การประเมินโอกาสในการเสียชีวิต (Survival Rate Calculator) จากการติดเชื้อไวรัสโคโรนาด้วย Big Data

การประเมินโอกาสในการเสียชีวิต (Survival Rate Calculator) จากการติดเชื้อไวรัสโคโรนาด้วย Big Data

10 May 2021

รู้หรือไม่ ผู้สูงอายุวัย 65 ปีที่มีโรคเบาหวาน และโรคความดันโลหิตสูงเป็นโรคประจำตัว มีความเสี่ยงประมาณ 60% ที่จะเสียชีวิตหากป่วยด้วยโรค COVID-19 (ภาพที่ 1) โดยเราสามารถวิเคราะห์ผ่านเครื่องมือที่เรียกว่า Survival Rate Calculator

การคำนวนเหล่านี้สามารถทำได้โดยใช้ Big Data มาช่วยในการพยากรณ์โอกาสในการเสียชีวิต หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือการคำนวณอัตราการรอดชีวิต (Survival Rate Calculator) จากการรายงานข่าวผู้เสียชีวิตจากโรค COVID-19 เรามักพบว่า ผู้เสียชีวิตเหล่านั้นมักมีโรคประจำตัวอย่างน้อย 1 โรค บทความนี้จะช่วยให้ท่านเข้าใจเหตุผลว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น โดยอธิบายว่า Big Data ที่ใช้มีอะไรบ้าง การคำนวณเบื้องต้นทำได้อย่างไร

ภาพที่ 1 การคำนวณอัตราการรอดชีวิต

เว็บไซต์ Coronavirus Dashboard (ncov2019.live) นำเสนอการวิเคราะห์อัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยที่ติดเชื้อไวรัสโคโรนา โดยได้นำข้อมูลผู้ป่วยที่ผ่านการศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเสียชีวิตของผู้ป่วยโรคเดียวกันนี้ เพื่อคำนวณโอกาสในการเสียชีวิตที่จะเกิดขึ้นจากปัจจัยต่าง ๆ ได้แก่ ช่วงอายุ เพศ และโรคประจำตัว

Avi Schiffmann ผู้คิดค้น Survival Rate Calculator นี้ที่ใช้ในเว็บไซต์ดังกล่าวเป็นเพียงเด็กมัธยมปลายอายุ 18 ปี ซึ่งทำให้เราเห็นว่า Big Data ไม่ใช่เรื่องยากอย่างที่หลาย ๆ คนคิด ที่จริงแล้วใคร ๆ ก็สามารถทำได้

ภาพที่ 2 หน้าจอ Survival Rate Calculator

ในการเข้าใช้บริการ เราต้องป้อนข้อมูลช่วงอายุ เพศ และรายละเอียดเกี่ยวกับโรคประจำตัว (ถ้ามี) โดยผู้ที่มีความเสี่ยงสูงคือผู้ที่มีโรคประจำตัวได้แก่ โรคหลอดเลือดหัวใจ (Cardiovascular disease) โรคเบาหวาน (Diabetes) โรคระบบทางเดินหายใจเรื้อรัง (Chronic respiratory disease) โรคความดันโลหิตสูง (Hypertension) และโรคมะเร็ง (Cancer) ตัวอย่างหน้าจอในการป้อนข้อมูลแสดงดังภาพที่ 2

ตัวอย่างเช่น ชายอายุ 65 ปี ที่มีโรคประจำตัวคือ โรคเบาหวาน และโรคความดันโลหิตสูง ผลลัพธ์จากการคำนวณชี้ว่า ชายคนดังกล่าวมีความเสี่ยงในการเสียชีวิตหากเขาติดเชื้อ COVID-19 อยู่ที่ 63.34% ดังแสดงในภาพที่ 3

ภาพที่ 3 ตัวอย่างการคำนวณ Survival rate

การวิเคราะห์อาศัยข้อมูลจาก COVID-19 #CoronaVirus Infographic Datapack — Information is Beautiful ซึ่งได้ทำการศึกษาวิจัยผู้ป่วยที่หายป่วยและเสียชีวิตจากโรค COVID-19 โดยจากการศึกษาพบว่า ผู้สูงอายุหรือผู้ที่มีอายุมากกว่า 60 ปี ถือเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูง โดยเฉพาะช่วงอายุ 80-89 ปี  และเพศชายมีความเสี่ยงมากกว่าเพศหญิงดังแสดงในภาพที่ 4 และภาพที่ 5 ตามลำดับ ภาพที่ 6 แสดงความเสี่ยงแยกตามโรคประจำตัวของผู้เสียชีวิต โดยผู้ที่มีความเสี่ยงในการเสียชีวิตมากที่สุดคือ ผู้ที่มีโรคหลอดเลือดหัวใจเป็นโรคประจำตัว รองลงมาคือโรคเบาหวาน โรคระบบทางเดินหายใจเรื้อรัง โรคความดันโลหิตสูง และโรคมะเร็งตามลำดับ หากผู้ป่วยรายใดมีโรคประจำตัวข้างต้นมากกว่า 1 โรค ความเสี่ยงในการเสียชีวิตก็จะเพิ่มมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะตั้งแต่ 3 โรคขึ้นไป จะมีความเสี่ยงสูงกว่า 50% ดังแสดงในภาพที่ 7 การมีโรคประจำตัวถือเป็นปัจจัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น ผู้ที่มีอายุ 60 – 79 หากไม่โรคประจำตัวจะมีความเสี่ยงอยู่ 5% แต่หากผู้ติดเชื้อในช่วงอายุดังกล่าวมีโรคหลอดเลือดหัวใจเป็นโรคประจำตัว ความเสี่ยงจะมีสูงถึง 52.5%

ภาพที่ 4 ความเสี่ยงแยกตามช่วงอายุ
ภาพที่ 5 ร้อยละของการเสียชีวิตจากโรค COVID-19 แยกตามเพศ
ภาพที่ 6 ความเสี่ยงแยกตามโรคประจำตัวของผู้เสียชีวิต
ภาพที่ 7 ความเสี่ยงแยกตามจำนวนโรคประจำตัว

อย่างไรก็ตามการคำนวณครั้งนี้ใช้ Big Data ที่มีการศึกษาวิจัยในประเทศจีน อิตาลี และสหราชอาณาจักร มิได้ใช้ข้อมูลผู้เสียชีวิตจากไวรัสโคโรนาทั่วโลก และใช้เพียง 5 โรคที่มีสัดส่วนในการมีโรคประจำตัวดังกล่าวของกลุ่มตัวอย่างสูง แต่ก็สามารถใช้เป็นแนวทางในการเฝ้าระวังพิเศษโดยเฉพาะในประชาชนกลุ่มเสี่ยง ได้แก่ ผู้สูงอายุที่มีโรคประจำตัว เนื่องจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนาจะมีความเสี่ยงในการเสียชีวิตสูง และหากมีโรคประจำตัวมากกว่า 1 โรค ก็จะยิ่งเพิ่มโอกาสในกาสเสียชีวิตให้สูงขึ้นอีกด้วย นอกจากนั้นแล้ว Survival Rate Calculator นี้อ้างอิงการคำนวณจากข้อมูลทางสถิติเท่านั้น ไม่ได้มีผลทางการแพทย์เข้ามาเกี่ยวข้อง สามารถใช้เครื่องมือในการประเมินเบื้องต้นได้ และนี่ก็เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างของ Big Data กับการประยุกต์ใช้เกี่ยวกับโรค COVID-19

Reference

  1. Coronavirus Dashboard (ncov2019.live)
  2. COVID-19 #CoronaVirus Infographic Datapack — Information is Beautiful

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.