วิกฤติการระบาดทั่วโลกของโรค COVID-19 กำลังสร้างความปั่นป่วนไปทั่วโลก ทำให้มนุษย์เรารู้ซึ้งถึงอานุภาพของโรคอุบัติใหม่ เนื่องด้วยเราไม่เคยรู้จัก ไม่รู้วิธิรักษา วิธีป้องกัน และควบคุมการระบาด ทำให้เราต้องรีบทำสิ่งต่างๆที่ว่าไปข้างต้นอย่างเร่งด่วน ระหว่างที่รอ ประเทศต่างๆ ก็ต้องหาวิธีควบคุมการระบาดให้ได้ก่อน เพื่อไม่ให้เหตุการณ์บานปลายจนยากเกินเยียวยา หนึ่งในวิธีที่เข้ามาช่วย คือการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์มาจำลองพฤติกรรมการระบาดของโรคนั่นเอง โดยแบบจำลองที่นิยมใช้กันมากคือแบบจำลอง SEIR

 

          แนวคิดของแบบจำลอง SEIR คือการแยกประชากรทั้งหมดที่จะคำนวณเป็น 

               S (susceptible: ยังรับเชื้อได้) 

               E (Exposed: ติดเชื้อ แพร่เชื้อได้ แต่ยังไม่ป่วย) 

               I (Infectious: ป่วยแสดงอาการ และแพร่เชื้อได้) 

              R (Recover: หายป่วยแล้วมีภูมิ หรือเสียชีวิต) 

 

          จากนั้นจึงสร้างแผนภูมิการดำเนินของสถานะเหล่านี้เพร้อมทั้งใส่โอกาสและเงื่อนไขต่างๆ ที่สถานะของประชากรแต่ละคนจะเปลี่ยนไปตามแผนภูมินี้ ทำให้เราสามารถทำนายจำนวนผู้ป่วย ระยะเวลาที่โรคจะระบาดถึงจุดสูงสุดและเมื่อใดที่จำนวนคนป่วยจะลดลงจนหายไป (นั่นคือระบบอิ่มตัวไปด้วยประชากรที่มีภูมิคุ้มกันโรค) นอกจากนี้การจำลองมาตรการการควบคุมต่างๆเข้าไป จะยิ่งทำให้เราสามารถเรียงลำดับความสำคัญของการใช้มาตรการเหล่านั้นได้อีกด้วย

 

          ตัวอย่างเช่นงานวิจัยของทีมนักวิจัยในลอนดอน [1] ได้ใช้แบบจำลอง SEIR ศึกษาถึงผลของการทำ Social Distancing เพื่อลดการระบาดของ COVID-19 ในเฉพาะเมืองหวู่ฮั่นอันเป็นศูนย์กลางการแพร่ระบาด พบว่าผลของการหยุดเรียนช่วงสั้นๆในเดือน ม.ค. (Winter Holidays) และช่วงตรุษจีน จะชะลอจุดสูงสุดของการระบาดไปได้เพียง 1-2 เดือน ในขณะที่การทำ Social Distancing เต็มรูปแบบไปจนกระทั่งเดือน เม.ย. (ปิดโรงเรียน สถานที่ทำงาน และงดการอยู่ร่วมกัน) จะทำให้การระบาดที่ควรถึงจุดวิกฤติที่กลางปี 2020 หายไปถึง 92% และจุดสูงสุดของการระบาดจะเลื่อนไปอยู่ที่เดือน พ.ย. ถึง ธ.ค. โดยมีจุดสูงสุดของจำนวนผู่ป่วยลดลงถึง 24% ทั้งนี้จะเปิดโอกาสให้มีการเตรียมความพร้อมทางด้านสาธารณสุขไปได้ถึงปลายปีโดยที่ผู้ป่วยก็มีจำนวนลดลง

 

          หากพิจารณาที่ความเข้มข้นของมาตรการ Social Distancing เช่นงานของทีมนักวิทยาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ สหราชอาณาจักร [2] พบว่าหากทำ Social Distancing ได้อย่างสมบูรณ์ (ซึ่งจริงๆคงเป็นไปไม่ได้) การระบาดในกลุ่มประชากรขนาด 60 ล้านคนจะสิ้นสุดใน 45 วันโดยมีอัตราการเสียชีวิตที่ 0.04% แต่ถ้าระดับการทำ Social Distancing ย่อหย่อนลงเพียง 50% จะใช้เวลาเพิ่มขึ้นอีก 3 เท่า โดยมีจำนวนผู้เสียชีวิตเพิ่มเป็น 4 เท่า 

 

          แบบจำลอง SEIR ในปัจจุบันยังได้ถูกวางไว้ในโลกอินเตอร์เน็ตเพื่อให้ผู้ที่สนใจได้ลองทดสอบกับตัวแปรต่างๆ ที่ผู้คนจะคิดได้ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อการเข้าใจและควบคุมการระบาด ดังเช่นมีเดียตามลิงค์นี้ [3] ได้ทดสอบว่า การเพิ่มความตระหนักในการป้องกันตนเอง (เช่น หมั่นล้างมือ สวมหน้ากากอนามัย) เพื่อลดโอกาสติดเชื้อเมื่อพบกับผู้ที่อาจป่วยด้วย COVID-19 

 

          การใช้ Social Distancing การห้ามเดินทางข้ามเมือง หรือการปิดจุดศูนย์รวมที่ผู้คนต้องเดินทางไป เช่น โรงเรียน ห้างสรรพสินค้า โบสก์ คอนเสิร์ต พบว่า ผลจากการใช้ Social Distancing อย่างมีประสิทธิภาพจะลดการแพร่กระจายของโรคได้ดีที่สุด และจะยิ่งได้ผลมากยิ่งขึ้นหากมีการลดการเดินทางไปสู่จุดศูนย์รวมผู้คน ซึ่งมีผลยิ่งกว่าการเพิ่มความตระหนักในการป้องกันตนเองถึง 2.5 เท่า ในท้ายที่สุดแบบจำลองเหล่านี้ยังเปิดโอกาสให้เราเห็นว่าแม้มีเพียงคนส่วนน้อยที่ไม่ปฏิบัติตามาตรการเหล่านี้ แต่กลับส่งผลให้วิกฤติการระบาดของโรค COVID-19 สามารถยืดยาวไปได้อีกหลายเท่า

 

          สำหรับในไทยเองนั้น มีกลุ่มนักวิทยาศาสตร์หลายๆกลุ่มที่กำลังทำแบบจำลองอยู่ แต่ก็ยังไม่มีรายงานทางวิชาการอย่างเป็นทางการออกมา ส่วนเราๆโดยทั่วไปนั้นก็คงต้องปฏิบัติตามมาตรการต่างๆที่ออกมาอย่างเคร่งครัด โดยเฉพาะแบบจำลองได้แสดงให้เราเห็นแล้วว่าสิ่งใดจะส่งผลอย่างมีประสิทธิภาพต่อการลดการระบาดของ COVID-19 เช่น การงดไปแหล่งที่มีการชุมนุม หรือที่ๆมีการรวมตัวกันของผู้คน เป็นต้น ยิ่งไปกว่านั้นการดูแลตัวเองพื้นฐานต่างๆ เช่น การล้างมือบ่อยๆด้วยน้ำสบู่ การใส่หน้ากากอนามัยเวลาพบปะบุคคลอื่นๆก็ยังเป็นสิ่งจำเป็น  

 

References:

[1] K. Prem, et al., The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study, LANCET PUBLIC HEALTH, March 25 (2020), DOI:https://doi.org/10.1016/S2468-2667(20)30073-6.

[2] B. Cano, et al. COVID-19 Modelling: the Effects of Social Distancing, medRxiv preprint, March 29 (2020), DOI: https://doi.org/10.1101/2020.03.29.20046870.

[3] Available at https://www.youtube.com/watch?v=gxAaO2rsdIs&t=1163s

 

 โดย ดร.วุฒิไกร บุษยาพร

โครงการสนับสนุนการคำนวณโครงสร้างวัสดุสถานะของแข็งด้วยฟิสิกส์ทฤษฎี 

สถาบันวิจัยแสงซินโครตรอน (องค์การมหาชน)