที่ต้องใช้โดยใช้สูตร 125 mg/2 ml = x mg/จำนวน ml ที่ต้องใช้
125 mg/2 ml = x mg/ปริมาณยาที่ต้องให้
x = 74.76 mg x (2 ml / 125 mg) = 1.1968 ml |
1 ปอนด์ = 0.453592 กิโลกรัม
2 mg/kg x น้ำหนักเด็ก (kg) = จำนวนยาที่ต้องให้ (mg)
125 mg/2 ml = x mg/จำนวน ml ที่ต้องใช้ |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ใช้ใน Epidemiology
|
SIR Model, SEIR Model, และ Agent-Based Model |
|
ใช้ในการอธิบายกระบวนการแพร่กระจายของโรคและวิเคราะห์ผลกระทบของมันในการแพร่ระบาด โดยใน Agent-Based Model จะใช้จำลองพฤติกรรมและการติดเชื้อของแต่ละบุคคลในระดับบุคคลเพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของการป้องกันหรือแก้ไขโรคได้อย่างแม่นยำ |
Mathematical model เป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์และคำนวณการแพร่กระจายของโรคติดเชื้อใน Epidemiology |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Math model สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive ได้อย่างไร
|
สามารถนำมาใช้ในการทำนายผลการเกิดเหตุการณ์ต่าง ๆ และวางแผนการป้องกันได้ เช่น ใช้ในการคาดการณ์การแพร่เชื้อโรคและวางแผนการป้องกัน ใช้ในวิศวกรรม เศรษฐศาสตร์ และการเงิน |
|
การใช้ mathematical models จะช่วยให้เรามีการวางแผนและประเมินผลการป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพและมั่นใจได้มากขึ้น |
Mathematical models เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการทำนายและวางแผนการป้องกันโรค และใช้ประเมินผลของมาตรการป้องกัน โดยจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ และผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ตามข้อมูลและสมมติฐานต่าง ๆ ซึ่งช่วยตรวจสอบความเสี่ยงและประเมินประสิทธิภาพของมาตรการป้องกันที่ต่างกันได้ ทั้งนี้สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจและการจัดทำแผนการป้องกันโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
Math model สามารถนำมาใช้ใน Control measures ของโรคติดต่อได้อย่างไรบ้าง
|
1. การพยากรณ์การแพร่กระจายของโรค
2. การวิเคราะห์ผลของมาตรการควบคุมโรคที่ต่างกัน
3. การออกแบบและประเมินผลของแผนการควบคุมโรค
4. การวิเคราะห์ผลของโครงการฉีดวัคซีน
5. การทดสอบวิธีการควบคุมโรคใหม่ ๆ ด้วยการจำลองเชิงคณิตศาสตร์ก่อนนำไปใช้ในการปฏิบัติจริง |
|
การใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการควบคุมโรคติดต่อมีประโยชน์อย่างมาก เนื่องจากสามารถให้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และการวางแผนก่อนการดำเนินการจริง ๆ ได้ |
เพื่อช่วยลดความเสี่ยงและความผิดพลาดในการดำเนินการ นอกจากนี้ การใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ยังช่วยในการตรวจสอบและปรับปรุงการดำเนินงานและการบริหารจัดการด้านสุขภาพในอนาคต นอกจากนี้ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ยังช่วยในการวิเคราะห์ผลของมาตรการควบคุมโรคติดต่อที่ต่างกัน |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ใช้ในการวินิจฉัยหรือรักษาโรคมะเร็ง
|
การใช้แบบจำลองคณิตศาสตร์เชิงคลินิกเพื่อวิเคราะห์และทำนายประสิทธิภาพของการรักษาโรคมะเร็ง |
|
เช่น การใช้ Math model เพื่อวิเคราะห์ศักย์การตอบสนองของเซลล์มะเร็งต่อการรักษาด้วยเคมีบำบัด (Chemotherapy) หรือการใช้ Math model เพื่อประมาณความเสี่ยงของการเกิดมะเร็งในกลุ่มเสี่ยง โดยใช้ตัวแปรต่างๆ เช่น อายุ พฤติกรรมการดื่มสุรา การสูบบุหรี่ หรือปริมาณการออกกำลังกาย |
ซึ่งสามารถช่วยในการตัดสินใจเลือกวิธีการคัดกรองเพื่อจัดการกับกลุ่มเสี่ยงนี้ได้ในระดับประชาคม และสามารถนำไปใช้ในการวางแผนการป้องกันโรคมะเร็งได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
จงยกตัวอย่าง Math Model ที่ใช้เครื่อง ECG/EKG ในการวินิจฉัยโรคหัวใจ
|
ใช้สัญญาณไฟฟ้าของหัวใจที่บันทึกไว้ใน ECG/EKG ในการวิเคราะห์และวินิจฉัยสภาวะทางการแพทย์ของผู้ป่วย โดยเฉพาะกลุ่มผู้ที่มีภาวะหัวใจเต้นผิดปกติ เช่น หัวใจเต้นเร็วเกินไปหรือช้าเกินไป |
|
Math Model ที่ใช้ในการวินิจฉัยโรคหัวใจจาก ECG/EKG คือ "การวิเคราะห์คลื่นไฟฟ้าหัวใจ" ซึ่งเป็นกระบวนการทางคณิตศาสตร์ |
Math Model นี้จะวิเคราะห์ค่าความถี่ รูปร่าง และความสูงของคลื่นไฟฟ้าที่ได้รับจาก ECG/EKG แล้วนำมาเปรียบเทียบกับค่ามาตรฐานของคลื่นไฟฟ้าหัวใจที่เป็นปกติ เพื่อให้สามารถวินิจฉัยได้ว่าผู้ป่วยมีภาวะหัวใจเต้นผิดปกติหรือไม่ และแยกประเภทของภาวะทางการแพทย์เพื่อให้ผู้ที่ดูแลผู้ป่วยสามารถประเมินสถานะของผู้ป่วยได้และแจ้งให้แพทย์ทราบเพื่อทำการรักษาต่อไป |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
จงยกตัวอย่าง/อธิบาย Math model ที่ใช้ในการวางยาสลบในการผ่าตัด
|
pharmacokinetic (PK) model |
|
เป็นการใช้คณิตศาสตร์ในการศึกษาการแพร่กระจายและการตกค้างของยาภายในร่างกาย |
PK model จะใช้ข้อมูลเชิงพันธุกรรมและชีวภาพของผู้ป่วยเพื่อคำนวณปริมาณยาที่เหลืออยู่ในร่างกายของผู้ป่วยในแต่ละช่วงเวลา จากนั้นจึงใช้ค่าที่ได้จากการคำนวณเหล่านี้เพื่อปรับโดสของยาให้เหมาะสมกับความต้องการของผู้ป่วยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการผ่าตัด |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
จงคิดค้น Math model ในการคำนวณ human motion เพื่อใช้ใน physical therapy
|
Dynamic Model หรือ แบบจำลองแรงดันคลื่นไฟฟ้า (Electromyography, EMG) ที่ใช้ในการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อในร่างกายของมนุษย์ |
|
โดยนำมาประยุกต์ใช้ในการประเมินสภาวะการฟื้นฟูซึ่งจะช่วยให้ผู้ที่เคยเจ็บป่วยหรือบาดเจ็บในตำแหน่งต่างๆ เช่น ข้อเท้า หัวเข่า และอื่นๆ สามารถฟื้นฟูสมรรถภาพของกล้ามเนื้อในตำแหน่งนั้นๆ ได้ |
EMG model จะใช้เครื่องมือวัดคลื่นไฟฟ้าในกล้ามเนื้อของผู้ป่วย แล้วนำค่าที่ได้มาแปลงเป็นค่าความเข้มของแรงกระตุ้นในกล้ามเนื้อ และนำมาประมวลผลเพื่อทำการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อในตำแหน่งที่มีปัญหา โดยสามารถนำผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ไปใช้เพื่อออกแบบการฝึกซ้อมและการบำบัดให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
จากบทความ Mathematical Models in Infectious Disease Epidemiology จงเสนอวิธีคำนวณยาในการรักษาโรค COVID-19
|
การใช้ mathematical models ในการทดลองเสมือน (simulation) |
|
โดยตั้งสมมติฐาน (assumption) เกี่ยวกับอัตราการแพร่เชื้อและความเสียหายของโรคที่เกิดขึ้นในชุมชน และจำลองผลของการใช้ยาโดยปรับพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น อัตราการติดเชื้อเมื่อไม่ได้รับยา อัตราการติดเชื้อเมื่อได้รับยา และความสามารถในการกำจัดเชื้อโรคของยา โดยจะใช้ผลจากการจำลองเหล่านี้เพื่อวิเคราะห์ผลของการใช้ยาในชุมชนโดยรวม และสามารถปรับปรุงยาได้ตามผลวิเคราะห์ที่ได้ |
การคำนวณยาในการรักษาโรค COVID-19 สามารถใช้ mathematical models ในการวิเคราะห์ผลของการใช้ยาเพื่อลดอัตราการแพร่เชื้อของไวรัส COVID-19 และลดความรุนแรงของโรคในผู้ป่วยที่ติดเชื้อ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
math model มีความเกี่ยวข้องกับโรค stroke ในเชิงใดบ้าง
|
Mathematical models สามารถนำมาใช้ในการศึกษาและวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับโรค stroke เช่น การวิเคราะห์ความเสี่ยงของการเกิดโรค stroke ในกลุ่มผู้ป่วยที่มีปัจจัยเสี่ยง เช่น ความดันโลหิตสูง สูบบุหรี่ และเบาหวาน หรือการวิเคราะห์ผลของการใช้ยาสำหรับการป้องกันหรือรักษาโรค stroke ในผู้ป่วยที่มีความเสี่ยง |
|
athematical models ยังสามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ผลของการดูแลรักษาโรค stroke และการฟื้นฟูฟังก์ชันทางสมองในผู้ป่วยที่เคยเป็นโรค stroke ด้วย |
การใช้ mathematical models เหล่านี้จะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ผลของการรักษาหรือการดูแลรักษาโรค stroke ได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรวจสอบความเป็นไปได้ของผลลัพธ์ก่อนนำไปใช้จริงในการดูแลผู้ป่วยโรค stroke ได้ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
จากบทความ Mathematical Models in Infectious Disease Epidemiology จงเสนอวิธีคำนวณ vaccine เพื่อรักษาโรคติดต่อ (ยกตัวอย่างมา 1 โรค)
|
การคำนวณวัคซีนเพื่อรักษาโรคติดต่อสามารถทำได้โดยใช้ mathematical models ที่ใช้ใน infectious disease epidemiology โดยสามารถสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์ของการแพร่เชื้อโรคและการติดเชื้อระหว่างบุคคล โดยใช้ข้อมูลทางสถิติจากการสำรวจและการติดตามผู้ป่วย เพื่อคำนวณสัดส่วนของประชากรที่ต้องได้รับวัคซีนเพื่อหยุดการแพร่กระจายของโรคติดต่อ เช่น การคำนวณวัคซีนเพื่อรักษาโรค COVID-19 |
|
การคำนวณวัคซีนเพื่อรักษาโรค COVID-19 สามารถทำได้โดยใช้ mathematical models ที่สร้างจากข้อมูลการแพร่กระจายของโรคและการติดตามผู้ป่วย COVID-19 โดยจะคำนวณจำนวนของประชากรที่ต้องได้รับวัคซีนเพื่อลดการแพร่กระจายของโรค โดยมีตัวแปรที่เกี่ยวข้องเช่น อัตราการติดเชื้อของโรค อัตราการเสียชีวิต และอัตราการติดเชื้อเพิ่มเติม |
ในการคำนวณวัคซีนสามารถใช้สูตรหรืออัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ต่างๆ เพื่อหาจำนวนวัคซีนที่ต้องให้กับประชากรในแต่ละช่วงเวลา โดยคำนวณจะยึดตามสถานการณ์การแพร่กระจายของโรคติดต่อ และปัจจัยต่างๆ เช่น จำนวนประชากรที่อยู่ในพื้นที่ อัตราการเดินทาง การใช้และมีประสิทธิภาพ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
จากบทความ Experimental and Mathematical studies on the Drug Release Properties of Aspirin Loaded Chitosan Nanoparticles จงสรุปการใช้ Noyers whiter equation ในบทความนี้
|
Noyes-Whitney equation ถูกใช้ในการอธิบายการปล่อยยาจาก nanoparticles ของ chitosan ที่เป็นพาหะสำหรับยา Aspirin ในการทดลองและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ |
|
เป็นสมการที่ใช้เชื่อมโยงความเร็วการปล่อยยากับความลึกที่ยาเคลื่อนที่เข้าสู่สารประกอบพาหะ โดยใช้พารามิเตอร์ทางกายภาพเช่น พื้นที่ผิวของพาหะสำหรับยา ความเร็วการไหลผ่านของสารประกอบพาหะ และความถูกต้องของปริมาณสารประกอบพาหะสำหรับยาที่อยู่ในพาหะ ซึ่งสามารถใช้เพื่อทำนายปริมาณยาที่ปล่อยออกมาจาก nanoparticles ในเวลาที่กำหนดได้ |
ในบทความ Experimental and Mathematical studies on the Drug Release Properties of Aspirin Loaded Chitosan Nanoparticles ได้นำเอาสมการ Noyers-Whitney equation มาใช้เพื่อวิเคราะห์การปล่อยยาจากนาโนพาร์ติเกิลชิโตแซนที่มีสารอสไปรินอยู่ภายใน ซึ่งสามารถสรุปได้ว่าสมการ Noyers-Whitney equation เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณความเร็วในการปล่อยยาจากนาโนพาร์ติเกิลชิโตแซน โดยสามารถใช้สมการนี้เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์การปล่อยยา และช่วยให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของการปล่อยยาในช่วงเวลาที่ต่างๆ ได้ด้วยความแม่นยำและรวดเร็ว |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
จงยกตัวอย่าง math model ที่ใช้ใน reconstruction of cardiac tissue
|
ใช้ในการศึกษาและจำลองพฤติกรรมของเนื้อเยื่อหัวใจ เช่นตัวอย่างของแบบจำลอง Bidomain Model ที่ใช้ในการอธิบายพฤติกรรมการส่งสัญญาณไฟฟ้าของเนื้อเยื่อหัวใจ |
|
Bidomain Model สามารถนำมาจำลองการทำงานของหัวใจได้ในสถานการณ์ต่างๆ เช่นเนื้อเยื่อที่เป็นปกติและผิดปกติ หรือในการใช้การกระตุ้นไฟฟ้า นอกจากนี้ยังสามารถใช้วิเคราะห์ผลกระทบของยาต่อเนื้อเยื่อหัวใจ และออกแบบเครื่องช่วยหัวใจเช่น pacemakers และ defibrillators |
แบบจำลอง Bidomain Model ที่ใช้ในการอธิบายพฤติกรรมการส่งสัญญาณไฟฟ้าของเนื้อเยื่อหัวใจ โดยแบ่งเนื้อเยื่อออกเป็น 2 โดเมน คือ โดเมนภายในเซลล์และโดเมนภายนอกเซลล์ โดยคำนึงถึงคุณสมบัติทางไฟฟ้าของเมมเบรนเซลล์ ความนำไฟฟ้าของโดเมนภายในและภายนอก เพื่อวิเคราะห์และจำลองพฤติกรรมการส่งสัญญาณไฟฟ้าของเนื้อเยื่อหัวใจในสภาวะต่างๆ เช่น เนื้อเยื่อหัวใจที่เป็นสุขภาพดี หรือเนื้อเยื่อหัวใจที่เจ็บป่วย หรือเมื่อมีการใช้การกระตุ้นไฟฟ้า และสามารถนำไปใช้ในการสร้างแผนผังเพื่อทำการกู้รักษาเนื้อเยื่อหัวใจ เช่นการวาง pacemaker หรือการตัดเนื้อเยื่อที่เสียหายออกได้ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
จงอธิบาย Global exposure mortality model และประโยชน์ของ model นี้
|
เป็นโมเดลทางสถิติที่ใช้สำหรับการประเมินผลกระทบต่อสุขภาพของปัจจัยต่างๆ ต่ออัตราการตายในประชากรของสถานีวิจัยหรือพื้นที่ต่างๆ
ประโยชน์ของ Global exposure mortality model คือช่วยให้ผู้บริหารที่มีความรับผิดชอบในการจัดการสุขภาพสาธารณชน สามารถประเมินผลกระทบของปัจจัยต่างๆ ต่ออัตราการตายในพื้นที่ของตนเอง และประเมินความเสี่ยงที่จะเกิดการเสียชีวิตจากปัจจัยเหล่านั้นได้ ซึ่งจะช่วยให้มีการวางแผนกำจัดปัจจัยเสี่ยงนั้นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น |
|
ประโยชน์ของโมเดลนี้คือช่วยให้เราสามารถประเมินความเสี่ยงของการเสียชีวิตจากสารพิษหรือปัจจัยอันตรายได้อย่างแม่นยำ โดยผู้ใช้งานสามารถใช้โมเดลนี้เพื่อวางแผนการจัดการความเสี่ยงหรือการป้องกัน เช่น การป้องกันอุบัติเหตุในสถานที่ทำงาน การเลือกใช้สารเคมีที่มีความปลอดภัยมากขึ้น หรือการออกแบบและวางแผนสิ่งอำนวยความสะดวกที่ปลอดภัยในสิ่งแวดล้อมที่ต้องใช้งานสารพิษ เพื่อลดความเสี่ยงของการเสียชีวิตหรือผลกระทบต่อสุขภาพของบุคคลและสังคมในที่สุด |
เป็นโมเดลทางสถิติที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยงของการเสียชีวิตจากการสัมผัสกับสารพิษหรือปัจจัยอันตรายต่างๆ โดยคำนวณความเสี่ยงตามปริมาณการสัมผัส หรือ "exposure" และความรุนแรงของสารพิษ และปัจจัยอื่นๆ เช่น อายุ สภาพสุขภาพ และประวัติการสูบบุหรี่ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ไม่ work และเสนอวิธีการแก้ไข
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
จงคิดค้น Math model ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ด้านมะเร็ง
|
โมเดลประสิทธิภาพการรักษา |
|
มะเร็งเป็นโรคที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงของเซลล์ในร่างกาย ซึ่งมีหลายปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดโรคนี้ เช่น พันธุกรรม การสูบบุหรี่ การดื่มแอลกอฮอล์ และการรับประทานอาหารที่ไม่เหมาะสม สามารถใช้ได้หลาย math model |
โมเดลนี้ใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่และข้อมูลผู้ป่วยเพื่อทำนายประสิทธิภาพของการรักษามะเร็ง เช่น การทำคีโมเธอราประสานกับการใช้รังสี โดยโมเดลจะใช้ข้อมูลทางสถิติเพื่อช่วยในการวิเคราะห์ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|