COURSE OUTLINE
1. Suject MTID604 SELECTED TOPICS IN MEDICAL TECHNOLOGY
ทนคร๖๐๔ หัวข้อเลือกสรรทางเทคนิคการแพทย์
2. Program/Course Type DOCTOR OF PHILOSOPHY PROGRAM IN MEDICAL TECHNOLOGY
3. Course Objecttive 1. เข้าใจและอธิบายกระบวนการพัฒนาชุดตรวจทางการแพทย์ทั้งในระดับห้องปฏิบัติการและระดับอุตสาหกรรมได้
2. สามารถอภิปรายในประเด็นการพัฒนาอนุภาคแบบใหม่ ที่ถูกนำมาใช้ในการงานด้านชีวการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการพัฒนาชุดทดสอบทางห้องปฏิบัติการได้
3. สามารถประยุกต์ใช้ความรู้ด้านนาโนเทคโนโลยี ภูมิคุ้มกันวิทยา และเทคโนยีอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง มาใช้ในการฝึกปฏิบัติงานด้านการพัฒนาชุดตรวจวินิจฉัยทางการแพทย์ได้
4. เข้าใจและอธิบายกระบวนการสร้างงานวิจัยเพื่อนำไปสู่การเป็นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ได้
5. สามารถศึกษา ค้นคว้าหาความรู้เพิ่มเติมได้ด้วยตนเอง และนำความรู้ที่เกี่ยวข้องกับวิธีการและเทคโนโลยีที่ใช้ในการตรวจวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ไปประยุกต์ใช้ในเชิงวิจัยได้
6. Explain the concept of the selected topic relevant to the student's research
7. Apply selected medical technology concepts to students' research
8. Self-study scientific literature using reliable sources or data bases
9. Facilitate presentations and discussions and be able to accept a variety of viewpoints
10. Demonstrate good morals and ethics in the aspects of academic, profession and societal responsibility
4. Course Director Lect. SUMANA DAKENG
5. Course Lecturer
6. Coordinator   Tel.
7. Teaching Plan
week/No.Tiltlelecture hourLaboratory HourSelf study HourActivitiesTeacher
01Course Orientation & Student Discussion Setting up the development environment • Google Colaboratory Introduction to Python programming • Python syntax & First Python program Basic Python Programming • Variables • Data types (Integers, Floats, Strings, Boolean), (Arrays, Lists, Tuples, Dictionary, Sets, Files) • Basic Input/Output Operators • Built-in Functions for All Data Types 3 - 6 Lecture
- Lecture materials
- PowerPoint
Hand on examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. สุมนา ดาเก็ง, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
01Course orientation0.5 บรรยายประกอบสื่อแสดงภาพอ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. สุมนา ดาเก็ง, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
02Conditional statements • If-else • If-elif-else Common Errors in Python • Error handling Loop programming Functions Exercise I 3 - 6 Lecture
- Lecture materials
- PowerPoint
Examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
Exercises
- Rock, paper, scissor program
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, รศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
02From research to commercialization2.5 บรรยายประกอบสื่อแสดงภาพอ. ณัฐฐ์ หอมดี, รศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
03Principle of immunological assays3.0 บรรยายประกอบสื่อแสดงภาพอ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. สกาวรัตน์ เลิศจุฑาพร, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
03Data analysis with Pandas library • Read CSV and Excel files • Data Frame • Indexing Data Pre-processing • Handling missing data • Encode data Basic statistic with Pandas 3 - 6 Lecture
- Lecture materials
- PowerPoint
Examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
Exercises
- Diabetes data
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. สกาวรัตน์ เลิศจุฑาพร, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
04Advance Statistic for Health Data • T-test and p-value • Correlation Exercise II 3 - 6 Lecture
- Lecture materials
Examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
Exercises
- Transplant recovery monitoring data
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, รศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
04Lateral flow development3.0 วีดีทัศน์ประกอบการสอน และฝึกปฏิบัติการอ. ณัฐฐ์ หอมดี, รศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
05Introduction to proteomics analysis I3.0 บรรยายประกอบสื่อแสดงภาพอ. ณัฐฐ์ หอมดี, อ.ดร ปิยดา ณ นคร, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
05Data visualization and Matplotlib Exercise III 3 Lecture
- Lecture materials
- PowerPoint
Examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
Exercises
- Health check up data
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, อ.ดร ปิยดา ณ นคร, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
06Machine learning and applications • Intro to machine learning and health data • Overview of machine learning workflow Building your first model • Scikit-learn library • Decision tree model • Data splitting (train/test) • Model training • Model evaluation (metrics) Model parameters ML Model Use-cases 3 - 6 Lecture
- Lecture materials
- PowerPoint
Examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
Exercises
- Diabetes data 2
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, อ.ดร ปิยดา ณ นคร, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
06Introduction to proteomics analysis II3.0 วีดีทัศน์ประกอบการสอน และฝึกปฏิบัติการอ. ณัฐฐ์ หอมดี, อ.ดร ปิยดา ณ นคร, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
07Introduction to smart polymer for biomedical application3.0 บรรยายประกอบสื่อแสดงภาพอ. ณัฐฐ์ หอมดี, อาจารย์พิเศษ, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
07Machine learning and applications: Classification models • Random forest model • Neural network model • SVM model • Model evaluation metrics for classification problems Machine learning and applications Regression models • Regression models and health data • Model output for regression problems • Model evaluation metrics for regression 3 - 6 Lecture
- Lecture materials
- PowerPoint
Examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
Exercises
- Fat percentage data
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, อาจารย์พิเศษ, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
08Machine learning and applications Cross-validation and Model comparison • K-Folds CV (cross-validation) • Leave-One-Out • Validation vs. Independent testing set • Model Overfitting 3 - 6 Lecture
- Lecture materials
- PowerPoint
Examples
- Google Colaboratory
- Python Scripts
Exercises
- Diabetes data
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. เธียรรัตน์ ตั้งไชยคีรี, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
08Introduction to nanoparticle systhesis smart polymer reviews and discussion3.0 อภิปรายอ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. เธียรรัตน์ ตั้งไชยคีรี, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
09Smart polymer reviews and assignment 3.0อภิปราย โดยใช้สื่อ scientific articleอ. ณัฐฐ์ หอมดี, คณาจารย์, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
09Special Topic in Healthcare Data Analytic3 - 6 Special topic and discussion
Lecture materials
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, คณาจารย์, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
10Project-based assignment Exercises and group discussion Capstone project preparation 3 - 6 Projects
- Health datasets
Presentation and Discussions
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. เธียรรัตน์ ตั้งไชยคีรี, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
10Nanoparticle synthesis3.0 วีดีทัศน์ประกอบการสอน และฝึกปฏิบัติการอ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. เธียรรัตน์ ตั้งไชยคีรี, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
11Smart polymer discussion and presentation 3.0อภิปรายและนำเสนออ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. เธียรรัตน์ ตั้งไชยคีรี, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
11Final Examination (Project Presentation)- - - Projects
- Health datasets
Presentation and Discussions
อ. ณัฐฐ์ หอมดี, ผศ.ดร. เธียรรัตน์ ตั้งไชยคีรี, อ.ดร. จตุรวิทย์ พันธกิจเจริญกุล
12IP process3.0 บรรยายประกอบสื่อแสดงภาพรศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา
13Test kits development I3.0 วีดีทัศน์ประกอบการสอน และฝึกปฏิบัติการรศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา
14Test kits development II3.0 วีดีทัศน์ประกอบการสอน และฝึกปฏิบัติการรศ.ดร. อมรา อภิลักษณ์, รศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา, อ.ดร. ยุวดี บุญญสิทธิ์
15Summary of test kits development 3.0อภิปรายรศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา
16Product validation3.0 บรรยายประกอบสื่อแสดงภาพรศ.ดร. กุลชาติ จังภัทรพงศา, อาจารย์พิเศษ
17Test kit development presentation and course evaluation 3.0อภิปรายและนำเสนอคณาจารย์
6. Textbook