เปรียบเทียบสถานการณ์โควิด-19 กับโรคระบาดที่เคยเกิดขึ้นในอดีต

เปรียบเทียบสถานการณ์โควิด-19 กับโรคระบาดที่เคยเกิดขึ้นในอดีต

03 September 2020

จากบทความ ฝ่าวิกฤติโควิด-19 จากบทเรียนในอดีต : ไข้หวัดใหญ่สเปน (1918 Spanish Flu) 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 และปัจจัยอื่นๆ 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 หากต้องการศึกษาต่อต้องหาข้อมูลปัจจัยอื่นๆ 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 เป็นไปได้ว่าเราจะได้วัคซีนโรคโคโรนาไวรัสหลังจากมีการแพร่ระบาดไปแล้วประมาณ 9 เดือน”

บทสรุป

โรคโคโรนาไวรัสเป็นโรคระบาดที่รุนแรงที่สุดในรอบ 50 ปี และหากพิจารณาจากข้อมูลระยะเวลาในการผลิตวัคซีนของโรคระบาดครั้งร้ายแรง 3 ครั้งล่าสุด ก็อาจจะประมาณการได้ว่าหากการผลิตวัคซีนโรคโคโรนาไวรัสไม่ได้ยากไปกว่าการผลิตวัคซีนของโรคดังกล่าว เราก็น่าจะได้วัคซีนโรคโคโรนาไวรัสหลังจากมีการแพร่ระบาดไปแล้วประมาณ 9 เดือน อย่างไรก็ตามในเมื่อการผลิตวัคซีนโรคโคโรนาไวรัสยังอยู่ในระหว่างการทดสอบและผลิตเป็นจำนวนมาก (mass production) ดังนั้นเราต้องป้องกันตัวเองด้วยการรักษาระยะห่างทางสังคม และปฏิบัติตามมาตรการเพื่อช่วยลดการแพร่ระบาดของโรคโคโรนาไวรัสกันต่อไป

ข้อมูลอ้างอิง

https://www.history.com/topics/world-war-i/1918-flu-pandemic

https://www.history.com/news/1957-flu-pandemic-vaccine-hilleman

https://en.wikipedia.org/wiki/Hong_Kong_flu#History

https://en.wikipedia.org/wiki/2009_swine_flu_pandemic_vaccine

Associate, Research and Innovations Division (RIN)
Big Data Institute (BDI)

Former-Editor-in-Chief at BigData.go.th and Senior Data Scientist at Government Big Data Institute (GBDi )

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.