CareSignal — แพลตฟอร์มข้อมูลต่อเนื่องสำหรับประกันดูแลระยะยาว (LTC)
ใช้กล้องมือถือวัดความถดถอยของสมรรถภาพผู้สูงอายุที่บ้าน เพื่อให้บริษัทประกันป้องกันภาวะพึ่งพิงก่อนเกิดเคลม LTC — โดยไม่ส่งภาพออกจากเครื่องแม้แต่เฟรมเดียว
ผลงานเข้าประกวด OIC InsurTech Award 2026 · โจทย์: ความเสี่ยงด้านสังคมสูงวัย
🔗 ทดลองใช้: https://sarawut2206.github.io/CareSignal-V2/
ปัญหาที่แก้
“การล้มหนึ่งครั้งของผู้สูงอายุ อาจเปลี่ยนจากการดูแลที่บ้าน เป็นค่าใช้จ่ายระยะยาวของครอบครัวและบริษัทประกัน — เราจึงตรวจจับสัญญาณการเสื่อมถอย ก่อนเกิดเหตุ”
ผู้สูงอายุราว 1 ใน 3 ล้มอย่างน้อยปีละครั้ง และการล้มคือจุดเริ่มต้นที่พบบ่อยที่สุดของภาวะพึ่งพิง (WHO Step Safely 2021) ขณะที่บริษัทประกันไทยออกผลิตภัณฑ์ดูแลระยะยาว (Long-Term Care) ได้ยาก เพราะไม่มีข้อมูลสมรรถภาพของคนไทยแบบต่อเนื่อง — ไม่มีตารางอุบัติการณ์ LTC มาตรฐาน ไม่รู้ว่าใครกำลังถดถอย และรู้ตัวอีกทีคือตอนเคลม CareSignal สร้างข้อมูลชุดนั้นจากการประเมินมาตรฐาน (Five-Times Sit-to-Stand, Timed Up & Go) ที่ทำเองได้ที่บ้านด้วยกล้องมือถือ
รู้ก่อนพึ่งพิง · ป้องกันก่อนเคลม
ผลลัพธ์ที่นำเสนอเป็นตัวเลข
แยกชัดเจนระหว่างสิ่งที่กลไกในระบบวัดได้แล้ววันนี้ กับเป้าหมายที่ประกาศเกณฑ์ล่วงหน้าเพื่อพิสูจน์ในนำร่อง 30–100 ราย — ไม่นำตัวเลขสมมติมาแสดงเป็นผลจริง
| ตัวชี้วัด | ตัวเลข | สถานะ |
|---|
| จับสัญญาณเสี่ยงก่อนเกิดเหตุ | 21–90 วัน ตามรอบประเมินของระดับสัญญาณ + แจ้งทันทีเมื่อช้าลงเกิน MCID 2.3 วิ | กลไกทำงานแล้ว · จำนวนวันนำหน้าการล้มจริงวัดในนำร่อง |
| การล้มในกลุ่มเข้าโปรแกรมป้องกัน | −20–25% (Cochrane 2019; Otago) → ลดเหตุส่งโรงพยาบาลตามสัดส่วน | อ้างอิงวรรณกรรม ไม่ใช่ผลของระบบนี้เอง |
| ต้นทุนสินไหม LTC (โมเดลฐาน) | −12% (เข้าโปรแกรม 60% × ประสิทธิผล 20%) เทียบเพิ่มกับพอร์ตไม่คัดกรอง +25% adverse selection | สมมติฐานโมเดล ปรับได้ 14 ตัวแปร |
| ภาระคัดกรองของ Care Manager | ~70% ลดลง — เอนจินกฎ triage ให้รีวิวเฉพาะเคสเข้าเกณฑ์ | กลไกทำงานแล้ว · เวลาจริงวัดในนำร่อง |
| กลับมาประเมินซ้ำใน 90 วัน | ≥60% — ระบบเทียบคะแนนกับ baseline ตัวเองอัตโนมัติ (กฎ R4) | เกณฑ์ผ่านประกาศล่วงหน้า (ตัวชี้วัด #6 ของแผนนำร่อง) |
โครงสร้างระบบ
| ไฟล์ | คืออะไร | สำหรับใคร |
|---|
| index.html | หน้ารวม อธิบายภาพใหญ่ | ทุกคน — เริ่มที่นี่ |
| CareSignal-Vision.html | ระบบหลัก — กล้องตรวจจับ 33 จุดบนร่างกาย นับลุกนั่ง 5 ครั้ง + จับเวลาอัตโนมัติ + เอนจินกฎอ่านแนวโน้ม + คิวเคสผู้เชี่ยวชาญ + แดชบอร์ดพอร์ต | สาธิตแกนกลางของนวัตกรรม |
| CareSignal-App.html | แอปสมาชิกฉบับเต็ม — วัดด้วยกล้อง (FTSTS + TUG), ยืนยันตัวตนด้วยใบหน้า (opt-in), สมัครประกัน, แผนป้องกันเฉพาะบุคคล | ผู้เอาประกัน (ออกแบบเพื่อผู้สูงอายุ) |
| CareSignal-Web.html | เว็บสาธารณะ + คิว Care Manager + Model Card + ฐานหลักฐานวิชาการ + แผนวัดผลนำร่อง | สาธารณะ / ทีมดูแล / ผู้กำกับดูแล |
| CareSignal-Insurer-Model.html | โมเดลผลประกอบการ 5 ปี ปรับสมมติฐานได้ 14 ตัวแปร + ทะเบียนความเสี่ยง + คำถามที่ผู้กำกับดูแลจะถาม | บริษัทประกัน / นักคณิตศาสตร์ประกันภัย |
| sw.js | Service Worker — แคชแอปและโมเดล AI ให้ใช้ออฟไลน์ได้หลังเปิดครั้งแรก | — |
หลักการที่เขียนอยู่ในโค้ด (ไม่ใช่คำสัญญาในเอกสาร)
- ไม่ส่งภาพออกจากเครื่อง — กล้องประมวลผลด้วย MediaPipe Pose บนเครื่องผู้ใช้ ระบบเก็บเฉพาะตัวเลข (เวลา จำนวนครั้ง คะแนน)
ตรวจสอบได้เอง: ค้นทั้งโปรเจกต์จะไม่พบ
fetch( / XMLHttpRequest / sendBeacon / WebSocket แม้แต่ตัวเดียว — การเชื่อมต่อภายนอกมีเพียงการดาวน์โหลดไลบรารี โมเดล และฟอนต์
- ลดเบี้ยทางเดียว —
discount:{4:.15, 3:.08, 2:0, 1:0} ไม่มีเส้นทางใดในโค้ดที่เพิ่มเบี้ยหรือปฏิเสธความคุ้มครองจากคะแนนที่แย่ลง
- มนุษย์ตัดสินเสมอ — AI คัดกรองและรวบรวมหลักฐาน การส่งต่อและสินไหมทุกกรณีต้องกดยืนยันโดยผู้เชี่ยวชาญ และทุกการตัดสินใจถูกบันทึกใน audit log ที่ผู้ใช้เปิดดูได้
- แยก AI ออกจากกฎ — กล้องตรวจจับท่าทางคือ AI จริง ส่วนการอ่านแนวโน้มใช้กฎ R1–R7 ที่อ้างอิงงานวิจัยและอธิบายเหตุผลเป็นตัวเลขได้ทุกคำเตือน ไม่เรียกรวมว่า "AI ทำนายโรค"
- เทียบกับตัวเองในอดีต ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยคนอื่น — ลดอคติระหว่างเพศ/ช่วงอายุโดยการออกแบบ
เทคนิคที่ใช้
- MediaPipe Pose Landmarker (33 จุด, ประมวลผลในเครื่อง, WebGL GPU)
- ตัววัดไม่ขึ้นกับระยะกล้อง:
M = (ระยะข้อเท้า−สะโพก) ÷ (ระยะข้อเท้า−ไหล่) + สอบเทียบท่านั่ง/ยืนรายบุคคล
- ตัวนับครั้ง: state machine พร้อม hysteresis (ขึ้น 68% / ลง 36% ของช่วงสอบเทียบ) + moving average 5 เฟรม กันนับซ้ำจากการสั่น
- เกณฑ์เวลาอ้างอิงประชากรไทย: 10.0 / 11.5 / 12.1 วินาที ตามช่วงอายุ (Poncumhak 2014; Intaruk 2021) · MCID ≈ 2.3 วิ (Meretta 2006; Goldberg 2012)
- PWA เต็มรูปแบบ: ติดตั้งลงเครื่องได้ ใช้ออฟไลน์ได้หลังเปิดครั้งแรก (โมเดล AI ถูกแคชไว้)
- ทางสำรองทุกจุด: กล้องเปิดไม่ได้ / โมเดลโหลดไม่ได้ / นับไม่ขึ้นกลางคัน → จับเวลาเองแล้วกรอกตัวเลข ระบบให้คะแนนและวิเคราะห์เหมือนกันทุกอย่าง และบันทึกไว้เสมอว่าครั้งนั้นวัดด้วยวิธีใด
📲 ติดตั้งเป็นแอปบนมือถือ
CareSignal เป็น Progressive Web App (PWA) เต็มรูปแบบ — ติดตั้งได้เหมือนแอปจริง ไอคอนบนหน้าจอ เปิดเต็มจอไม่มีแถบเบราว์เซอร์ และใช้ได้แม้ไม่มีอินเทอร์เน็ตหลังเปิดครั้งแรก
| แพลตฟอร์ม | วิธีติดตั้ง |
|---|
| Android (Chrome) | เปิดเว็บ → แตะปุ่ม "ติดตั้ง" ที่ระบบเสนอ หรือเมนู ⋮ → "ติดตั้งแอป" |
| iPhone / iPad (Safari) | ปุ่มแชร์ → "เพิ่มลงหน้าจอโฮม" → เพิ่ม (แอปมีตัวช่วยแนะนำขั้นตอนในตัว) |
| Windows / Mac (Chrome/Edge) | ไอคอน ⊕ ในแถบที่อยู่ → "ติดตั้ง" |
เมื่อติดตั้งแล้ว กดค้างที่ไอคอนจะมี ทางลัด ไปยัง "เริ่มประเมินด้วยกล้อง", "แอปสมาชิก" และ "โมเดลธุรกิจ" ได้ทันที
ต้องการแพ็กเป็นไฟล์ .aab ขึ้น Google Play Store? ใช้ PWABuilder กรอก URL ของเว็บนี้ ระบบจะสร้างแพ็กเกจ Trusted Web Activity ให้อัตโนมัติ — manifest ของโปรเจกต์นี้ผ่านเงื่อนไขครบแล้ว
มาตรฐานที่ระบบผ่าน
- PWA installable — manifest ครบ (id, icons maskable, shortcuts, display_override) + Service Worker offline ที่ทดสอบแล้ว + ระบบแจ้งอัปเดตเวอร์ชันอัตโนมัติ
- Content Security Policy — ทุกหน้าประกาศ CSP จำกัดแหล่งสคริปต์/การเชื่อมต่อไว้เฉพาะ CDN ที่จำเป็น,
object-src 'none', base-uri 'self' — ลดพื้นผิวการโจมตี XSS
- การเข้าถึง (WCAG 2.1) — dialog มี focus management + ปิดด้วย Escape, toast เป็น
aria-live, แท็บมี aria-selected, รองรับ prefers-reduced-motion, ตัวอักษรและปุ่มขนาดใหญ่ทั้งระบบสำหรับผู้สูงอายุ
- SEO / Social — meta description ทุกหน้า + Open Graph สำหรับการแชร์ลิงก์
การใช้งาน
ออนไลน์: เปิด https://sarawut2206.github.io/CareSignal-V2/ (ต้องอนุญาตใช้กล้องสำหรับหน้าที่ใช้กล้อง)
ในเครื่อง: Service Worker และกล้องต้องการ secure context จึงควรรันผ่านเว็บเซิร์ฟเวอร์:
python -m http.server 8000
# แล้วเปิด http://localhost:8000
สถานะของงานและข้อจำกัด (ประกาศอย่างเปิดเผย)
- ระบบทำงานได้จริงทั้งหมด แต่ยังไม่ผ่านการทดสอบภาคสนามกับผู้สูงอายุจริง — แผนวัดผลนำร่อง 30–100 ราย พร้อมเกณฑ์ผ่านที่ประกาศล่วงหน้า อยู่ในหน้า "แผนวัดผลนำร่อง" ของเว็บแพลตฟอร์ม
- ตัวเลขการเงินในโมเดลผู้ประกอบการเป็นสมมติฐานที่ประกาศชัดและปรับได้ทุกตัวแปร อัตราลดอุบัติการณ์อ้างอิงวรรณกรรมต่างประเทศ ไม่ใช่ผลของระบบนี้เอง
- เดโมนี้เป็น client-side ทั้งหมด (GitHub Pages ไม่มี backend) — ฐานข้อมูลกลาง คิวเคสข้ามเครื่อง และระบบสิทธิ์ผู้ใช้จริง ต้องมี backend ในเฟสถัดไป ชั้นข้อมูล (
DB adapter) ออกแบบให้สลับเป็น REST API ได้ทันที
- หน้า "ผู้เชี่ยวชาญ" และ "บริษัทประกัน" เปิดให้ชมได้เพื่อการนำเสนอ โดยมีประตูประกาศบทบาทกำกับ — ระบบจริงใช้ role-based access
- ระบบนี้เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่การวินิจฉัยทางการแพทย์ และการเสนอขายประกันภัยจริงต้องดำเนินการโดยบริษัทที่ได้รับใบอนุญาตจากสำนักงาน คปภ.
ความเป็นส่วนตัว (PDPA)
- ขอความยินยอมชัดเจนก่อนเก็บข้อมูล และขอแยกต่างหากสำหรับข้อมูลชีวมิติ (มาตรา 26) ซึ่งปฏิเสธได้โดยยังใช้ระบบได้ตามปกติ
- ลายเซ็นใบหน้า (ตัวเลข 6 ค่า ไม่ใช่ภาพ) เก็บในเครื่องผู้ใช้เท่านั้น ไม่ผ่านชั้นฐานข้อมูลใด
- ผู้ใช้ถอนความยินยอมและลบข้อมูลทั้งหมดได้ทุกเมื่อในหน้าตั้งค่า
- ข้อมูลที่แชร์ให้แดชบอร์ดพอร์ตเป็นสรุป แบบแฝงชื่อ (pseudonymised) — รหัสสุ่มแทนชื่อจริง ช่วงอายุ เพศ ระดับสัญญาณ ตามหลัก data minimization และปิดการแชร์ได้
- เราเรียกข้อมูลชุดนี้ว่า "แฝงชื่อ" ไม่ใช่ "นิรนาม" โดยตั้งใจ เพราะยังมีรหัสอ้างอิงที่เชื่อมกลับได้ จึงยังเป็นข้อมูลส่วนบุคคลที่อยู่ในบังคับของ PDPA ทุกมาตรา — การเรียกว่า anonymised จะทำให้เข้าใจผิดว่าอยู่นอกขอบเขตกฎหมาย
© 2026 ทีม CareSignal · ผลงานเพื่อการแข่งขัน OIC InsurTech Award 2026
