แบบจำลองทางระบาดวิทยา (Epidemic Modeling) กับการวางแผนรับมือโรคระบาดข้ามพรมแดน

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แนวโน้มโรคระบาดทั่วโลกยังคงเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องจับตาอย่างใกล้ชิด ทั้งจากโรคอุบัติใหม่ การกลายพันธุ์ของเชื้อเดิม และปัจจัยเสี่ยงใหม่ๆ เช่น อัตราการฉีดวัคซีนที่ลดลง ภาวะโลกร้อน และการดื้อยาต้านจุลชีพ ข้อมูลล่าสุดจากองค์การอนามัยโลก (WHO) ระบุว่า การระบาดของ COVID-19 ยังคงเกิดขึ้นเป็นระลอกในหลายภูมิภาค โดยมีการเปลี่ยนแปลงของสายพันธุ์และการเพิ่มขึ้นของอัตราผลตรวจเป็นบวกในช่วงต้นปี 2025 ขณะเดียวกัน โรคติดต่ออื่นๆ เช่น ไข้หวัดนก H5N1 และโรคหัดก็กลับมาระบาดในบางพื้นที่ เนื่องจากอัตราการฉีดวัคซีนที่ตกต่ำและการกลายพันธุ์ของเชื้อ

ในอดีต การรับมือโรคระบาดอาศัยการเฝ้าระวังและการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังเป็นหลัก ซึ่งมักไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของสถานการณ์จริง แต่ปัจจุบัน ‘แบบจำลองทางระบาดวิทยา’ (Epidemic Modeling) กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถคาดการณ์แนวโน้มการระบาด วิเคราะห์ความเสี่ยง และออกแบบมาตรการตอบสนองได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น

แบบจำลองทางระบาดวิทยา คือการนำข้อมูลจริง เช่น จำนวนผู้ป่วย อัตราการแพร่เชื้อ และปัจจัยเสี่ยงต่างๆ มาสร้างเป็นสมการหรือโมเดลคอมพิวเตอร์ เพื่อทำนายทิศทางและขนาดของการระบาดในอนาคต เดิมทีแบบจำลองเหล่านี้ใช้สมมติฐานและข้อมูลพื้นฐานที่จำกัด แต่ปัจจุบันได้พัฒนาให้ซับซ้อนและแม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยการผสาน Big Data กับ AI และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

การเปลี่ยนผ่านนี้ทำให้การวางแผนรับมือโรคระบาดในยุคใหม่ ไม่ได้เป็นเพียงการตอบสนองหลังเกิดเหตุเท่านั้น แต่เป็นการคาดการณ์ล่วงหน้าและป้องกันอย่างเป็นระบบ ช่วยลดความสูญเสียทั้งด้านสุขภาพ เศรษฐกิจ และสังคมในระดับโลก

ตัวอย่างการใช้งานแบบจำลองรับมือโรคข้ามพรมแดน

แซมเบีย vs อหิวาตกโรค ใช้แบบจำลองพยากรณ์การปนเปื้อนในแหล่งน้ำร่วมกับข้อมูลโซเชียลมีเดีย 

แซมเบียเผชิญการระบาดอหิวาตกโรครุนแรงที่สุดในรอบ 20 ปี ตั้งแต่ตุลาคม 2023 ถึงมิถุนายน 2024 มีผู้ป่วยสะสม 20,102 ราย เสียชีวิต 740 ราย อัตราการเสียชีวิต 3.7% โดยพื้นที่เสี่ยงสูงคือชุมชนแออัดในลูซากาที่ขาดแคลนน้ำสะอาด

กลยุทธ์การจำลองแบบ โดยบูรณาการข้อมูลหลายแหล่ง

• ข้อมูลสิ่งแวดล้อม วิเคราะห์การปนเปื้อนของเชื้อ Vibrio cholerae ในแหล่งน้ำผ่านระบบ Wastewater Surveillance 
• โซเชียลมีเดีย ติดตามคำค้นหาเกี่ยวกับอาการท้องร่วงและตำแหน่งการรายงานอาการ  
• ข้อมูลการเดินทาง โดยใช้ GPS จากโทรศัพท์มือถือเพื่อทำนายเส้นทางการแพร่เชื้อระหว่างจังหวัด

ผลลัพธ์

• คาดการณ์จุดระบาดล่วงหน้า 2 สัปดาห์ ด้วยความแม่นยำ 85%
• ลดการระบาดรุนแรงภายใน 7 เดือน โดยใช้มาตรการ ดังนี้
• จัดตั้งศูนย์รักษาอหิวาตกโรค (CTC) 40 แห่งในพื้นที่เสี่ยง
• แจกจ่ายชุดตรวจเร็ว (Rapid Test) 15,000 ชุด
• ฉีดวัคซีนอหิวาตกโรค (OCV) ให้ประชากร 1.8 ล้านคน

●  ยูเครน vs HIV โมเดลเชิงสถิติกับการกระจายยา CAB-LA 

ยูเครนมีอัตราการติดเชื้อ HIV สูงเป็นอันดับ 2 ในยุโรป โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้สารเสพติดและทหารที่ประจำการในเขตสงคราม

กลยุทธ์การจำลองแบบ

• วิเคราะห์ข้อมูลประชากรกลุ่มเสี่ยง เช่น ผู้ใช้สารเสพติด แม่ค้าบริการทางเพศ LGBTQ+
• ทำนายพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงสุดในเขตสงครามเช่น เคียฟ และลวิว
• กระจายยา CAB-LA (Cabotegravir ชนิดฉีด) ให้กลุ่มเสี่ยง 105 คน ภายใน 2 เดือน ฉีดทุก 2 เดือน แทนการรับประทานยารายวันสามารถลดอุปสรรคการเข้าถึงยาในพื้นที่เสี่ยงภัย

ผลลัพธ์

• ลดการติดเชื้อใหม่ 45% ในช่วง 6 เดือน
• เพิ่มอัตราการใช้ PrEP ในกลุ่มผู้ใช้สารเสพติดจาก 8% เป็น 22%

●  อิตาลี vs โควิด-19 เทสต์โมเดล TabPFN-TS

สถานการณ์การระบาดของโควิด-19 สายพันธุ์ XBB.1.16 ในอิตาลีช่วงกุมภาพันธ์-มีนาคม 2025

กลยุทธ์การจำลองแบบ

• ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลผู้ติดเชื้อ วัคซีน และการเดินทาง
• ประเมินผลลัพธ์การล็อกดาวน์ 3 แบบ สีเหลือง ส้ม แดง

ผลลัพธ์

• ทำนายจำนวนผู้ป่วย 4 สัปดาห์ล่วงหน้าได้แม่นยำ 89%
• คาดการณ์ว่าหากประกาศมาตรการสีส้มเร็วขึ้น 1 สัปดาห์ จะลดผู้ป่วยได้ 36 ราย/แสนคน
• ช่วยรัฐบาลตัดสินใจไม่ประกาศล็อกดาวน์ทั้งประเทศ แต่ใช้มาตรการเจาะจงพื้นที่แทน

นวัตกรรมเปลี่ยนเกมการเฝ้าระวังข้ามพรมแดน

●  Hypergraph Neural Networks

ใช้ Hypergraphs แทนเครือข่ายสัมผัสของมนุษย์ที่ซับซ้อน ช่วยตรวจจับการระบาดจากกลุ่มสัมผัสระดับสูง เช่น การแพร่เชื้อในงานชุมนุมได้แม่นยำขึ้น 30% เมื่อเทียบกับแบบจำลองดั้งเดิม 

●  AI Models

โมเดล AI ขนาดใหญ่เช่น TimeGPT และ Lag-Llama สามารถทำนายการระบาดของ COVID-19 และ RSV ได้แม่นยำแม้มีข้อมูลจำกัด โดยใช้เวลาเทรนโมเดลเพียง 1 ใน 10 ของวิธีเดิม 

●  Spatial-Temporal Mobility Modeling

แบบจำลองการเดินทางข้ามพรมแดนในแอฟริกาตะวันตกใช้ข้อมูล GPS จากโทรศัพท์มือถือ ระบุว่า 68% ของการแพร่เชื้ออีโบลามาจากกลุ่มคนงานข้ามชาติที่เดินทางกลับบ้านเกิดช่วงเทศกาล 

●  Genomic Surveillance Networks

เครือข่าย WHO Pathogen Genomics Network วิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรมเชื้อโรคจาก 90 ประเทศแบบเรียลไทม์ ช่วยตรวจจับสายพันธุ์โควิด-19 ใหม่ใน 48 ชั่วโมง 

●  Cross-border Simulation Exercises

การซ้อมแผนรับมือโรคข้ามพรมแดนในทะเลสาบชาด (Lake Chad Basin) ลดเวลาตอบสนองการระบาดโปลิโอจาก 14 วันเหลือ 3 วัน ด้วยระบบแชร์ข้อมูลร่วมกัน 7 ประเทศ 

ความท้าทายและแนวโน้มในอนาคต

• ความไม่สมบูรณ์ของข้อมูล หลายประเทศขาดระบบรายงานผู้ติดเชื้อแบบเรียลไทม์
• ความหลากหลายของสายพันธุ์ การกลายพันธุ์ของไวรัสต้องปรับปรุงแบบจำลองบ่อยครั้ง
• เทคโนโลยีเสริมพลัง การผสมผสาน AI และ Big Data ช่วยเพิ่มความแม่นยำ เช่น แพลตฟอร์ม BEACON ของสหภาพยุโรปที่วิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางและสภาพอากาศเพื่อทำนายจุดระบาด

แบบจำลองยุคใหม่ไม่เพียงพยากรณ์โรคได้แม่นยำ แต่ยังออกแบบนโยบายเฉพาะพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการบูรณาการข้อมูลข้ามศาสตร์และความร่วมมือระดับโลก ทำให้มนุษยชาติพร้อมรับมือวิกฤตสุขภาพที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ

#แบบจำลองทางระบาดวิทยา #โรคระบาดข้ามพรมแดน #ข้อมูลขนาดใหญ่ #การเฝ้าระวังโรค #AIเพื่อสาธารณสุข #การเสริมสร้างให้คนไทยมีสุขภาวะที่ดี #ห่วงโซ่คุณค่า #กระตุกต่อมคิด #okmd #KnowledgePortal #ValueChain #InspireYourself #EpidemicModeling #CrossBorderOutbreak #BigData #DiseaseSurveillance #AIforPublicHealth #BetterHealthForAll #ThinkBeyond 

ข้อมูลอ้างอิง :

• aph.org.ua/wp-content/uploads/2024/11/World-AIDS-Day-2024-R2.pdf
• gh.bmj.com/content/10/1/e017055
• ijrpr.com/uploads/V5ISSUE8/IJRPR32657.pdf
• iris.who.int/bitstream/handle/10665/371603/9789290210313-eng.pdf
• openknowledge.worldbank.org/entities/publication/db30f9d5-daf1-4638-987e-6901dc22fa06
• pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7809354/
• who.int/emergencies/disease-outbreak-news/item/2025-DON572