การพัฒนาโปรแกรมจัดตารางเวรอัตโนมัติของนักรังสีเทคนิค: กรณีศึกษาแผนกรังสีวินิจฉัย โรงพยาบาลสงขลานครินทร์

ผู้แต่ง

  • นัทที อีนา หลักสูตรรังสีเทคนิค ภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
  • วิธู อินทะจันทร์ หลักสูตรรังสีเทคนิค ภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
  • สรวงสุดา มุสิสุต หลักสูตรรังสีเทคนิค ภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
  • หนึ่งฤทัย บุญทรัพย์เลิศดี หลักสูตรรังสีเทคนิค ภาควิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
  • สุทธารัตน์ สุวรรณมณี สาขาวิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ อำเภอหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา ประเทศไทย
  • เสรี ศักดิ์จิราพาพงษ์ สาขาวิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ อำเภอหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา ประเทศไทย
  • จงวัฒน์ ชีวกุล หลักสูตรรังสีเทคนิค สาขาวิชารังสีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ อำเภอหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา ประเทศไทย

คำสำคัญ:

โปรแกรมจัดตารางเวรอัตโนมัติ , ตารางการทำงานนอกเวลาราชการของนักรังสีเทคนิค, โปรแกรมจัดตารางเวรอัตโนมัติ, ตารางการทำงานนอกเวลาราชการของนักรังสีเทคนิค , ประเภทงานของนักรังสีเทคนิคในงานรังสีวินิจฉัย

บทคัดย่อ

บทนำ: โรงพยาบาลสงขลานครินทร์ได้มีการจัดตารางเวรโดยบุคลากรที่เป็นนักรังสีเทคนิคที่มีประสบการณ์หรือเป็นหัวหน้าภายในแผนก โดยการจัดตารางเวรนั้นมีองค์ประกอบในการจัดตารางเวรที่หลากหลายมาก ทำให้ใช้เวลานาน ส่งผลให้เสียอัตรากำลังของนักรังสีเทคนิคสำหรับปฏิบัติงานประจำ นอกจากนี้อาจเกิดความผิดพลาดและไม่เหมาะสมกับนักรังสีเทคนิคแต่ละคน  เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวทางผู้วิจัยได้ออกแบบโปรแกรมอัตโนมัติสำหรับใช้ในการช่วยจัดตารางเวรให้กับแผนกรังสีวินิจฉัยโรงพยาบาลสงขลานครินทร์ วิธีการศึกษา: พัฒนาโปรแกรมโดย Visual Studio Code ที่เขียนด้วยภาษา Python และสร้าง GUI ที่ได้ออกแบบมาจากโปรแกรม Figma จากนั้นประเมินความพึงพอใจของผู้ใช้งานโปรแกรมโดยนักรังสีเทคนิคจำนวน 29 คน ที่ประจำการอยู่เวรนอกเวลาราชการสังกัดสาขารังสีวินิจฉัย โรงพยาบาลสงขลานครินทร์โดยประเมินภาพรวมของตารางเวรที่โปรแกรมจัดตารางเวรอัตโนมัติสร้างขึ้น จำนวน 10 ข้อ โดยแต่ละข้อมีคะแนนเต็ม 5 ผลการศึกษา : ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของคะแนนความพึงพอใจเกี่ยวกับ ตารางเวรที่จัดไม่มีความผิดพลาด มีความถูกต้องเหมาะสม เท่ากับ 4.59 ± 0.50, ตารางเวรที่จัดสามารถเห็นภาพรวมของเจ้าหน้าที่ทั้งระบบได้ชัดเจน เท่ากับ 4.59 ± 0.68, ตารางเวรที่จัดมีความเหมาะสม เท่ากับ 4.45 ± 0.74, ตารางเวรที่จัดขึ้นรูปแบบใช้งานที่คุ้นเคย เท่ากับ 4.59 ± 0.50, ความสะดวกในการใช้งานระบบ  เท่ากับ 4.66 ± 0.48, ตารางเวรสามารถจัดการปัญหาการลาล่วงหน้าในการจัดเวรได้ เท่ากับ 4.79 ± 0.41, ความพึงพอใจต่อการทำงานของโปรแกรมโดยรวม เท่ากับ 4.41 ± 0.68, ตารางเวรสามารถจัดการปัญหาการลาล่วงหน้าในการจัดเวรได้  เท่ากับ4.69 ± 0.47, ตารางเวรสามารถจัดการปัญหาการลาล่วงหน้าในการจัดเวรได้ เท่ากับ 5.00, โปรแกรมมีความทันสมัยตัวอักษรชัดเจน เท่ากับ 4.62 ± 0.49 ตามลำดับ สรุปผลการศึกษา: การพัฒนาโปรแกรมจัดตารางเวรอัตโนมัติส่งผลให้การจัดเวรมีประสิทธิภาพ ลดความผิดพลาดต่างๆ ทำให้มีความสะดวกมากขึ้น ลดระยะเวลาในการจัดตารางเวร เพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหาการจัดตารางเวรที่ไม่เป็นธรรมกับบุคลากรภายในแผนกรังสีวินิจฉัย โรงพยาบาลสงขลานครินทร์

Downloads

Download data is not yet available.

เอกสารอ้างอิง

Chawasemerwa T, Taifa I, Hartmann D. Development of a doctor scheduling system: a constraint satisfaction and penalty minimization scheduling model. Int J Res Ind Eng. 2018;7:396-422.

เพ็ญนภา พาวขุนทด, สุรสีห์ มีสมวัฒน์, ณัฐพล มะลิวัลย์. ระบบจัดตารางการทำงานของพยาบาล: กรณีศึกษาแผนกผู้ป่วยในโรงพยาบาลคลองหลวง จังหวัดปทุมธานี [วิทยานิพนธ์ปริญญาวิศวกรรมศาสตร์บัณฑิต]. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี; 2554.

ปริวัฒณ์ อารีชาต, สราวุธ จันทร์สุวรรณ, วิกา ดุษฎีโหนด, อัครนันท์ พงศธรวิวัฒน์. ตัวแบบการจัดตารางเวรของเภสัชกรเพื่อลดความเหลื่อมล้าของภาระงาน. Thai J Oper Res. 2022;10.

ประพิมพรรณ เกรียงวัฒนศิริ. การพัฒนาแนวทางการปฏิบัติงานสำหรับพยาบาลเวรตรวจการ โรงพยาบาลสังกัดสำนักการแพทย์กรุงเทพมหานคร. วารสารโรงพยาบาลเจริญกรุงประชารักษ์. 2020;16(1):64-76.

กัลยา บุญหล้า, น้ำเพชร ยอดแสน, สุรีย์รัตน์ แก้วศรีเมือง. "การเปรียบเทียบสถิติทดสอบเมื่อประชากร 2 กลุ่มไม่เป็นอิสระกัน Comparison of Test Statistics Two Dependent Populations." J Sci Ladkrabang. 2018;27(1):78-87.

Visual Studio Code [Internet]. [cited 2023 February 2]. Available from: https://code.visualstudio.com

Alessandro D. Introducing Visual Studio Code. In: Visual Studio Code Distilled: Evolved Code Editing for Windows, macOS, and Linux. Berkeley, CA: Apress; 2021. p. 1-15.

Figma [Internet]. [cited 2023 February 2]. Available from: https://www.figma.com/resources/learn-design/.

Putra ZE, Fauzan F, Ajie H, Safitri IA. Designing a user interface and user experience from Piring Makanku application by using Figma application for teens. IJISTECH (Int J Inf Syst Technol). 2021;5(3):308-315.

Weijie W, Lu Y. Analysis of the mean absolute error (MAE) and the root mean square error (RMSE) in assessing rounding model. IOP Conf Ser Mater Sci Eng. 2018;324(1).

Jackson K, Keith R, Ramakrishnan L, Muriki K, Canon S, Cholia S, et al. Performance analysis of high-performance computing applications on the Amazon Web Services cloud. In: 2010 IEEE Second International Conference on Cloud Computing Technology and Science. IEEE; 2010.

TSRTJ5-2023

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2023-09-01

รูปแบบการอ้างอิง

1.
อีนา น, อินทะจันทร์ ว, มุสิสุต ส, บุญทรัพย์เลิศดี ห, สุวรรณมณี ส, ศักดิ์จิราพาพงษ์ เ, ชีวกุล จ. การพัฒนาโปรแกรมจัดตารางเวรอัตโนมัติของนักรังสีเทคนิค: กรณีศึกษาแผนกรังสีวินิจฉัย โรงพยาบาลสงขลานครินทร์. Thai J Rad Tech [อินเทอร์เน็ต]. 1 กันยายน 2023 [อ้างถึง 27 ธันวาคม 2025];48(1):40-51. available at: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/tjrt/article/view/261909

ฉบับ

ประเภทบทความ

นิพนธ์ต้นฉบับ