21 ก.ย. 2020 เวลา 01:00 • สุขภาพ
เปรียบเทียบสถานการณ์โควิด-19 กับโรคระบาดที่เคยเกิดขึ้นในอดีต
จากบทความ ฝ่าวิกฤติโควิด-19 จากบทเรียนในอดีต : ไข้หวัดใหญ่สเปน (1918 Spanish Flu) (https://bigdata.go.th/movements/fight-covid-with-spanish-flu-study/)
จะเห็นได้ว่าโรคโคโรนาไวรัส 2019 (ต่อไปนี้ผู้เขียนจะเรียกสั้น ๆ ว่าโรคโคโรนาไวรัส) และโรคไข้หวัดใหญ่สเปน มีความคล้ายคลึงกัน มาตรการต่าง ๆ ที่ใช้รับมือกับโรคไข้หวัดใหญ่สเปนในอดีต อาจจะนำมาประยุกต์ใช้กับสถานการณ์ปัจจุบันได้ ซึ่งการนำข้อมูลที่มีอยู่มาทำการศึกษา วิเคราะห์ เปรียบเทียบ เพื่อช่วยในการตัดสินใจให้เกิดประโยชน์ในปัจจุบันได้นั้น ถือว่าเป็นหัวใจสำคัญของการทำงานทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)
ในบทความนี้ เราจะศึกษาข้อมูลโรคระบาดอื่น ๆ เพิ่มเติม และทำการเปรียบเทียบกับโรคโคโรนาไวรัส โดยประเมินตามความรุนแรงของโรคที่เกิดขึ้น รวมถึงหาความสัมพันธ์ของระยะเวลาในการผลิตวัคซีนของโรคระบาดในอดีต เพื่อประเมินระยะเวลาในการผลิตวัคซีนของโรคโคโรนาไวรัส
การวิเคราะห์ข้อมูลโรคระบาดที่เคยเกิดขึ้นในอดีต
ข้อมูลที่นำมาศึกษาในครั้งนี้คือข้อมูลเหตุการณ์โรคระบาดทั้งหมดตั้งแต่ปี ค.ศ. 1870 ที่มีจำนวนผู้เสียชีวิตมากกว่า 100,000 คน และเพิ่มข้อมูลโรคซาร์ส (2002-04 SARS), ไข้หวัดนก (Avian influenza) และอีโบลา แสดงไว้บนตาราง 1 และใส่แถบสีเทาไว้สำหรับ 3 โรคดังกล่าวที่เพิ่มเข้าไปเปรียบเทียบด้วย โดยทั้ง 3 โรค เป็นโรคระบาดที่เกิดขึ้นภายในระยะเวลาที่ย้อนกลับไปไม่เกิน 20 ปี และเป็นโรคที่ทำให้คนไทยรู้จักและเกิดการตื่นตระหนกกันเป็นอย่างมาก แต่ทราบหรือไม่ว่าจำนวนผู้เสียชีวิตจากทั้ง 3 โรคนี้รวมกันมีแค่หลักหมื่น ซึ่งน้อยกว่าจำนวนผู้เสียชีวิตจากโรคไข้หวัดใหญ่ทั่วไป (Seasonal influenza) ที่มีผู้เสียชีวิตประมาณ 300,000-600,000 คนในทุก ๆ ปีเสียอีก
ตาราง 1 : ข้อมูลเบื้องต้นของโรคระบาด (จำนวนผู้เสียชีวิตจาก COVID-19 ใช้ข้อมูลถึงวันที่ 28 สิงหาคม 2563) เรียงลำดับตามปีที่เกิดการระบาด แหล่งที่มาจาก Wikipedia
จากตารางแสดงข้อมูลเบื้องต้นของโรคระบาด เพื่อที่จะนำเสนอข้อมูลการเปรียบเทียบความรุนแรงของแต่ละเหตุการณ์ให้เห็นชัดเจน เราจะใช้เทคนิคการนำเสนอที่เรียกว่า Conditional Formatting ซึ่งก็คือการใช้สีในการนำเสนอและสื่อความหมายนั่นเอง โดยในที่นี้ สีแดงหมายถึงมีผู้เสียชีวิตเป็นจำนวนมาก และไล่ระดับความเข้มของสีลงมาจนถึงสีขาวซึ่งหมายถึงมีผู้เสียชีวิตน้อยที่สุด
ความรุนแรงของโรคโคโรนาไวรัส
เมื่อเทียบกับการระบาดของไข้หวัดใหญ่ฮ่องกงที่มีผู้เสียชีวิตถึง 2.5 ล้านคน โรคโคโรนาไวรัสนั้นอาจจะดูไม่ร้ายแรงเพราะมีผู้เสียชีวิตเพียงแค่ 800,000 คน แต่ไข้หวัดใหญ่ฮ่องกงนั้นระบาดตั้งแต่ปี ค.ศ. 1968-1970 เป็นเวลา 3 ปี ในขณะที่โรคโคโรนาไวรัสนั้นเพิ่งระบาดไปเพียง 9 เดือน ดังนั้นการพิจารณาเปรียบเทียบกันจึงควรหาเป็นค่าเฉลี่ยต่อปี ซึ่งเมื่อหาเป็นค่าเฉลี่ยต่อปีแล้วพบว่าทั้งสองโรคมีจำนวนผู้เสียชีวิตต่อปีใกล้เคียงกันที่ประมาณหนึ่งล้านคนต่อปี
และข้อมูลอีกมิติหนึ่งที่น่าจะมีผลต่อการระบาดของโรค ก็คือวิธีการติดต่อของโรค (Carrier) โดยวิธีการติดต่อของโรคระบาดมีด้วยกันทั้งหมด 4 ทาง ได้แก่
(1) ผ่านทางละอองเสมหะ (Droplet)
(2) ผ่านการปนเปื้อนในอาหาร (Gastrointestinal)
(3) ผ่านสัตว์พาหะ (Animal) และ
(4) ผ่านเลือดหรือสารคัดหลั่งอื่น ๆ (Blood / Body fluid)
โดยเมื่อพิจารณาแล้วพบว่าโรคโคโรนาไวรัสนั้นติดต่อผ่านทางละอองเสมหะ ในการศึกษาเปรียบเทียบจึงควรเปรียบเทียบกับโรคระบาดที่ติตต่อผ่านทางละอองเสมหะเช่นเดียวกัน
แผนภาพแสดงจำนวนผู้เสียชีวิตจากโรคระบาดเฉลี่ยต่อปี (แผนภาพจัดทำโดยผู้เขียน)
จากแผนภาพแสดงจำนวนผู้เสียชีวิตจากโรคระบาดเฉลี่ยต่อปี จะเห็นได้ว่าจำนวนผู้เสียชีวิตเฉลี่ยต่อปีของโรคโคโรนาไวรัสนั้นไม่มากเมื่อเทียบกับโรคระบาดอื่น ๆ ที่เคยเกิดขึ้น โดยโรคโคโรนาไวรัสมีความรุนแรงในระดับใกล้เคียงกับไข้หวัดใหญ่ฮ่องกง
ภาพนักวิจัยกำลังศึกษาไวรัส Asian flu ณ ห้องปฏิบัติการใน Walter Reed Army Institute of Research ปี ค.ศ. 1957 (แหล่งที่มาจาก www.history.com)
ระยะเวลาในการผลิตวัคซีน
ปัจจัยที่ส่งผลต่อระยะเวลาในการผลิตวัคซีนนั้นมีมากมายหลายปัจจัยด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของเทคโนโลยี, ความคล้ายคลึงกันของไวรัสเมื่อเทียบกับไวรัสชนิดอื่นที่มีวัคซีนอยู่แล้ว รวมไปถึงงบประมาณในการสนับสนุนการวิจัย และปัจจัยอื่น ๆ อีกมากมาย โดยข้อมูลปัจจัยเหล่านี้เป็นข้อมูลที่เข้าถึงและตรวจสอบได้ยาก และมิติของข้อมูลนำมาใช้เปรียบเทียบกันได้ยาก สำหรับจำนวนเหตุการณ์ของโรคระบาดที่มีลักษณะคล้ายเป็นโรคโคโรนาไวรัส คือมีการติดต่อผ่านทางละอองเสมหะ และมีการผลิตวัคซีนออกมา มีน้อยมาก เท่าที่สามารถรวบรวมไว้ได้มีดังนี้
1) ไข้หวัดใหญ่ (1889) และไข้หวัดใหญ่สเปน (1918) – ไม่มีวัคซีน เนื่องจากช่วงก่อนปี ค.ศ. 1930 กล้องจุลทรรศน์ยังมีความสามารถไม่เพียงพอที่จะขยายให้เห็นไวรัสได้ ทำให้การผลิตวัคซีนเป็นไปได้ยาก วัคซีนไข้หวัดใหญ่ถูกผลิตขึ้นและวางขายครั้งแรกในปี ค.ศ. 1940
2) Asian flu (1957) – ใช้เวลาผลิตวัคซีน 9 เดือน
3) Hongkong flu (1968) – ใช้เวลาผลิตวัคซีน 4 เดือน
4) Swine flu (2009) – ใช้เวลาผลิตวัคซีน 9 เดือน
จากข้อมูลดังกล่าว จะเห็นได้ว่าหลังจากที่เรามีเทคโนโลยีในการผลิตวัคซีน มีการเกิดโรคระบาดใหญ่เพียงแค่ 3 ครั้งเท่านั้น ซึ่งจำนวนข้อมูลแค่ 3 ครั้งนั้นไม่เพียงพอสำหรับการนำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูล หากต้องการศึกษาต่อต้องหาข้อมูลปัจจัยอื่น ๆ มาช่วยวิเคราะห์ต่อไป โรคระบาดทั้งสามครั้งนั้นใช้เวลาผลิตวัคซีนไม่เกิน 9 เดือนซึ่งถือว่าใช้เวลาน้อยมาก เหตุผลก็เนื่องจากไวรัสมีความคล้ายคลึงกับไวรัสไข้หวัดใหญ่ตัวอื่นที่มีวัคซีนอยู่แล้วครับ
มาถึงตรงนี้หลายคนอาจจะสงสัยว่าในเมื่อเรามีการผลิตวัคซีนไข้หวัดใหญ่ (Seasonal Influenza) กันทุกปี เหตุใดจึงไม่นำเอาข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อผลิตวัคซีนสำหรับโรคโคโรนาไวรัส นั่นก็เพราะว่าวัคซีนไข้หวัดใหญ่เป็นวัคซีนที่ใช้เพื่อป้องกันไวรัสตัวเดิมที่มีการเปลี่ยนแปลงสายพันธุ์เล็กน้อย ดังนั้นจึงไม่สามารถนำข้อมูลในส่วนนี้มาใช้เพื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบกับการผลิตวัคซีนสำหรับไวรัสตัวใหม่อย่างโรคโคโรนาไวรัสได้
“Making a vaccine for a new flu strain is very different from making a vaccine for something completely new like COVID-19, the novel coronavirus that emerged in 2019.”
Becky Little (www.history.com)
“หากพิจารณาจากข้อมูลระยะเวลาในการผลิตวัคซีนของโรคระบาดครั้งร้ายแรง 3 ครั้งล่าสุด อาจเป็นไปได้ว่าเราจะได้วัคซีนโรคโคโรนาไวรัสหลังจากมีการแพร่ระบาดไปแล้วประมาณ 9 เดือน”
บทสรุป
โรคโคโรนาไวรัสเป็นโรคระบาดที่รุนแรงที่สุดในรอบ 50 ปี และหากพิจารณาจากข้อมูลระยะเวลาในการผลิตวัคซีนของโรคระบาดครั้งร้ายแรง 3 ครั้งล่าสุด ก็อาจจะประมาณการได้ว่าหากการผลิตวัคซีนโรคโคโรนาไวรัสไม่ได้ยากไปกว่าการผลิตวัคซีนของโรคดังกล่าว เราก็น่าจะได้วัคซีนโรคโคโรนาไวรัสหลังจากมีการแพร่ระบาดไปแล้วประมาณ 9 เดือน อย่างไรก็ตามในเมื่อการผลิตวัคซีนโรคโคโรนาไวรัสยังอยู่ในระหว่างการทดสอบและผลิตเป็นจำนวนมาก (mass production) ดังนั้นเราต้องป้องกันตัวเองด้วยการรักษาระยะห่างทางสังคม และปฏิบัติตามมาตรการเพื่อช่วยลดการแพร่ระบาดของโรคโคโรนาไวรัสกันต่อไป
-------------------------
ติดตามและพูดคุยกับ GBDi ได้ที่
#govbigdata #gbdi #bigdata #bigdatathailand #datascience #dataengineer #dataanalytic #digitalthailand #Coronavirus #COVID2019 #History
โฆษณา