การประยุกต์ใช้ ChatGPT และ Google Colab สร้างอัลกอริทึม คำนวณการจัดกลุ่มและจัดลำดับเส้นทางตรวจสถานที่ขายยาแผนปัจจุบัน: กรณีศึกษาของสำนักงานสาธารณสุขจังหวัดปทุมธานี
DOI:
https://doi.org/10.69598/tbps.20.1.55-65คำสำคัญ:
Google colab, ChatGPT, การวางแผนเส้นทาง, อัลกอริทึม, สถานที่บทคัดย่อ
การตรวจประเมินสถานที่ขายยาแผนปัจจุบัน (ขย.1) เป็นภารกิจในการกำกับดูแลคุณภาพและมาตรฐานของสำนักงานสาธารณสุขจังหวัด การวางแผนเส้นทางในปัจจุบันใช้ผู้ที่มีประสบการณ์หรือชำนาญเส้นทางเป็นหลัก การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานเป็นความท้าทายอย่างหนึ่ง การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาวิธีการโดยสร้างอัลกอริทึมด้วย ChatGPT และคำนวณผ่าน Google Colab เพื่อจัดกลุ่ม และจัดลำดับเส้นทาง เปรียบเทียบประสิทธิภาพของการวางแผนเส้นทางโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีใช้อยู่ในปัจจุบัน กับอัลกอริทึมทางคอมพิวเตอร์ที่มี 3 แบบ นำไปคำนวณระยะทางใน Google map เพื่อศึกษาระยะทางและระยะเวลาที่ใช้เดินทางสำหรับการตรวจสถานที่ขายยาแผนปัจจุบัน งานวิจัยนี้เป็นการประเมินผลเชิงพัฒนา โดยนำเข้าข้อมูลพิกัดทางภูมิศาสตร์ของสถานที่ขายยาแผนปัจจุบันและคำนวณด้วยอัลกอริทึมทั้ง 3 แบบ เปรียบเทียบการจัดเส้นทางโดยผู้เชี่ยวชาญ ผลการศึกษา พบว่าวิธีการจัดเส้นทางโดยผู้เชี่ยวชาญ จากจำนวน 145 แห่ง จัดกลุ่มได้ 41 กลุ่ม ใช้ระยะทางรวมทั้งหมด 2,755.01 กิโลเมตร ใช้เวลารวม 4,962.00 นาที หรือคิดเป็น 82.7 ชั่วโมง เปรียบเทียบกับการใช้อัลกอริทึมจัดกลุ่มใหม่ พบว่าอัลกอริทึม 3 แบบจัดกลุ่มได้ 21 กลุ่ม มีระยะทางรวม 1,313 กิโลเมตร 1,340 กิโลเมตร และ 1,359 กิโลเมตร ตามลำดับ และใช้ระยะเวลาลดลง คิดเป็นระยะทางและระยะเวลาที่ลดลง ร้อยละ 50 และในกรณีการจัดลำดับเส้นทางจากผู้เชี่ยวชาญ 41 กลุ่มเท่ากันและใช้อัลกอริทึม 3 แบบ พบว่ามีการจัดลำดับเส้นทางที่แตกต่างกัน และให้ผลลัพธ์ระยะทางรวมและระยะเวลารวมไม่แตกต่างกัน การพัฒนาอัลกอริทึมที่ใช้และนำมาทดสอบ 3 แบบ สามารถใช้จัดกลุ่มหรือใช้หาเส้นทางลำดับการเดินทางเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการเดิมได้ นำมาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการวางแผนเส้นทางตรวจประเมินสถานที่ขายยาแผนปัจจุบันหรือการตรวจประเมินในลักษณะอื่นในอนาคต และอาจประยุกต์ใช้สำหรับการวางแผนในหลายพื้นที่ในระดับภาค เขต หรือประเทศ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เอกสารอ้างอิง
World Health Organization. Good pharmacy practice - joint FIP/WHO guidelines on good pharmacy practice: Standards for quality of pharmacy services. 2011. [cited 2024 Nov 15]. Available from: https://www.fip.org/files/fip/WHO/GPP%20guidelines%20FIP%20publication_final.pdf
The office of community pharmacy accreditation (Thailand). Announcement of the food and drug administration on the criteria, methods, and conditions for passing the assessment according to the community pharmacy practice guidelines. 2016. [cited 2024 Nov 15]. Available from: https://papc.pharmacycouncil.org/download_file.php?file=678004486C119599ED7D199F47DA043A&itemid=2000&h=3973
Phannikul T. A heuristic algorithm for solving the vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery [Dissertation]. Ubon Ratchathani: Ratchathani University; 2008. (in Thai)
Laporte G. A concise guide to the traveling salesman problem. J Oper Res Soc. 2010;61(1):35-40.
Google. Google colaboratory [Internet]. 2024 [cited 2024 Nov 8]. Available from: https://colab.research.google.com
Google. OR-Tools: Google's operations research tools [Internet]. 2024 [cited 2024 Nov 8]. Available from: https://developers.google.com/optimization
Sueni K. The routes transportation by comparison between using the saving algorithm and the nearest neighbor algorithm. Econ Bus Adm J Thaksin Univ. 2020;12(2);1-14. (in Thai)
Muriyatmoko D, Djunaidy A, Muklason A. Heuristics and metaheuristics for solving capacitated vehicle routing problem: An algorithm comparison, Procedia Comput Sci. 2024;234:494-501.
Genova K, Williamson DP. An experimental evaluation of the best-of-many Christofides’ algorithm for the traveling salesman problem. Algorithmica. 2017;78(4):1109-30.
Christofides N. Worst-case analysis of a new heuristic for the travelling salesman problem. Oper Res Forum. 2022;3(1):20.
Google. Google map platform [Internet]. 2024 [cited 2024 Aug 10]. Available from: https://developers.google.com/maps/
Totrakool P. A heuristic search method for a vehicle routing problem in a medical supplies distribution system. [Dissertation]. Bangkok: Chulalongkorn University; 2003. (in Thai)
Grasas A, Ramalhinho H, Pessoa LS, Resende MGC, Caballé I, Barba N. On the improvement of blood sample collection at clinical laboratories. BMC Health Serv Res. 2014;14(1):12.
Yu R, Yun L, Chen C, Tang Y, Fan H, Qin Y. Vehicle routing optimization for vaccine distribution considering reducing energy consumption. Sustainability. 2023; 15(2):1252.
Issabakhsh M, Hosseini-Motlagh S, Pishvaee M, Saghafi Nia M. A vehicle routing problem for modeling home healthcare: A case study. Int J Transp Eng. 2018;5(3): 211-28.
