อุปกรณ์สวมใส่เพื่อการวิจัยทางสรีรวิทยา | ตัวแปรที่วัดได้และแนวทางในการเลือกใช้

อุปกรณ์สวมใส่ (wearable devices) ได้พัฒนาจากเครื่องมือเพื่อการติดตามสุขภาพทั่วไป ไปสู่เครื่องมือที่มีศักยภาพในการเก็บข้อมูลเชิงสรีรวิทยาและชีวกลศาสตร์ในระดับงานวิจัย ปัจจุบันมีอุปกรณ์จำนวนมากที่สามารถบันทึกสัญญาณทางชีวภาพได้ต่อเนื่องในสภาพแวดล้อมจริง เอกสารที่ตีพิมพ์ในปี 2025 ทั้งด้านวิศวกรรมกีฬา ฐานข้อมูลอุปกรณ์สวมใส่ และแนวทางการเลือกใช้อุปกรณ์ทางสรีรวิทยา แสดงให้เห็นทั้งความกว้างและความลึกของข้อมูลที่อุปกรณ์เหล่านี้สามารถให้ได้

1. อุปกรณ์สวมใส่ (wearable devices) ในปัจจุบันวัดอะไรได้บ้าง

จากการทบทวนข้อมูลล่าสุด สามารถจัดกลุ่มตัวแปรที่อุปกรณ์สวมใส่ (wearable devices) วัดได้ ดังนี้

1.1 สัญญาณสรีรวิทยาหลัก

• Electrocardiography (ECG)

• Photoplethysmography (PPG)

• Impedance cardiography (ICG)

• Respiration (BR)

• Electrodermal activity (EDA)

• Blood pressure (BP)

• Heart rate (HR)

• Heart rate variability (HRV)

• Oxygen saturation (SpO₂)

1.2 ตัวแปรคำนวณจากสัญญาณ

• Stroke volume, cardiac output, pre-ejection period

• Respiratory sinus arrhythmia (RSA), baroreflex sensitivity

• HRV indices (RMSSD, SDNN, HF-HRV)

• BP indices (SBP, DBP, MAP)

1.3 ตัวแปรเสริม

• Skin temperature

• Accelerometer (steps, posture, activity level)

• Gyroscope, magnetometer (movement pattern, orientation)

• GPS (location, speed)

• Ambient light, ambient noise

• Sleep duration, fragmentation, quality

• Hydration, recovery indices (รายงานบางการศึกษา)

1.4 ตัวแปรเชิงการกีฬาและชีวกลศาสตร์

• Vertical jump estimation, reaction forces

• Biomechanical load: knee load, hip load

• Plantar pressure, vertical ground reaction forces (insoles)

• Wheelchair mobility performance (rotational/linear velocity, curves, turns)

• Stride length (IMU + LPS + AI)

• Running surface classification (track, sand, etc.)

2. การประยุกต์ในงานวิจัยทางสรีรวิทยา

แม้อุปกรณ์สวมใส่ (wearable devices) จะวัดได้หลากหลาย แต่สำหรับงานทางสรีรวิทยา ตัวแปรที่ใช้บ่อยและมีความสำคัญคือ

• Heart rate (HR) และ Heart rate variability (HRV) ตัวชี้วัดภาระการฝึก การฟื้นตัว และการทำงานของระบบประสาทอัตโนมัติ

• Breathing rate (BR) และการระบายอากาศ (MVV) ใช้ประเมินสมรรถภาพระบบหายใจและความทนทาน

• ECG waveform ข้อมูลโดยตรงสำหรับการวิเคราะห์ cardiac autonomic control และภาวะ arrhythmia

• Blood pressure (BP) และ SpO₂ ประเมินการทำงานของระบบไหลเวียนและการลำเลียงออกซิเจน

• Derived cardiac indices เช่น stroke volume, cardiac output, pre-ejection period ซึ่งสำคัญต่อการวิจัยทางสรีรวิทยา โดยเฉพาะด้านคลินิก และ exercise physiology

สำหรับผู้อ่านที่สนใจค้นหาข้อมูลอุปกรณ์เพิ่มเติม สามารถใช้ฐานข้อมูล SiA-WD (https://osf.io/umgvp/) ซึ่งได้รวบรวมรายละเอียดด้านตัวแปรที่วัดได้ ความถูกต้อง และการใช้งานของอุปกรณ์หลากหลายรุ่นไว้ในที่เดียว

3. หลักการเลือกอุปกรณ์สวมใส่เพื่อการวิจัย

การเลือกอุปกรณ์สวมใส่เพื่อการวิจัยทางสรีรวิทยาควรพิจารณาอย่างรอบด้าน โดยอาศัยหลักการที่อ้างอิงจากงานตรวจสอบเชิงประจักษ์ สามารถสรุปได้เป็น 5 มิติหลัก ได้แก่

3.1 ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ (Accuracy & Reliability)

• Accuracy ต้องผ่านการตรวจสอบกับมาตรฐานอ้างอิง (gold standard) เช่น ECG หรือ spirometry สำหรับการแพทย์ งานทบทวนล่าสุดรายงานว่าอุปกรณ์เชิงผู้บริโภคมีความแม่นยำเพียงพอในสภาวะพัก แต่จะลดลงเมื่อมีการออกแรง

• Reliability ควรมีรายงานค่าความสม่ำเสมอ เช่น Intraclass Correlation Coefficient (ICC) ≥ 0.90 เพื่อยืนยันความเสถียรของการวัด ตัวอย่างเช่น งานวิจัยที่ทดสอบ textile-based sensor รายงานค่า ICC ของ HR อยู่ในช่วง 0.97–0.99 ซึ่งสะท้อนความน่าเชื่อถือในระดับสูง

3.2 การเข้าถึงและคุณภาพข้อมูล (Data Access & Quality)

• งานวิจัยต้องการเข้าถึงข้อมูลดิบ (raw signal data เช่น ECG waveform, respiration trace นอกเหนือไปจากค่าที่ผ่านการประมวลผลแล้ว

• ข้อมูลควรถูกส่งออกในรูปแบบมาตรฐาน เช่น CSV หรือ EDF เพื่อความสะดวกในการนำไปวิเคราะห์ต่อ

• อุปกรณ์ที่ไม่เปิดเผยอัลกอริทึมการคำนวณ HRV หรือ BR หรือตัวแปรอื่นๆ จะมีข้อจำกัดเมื่อนำไปใช้ตีพิมพ์ในวารสาร

3.3 ความเหมาะสมในการใช้งาน (Usability & Feasibility)

• ความสะบายในการสวมใส่ ต้องสวมใส่ได้โดยไม่รบกวนกิจวัตรประจำวัน เพื่อลด dropout ของผู้เข้าร่วม

• ระยะเวลาในการทำงานของแบตเตอรี่ ต้องสอดคล้องกับ protocol ตัวอย่างเช่น การติดตาม HRV ต่อเนื่อง 7 วัน จำเป็นต้องมีแบตเตอรี่ที่รองรับการเก็บข้อมูลได้ตลอดช่วง

• รูปแบบของอุปกรณ์ ควรเลือกให้เหมาะกับกิจกรรม เช่น สายรัดข้อมือสำหรับการติดตามกิจวัตรประจำวัน หรือสายคาดอก และเสื้อผ้า สำหรับงานวิจัยทางสรีรวิทยาที่ต้องการสัญญาณที่วัดโดยตรง

3.4 มาตรฐานและความทนทาน (Technical & Regulatory Criteria)

• หากเป็นการใช้ในงานคลินิก อุปกรณ์ควรมีการรับรองจาก CE/FDA เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและรองรับข้อกำหนดด้านจริยธรรมการวิจัย

• หากใช้ในสภาพแวดล้อมที่เสี่ยงต่อความชื้น อุปกรณ์ต้องมีคุณสมบัติกันน้ำ กันเหงื่อ หรือสามารถซักทำความสะอาดได้

• ต้องพิจารณาต้นทุนรวม ทั้งค่าอุปกรณ์ ค่าสมาชิก และซอฟต์แวร์จัดการข้อมูล

3.5 ความสอดคล้องกับโจทย์วิจัย (Research Fit)

• การเลือกอุปกรณ์ควรเริ่มจากโจทย์วิจัยที่ชัดเจน เพื่อให้อุปกรณ์ที่เลือกสามารถตอบสนองเป้าหมายการศึกษาได้อย่างเหมาะสม

• Consumer wearables เหมาะกับการติดตามเชิงประชากร (population-based monitoring) หรือการศึกษาระดับกว้างที่เน้นความสะดวกในการใช้งาน (usability) ตัวอย่างเช่น Mayo Practical Guide (2025) ระบุว่าอุปกรณ์ประเภท wrist-based และ ring-based มักมีอัตราการยอมรับการใช้งานสูง แต่ก็มีข้อจำกัดในการเข้าถึงข้อมูลดิบ (raw data)

• Research-grade wearables เหมาะกับ physiology research ที่ต้องการสัญญาณละเอียดและ raw data โดยฐานข้อมูล SiA-WD แสดงว่าอุปกรณ์หลายรุ่นมีการเปิดข้อมูลครบถ้วน รวมถึงรายงานการตรวจสอบ reliability (เช่น ICC ≥ 0.90 สำหรับ HR และ BR)

• งานบรรณาธิการใน Sports Engineering (2025) ยังย้ำว่าการเลือกอุปกรณ์ต้องขึ้นกับบริบทของงานวิจัย ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ performance หรือ physiology

สรุป

Wearable devices ในปัจจุบันสามารถวัดสัญญาณทางสรีรวิทยาได้หลากหลาย ตั้งแต่ HR, HRV, BR, ECG, BP, SpO₂ ไปจนถึงตัวแปรที่ซับซ้อน เช่น cardiac output หรือ baroreflex sensitivity นอกจากนี้ยังสามารถเก็บข้อมูลด้าน biomechanics, sleep และ environmental context สำหรับงานวิจัยแบบสหวิทยาการ

การเลือกใช้อุปกรณ์ควรอิงหลักการ accuracy, data access, usability, regulatory criteria และ research fit โดยใช้คำถามวิจัยเป็นตัวกำหนดชนิดอุปกรณ์ ตารางเปรียบเทียบ consumer และ research-grade แสดงให้เห็นข้อแลกเปลี่ยน (trade-off) ที่นักวิจัยต้องพิจารณาอย่างรอบด้าน เพื่อให้ได้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือและสอดคล้องกับเป้าหมายทางวิชาการ

เอกสารอ้างอิง (References)

• Bartlett, R. (2025). Editorial: Sports Engineering in 2025. Sports Engineering. https://doi.org/10.1007/s12283-025-00485-9

• Smets, E., et al. (2025). SiA Wearables Database (SiA-WD): An overview of wearable sensors for physiological monitoring. Behavior Research Methods. https://doi.org/10.3758/s13428-025-02685-4
  หมายเหตุ: SiA-WD สามารถเข้าถึงได้เพิ่มเติมผ่านฐานข้อมูลของสำนักพิมพ์ Springer และเว็บไซต์ฐานข้อมูลทางการของโครงการ SiA-WD (https://osf.io/umgvp/).

• Mayo Clinic. (2025). Practical guide to evaluating wearable devices for physiological research. Journal of Clinical and Translational Science. https://doi.org/10.1016/j.jctsi.2025.01.009