{"id":372909,"date":"2026-11-02T01:19:06","date_gmt":"2026-11-01T18:19:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/?p=372909"},"modified":"2026-11-11T14:43:55","modified_gmt":"2026-11-11T07:43:55","slug":"%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%90%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a5%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94%e0%b8%8a%e0%b8%b5%e0%b9%89-ai-%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%b5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%90%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a5%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94%e0%b8%8a%e0%b8%b5%e0%b9%89-ai-%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%b5\/","title":{"rendered":"\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e0a\u0e35\u0e49 AI \u0e23\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e19\u0e34\u0e08\u0e09\u0e31\u0e22 \u201c\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30\u201d \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27-\u0e25\u0e14\u0e20\u0e32\u0e23\u0e30\u0e04\u0e31\u0e14\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e14\u0e41\u0e17\u0e19\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c"},"content":{"rendered":"

SPU Tech Insight \u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e35 2019\u20132026: AI \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 \u0e25\u0e14\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e43\u0e19\u0e41\u0e21\u0e21\u0e42\u0e21\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 44.3% \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e48\u0e27\u0e22\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14 \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01
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\n– \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e04\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34: \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e30\u0e40\u0e23\u0e47\u0e07\u0e40\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e25\u0e14\u0e20\u0e32\u0e23\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49 44.3% \u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e31\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1e\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30 false-positive \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e23\u0e27\u0e07\u0e2d\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e27\u0e31\u0e19 \u0e25\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e04\u0e2a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e32\u0e27 1.5 \u0e27\u0e34\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e04\u0e2a\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 (AI-negative)
\n– \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a \u201c\u0e43\u0e04\u0e23-\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23-\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e20\u0e32\u0e1e\u201d: \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e39\u0e01\u0e2b\u0e31\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e23\u0e04\u0e08\u0e32\u0e07\/\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e15\u0e48\u0e33 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e AI \u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c
\n– \u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e32\u0e30: \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17 AI \u0e43\u0e2b\u0e49 false positive \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e20\u0e32\u0e23\u0e30\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u2014\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e14\u0e47\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e42\u0e1f\u0e25\u0e27\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07
\n– Generative AI \u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e17\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19: \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\/\u0e21\u0e31\u0e25\u0e15\u0e34\u0e42\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a junior \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d; \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e14\u0e35 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 AI \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19
\n– \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e22\u0e31\u0e07 \u201c\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u201d: \u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\/\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e2a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e01\u0e35\u0e48\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e31\u0e14\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e48\u0e27\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07
\n\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e27\u0e23\u0e25\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33
\n– \u0e43\u0e0a\u0e49 AI \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u201c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e31\u0e14\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u201d \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19: \u0e08\u0e31\u0e14\u0e27\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\/\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e23\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e42\u0e1f\u0e01\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e04\u0e2a\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\/\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19
\n– \u0e43\u0e2a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07: \u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e31\u0e1a AI \u0e21\u0e32\u0e01 \u0e04\u0e27\u0e23\u0e21\u0e35 QC \u0e41\u0e25\u0e30 validation \u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19
\n– \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a UI\/UX \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e25 AI: \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\/\u0e18\u0e07\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14 automation bias \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e38\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21
\n– \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e42\u0e1f\u0e25\u0e27\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e27\u0e31\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e43\u0e19\u0e40\u0e04\u0e2a\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\/\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e0b\u0e49\u0e33 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e25\u0e34\u0e19\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07
\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 AI \u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21 \u201c\u0e20\u0e32\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08-\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a-\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u201d \u0e43\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e42\u0e1f\u0e25\u0e27\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 AI \u0e43\u0e19\u0e23\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e19\u0e34\u0e08\u0e09\u0e31\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e27\u0e34\u0e19\u0e31\u0e22\u2014\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e30\u0e17\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e1a\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e0a\u0e2d\u0e1a
\n\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e17\u0e32\u0e07: \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01 use case \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14 \u0e04\u0e38\u0e21\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e27\u0e31\u0e14\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19\u0e25\u0e39\u0e1b\u2014\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e48\u0e27\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 <\/p>\n

SPU Tech Insight synthesizes 2019\u20132026 studies: AI boosts reader performance\u2014especially for less-experienced readers\u2014and cuts double-reading workload by 44.3% in mammography; patient-outcome impact remains unproven
\nDiagnostic imaging volume keeps surging while human reading time shrinks. For the tech community and students, SPU distills a source-verified body of studies (2019\u20132026) into one clear brief\u2014what AI really improves, where it struggles, and how to deploy it safely.
\nKey takeaways for tech and clinical teams
\n– Assistive beats standalone: Across multiple reader studies, AI assistance raised sensitivity\/AUC\u2014most for general physicians and juniors\u2014while standalone AI did not consistently outperform radiologists.
\n– Real-world workflow impact: In a large randomized screening study, AI triage cut double-reading workload by 44.3% with comparable detection\/false-positive rates. In routine chest radiography, mean reading time dropped by ~1.5 s per case, driven by AI-negative studies.
\n– Performance depends on task and image quality: Fracture-detection models achieved high sensitivity but dipped on subtle\/medicolegal lesions; low image quality degraded AI more than humans.
\n– Watch specificity and verification cost: Some settings showed higher false positives with AI, adding recalls and validation work that can eat into time savings.
\n– Generative AI is promising but not a specialist replacement: LLM\/multimodal tools approached junior-level performance on narrow tasks; AI-generated prelim reports reduced reading time in reader studies, yet complex classification still favored specialists.
\n– Evidence strength is moderate at best: The literature is heterogeneous and largely retrospective; patient outcome measures are still missing.
\nWhat to do now
\n– Deploy AI as a learning accelerator and triage companion, not an autonomous reader.
\n– Prioritize image-quality control and external validation before go-live.
\n– Design interfaces that expose model confidence to curb automation bias and guide targeted re-reads.
\n– Track workflow and safety metrics separately for normal\/abnormal cases, including recalls and downstream testing.
\nFor students and AI developers, having a single, structured synthesis\u2014organized by task, comparator, and effect\u2014reduces learning barriers and shortens the path from research to robust, workflow-aware solutions. Radiology AI works best when it augments humans on high-quality data with clear usage standards and responsible oversight. Start with precise use cases, control for image quality, measure what matters in real workflows, and keep experts in the loop\u2014to uplift both diagnostic quality and system efficiency. <\/p>\n

\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32:<\/b> https:\/\/cureus.com\/articles\/543554-artificial-intelligence-versus-human-interpretation-in-diagnostic-radiology-a-systematic-review-of-diagnostic-accuracy-and-operational-efficiency<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

SPU Tech Insight \u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e35 2019\u20132026: AI \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1c\u0e39 […]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":372822,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[325],"tags":[],"class_list":["post-372909","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-it-hub"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/372909","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=372909"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/372909\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/media\/372822"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=372909"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=372909"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=372909"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}