digital health

หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

สาขาวิชาเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ในระบบสุขภาพ

Master of Science Program in Digital and AI Technologies
in Health Systems (Interdisciplinary Program)

หลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อสร้างผู้นำรุ่นใหม่ที่มีความเชี่ยวชาญทั้งด้านเทคโนโลยี AI และระบบสุขภาพดิจิทัล บัณฑิตของเราจะมีทักษะในการนำเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้กับการแพทย์และบริการสุขภาพอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถทำงานร่วมกับทีมสหสาขาวิชา และร่วมขับเคลื่อน การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของภูมิทัศน์ทางการแพทย์ให้ทันสมัย สอดคล้องกับบริบทของโลกยุคดิจิทัล

เนื่องจากโลกกำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัล และปัญญาประดิษฐ์ มีบทบาทสำคัญต่อการแพทย์และสุขภาพ การพัฒนาระบบสุขภาพ ที่มีประสิทธิภาพในปัจจุบันจำเป็นต้องผสมผสานความรู้ด้านเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์และการดูแลสุขภาพเข้าด้วยกัน เพื่อยกระดับมาตรฐานการแพทย์ให้มีความแม่นยำ รวดเร็ว ปลอดภัย และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

นิสิตที่เรียนหลักสูตรนี้จะสามารถนำเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ ไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาระบบบริการสุขภาพ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้งานได้อย่างตรงจุด อีกทั้งยังตอบสนองต่อแนวโน้มของอุตสาหกรรมสุขภาพ ที่กำลังเคลื่อนเข้าสู่ยุคดิจิทัลอย่างรวดเร็ว

digital health

คณะกรรมการบริหารหลักสูตร

Program Committee

รศ.ดร.พญ.รุ่งฤดี
ชัยธีรกิจ

ผู้ช่วยคณบดี
ด้านนวัตกรรมแนวบูรณาการ
และเทคโนโลยีดิจิทัล คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

รศ. ดร.อติวงศ์
สุชาโต

รองคณบดี ฝ่ายสารสนเทศ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

รศ.ดร.พญ. โสฬพัทธ์
เหมรัญช์โรจน์

รองคณบดีด้านนวัตกรรมแนวบูรณาการ และเทคโนโลยีดิจิทัล คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ดร.นพ. พงศธร
พอกเพิ่มดี

อธิบดีกรมการแพทย์แผนไทย
และการแพทย์ทางเลือก

นพ. โสภณ
เมฆธน

อดีตปลัดกระทรวงสาธารณสุข

ดร.นพ. ศุภฤกษ์
ถวิลลาภ

ผู้ช่วยผู้อํานวยการกองระบาดวิทยา
กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข

รศ.ดร.นพ. ชัยภัทร
ชุณหรัศมิ์

ผู้ช่วยผู้อํานวยการด้านการบริหารและวิเคราะห์ข้อมูล โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย

รศ.ดร. โปรดปราน
บุณยพุกกณะ

อาจารย์ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

นพ. เสริมเกียรติ หล่อลักษณ์

อาจารย์ด้านการบริหารและวิเคราะห์ข้อมูล โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย

รศ.ดร. เกริก
ภิรมย์โสภา

รองหัวหน้าภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ผศ.ดร. สิระ
ศรีสวัสดิ์

หัวหน้าศูนย์ Center for AI in Medicine (CU-AIM) คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ผศ.ดร. ประวีร์
เครือโชติกุล

อาจารย์ประจำ
งานนวัตกรรมแนวบูรณาการและเทคโนโลยีดิจิทัล คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

นพ. วศิน เลาหวินิจ

ผู้ช่วยคณบดี
ด้านโครงสร้างพื้นฐาน
และระบบเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ดร. นายแพทย์ ชาวิท
ตันวีระชัยสกุล

ผู้ช่วยคณบดี
ด้านนวัตกรรมแนวบูรณาการและเทคโนโลยีดิจิทัล คณะแพทยศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับใคร?

เหมาะสำหรับบุคคลที่สนใจใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อพัฒนาระบบสุขภาพและการจัดการข้อมูลทางการแพทย์ รวมถึง

บุคลากรทางการแพทย์และสาธารณสุข

ที่ต้องการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อปรับปรุงระบบสุขภาพ

วิศวกร นักพัฒนาเทคโนโลยีด้านสุขภาพ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ที่ต้องการนำความรู้ไปพัฒนานวัตกรรม สุขภาพและการแพทย์ แอปพลิเคชันหรือแพลตฟอร์มดิจิทัลสำหรับการดูแลสุขภาพ

ผู้ประกอบการสาย HealthTech และ Startup ด้าน Digital Health

ที่สนใจลงทุนในธุรกิจด้าน AI Healthcare และ Digital Wellness

Career Path

นักวิจัยด้านสุขภาพดิจิทัล

(Digital Health Researcher)

นักวิเคราะห์และออกแบบระบบคอมพิวเตอร์ทางสุขภาพดิจิทัล

(Digital Health Analyst)

นวัตกรทางสุขภาพดิจิทัล

(Digital Health Innovator)

นักบริหารระบบ ข้อมูล นโยบาย ด้านสุขภาพดิจิทัล

(Digital Health Policy Administrator)

นักพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์

(AI Developer)

ผู้จัดการการบริการทางการแพทย์และสุขภาพ

(Medical and Health Services Manager)

นักวิเคราะห์ข้อมูล

ด้านข้อมูลสุขภาพ (Health Information Analysts)

ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลทางการแพทย์

(Medical Database Administrator)

นักวิเคราะห์ระบบความปลอดภัยของข้อมูลสุขภาพ

(Health Information Security Analyst)

FAQ

1. หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ในระบบสุขภาพคืออะไร?

หลักสูตรนี้บูรณาการความรู้ระหว่างวิทยาศาสตร์สุขภาพ การแพทย์ และวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ เน้นการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning), ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีดิจิทัลในระบบสุขภาพและการแพทย์ เพื่อพัฒนากระบวนการวินิจฉัย การรักษา การดูแลผู้ป่วย และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วยเทคโนโลยีที่ทันสมัย รวมถึงจริยธรรมในการจัดการข้อมูลและการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล

เหมาะสำหรับบุคคลที่สนใจใช้ AI, การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อพัฒนาและจัดการระบบสุขภาพและการจัดการข้อมูลทางการแพทย์ รวมถึง: 
นักพัฒนาเทคโนโลยีด้านสุขภาพ วิศวกรข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่ต้องการนำความรู้ไปพัฒนานวัตกรรมสุขภาพและการแพทย์ พัฒนาแอปพลิเคชันหรือแพลตฟอร์มดิจิทัลสำหรับการดูแลสุขภาพ

  • ผู้ประกอบการสาย HealthTech และ Startup ด้าน Digital Health ที่สนใจลงทุนในธุรกิจด้าน AI Healthcare และ Digital Wellness
  • บุคลากรทางการแพทย์และสาธารณสุขที่ต้องการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อปรับปรุงระบบสุขภาพและการบริหารจัดการ
  • ผู้บริหารโรงพยาบาลและองค์กรด้านสุขภาพที่ต้องการนำเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ Big Data, Telemedicine, IoT, Wearable Device เป็นต้น มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบสุขภาพ
  • การเรียนที่ยืดหยุ่นและเร่งรัด: หลักสูตรถูกออกแบบให้เหมาะกับบุคลากรที่ทำงานประจำ โดยใช้ รูปแบบการเรียนแบบ Hybrid (ออนไลน์ + ออนไซต์) ซึ่งช่วยให้นิสิตสามารถเรียนควบคู่ไปกับการทำงานได้ และสามารถสำเร็จการศึกษาได้เร็วที่สุดภายใน 1 ปีการศึกษา
  • การบูรณาการศาสตร์ที่หลากหลาย: หลักสูตรนี้เป็นหนึ่งในไม่กี่หลักสูตรที่เชื่อมโยงวิทยาศาสตร์สุขภาพ วิศวกรรมศาสตร์ และเทคโนโลยีดิจิทัลเข้าด้วยกัน ทำให้เกิดองค์ความรู้ที่สมดุลและสามารถนำไปใช้ได้จริงในภาคอุตสาหกรรมสุขภาพ
  • Co-Creation กับผู้ใช้จริง: หลักสูตรนี้ออกแบบโดย ความร่วมมือระหว่างอาจารย์ นักวิจัย แพทย์ วิศวกร และองค์กรผู้ใช้บัณฑิต เช่น กระทรวงสาธารณสุข โรงพยาบาล และภาคอุตสาหกรรม HealthTech ทำให้แน่ใจได้ว่าองค์ความรู้ที่สอนสามารถตอบโจทย์ความต้องการของตลาดงานและภาคการแพทย์ได้อย่างแท้จริง
  • การเรียนรู้ที่เน้นการลงมือทำ (Project-Based Learning): นิสิตจะได้ทำงานและพัฒนาโครงการจริง (Capstone Project) ร่วมกับองค์กรสุขภาพและบริษัทเทคโนโลยี โดยมีอาจารย์ที่ปรึกษาจากทั้งภาควิชาการและอุตสาหกรรมคอยดูแลอย่างใกล้ชิด
  • เครือข่ายและโอกาสในอุตสาหกรรม: นิสิตจะได้เรียนรู้ รับแนวคิด ศึกษาดูงานในบริษัท HealthTech ชั้นนำ โรงพยาบาล และสถาบันวิจัยระดับชาติ

นิสิตจะสำเร็จการศึกษาเมื่อผ่านเกณฑ์ทุกข้อดังนี้

  • ศึกษารายวิชาครบถ้วนตามที่กำหนดในหลักสูตรโดยได้ผลประเมินเป็น S ทุกรายวิชา
  • นำเสนอรายงานการศึกษาค้นคว้าอิสระและสอบผ่านการสอบประมวลความรู้แบบปากเปล่าขั้นสุดท้าย
  • นำเสนอผลงานหรือประกวดนวัตกรรมในเวทีระดับชาติหรือนานาชาติ

ไม่จำเป็น หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เหมาะสมกับผู้เรียนจากหลากหลายสาขา โดยมุ่งเน้นการพัฒนาและต่อยอดความสามารถของผู้เรียนที่มีความสนใจด้านเทคโนโลยีสุขภาพ แม้ว่าจะไม่มีพื้นฐานด้านการแพทย์หรือ AI มาก่อนก็สามารถเข้าศึกษาได้ ขอเพียงนิสิตเป็นนักคิดและนักพัฒนาที่พร้อมเรียนรู้และสร้างสรรค์นวัตกรรมเพื่ออนาคตของระบบสุขภาพ

  • สำหรับผู้ที่มาจากสายเทคโนโลยี → หลักสูตรจะเพิ่มการให้ความรู้พื้นฐานทางการแพทย์และระบบสาธารณสุข เพื่อให้สามารถนำเทคโนโลยีไปพัฒนานวัตกรรมที่ตอบโจทย์การดูแลสุขภาพได้อย่างเหมาะสม
  • สำหรับผู้ที่มาจากสายวิทยาศาสตร์สุขภาพ → หลักสูตรจะเพิ่มการให้ความรู้พื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI), วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และเทคโนโลยีดิจิทัล เพื่อช่วยให้สามารถนำเทคโนโลยีมาใช้ในการวิเคราะห์และบริหารจัดการระบบสุขภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Assoc. Prof. Roongruedee Chaiteerakij, M.D., Ph.D.

รองศาสตราจารย์ ดร.แพทย์หญิง รุ่งฤดี ชัยธีรกิจ

Education

• Ph.D. (Clinical and Translational Science) Mayo Clinic School of Graduate Medical Education, Rochester, MN, 2558
• Master Program (Clinical and Translational Science) Mayo Clinic School of Graduate Medical Education, Rochester, MN, 2555
• Certificate Program (Clinical and Translational Science) Mayo Clinic School of Graduate Medical Education, Rochester, MN, 2554
• M.Sc. (Medicine) Chulalongkorn University, 2551
• วว. (อายุรศาสตร์โรคระบบทางเดินอาหาร) แพทยสภา, 2551
• วว. (อายุรศาสตร์) แพทยสภา, 2549
• พ.บ. เกียรตินิยมอันดับ 1 จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2543

Research Interest

• Liver and bile duct cancers
• AI in mecal images
• Clinical biomarkers

Publication

1. Kuaaroon W, Tiyarattanachai T, Apiparakoon T, Marukatat S, Tanpowpong N, Treeprasertsuk S, Rerknimitr R, Tangkijvanich P, Ananchuensook P, Chotiyaputta W, Samaithongcharoen K, Chaiteerakij R. Machine learning models for predicting hepatocellular carcinoma development in patients with chronic viral hepatitis B infection. Asian Biomed (Res Rev News). 2025 Feb 28;19(1):51-59. doi: 10.2478/abm-2025-0007. eCollection 2025 Feb.

2. Chaiteerakij R, Ariyaskul D, Kulkraisri K, Apiparakoon T, Sukcharoen S, Chaichuen O, Pensuwan P, Tiyarattanachai T, Rerknimitr R, Marukatat S. Artificial intelligence for ultrasonographic detection and diagnosis of hepatocellular carcinoma and cholangiocarcinoma. Sci Rep. 2024 Sep 4;14(1):20617. doi: 10.1038/s41598-024-71657-z

3. Tiyarattanachai T, Apiparakoon T, Chaichuen O, Sukcharoen S, Yimsawad S, Jangsirikul S, Chaikajornwat J, Siriwong N, Burana C, Siritaweechai N, Atipas K, Assawamasbunlue N, Tovichayathamrong P, Obcheuythed P, Somvanapanich P, Geratikornsupuk N, Anukulkarnkusol N, Sarakul P, Tanpowpong N, Pinjaroen N, Kerr SJ, Rerknimitr R, Marukatat S, Chaiteerakij R. Artificial intelligence assists operators in real-time detection of focal liver lesions during ultrasound: A randomized controlled study. Eur J Radiol. 2023 Aug;165:110932. doi: 10.1016/j.ejrad.2023.110932. Epub 2023 Jun 20.

Assoc. Prof. Atiwong Suchato, Ph.D.

รองศาสตราจารย์ ดร.อติวงศ์ สุชาโต

Education

• Ph.D. (Electrical Engineering and Computer Science) Massachusetts Institute of Technology, Cambride, MA, 2547
• S.M. (Electrical Engineering and Computer Science) Massachusetts Institute of Technology, Cambride, MA, 2543
• วศ.บ. (วิศวกรรมไฟฟ้า) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2541 

Research Interest

• Artificial intelligence
• Machine learning
• Speech and signal processing for healthcare

Publication

1. Huangsuwan K, N Cooharojananone N, Punyabukkana P, Suchato A, et al. Enhancing Learner Engagement in Chulalongkorn University MOOC Computing Courses: Insights from Behavioral Trends and Analyses of Multiple Large Language Models. International Conference on Innovative Technologies and Learning (July 2025), 403-411.

2. Chomphooyod P, Suchato A, Tuaycharoen A, Punyabukkana P. English grammar multiple-choice question generation using Text-to-Text Transfer Transformer. Computers and Education: Artificial Intelligence (January 2023), 5, 100158.

3. Vorapatratorn S, Suchato A, Punyabukkana P. Fast obstacle detection system for the blind using depth image and machine learning. Engineering and Applied Science Research (July 2021), 48(5), 593-603.

Assoc. Prof. Solaphat Hemrungrojn, M.D., Ph.D.

รองศาสตราจารย์ ดร.แพทย์หญิง
โสฬพัทธ์ เหมรัญช์โรจน์

Education

• วท.ด. (การวิจัยสุขภาพและการจัดการ) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2567
• Clinical Fellowship (Dementia: Alzheimer’s disease center) University of California, UCLA, 2547
• Research Fellowship (Psychiatry) Yale University, Connecticut, 2548
• อว. (จิตเวชศาสตร์ผู้สูงอายุ) แพทยสภา, 2562
• วว. (เวชศาสตร์ครอบครัว) แพทยสภา, 2545
• วว. (จิตเวชศาสตร์) แพทยสภา, 2544
• ป.บัณฑิต (จิตเวชศาสตร์) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2542
• พ.บ. เกียรตินิยมอันดับ 2 จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2541

Research Interest

• Artificial intelligence in neuroscience
• Alzheimer’s disease
• Neuropsychological assessmen

Publication

1. Hiransuthikul A, Taweephol T, Timachai N, Suksawek S, Wongvoranet C, Hemrungrojn S, et al. The Validity of Computerized Montreal Cognitive Assessment among Aging People Living with HIV. Alzheimer’s & Dementia (December 2025), 21, e107653.

2. Hiransuthikul A, Taweephol T, Timachai N, Suksawek S, Wongvoranet C, Hemrungrojn S, et al. The validity of computerized Montreal cognitive assessment among aging people living with HIV: A pilot study. BMC neurology (October 2025), 25(1), 406.

3. Pongraweewan P, Tornsatitkul S, Siriussawakul A, Krishnamoorthy V, Hiransuthikul A, Hemrungrojn S, et al. Incidence of postoperative cognitive dysfunction in older adults: a prospective cohort study using a web-based Montreal cognitive assessment application. Scientific Reports (August 2025), 15(1), 31180.

Pongsathorn Pokpermdee, M.D., Ph.D.

ดร.นายแพทย์ พงศธร พอกเพิ่มดี

Education

• Ph.D. (Public Health & Policy) London School of Hygiene and Tropical Medicine, University of London, UK, 2548
• M.Sc. (Health Economics) University of York, UK, 2543
• Breakthrough Program for Senior Executives Institute for Management Development, 2567
• Senior Executive Fellow Harvard Kennedy School, USA, 2560
• Advanced Management Program (AMP) Havard Business School, USA, 2556
• ประกาศนียบัตรหลักสูตรการฝึกอบรม สาขาระบาดวิทยา (FETP) กระทรวงสาธารณสุข, 2541
• พ.บ. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2535

Research Interest

• Health policy
• Health economics
• Digital health for ageing society

Publication

1. Pokpermdee P., Sukpatthanakul K., Phimla S., Pensuriya W., Charoensuntisuk N., Kongsueb P., et al. Assessment of Thailand’s health system performance in 2022-2023. Journal of Health Systems Research 2024;18(3):291-313.

2. Pokpermdee P., Phooseemungkun K., Comparative analysis on management and health benefit package between people with citizenship problem scheme and universal coverage scheme in Thailand 2020. Journal of Health Systems Research 2021;15(1):36-48.

3. Pokpermdee P., Phooseemungkun K., Comparative management and benefit packages between social security scheme and universal coverage scheme in 2020. Journal of Health Systems Research 2020;14(1):26-42.

Sopon Mekthon, M.D.

นายแพทย์ โสภณ เมฆธน

Education

• รป.ม. สถาบันบัณฑิตพัฒนาบริหารศาสตร์ (นิด้า) 2545
• ส.บ. มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมธิราช, 2538
• พ.บ. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2523

Research Interest

• National eHealth strategy
• Health system leadership
• Digital transformation

Publication

1. Mekthon, S. (Ed.). (2016). Guidelines for Family Care Team Operation for Service Units. Nonthaburi: Agricultural Co-operative Federation of Thailand.

2. Karbwang, J., Na Bangchang, K., Thanavibul, A., Back, D. J., Bunnag, D., & Mekthon, S. (1991). Pharmacokinetics of mefloquine in the presence of primaquine. European Journal of Clinical Pharmacology, 40(3), 309–311.

3. Davis, T. M., Supanaranond, W., Pukrittayakamee, S., Karbwang, J., Molunto, P., Mekthon, S., & White, N. J. (1990). A safe and effective consecutive-infusion regimen for rapid quinine loading in severe falciparum malaria. The Journal of Infectious Diseases, 161(6), 1305–1308.

Supharerk Thawillarp, M.D., Ph.D.

ดร.นายแพทย์ ศุภฤกษ์ ถวิลลาภ

Education

• Dr.P.H (Public Health Informatic) Johns Hopkins University
• M.Sc. (Health Sciences Informatics) Johns Hopkins University 
• วว.(เวชศาสตร์ป้องกัน) กระทรวงสาธารณสุข
• พ.บ. มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์

 

 

Research Interest

• Public health informatics
• Digital surveillance
• Epidemic intelligence systems

Publication

1. S Thawillarp. Comparison of Data and Performance Indicators: Before and After the Transition of Thailand’s National Disease Surveillance System, 2023–2024. Outbreak, Surveillance, Investigation & Response (OSIR) Journal (June 2025), 18 (2), 70-77.

2. ศุภฤกษ์ ถวิลลาภ. การเชื่อมต่อระบบใบรับรองวัคซีนประเทศไทยไปยังระบบใบรับรองวัคซีนดิจิทัล COVID-19 แห่งสหภาพยุโรปเพื่อการเดินทางระหว่างประเทศ
รายงานการเฝ้าระวังทางระบาดวิทยาประจำสัปดาห์ (มิถุนายน 2568), (6), e5327-e5327.

3. Tanomkiat W, Chaichulee S, Ingviya T, Thawillarp S. Thailand is implementing artificial intelligence to assist interpreting chest radiographs in public health. The ASEAN Journal of Radiology (October 2025), 26(3), 270-283.

Assoc. Prof. Chaipat Chunharas, M.D., Ph.D.

รองศาสตราจารย์(พิเศษ)
ดร. นายแพทย์ชัยภัทร ชุณหรัศมิ์

Education

• Ph.D. (Experimental Psychology) University of California San Diego, La Jolla, CA, 2562
• Postdoctoral Fellow (Multimodal Imaging Laboratory) University of California San Diego, La Jolla, CA, 2556
• M.Sc. (Psychology) University of California San Diego, La Jolla, CA, 2558
• M.Sc. (Medicine) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2553
• วว. (ประสาทวิทยา) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554
• วว. (อายุรศาสตร์) มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 2551
• พ.บ. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2547

Research Interest

• Cognitive neuroscience
• Clinical neurology
• Computational brain research

Publication

1. Raksasat R, Teerapittayanon S, Itthipuripat S, Praditpornsilpa K, Petchlorlian A, Chotibut T, Chunharas C, Chatnuntawech I. Attentive pairwise interaction network for AI-assisted clock drawing test assessment of early visuospatial deficits. Scientific Reports. 2023 Oct 23;13(1):18113.ISSN 2045-2322 (online)

2. Kantithammakorn P, Punyabukkana P, Pratanwanich PN, Hemrungrojn S, Chunharas C, Wanvarie D. Using Automatic Speech Recognition to Assess Thai Speech Language Fluency in the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Sensors (Basel). 2022 Feb 17;22(4) PubMed Central PMCID: PMC8875410.

3. Metarugcheep S, Punyabukkana P, Wanvarie D, Hemrungrojn S, Chunharas C, Pratanwanich PN. Selecting the Most Important Features for Predicting Mild Cognitive Impairment from Thai Verbal Fluency Assessments. Sensors (Basel). 2022 Aug 3;22(15) PubMed PMID: 35957370.

Assoc. Prof. Proadpran Punyabukkana, Ph.D.

รองศาสตราจารย์ ดร.โปรดปราน บุณยพุกกณะ

Education

• Ph.D. (Information Science), Claremont Graduate University, USA, 2546
• M.S. (Information Science), Claremont Graduate University, USA, 2542
• M.S. (Management Information Systems), Boston University, USA, 2532
• B.A. (Systems Analysis) University of Findlay, Ohio, 2531

Research Interest

• Assistive technology
• Speech technology
• Artificial intelligence for health

Publication

1. Thirapanish W, Kantavat P, Wanvarie D, Chuangsuwanich E, Punyabukkana P, et al. Enhancing Parkinson’s Diagnosis with PhonatoryVoice Analysis: Optimizing Machine LearningFeature Selection for Support Vector Machines. Research Square (December 2025).

2. Chakamanont S, Punyabukkana P, Sittipunt P, Wongvises K, Samoh A, Khabuan S. Advancing ChatGPT in Higher Education: Beyond Automation in Teaching Practices.
AsTEN Journal of Teacher Education (November 2025).

3. Sapsitthikul T, Pongpirul K, Kanjanabuch T, Chuengsaman P, Punyabukkana P, et al. Optimizing home visits through machine learning for preventing peritoneal dialysis-associated peritonitis: a proof of concept study and results from PDOPPS. Clinical Kidney Journal (June 2024), 17(6), sfae136.

Sermkiat Lolak, M.D., Ph.D.

ดร.นายแพทย์เสริมเกียรติ หล่อลักษณ์

Education

• วท.ด. (วิทยาศาสตร์ข้อมูลการดูแลสุขภาพ) มหาวิทยาลัยมหิดล, 2567
• วว. (ประสาทศัลยศาสตร์), จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554
• ป.บัณฑิต ขั้นสูง (ประสาทศัลยศาสตร์), จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2552
• พ.บ. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2546

Research Interest

• Causality , Real World Evidence
• Machine learning for clinical
• risk prediction

Publication

1. Lolak S, Attia J, McKay G. J, Thakkinstian A. Application of dragonnet and conformal inference for estimating individualized treatment effects for personalized stroke prevention: Retrospective cohort study. JMIR cardio (January 2025), 9, e50627
2. Lolak S, Suppasilp C, Poprom N, Sapankaew T, Yin M. S, et al. Machine Learning Prediction of Stroke Occurrence: A Systematic Review. medRxiv (March 2024), 28, 24305014.
3. Lolak S, Attia J, McKay G. J, Thakkinstian A. Comparing explainable machine learning approaches with traditional statistical methods for evaluating stroke risk models: retrospective cohort study. JMIR cardio (July 2023), 7, e47736.

Assoc. Prof. Krerk Piromsopa, Ph.D.

รองศาสตราจารย์ ดร.เกริก ภิรมย์โสภา

Education

• Ph.D. (Computer Science), Michigan State U., USA, 2549
• วศ.ม. (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์), จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2543
• วศ.บ. (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์), จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2541

Research Interest

• Computer systems
• Cybersecurity
• Software and web-based applications

Publication

1. Phuthong T, Anuntavoranich P, Chandrachai A, Piromsopa K. Causal Modelling of the Key Competitiveness Assessment Factors of Wellness Tourism Destinations: A DEMATEL Approach. Journal of Human, Earth, and Future (June 2023), 4(2), 121-152.

2. Phuthong T, Anuntavoranich P, Chandrachai A, Piromsopa K. An innovative mobile application for wellness tourism destination competitiveness assessment: The research and development approach. HighTech and Innovation Journal (2023), 4(3), 592-616.

3. Auyporn W, Piromsopa K, Chaiyawat T. A Study of Distinguishing Factors between SME Adopters versus Non-Adopters of Cybersecurity Standard. International Journal of Computing and Digital Systems (February 2023), 189-198.

Asst. Prof. Sira Sriswasdi, Ph.D.

ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.สิระ ศรีสวัสดิ์

Education

• Ph.D. (Genomics and Computational Biology) University of Pennsylvania, Philadelphia, PA USA (2013)
• B.Sc. (Mathematics) Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA USA (2008)

Research Interest

• Molecular evolution
• Mathematical modeling in computational biology

Publication

1. Preechakul, K., Sriswasdi, S., Kijsirikul, B. and Chuangsuwanich, E., 2022. Improved image classification explainability with high-accuracy heatmaps. iScience, 25(3).

2. Cosentino, S., Sriswasdi, S. and Iwasaki, W., 2024. SonicParanoid2: fast, accurate, and comprehensive orthology inference with machine learning and language models. Genome Biology, 25(1), p.195.

3. Sriswasdi, S., Yang, C.C. and Iwasaki, W., 2017. Generalist species drive microbial dispersion and evolution. Nature communications, 8(1), p.1162.

Asst. Prof. Pravee kruachottikul, Ph.D.

ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. ประวีร์ เครือโชติกุล

Education

• วท.ด. (ธุรกิจเทคโนโลยีและการจัดการนวัตกรรม) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564
• M.M (Entrepreneurship and Innovation) Melbourne University, 2567
• วศ.ม. (วิศวกรรมเมคคาทรอนิคส์) สถาบันเทคโนโลยีแห่งเอเซีย, 2555
• วศ.บ. (วิศวกรรมไฟฟ้า) สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, 2547
• Certificate (Clinical Trials Fundamentals) Monash University, 2567
• Certificate (AI in Healthcare) Melbourne University, 2567

Research Interest

• Innovation management
• Digital health entrepreneurship
• Health technology commercialization

Publication

1. Meyer P, Kruachottikul P, Tantithamthavorn C, Kovitanggoon K, Chancharoen R, Phanomchoeng G. AI-Powered Telepresence Laboratory: Generative AI Co-Pilot for Automated Experiment Guidance and Instruction. INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING EDUCATION (Jaunary 2025), 41(6), 1412-1432.

2. Kruachottikul P, Yamyuan I, Tanmalaporn T, Noisri S, Sasithong S, et al. Immersive Learning Environment Platform: ChulaVerse’s 3D Interactive University. Engineering Journal (July 2025), 29(7), 17-33.

3. Kruachottikul P, Teamakorn P, Dumrongvute P, Hemrungrojn S, et al. MediGate: a MedTech product innovation development process from university research to successful commercialization within emerging markets. Journal of Innovation and Entrepreneurship (October 2024), 13(1), 71.

Wasin Laohawinit, M.D.

นายแพทย์วศิน เลาหวินิจ

Education

• วท.ม. (การวิจัยและการจัดการด้านสุขภาพ), จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2567
• พ.บ. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2560

Research Interest

• Diabetes care
• Health services research
• Clinical quality improvement

Publication

1. Nantavithya C, Prayongrat A, Laohavinij W, Shotelersuk K, et al. Cost-Effectiveness of Proton Versus Photon Therapy for Medulloblastoma Using Updated Clinical Outcomes. International Journal of Particle Therapy (September 2025), 17, 100754.

2. Manasnayakorn S, Annoppornchai P, Laohavinij W, Phanupak N, Suwan A, Suwajo P. Breast cancer screening awareness among transgender individuals in Bangkok, Thailand. International Journal of Transgender Health (February 2024), 26(1), 1-7.

3. Aekplakorn W, Neelapaichit N, Chariyalertsak S, Nonthaluck J, Laohavinij W, et al. Ideal cardiovascular health and all-cause or cardiovascular mortality in a longitudinal study of the Thai National Health Examination Survey IV and V. Scientific Reports (February 2023), 13(1), 2781.

Chavit Tunvirachaisakul, M.D., Ph.D.

ดร.นายแพทย์ชาวิท ตันวีระชัยสกุล

Education

• Ph.D. (Old Age Psychiatry), King’s College London, UK, 2563
• อว. (จิตเวชศาสตร์ผู้สูงอายุ) แพทยสภา, 2563
• วว. (จิตเวชศาสตร์) แพทยสภา, 2553
• วท.ม. (จิตเวชศาสตร์) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2553
• พ.บ. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2549

Research Interest

• Late-life depression
• Cognitive Impairment and Dementia
• Biomarkers and machine learning

Publication

1. Jirakran K, Vasupanrajit A, Tunvirachaisakul C, Almulla A. F, Kubera M, Maes M. Lipid profiles in major depression, both with and without metabolic syndrome: associations with suicidal behaviors and neuroticism. BMC psychiatry (April 2025), 25(1), 379.

2. Jirakran K, Almulla A. F, Jaipinta T, Vasupanrajit A, Tunvirachaisakul C, et al. Increased atherogenicity in mood disorders: a systematic review, meta-analysis and meta-regression. Neuroscience & Biobehavioral Reviews (January 2025), 169, 106005.

3. Maes A, Vasupanrajit A, Jirakran K, Zhou B, Tunvirachaisakul C, Almulla A. F. Simple dysmood disorder, a mild subtype of major depression, is not an inflammatory condition: Depletion of the compensatory immunoregulatory system. Journal of Affective Disorders (April 2025), 375, 75-85.