---
language:
- th
- en
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B
tags:
- medical
- text-generation-inference
- llama-3.1
- finetuning
license: llama3.1
library_name: transformers
---
<p align="center">
  <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66bf1cd096583c59b024a3c5/oG16EyLMfyiqvXrbNPGZd.png" alt="Logo_Website" width="400"/>
</p>

# **Thai Medical Large Language Model**
**Github** : [Github Evaluate](https://github.com/EIRAI-Thaimedical/EIRAI)<br>
**PaPer** : <br>

## **Llama-3.1-EIRAI-8B-instruct**

**Llama-3.1-EIRAI-8B-instruct**: developed an **8-billion parameter model** specifically tailored for **Thai medical applications**, with expertise in both **Thai medical language** and **English medical terminology**. The model has demonstrated its capabilities through key benchmarks such as **MMLU**, **MedQA**, **PubMedQA**, and **MedMCQA**, as well as Thai language assessments like **ThaiExam**, **M3Exam**, **XNLI**, and **XCOPA**. Additionally, we have created a **Clinically Adapted Model Enhanced test** using the **Thai language** to support **clinical use in hospitals** and to further improve the performance of **Thai medical Retrieval-Augmented Generation (RAG)**.

## Notice
While **Eir AI Thai Medical LLM** is designed to encode high-quality medical knowledge, it is **not yet optimized for safe, practical use** in real-world medical settings. The model is still in the research phase and should **not be used for clinical decision-making** without further validation, including randomized controlled trials. It is available for researchers to explore the potential of LLMs in medical contexts, but **real-world deployment is not recommended** in its current version.

## Safety and Future Work
The current version of **Eir AI Thai Medical LLM** is under active development. We advise against using it for medical applications until further testing is completed. Our goal is to continue enhancing the model through **rigorous testing** and **real-world evaluation**, ensuring that it can be safely integrated into healthcare systems in the future.

## Model Overview
- **Model Architecture:** Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
- **Version:** 1.0
- **License(s):** [llama3.1](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B/blob/main/LICENSE)


### Evaluations

| Medical Model            | Clinical KG         | Medical Genetics    | Anatomy            | Pro Medicine       | College Biology    | College Medicine   | MedQA             | PubMedQA          | MedMCQA           | Avg.              |
|--------------------------|---------------------|---------------------|--------------------|--------------------|--------------------|--------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
| **GPT-3.5 Turbo 1106**    | 74.7            | 60.2            | 65.9           | 72.0          | 64.73          | 64.73         | 57.71         | 72.66         | 66.0              | 66.6              |
|Thai LLMs                  |                     |                     |                    |                    |                    |                    |                   |                   |                   |                   |
| **Eir AI-8B**             | 75.1            | 80.0            | 69.6          | 76.8           | 77.1           | 66.5         | 64.5          | **79.0**    | 58.6         | 71.9              |
| **Eir AI-8B + Prob**      | **83.8**        | **89.0**        | **83.0**       | **84.9**       | **89.6**       | **75.7**       | **69.6**      | 78.8         | **67.1**     | **80.2**          |
| **Typhoon-v1.5x-8B**      | 75.9            | 79.0            | 63.7           | 70.6           | 77.1          | 63.6          | 59.7          | 74.4          | 58.0         | 69.1              |
| **OpenThaiGPT-beta-7B**   | 37.4           | 38.0           | 4.5            | 32.7           | 36.1           | 32.4         | 32.4          | 62.0          | 31.8          | 34.1              |

## Translation Performance Metrics

| **Model**                     | **BLEU Score** | **N-gram Precisions (%)**      | **BP**  | **Ratio** |
|-------------------------------|----------------|---------------------------------|---------|-----------|
| Typhoon-v1.5x-8B-Instruct      | 34.42          | 71.3/50.6/38.6/29.6             | 0.764   | 0.788     |
| Meta Llama 3.1-8B Instruct     | 35.74          | 62.8/42.3/31.7/24.1             | 0.946   | 0.948     |
| **Eir AI-8B**                  | **61.10**      | **76.1/64.6/56.6/50.1**         | **1.000**| **1.006** |
| Eir AI-8B-prob                 | 47.91          | 74.0/58.0/48.2/40.6             | 0.890   | 0.896     |

## Clinically Adapted Thai Medical Task Performance

| Task                                   | GPT-3.5 | Typhoon-v1.5x-8B-instruct | GPT-4o | Eir AI-8B |
|----------------------------------------|---------|----------------------------|--------|-----------|
| Named Entity Recognition               | 3.26    | 5.55                       | 6.34   | **7.08**  |
| Temporal Information Extraction        | 3.83    | 5.46                       | 6.15   | **7.05**  |
| Paraphrasing                           | 2.36    | 4.68                       | 6.35   | **7.06**  |
| Natural Language Generation            | 2.63    | 4.87                       | 6.91   | **7.66**  |
| Keyword Extraction                     | 2.60    | 5.15                       | 7.01   | **7.35**  |
| Text Classification                    | 2.92    | 6.21                       | 5.36   | **6.75**  |
| Relation Extraction                    | 3.29    | 5.94                       | 4.37   | **6.92**  |
| Question Answering                     | 3.70    | 4.92                       | 6.11   | **6.82**  |
| Text Summarization                     | 2.98    | 5.44                       | **7.51**| **7.51**  |
| Abbreviation Expansion                 | 3.99    | 5.96                       | 6.24   | **7.82**  |
| Clinical Concept Normalization         | 2.67    | 5.63                       | 5.82   | **6.55**  |
| Open-ended Question                    | 3.32    | 5.55                       | 6.77   | **7.27**  |
| Multiple-Choice Question               | 3.90    | 5.00                       | 5.40   | **6.40**  |
| Coreference Resolution                 | 3.48    | 4.55                       | 4.88   | **6.43**  |
| Yes/No Question                        | 2.71    | 5.86                       | 4.86   | **7.38**  |
| Medical Translation                    | 3.00    | 4.00                       | **7.79**| 7.65  |
| Medical Thai Extraction                | 2.81    | 7.16                       | **8.62**| 8.16  |
| Medical ICD Prediction                 | 2.08    | 3.16                       | **8.12**| 6.41     |
| **Average Score**                       | 3.05    | 5.33                       | 6.38   | **7.11**  |


# Prompt Template

This model uses `ChatML` prompt template:

```
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

````

# Example Clinical Adapted ICD 10 Prediction
````
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are responsible for accurately assigning ICD-10 codes and to diagnose and document medical records.
Your expertise ensures that healthcare providers are properly reimbursed and that patient care is well-documented.
In this scenario, you will be presented with a series of medical records and your task is to provide the correct ICD-10 code(s)
and ICD-9 CM in procedures based on the information provided.

<|eot_id|>
<|start_header_id|>user<|end_header_id|>

"Chief Complaint :5วันก่อนมารพ.มีไข้ ไอ มีเสมหะ มีน้ำมูก เหนื่อย ปวดเมื่อยตามตัว \r\n
Present illness : 5วันก่อนมารพ.มีไข้ ไอ มีเสมหะ มีน้ำมูก เหนื่อย ปวดเมื่อยตามตัว  มีน้ำมูก เลือดกำเดาจาากข้างขวา
ปฏิการกระทบกระแทก ไม่มีเจ็บคอ ไม่มีอาการอ่อนเพลีย มีอาการอ่อนเพลีย ไอมาก ไอตลอด มีอาการระคายคอ ปัสสาวะปกติ ไม่มีถ่ายเหลว
\r\n\r\nAllergy : |\r\n\r\nOther : no underlying disease\r\n\r\nPlan Treatment Day 1 of hospitalization : admit ward
\r\n\r\nReview of System { \r\n\r\n General :a thai adult female ,look sickness fatigue dry lip  moderate dehydration
\r\n Skin :no MP rash \r\n Eyes :not pale ,no icteric sclera \r\n Chest :secretion sound in both lung ,no crepitation , no wheezing \r
\n }
VitalSign First : {\n
BP : 117.0/63.0 mmHg\n
Pulse : 62.0 BPm\n
Temperature : 37.0 Celsius\n
Respiratory rate : 20.0\n
Weight : 50.000 kgs.\n
Height : 165.0 cm.\n
Painscore: N/A\n
O2SAT : 100\n}\n

Lab Results: \n

Electrolyte:Sodium (Na), Result : 143 mmol/L\r\n
Electrolyte:Potassium (K),Result : 3.8 mmol/L\r\n
Electrolyte:Chloride (Cl), Result : 108 mmol/L\r\n
Electrolyte:Bicarbonate (CO2),Result : 27.0 mmol/L\r\n
Creatinine (Serum):Creatinine, Result : 0.69 mg/dL\r\n
Creatinine (Serum):eGFR,Result : 100.41 ml/min/1.73 m^2\r\n
AST/SGOT:AST/SGOT, Result : 48 U/L\r\n
ALT/SGPT:ALT/SGPT, Result : 42 U/L\r\n
CBC:WBC Count,Result : 3.2 10^3/uL\r\n
CBC:RBC Count, Result : 3.57 10^6/uL\r\n
CBC:Hemoglobin (Hb), Result : 10.7 g/dL\r\n
CBC:Hematocrit (HCT),Result : 32.4 %\r\n
CBC:MCV, Result : 91 fL\r\n
CBC:MCH, Result : 30.0 pg\r\n
CBC:MCHC, Result : 33.0 g/dL\r\n
CBC:RDW-CV,Result : 12.9 %\r\n
CBC:Platelet Count, Result : 226 10^3/uL\r\n
CBC:Platelet Estimates, Result : Adequate \r\n
CBC:Neutrophils,Result : 41 %\r\n
CBC:Lymphocytes, Result : 46 %\r\n
CBC:Monocytes, Result : 9 %\r\n
CBC:Eosinophils, Result : 4 %\r\n
CBC:Basophils,Result : 0 %\r\n
COVID-19 Antigen (Rapid Test) For Admit:COVID-19 Antigen (Rapid Test), Result : Positive \r\n
Influenza A/B screening:Flu A,Result : Negative \r\n
Influenza A/B screening:Flu B, Result : Negative \n

X-ray Results: 15-05-2567 12:56 CHEST (PA, UPRIGHT)\r\n
\r\nHISTORY: Fever with productive cough and dyspnea for 5 days. \r\nCOMPARISON: None.\r\n
\r\n
FINDINGS:\r\n
TUBES/LINES: None.\r\nLUNGS: Normal lung volumes. Band-like opacity at right apical lung. Clear left lung.\r\n
PLEURA: No pneumothorax or effusion. Mild bilateral apical pleural thickening. \r\n
HEART AND MEDIASTINUM: Normal cardiac silhouette. Normal mediastinal contour.\r\n
BONY STRUCTURES: Mild scoliosis of the thoracic spine. \r\n\r\n
IMPRESSION:\r\n
- Band-like opacity at right apical lung, probably plate atelectasis or fibrosis\r\n- Mild bilateral apical pleural thickening"

<|eot_id|>
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Let's analyze the provided information and document the appropriate ICD-10 codes based on the patient's symptoms and diagnosis.

### Step-by-Step Analysis:

1. **Understand the Symptoms and Diagnosis**:
   - The patient presents with a range of symptoms including fever, cough with sputum, fatigue, nasal discharge (including blood),
and dyspnea. The lab tests returned a positive COVID-19 antigen test, while the influenza test was negative.

2. **Identify Key Terms**:
   - Primary key terms include 'COVID-19 positive', 'fever', 'productive cough', 'dyspnea', and pulmonary findings from the X-ray.

3. **Locate the Main Category**:
   - The main categories for the conditions noted are:
     - COVID-19: U07.1
     - Possible acute bronchitis: J20 (based on the productive cough)
     - Other symptoms such as dizziness: R42
     - Evidence of acute respiratory infection: J06.9

4. **Identify Specific Codes**:
   - Based on the diagnosis:
     - COVID-19 confirmed case: U07.1
     - Acute bronchitis: J20.9 (considering unspecified acute bronchitis)
     - Dizziness (if noted as significant and problematic): R42
     - Unspecified acute upper respiratory infection: J06.9

5. **Check for Additional Codes or Modifiers**:
   - Considering the details provided, the primary diagnosis is the confirmed COVID-19 infection, while bronchiolitis
and dizziness might be secondary diagnoses.

6. **Validate the Code Selection**:
   - Confirm that the selected codes reflect the patient's symptoms accurately, including acute bronchitis
and any other significant symptoms presented.

7. **Document the ICD-10 Code**:
   - The ICD-10 codes are documented for all noted conditions accordingly."

```json
Answer: {
    "Primary_Diagnosis": {
        "Code": "U071",
        "Description": "COVID-19, virus identified"
    },
    "Secondary_Diagnosis": [
        {
            "Code": "J20",
            "Description": "Acute bronchitis due to unspecified organism"
        },
        {
            "Code": "R42",
            "Description": "Dizziness and giddiness"
        },
        {
            "Code": "J069",
            "Description": "Acute upper respiratory infection, unspecified"
        }
    ],
    "ICD9_Procedure": []
}


````



# Example Clinical Adapted Thai Medical Extraction
````
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Task : Extract input the following patient information into output format Tone: the following medical text into
Thai in a fluent and elegant style.
Output Format.1.Age: \n2.Gender: \n3.Weight :\n4.Height : \n5.Chief Complaint: \n6.Symptoms and Signs: \n7.Medical History: \n
8.Current Medications:  \n9.Laboratory Results:  \n10.Imaging Findings:  \n11.Allergy: \n12.Drug Allergy:


<|eot_id|>
<|start_header_id|>user<|end_header_id|>
ผู้ป่วยของเราเป็นชายถนัดทั้งสองมือ อายุ 43 ปี มีประวัติการชักที่ไม่สามารถควบคุมได้มาเป็นเวลา 20 ปี ลักษณะการชักของเขามักจะรวมถึงการรู้สึกร้อนวูบวาบและอาการทางประสาทสัมผัสอื่น ๆ
ที่พัฒนาไปสู่การเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อที่มีจุดศูนย์กลางส่วนใหญ่ทางด้านขวา การตรวจหาสาเหตุของการชักรวมถึงการถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (MRI) ซึ่งเผยให้เห็นเนื้องอกไขมันขนาดใหญ่ที่เส้นกลางสมอง
การพัฒนาไม่สมบูรณ์ของคอร์ปัสคาโลซัมบางส่วน และรอยโรคที่อยู่ใกล้เคียงในสมองส่วนหน้าซ้ายที่คาดว่าจะเป็นเนื้องอกกลีอาล (glial neoplasm) ตามลักษณะภาพถ่ายทางรังสี
รอยโรคในสมองส่วนหน้าซ้ายด้านหน้าและตรงกลางประกอบด้วยการกลายเป็นหินปูนแบบเป็นก้อนพร้อมการเพิ่มขึ้นของสัญญาณ FLAIR ที่กว้างขวางซึ่งเกี่ยวข้องกับไจรัสซิงกูเลตทั้งสองข้างและสมองส่วนหน้าซ้าย
(รูปที่ ).\n\nการจัดการทางการแพทย์ล้มเหลวในการควบคุมการชักของเขาและเขาถูกส่งต่อเพื่อหาทางเลือกในการรักษาด้วยการผ่าตัด รอยโรคที่เพิ่มขึ้นถูกสังเกตด้วยการถ่ายภาพเพิ่มเติมและขอบเขตของอาการบวมน้ำก็เพิ่มขึ้นด้วย
ความกังวลเกี่ยวกับการพัฒนาเนื้องอกกลีอาลที่เพิ่มขึ้นและการควบคุมการชักที่ไม่ดีทำให้มีการแนะนำให้ทำการผ่าตัด
การตัดสินใจถูกทำขึ้นเพื่อดำเนินการผ่าตัดนำทางด้วยระบบประสาทเพื่อตัดมวลที่เพิ่มขึ้นในสมองส่วนหน้าซ้ายและการตัดสมองส่วนหน้าบางส่วนโดยใช้การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองระหว่างการผ่าตัด
(intraoperative electroencephalogram - EEG), การทำแผนที่คอร์ติคอล (cortical mapping) และการตรวจวัดศักย์ไฟฟ้าที่เกิดจากการกระตุ้นประสาทรับความรู้สึก
 (somatosensory evoked potentials - SSEP)\n\nตัวอย่างที่ส่งไปตรวจทางพยาธิวิทยาแบบแช่แข็งในระหว่างการผ่าตัดพบว่ามีเส้นใยโรเซนธาล (Rosenthal fibers)
และการกลายเป็นหินปูนแบบเป็นจุดซึ่งคาดว่าจะเป็นเนื้องอกกลีอาล การประเมินทางพยาธิวิทยาแบบถาวรเผยให้เห็นเนื้องอกไขมัน (lipoma) และความผิดปกติของคอร์ติคอลแบบเฉพาะจุด
(focal cortical dysplasia) แบบ Palmini Type IA ในสมองที่อยู่ใกล้เคียง ความผิดปกติเล็กน้อยของโครงสร้างคอร์ติคอลและการเกิดกลีโอซิส (gliosis)
ในเนื้อสมองขาวที่เกี่ยวข้องสามารถเห็นได้ในคราบสีฮีมาโทซิลินและอีโอซิน (hematoxylin and eosin - H&E) และคราบสีโปรตีนกรดกลีอาลไฟบริลลารี (glial fibrillary acidic protein - GFAP)
และการย้อมสีโปรตีนเส้นประสาท (neurofilament protein - NFP) ในบริเวณที่เกิดกลีโอซิสไม่แสดงหลักฐานของเซลล์ประสาทที่ผิดรูป เซลล์ประสาทขนาดใหญ่ หรือเซลล์ลูกโป่ง (รูปที่ ).\n\n
การถ่ายภาพหลังการผ่าตัด (รูปที่ ) แสดงให้เห็นการตัดรอยโรคที่เพิ่มขึ้นใกล้เคียงทั้งหมดในสมองส่วนหน้าซ้ายและไจรัสซิงกูเลต การลดลงอย่างมากของอาการบวมน้ำที่เกิดจากหลอดเลือดถูกสังเกตในภาพ
FLAIR เนื้องอกไขมันที่เส้นกลางสมองไม่เปลี่ยนแปลง\n\nการฟื้นตัวหลังการตัดรวมถึงอาการเสริมในบริเวณมอเตอร์ซินโดรมระดับปานกลางรวมถึงอาการอ่อนแรงครึ่งซีก การพูดล่าช้า และการเปลี่ยนแปลงทางอารมณ์
การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ค่อยๆ หายไปและพบว่าผู้ป่วยมีความสมบูรณ์ทางระบบประสาทในการติดตามผลที่คลินิก การควบคุมการชักเกิดขึ้นทันทีหลังการตัด ยาต้านการชักถูกใช้อย่างต่อเนื่องและค่อยๆ
ถูกถอดออกในเดือนต่อมาโดยไม่มีการกลับมาเป็นซ้ำ ผู้ป่วยไม่มีการชักเป็นเวลา 3 ปีหลังการตัด การถ่ายภาพติดตามผล 18 เดือนพบการเปลี่ยนแปลง T2/FLAIR ที่คงที่พร้อมกับบริเวณเล็ก ๆ 


<|eot_id|>
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
1. อายุ: 43 ปี\n
2. เพศ: ชาย\n
3. น้ำหนัก: ไม่ระบุ\n
4. ส่วนสูง: ไม่ระบุ\n
5. อาการหลัก: การชักที่ไม่สามารถควบคุมได้\n
6. อาการและสัญญาณ: รู้สึกร้อนวูบวาบ, อาการทางประสาทสัมผัส, การเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อที่มีจุดศูนย์กลางส่วนใหญ่ทางด้านขวา\n
7. ประวัติการรักษา: การจัดการทางการแพทย์ล้มเหลวในการควบคุมการชัก\n
8. ยาที่ใช้ในปัจจุบัน: ยาต้านการชัก\n9. ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ: ไม่ระบุ\n
10. ผลการตรวจภาพ: MRI แสดงเนื้องอกไขมันขนาดใหญ่ที่เส้นกลางสมอง, การพัฒนาไม่สมบูรณ์ของคอร์ปัสคาโลซัมบางส่วน, รอยโรคที่อยู่ใกล้เคียงในสมองส่วนหน้าซ้ายที่คาดว่าจะเป็นเนื้องอกกลีอาล\n
11. อาการแพ้: ไม่ระบุ\n
12. อาการแพ้ยา: ไม่ระบุ\n
การผ่าตัดนำทางด้วยระบบประสาทเพื่อตัดมวลที่เพิ่มขึ้นในสมองส่วนหน้าซ้ายและการตัดสมองส่วนหน้าบางส่วนได้ถูกดำเนินการ
และผลการตรวจทางพยาธิวิทยาเผยให้เห็นว่าเป็นเนื้องอกไขมันและความผิดปกติของคอร์ติคอลแบบเฉพาะจุด (focal cortical dysplasia) แบบ Palmini Type IA
ในสมองที่อยู่ใกล้เคียง การฟื้นตัวหลังการผ่าตัดรวมถึงอาการเสริมในบริเวณมอเตอร์ซินโดรมระดับปานกลาง แต่การควบคุมการชักเกิดขึ้นทันทีหลังการผ่าตัดและผู้ป่วยไม่มีการชักเป็นเวลา
3 ปีหลังการผ่าตัด การถ่ายภาพติดตามผล 18 เดือนพบการเปลี่ยนแปลง T2/FLAIR ที่คงที่พร้อมกับบริเวณเล็ก ๆ ที่เพิ่มขึ้นของการเพิ่มขึ้นใกล้เคียงที่ไม่เปลี่ยนแปลง.
````




# How to use


```python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch

model_id = "EIRTHAIMED/Llama-3.1-EIRAI-8B"

nf4_config = BitsAndBytesConfig(
   load_in_4bit=True,
   bnb_4bit_quant_type="nf4",
   bnb_4bit_use_double_quant=True,
   bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

# Load the base model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    # quantization_config=nf4_config, # uncomment this line for 4 bit loading
    device_map="auto",
    attn_implementation="flash_attention_2"
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an expert medical assistant named EIR , developed by EIR Thai Medical LLM. You are to be a helpful, respectful, and honest assistant."},
    {"role": "user", "content": "การใช้ clinical tracer มีบทบาทอย่างไรในการพัฒนาคุณภาพการดูแลผู้ป่วย?"}
]

input = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize = True,
    add_generation_prompt = True, # Must add for generation
    return_tensors = "pt",
).to("cuda")


from transformers import TextStreamer
text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True)
_ = model.generate(input, streamer = text_streamer, max_new_tokens = 1500, do_sample=True, temperature=0.01, top_k=100, top_p=0.95) 


```


```
@article{EirAI,
    title={Eir: Thai Medical Large Language Models}, 
    author={Yutthakorn Thiprak and Rungtam Ngodngamthaweesuk and Songtam Ngodngamtaweesuk, MD},
    year={2024},
    journal={arXiv preprint arXiv:2409.08523},
    url={https://arxiv.org/abs/2409.08523}
}
```

---
**Thank you very much** 
Asst.Prof.Dr. Ekapol Chuangsuwanich and Praj Bhargava @Meta Research Engineer, for your valuable endorsement of our preprint paper on arXiv.

**Thank you** 
Draft Reviewer Report
[Kullawat Chaowanawatee](https://www.computing.psu.ac.th/profile/index.php?staffid=coc0051) and [Dr. Jakapan Suaboot](https://www.computing.psu.ac.th/profile/index.php?staffid=coc0056) from Prince of Songkla University, Phuket Campus
<br>
Draft Industry Reviewer Report
[Mr. Piyawat Maneenual](https://ieeexplore.ieee.org/author/37086452350) ,Assistant IT Manager ,Thonburi Rajyindee Hospital<br>
