นักวิจัยมหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ วิจัยสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อพยากรณ์จำนวนผู้ติดเชื้อโควิด-19 ที่ลดลงเมื่อมีการฉีดวัคซีนประสิทธิภาพ 20-100%
อาจารย์ ดร.เกียรติศักดิ์ ประถม อาจารย์ประจำสำนักวิชาวิทยาศาสตร์ ม.วลัยลักษณ์ เปิดเผยว่า ตนพร้อมด้วยผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. พิชญาภัค วินทะชัย ได้รับอนุมัติทุนอุดหนุนการวิจัยเพื่อนักวิจัยรุ่นใหม่ของ ม.วลัยลักษณ์ ประจำปีงบประมาณ 2564 ในการร่วมกันทำโครงการวิจัยศึกษาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ SEIR เพื่อใช้ในการพยากรณ์จำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 (Stability analysis of SEIR model related to efficiency of vaccines for COVID-19 situation) ที่ลดลงเมื่อมีการฉีดวัคซีนประสิทธิภาพ 20-100% ซึ่งที่มาของการวิจัยครั้งนี้เกิดขึ้นขณะที่มีการระบาดของโรคโควิด 19 อย่างหนักในประเทศสหรัฐอเมริกาและอินเดียแต่ยังไม่มีวัคซีนโควิดใดเกิดขึ้น ในรูปใช้ค่าประสิทธิภาพของวัคซีน60-70% และอัตราการฉีดต่อวันคือ 0% 0.1% 1% และ5% ของประชากร
ทีมนักวิจัยของม.วลัยลักษณ์จึงสนใจสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ภายใต้ชื่อว่า SEIR โดยนำข้อมูลของ 2 ประเทศดังกล่าวมาใช้ในการพยากรณ์เพื่อศึกษาอุบัติการณ์ที่จะเกิดขึ้นหลังจากมีการฉีดวัคซีนให้ประชาชน โดยในแบบจำลองได้แบ่งกลุ่มคนออกเป็น 4 กลุ่ม คือ กลุ่มเสี่ยง (S) กลุ่มติดเชื้อแล้วแต่ยังไม่สามารถแพร่เชื้อได้ (E) กลุ่มที่ติดเชื้อแล้วสามารถแพร่เชื้อได้แล้ว (I) และกลุ่มที่หายแล้ว (R) ภายใต้ตัวแปรสำคัญ คือ ค่าอัตราการฉีดวัคซีนให้ประชากรต่อวัน และค่าประสิทธิภาพของวัคซีนที่ใช้ฉีด ซึ่งค่าตัวแปรสำคัญเหล่านี้สามารถผันแปรได้ตามความสนใจเพื่อให้เหมาะสมกับสถานการณ์จริงที่เกิดขึ้น ประชากรในแต่ละกลุ่มมีอัตราการเปลี่ยนแปลงคือ คนในกลุ่ม S สามารถถูกฉีดวัคซีนและกลายไปอยู่ในกลุ่ม R หรือติดเชื้อและกลายไปอยู่ในกลุ่ม E คนในกลุ่ม E ก็อาจจะถูกฉีดวัคซีน หรือไม่เช่นนั้นเมื่อสิ้นสุดระยะฟักตัวก็จะกลายไปอยู่ในกลุ่ม I คนในกลุ่ม I ก็อาจจะถูกฉีดวัคซีน หรือหายด้วยตัวเอง ดังแสดงคร่าวๆในรูป
อาจารย์ ดร.เกียรติศักดิ์ กล่าวต่อไปอีกว่า งานวิจัยนี้เริ่มต้นโดยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์หลายๆแบบและเลือกดูว่าแบบไหนให้ผลการพยากรณ์ใกล้เคียงหรือสอดคล้องกับงานวิจัยอื่นๆที่ออกมาก่อนหน้า นั่นคือเราจะได้แบบจำลองใหม่ที่ขยายมุมมองของงานวิจัยก่อนหน้าโดยการเพิ่มตัวแปรสำคัญที่สนใจลงไป แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ SEIR ในงานของเราคือระบบของสมการเชิงอนุพันธ์ ก่อนที่จะนำแบบจำลองนี้ไปใช้จริงต้องใช้วิธีตรวจสอบทางคณิตศาสตร์ว่าแบบจำลองนี้ดีพอหรือไม่ นั่นคือการตรวจสอบคำตอบของแบบจำลองและคุณสมบัติต่างๆของคำตอบซึ่งคำตอบที่ได้ก็จะนำไปพยากรณ์จำนวนประชากรในกลุ่ม S E I หรือ R ณ เวลาที่สนใจได้
นอกจากนี้การวิเคราะห์จุดสมดุลและเสถียรภาพของแบบจำลองก็ยังเป็นสิ่งที่น่าสนใจที่จะตรวจสอบกับแบบจำลองที่เราสร้างขึ้นมา แม้ว่าแบบจำลองจะมีคำตอบแต่การได้มาของคำตอบต้องใช้วิธีการเชิงตัวเลขซึ่งในงานวิจัยนี้เราใช้โปรแกรมMathematica เพื่อช่วยในการหาคำตอบ
โดยผลงานวิจัยชิ้นนี้ยืนยันว่าไม่ว่าจะมีวัคซีนหรือไม่ สุดท้ายแล้วโรคนี้จะยังเป็นโรคระบาดแต่ความรุนแรงและจำนวนผู้ติดเชื้อจะน้อยลง (ไม่เกิน0.06%ของประชากร) แต่ถ้ามีวัคซีนที่มีประสิทธิภาพขั้นต่ำ 20% และมีอัตราการฉีดให้ประชากร 0.1% ต่อวัน จะเป็นการลดค่า R0 (the basic reproductive number) ซึ่งเป็นค่าที่บอกความรุนแรงของการแพร่เชื้อ และสถานการณ์การระบาดของโรคจะถูกควบคุมได้ภายใน5เดือน
“อย่างไรก็ตามหากมีการวัคซีนมีประสิทธิภาพ 60-70% และมีอัตราการฉีดให้ประชากร1%ต่อวันสถานการณ์การระบาดของโรคจะถูกควบคุมได้ภายใน4เดือนโดยจะมีผู้ติดเชื้อไม่เกิน0.06%ของประชากร ซึ่งการมีวัคซีนที่ประสิทธิภาพสูงขึ้นและมีอัตราการฉีดให้ประชากรมากขึ้น ก็จะลดจำนวนผู้ติดเชื้อได้มากขึ้น ซึ่งสามารถนำมามาปรับใช้กับฉีดวัคซีนประเทศไทย แนวโน้มความรุนแรงของการแพร่เชื้อของโควิด19จะเปลี่ยนไปในทางที่ดีขึ้นและหายไปได้อย่างรวดเร็ว” อาจารย์ ดร.เกียรติศักดิ์ กล่าว
ข่าวโดย นายธีรพงศ์ หนูปลอด ส่วนสื่อสารองค์กร
ที่มา : https://www.wu.ac.th/th/news/19786