อะไรคือความเหมือนและความต่างของไข้หวัดใหญ่และโควิด-19

      ในช่วงนี้ อากาศในประเทศไทยเริ่มเข้าสู่ฤดูหนาวแล้ว ตั้งแต่วันที่ 22 ตุลาคม ตามที่กรมอุตุนิยมวิทยาได้ประกาศไว้ ดังนั้นเราต้องดูแลตนเองไม่ให้เจ็บป่วยได้ง่าย โดยเฉพาะโรคไข้หวัดใหญ่ ซึ่งมักมีการระบาดในฤดูหนาว จากข้อมูลของกรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข พบว่าสถานการณ์โรคไข้หวัดใหญ่ ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม - 24 ตุลาคม 2563 มีผู้ป่วยจำนวน 113,713 ราย คิดเป็นอัตราป่วย 171.03 ต่อประชากรแสนคน เสียชีวิต 4 ราย แต่เมื่อเปรียบเทียบกับ 5 ปีย้อนหลัง พบว่าจำนวนผู้ป่วยลดลง เนื่องจากความร่วมมือของประชาชนในการปฏิบัติตามคำแนะนำในช่วงสถานการณ์การระบาดของโรคโควิด-19 ซึ่งเป็นโรคติดต่อทางเดินหายใจเช่นเดียวกัน โดยการสวมหน้ากากอนามัยตลอดเวลา ล้างมือบ่อย ๆ เว้นระยะห่าง แยกของใช้ และหลีกเลี่ยงสถานที่แออัด สำหรับสถานการณ์การแพร่ระบาดของโควิด-19 ทั่วโลก ก็ยังระบาดหนัก ณ วันที่ 6 พฤศจิกายน 2563 มีผู้ติดเชื้อไวรัสโควิด-19 อยู่ที่ 49,093,464 คน และมียอดสะสมผู้เสียชีวิตอยู่ที่ 1,240,682 คน ขณะที่ไทยติดเชื้อสะสมที่ 3,818 คน แม้ว่าขณะนี้ผู้ติดเชื้อโควิด-19 จำนวนน้อยในไทย แต่ความรุนแรงและอัตราเสียชีวิตของโรคโควิด-19 มากกว่า โรคไข้หวัดใหญ่ และอาการของ 2 โรคนี้จะคล้ายๆกัน ดังนั้นในช่วงฤดูหนาวนี้ หลายคนพอเริ่มมีอาการเจ็บป่วย มีไข้ ไอ เจ็บคอ อาจจะกังวลว่าเป็น ไข้หวัดใหญ่ หรือเป็น โควิด-19  กันแน่ ดังนั้น เรามาเปรียบเทียบความเหมือนและความต่างของโรคไข้หวัดใหญ่และโรคโควิด-19 กันเลยค่ะ

เชื้อก่อโรค

ความเหมือน:   เป็นไวรัสที่ก่อโรคติดเชื้อทางเดินหายใจ

ความแตกต่าง:  โรคโควิด-1 เกิดจากเชื้อ โคโรนาไวรัส สายพันธุ์ใหม่ 2019 หรือ SAR-CoV-2     ส่วนไข้หวัดใหญ่ เกิดจากเชื้อ อินฟูเอนซาไวรัส ส่วนโรค โควิด-19 เกิดจาก ไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ 2019 ซึ่งทำให้มีอาการปอดอักเสบรุนแรงได้ โดยเป็นเชื้อไวรัสที่เพิ่งถูกค้นพบใหม่ นับเป็นสายพันธุ์ที่ 7 ของไวรัสโคโรนาที่ติดต่อในมนุษย์

อาการป่วย

ความเหมือน:   ทั้งโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ สามารถแสดงอาการได้ตั้งแต่ไม่มีอาการ (asymptomatic) จนถึงอาการรุนแรง (severe symptoms) สำหรับอาการทั่วไปที่พบได้ในทั้งสองโรค คือ มีไข้ หรือรู้สึกหนาวสั่น ไอ หายใจถี่ หรือหายใจลำบาก เหนื่อยหรืออ่อนแรง เจ็บคอ คัดจมูก ปวดกล้ามเนื้อ หรือปวดเมื่อยตามตัว ปวดศีรษะ บางคนอาจมีการอาเจียน และท้องเสีย แม้ว่าอาการนี้ปกติจะพบมากในเด็กมากกว่าผู้ใหญ่

ความแตกต่าง:  ผู้ป่วยโรคโควิด-19 บางรายจะมีอาการรุนแรง และอาการสำคัญที่แตกต่างจากโรคไข้หวัดใหญ่ คือ   การเสียความรู้สีกในการรับรสและได้กลิ่น

จะใช้เวลานานแค่ไหนหลังจากติดเชื้อจึงปรากฏอาการ

ความเหมือน:   ทั้งโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ หลังจากติดเชื้อ 1 วันหรือมากกว่า สามารถแสดงอาการได้

ความแตกต่าง:  ผู้ติดเชื้อโควิด-19 จะใช้เวลาที่จะแสดงอาการนานกว่าผู้ติดเชื้อไข้หวัดใหญ่ โดยปกติผู้ติดเชื้อไข้หวัดใหญ่จะแสดงอาการหลังติดเชื้อ 1-4 วัน ส่วนผู้ติดเชื้อโควิด-19 จะแสดงอาการหลังติดเชื้อ 5 วัน แต่สามารถแสดงอาการได้เร็วเพียง 2 วันหลังติดเชื้อ หรือช้าถึง 14 วันหลังติดเชื้อ

ผู้ติดเชื้อจะสามารถแพร่เชื้อได้เมื่อไร

ความเหมือน:   ทั้งโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ เป็นไปได้ว่าจะสามารถแพร่เชื้อไวรัสได้ อย่างน้อย 1 วันก่อนแสดงอาการ

ความแตกต่าง:  ผู้ป่วยโรคโควิด-19 สามารถแพร่เชื้อได้นานกว่าผู้ป่วยโรคไข้หวัดใหญ่ ผู้ป่วยโรคไข้หวัดใหญ่สามารถแพร่เชื้อได้ประมาณ 1 วัน ก่อนแสดงอาการ นอกจากนี้ เด็กโตหรือผู้ใหญ่ที่ติดเชื้อไข้หวัดใหญ่ จะแพร่เชื้อระหว่าง  3-4 วันขณะป่วย และยังคงแพร่เชื้อได้จนถึง 7 วัน ส่วนเด็กทารก และผู้ใหญ่ที่มีภูมิคุ้มกันอ่อนแอ จะติดเชื้อจากผู้ป่วยได้นานกว่า 7 วัน สำหรับโรคโควิด-19 นั้นยังทำการศึกษาวิจัยว่าผู้ติดเชื้อโควิด-19 สามารถแพร่เชื้อได้นานเท่าไร เป็นไปได้ว่าสามารถแพร่เชื้อไวรัสได้ประมาณ 2 วันก่อนแสดงอาการ และยังคงแพร่เชื้อได้อย่างน้อย 10 วัน หลังแสดงอาการครั้งแรก ถ้าผู้ติดเชื้อโควิด-19 ไม่แสดงอาการ หรืออาการไม่ปรากฏแล้ว อาจเป็นไปได้ว่า  ยังสามารถแพร่เชื้อได้อย่างน้อย 10 วันหลังทดสอบว่ามีการติดเชื้อ โดวิด-19 ให้ผลบวก

เชื้อไวรัสสามารถติดต่อได้อย่างไร

ความเหมือน: ทั้งโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่สามารถติดต่อจากคนสู่คน โดยการใกล้ชิดกัน (ระยะห่างภายใน 6 ฟุต) ส่วนใหญ่แพร่เชื้อโดย ละออง ไอ จาม หรือการพูดคุย ของผู้ติดเชื้อ นอกจากนี้สามารถติดต่อโดยการสัมผัสมือ (shaking hands) ทั้งโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ อาจจะแพร่ไปยังผู้อื่นได้ โดยจากผู้ติดเชื้อที่เพิ่งจะเริ่มแสดงอาการ หรือแสดงอาการเล็กน้อย หรือไม่มีอาการ (asymptomatic)

ความแตกต่าง: แม้ว่าโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ มีวิธีการติดต่อที่คล้ายกัน แต่ โรคโควิด-19 ติดต่อได้ง่ายกว่าไข้หวัดใหญ่ และโรคโควิด-19 สามารถเกิด superspreading คือทั้งติดต่อไวและติดต่อง่ายกับผู้คนจำนวนมาก ได้มากกว่าไข้หวัดใหญ่ด้วย ซึ่งมีผลทำให้มีการแพร่กระจายของโรคไปได้อย่างต่อเนื่องและรวดเร็ว

กลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงที่จะมีอาการรุนแรง

ความเหมือน:  ผู้ป่วยโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ สามารถมีอาการรุนแรงหรือภาวะแทรกซ้อนได้ในกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูง ได้แก่ ผู้สูงอายุ ผู้ที่มีโรคประจำตัว หญิงตั้งครรภ์

ความแตกต่าง:  โรคไข้หวัดใหญ่มีความเสี่ยงที่จะเกิดภาวะแทรกซ้อนในเด็กที่มีสุขภาพดี จะสูงกว่า  โรคโควิด-19 อย่างไรก็ตาม ทารกและเด็กที่มีโรคประจำตัวมีความเสี่ยงเพิ่มมากขึ้นทั้งโรคไข้หวัดใหญ่ และโรคโควิด-19  นอกจากนี้เด็กเล็กที่ป่วยเป็นไข้หวัดใหญ่จะมีความเสี่ยงสูงที่จะมีภาวะแทรกซ้อนมากกว่าโรคโควิด-19 ส่วนเด็กวัยเรียนที่ป่วยเป็นโรคโควิด-19 จะมีความเสี่ยงสูงที่จะมีกลุ่มอาการอักเสบหลายระบบในเด็ก แต่ภาวะแทรกซ้อนที่รุนแรงจะไม่ค่อยพบ

                                                        ภาวะแทรกซ้อน

ความเหมือน:  ทั้งโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ ทำให้เกิดภาวะแทรกซ้อนได้ ได้แก่  ปอดอักเสบ ปอดล้มเหลว น้ำท่วมปอด ติดเชื้อทางกระแสโลหิต ไตวาย ระบบทางเดินหายใจล้มเหลว ภาวะหัวใจล้มเหลว หัวใจวาย โรคเรื้อรังแย่ลง เช่น ปอด หัวใจ ระบบประสาท เบาหวาน มีการอักเสบของหัวใจ สมอง หรือกล้ามเนื้อ และสามารถติดเชื้อแบคทีเรียภายหลังได้ง่ายขึ้น (secondary bacterial infections)

ความแตกต่าง:  ผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่จะฟื้นตัวขึ้นภายใน 3-4 วัน หรือน้อยกว่า 2 อาทิตย์ แต่บางรายจะเกิดมีภาวะแทรกซ้อนได้ ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น  สำหรับโรคโควิด-19 จะมีภาวะแทรกซ้อนเพิ่มเติม คือ เลือดแข็งตัวในเส้นเลือดดำ และเส้นเลือดแดงของปอด หัวใจ ขา และสมอง และ กลุ่มอาการอักเสบหลายระบบในเด็ก

                                                          การรักษา

ความเหมือน: ผู้ป่วยโรคโควิด-19 และโรคไข้หวัดใหญ่ซึ่งมีภาวะแทรกซ้อนที่มีความเสี่ยงสูง หรือเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล จะได้รับการรักษาแบบประคับประคองตามอาการและภาวะแทรกซ้อนนั้นๆ 

ความแตกต่าง:  ผู้ป่วยโรคโควิด-19 ปัจจุบันยังไม่มีวิธีรักษาโรคที่ชัดเจน แต่แพทย์จะรักษา โควิด-19 ด้วยการใช้ยา  ต้านไวรัส และยาอื่น ๆ หลายขนาน ทั้งยา remdesivir, chloroquine, lopinavir+ritonavir, interferon ชนิดพ่น,             losartan, แอนติบอดีชนิด monoclonal, พลาสมาจากผู้ป่วยที่หายจากโรคนี้ และล่าสุดมียาต้านโคโรนาไวรัส สายพันธุ์ใหม่ 2019 จากจีนที่ชื่อว่า Favilavir โดยจากการทดลองรักษาผู้ป่วยโควิด-19 จำนวน 70 รายในประเทศจีน พบว่าให้ผลลัพธ์ที่ดีในการรักษา  ซึ่งเป็นอีกหนึ่งทางเลือก สำหรับการรักษาผู้ป่วยโรคไข้หวัดใหญ่ จะรักษาไปตามอาการ หากไข้สูงให้เช็ดตัวลดไข้ หรือรับประทานยาบรรเทาไข้ นอกจากมีอาการรุนแรง แพทย์จะทำการรักษาไปตามอาการแทรกซ้อนนั้นๆ อย่างไรก็ตามกรณีที่มีอาการรุนแรง แพทย์จะให้ยาต้านไวรัส ที่รู้จักกันดีก็คือ ยาโอเซลทามิเวียร์ หรือ ซานามิเวียร์

วัคซีน

ความเหมือน:  วัคซีนที่ใช้ในการป้องกันโรคโควิด-19 และวัคซีนป้องกันโรคไข้หวัดใหญ่ ต้องได้รับการอนุมัติจากองค์การอาหารและยาในระดับนานาชาติ และระดับประเทศเช่นกันจึงสามารถนำมาใช้ได้

ความแตกต่าง:  วัคซีนป้องกันโรคไข้หวัดใหญ่หลายบริษัท ซึ่งได้รับการรับรองจากองค์การอาหารและยา ได้มีการผลิตขึ้นทุกปี เพื่อป้องกันไวรัสไข้หวัดใหญ่ 3-4 สายพันธุ์ ซึ่งระบาดขึ้นในแต่ละปี     แต่สำหรับโรคโควิด-19  ปัจจุบันยังไม่มีวัคซีนที่ใช้ในการป้องกันโรคโควิด-19  แต่ขณะนี้หลายๆประเทศกำลังพัฒนาวัคซีนป้องกันโรคโควิด-19  อย่างเร่งด่วน

อย่างไรก็ตาม ขณะนี้ยังไม่มีวัคซีนป้องกันโรคโควิด 19 แม้ประเทศไทยจะมีระบบคัดกรองและกักกันโรคที่ดี    และสถานการณ์โรคโควิด-19 ของประเทศไทยอยู่ในระดับต่ำ โดยผู้ติดเชื้อรายใหม่ส่วนใหญ่เป็นผู้ที่เดินทางกลับจาก  ต่างประเทศ แต่คนไทยยังต้องร่วมมือกันคงมาตรการด้านสาธารณสุข โดยเฉพาะ DMHT ที่เป็นวัคซีนที่ดีที่สุด ได้แก่ D : Distancing การเว้นระยะห่าง  M : Mask Wearing สวมหน้ากาก  H : Hand Washing การล้างมือ  และ   T : Testing การตรวจคัดกรองและรักษาอย่างรวดเร็ว จะช่วยป้องกันและลดความเสี่ยงโรคโควิด 19 ได้ 

แหล่งข้อมูล:

1.       https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/rmv.2179

2.       https://www.cdc.gov/flu/symptoms/flu-vs-covid19.htm

3.       https://ddc.moph.go.th/viralpneumonia/index.php

4.       https://www.thansettakij.com/content/Macro_econ/453872

โรคไข้ปวดข้อยุงลาย หรือโรคชิคุนกุนยา ที่ต้องรู้จัก และระวังในหน้าฝน

โรคไข้ปวดข้อยุงลาย หรือโรคชิคุนกุนยา (Chikungunya)  มีรายงานพบครั้งแรกในประเทศแทนซาเนีย ทวีปแอฟริกา ในช่วงพ.ศ. 2495-2496 ชื่อโรค ชิคุนกุนยา มาจากภาษาสวาฮิลี ซึ่งเป็นภาษาท้องถิ่นของทวีปแอฟริกา หมายถึง เจ็บจนตัวงอ ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงสภาพคนไข้ที่เจ็บปวดจากโรคนี้ สำหรับในประเทศไทยมีการตรวจพบครั้งแรกพร้อมกับที่มีไข้เลือดออก ระบาด และเป็นครั้งแรกในทวีปเอเชีย เมื่อ พ.ศ. 2501 โดย Prof. W McD Hamnon แยกเชื้อชิคุนกุนยา ได้จากผู้ป่วยโรงพยาบาลเด็ก กรุงเทพมหานคร

โรคไข้ปวดข้อยุงลาย เป็นโรคติดต่อนำโดยแมลงที่เกิดจากเชื้อไวรัสชิคุนกุนยา (Chikungunya virus) ซึ่งเป็น RNA virus  มียุงลายบ้าน (Aedes aegypti) และยุงลายสวน (Aedes albopictus) เป็นพาหะนำโรค อาการเริ่มแรกคล้ายกับโรคไข้เลือดออก (Dengue Fever) แต่ต่างกันที่ไม่มีการรั่วของพลาสมาออกนอกเส้นเลือด จึงไม่พบผู้ป่วยที่มีอาการรุนแรงมากจนถึงมีการช็อก สามารถพบผู้ป่วยได้ตลอดทั้งปี แต่จะพบมากในฤดูฝน ผู้ที่ติดเชื้อจะมีอาการไข้สูง ปวดข้อ ข้อบวมหรือข้ออักเสบร่วมกับมีอาการปวดศีรษะ ปวดกระบอกตา ปวดเมื่อยกล้ามเนื้อ มีผื่นหรืออ่อนเพลีย (แม้ส่วนใหญ่ผู้ป่วยจะไม่เสียชีวิต แต่ทรมาน) ไม่มีการรักษาเฉพาะ ใช้การรักษาตามอาการ และป้องกันภาวะแทรกซ้อน ร่วมกับป้องกันการแพร่กระจายเชื้อ

ความแตกต่างระหว่างโรคไข้ปวดข้อยุงลาย กับโรคไข้เลือดออก

1.      โรคไข้ปวดข้อยุงลาย มีไข้สูงเกิดขึ้นอย่างฉับพลันกว่าในโรคไข้เลือดออก คนไข้จึงมาโรงพยาบาลเร็วกว่า

2.      ระยะของไข้สั้นกว่าในโรคไข้เลือดออก ผู้ป่วยที่มีระยะไข้สั้นเพียง 2 วัน พบใน โรคไข้ปวดข้อยุงลาย ได้บ่อยกว่าใน โรคไข้เลือดออก โดยส่วนใหญ่ไข้ลงใน 4 วัน

3.      ถึงแม้จะพบจุดเลือดได้ที่ผิวหนัง และการทดสอบทูนิเกต์ให้ผลบวกได้ แต่ส่วนใหญ่จะพบจำนวนทั้งที่เกิดเองและจากทดสอบน้อยกว่าใน โรคไข้เลือดออก

4.      ไม่พบ จุดเลือดออกที่ผิวหนัง (convalescent petechial rash) ที่มีลักษณะวงขาวๆใน โรคไข้ปวดข้อยุงลาย

5.      พบผื่นได้แบบ maculopapular rash และ เยื่อบุตาอักเสบ (conjunctival infection) ใน โรคไข้ปวดข้อยุงลาย ได้บ่อยกว่าใน โรคไข้เลือดออก

6.      พบ ภาวะปวดเมื่อยกล้ามเนื้อ / ปวดข้อ (myalgia / arthralgia) ใน โรคไข้ปวดข้อยุงลาย ได้บ่อยกว่าใน โรคไข้เลือดออก

7.      ในโรคไข้ปวดข้อยุงลาย เนื่องจากไข้สูงฉับพลัน พบการชัก ร่วมกับไข้สูงได้ถึง 15% ซึ่งสูงกว่าในโรคไข้เลือดออก ถึง 3 เท่า

สถานการณ์โรคไข้ปวดข้อยุงลาย

ปัจจุบัน สถานการณ์โรคไข้ปวดข้อยุงลาย ประเทศไทย รายงานโดย กองโรคติดต่อนำโดยแมลง กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข  ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม - 25 สิงหาคม 2563 พบผู้ป่วยสะสมรวม 7,396 ราย จาก 69 จังหวัด อัตราส่วนเพศชายต่อเพศหญิงเท่ากับ 1:1.3 ไม่มีผู้เสียชีวิต พบได้ทุกกลุ่มอายุ สูงสุดในกลุ่มอายุ 25-34 ปี (อัตราป่วย 13.92 ต่อประชากรแสนคน ) สัดส่วนอาชีพรับจ้างสูงสุด ร้อยละ 25.16 ภาคที่มีอัตราป่วยสูงสุด คือ ภาคกลาง ภาคเหนือ ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และภาคใต้ ส่วนจังหวัดที่มีผู้ป่วยสูงในช่วง 4 สัปดาห์ที่ผ่านมา คือ จันทบุรี อุทัยธานี กรุงเทพมหานคร ลำพูน และเชียงใหม่ ตามลำดับ นอกจากนี้จากรายงานดังกล่าวข้างต้นได้ชี้ให้เห็นว่า จำนวนผู้ป่วยสะสมของปีนี้สูงกว่าในปีทีผ่านมาในช่วงเวลาเดียวกัน 1 เท่า แต่ตั้งแต่เดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา มีจำนวนผู้ป่วยสูงกว่าปีที่ผ่านมาในช่วงเวลาเดียวกันถึง 3 เท่า และข้อมูลปีนี้ยังสูงกว่าค่ามัธยฐาน (median) 5 ปีย้อนหลังถึง 143 เท่า มีพื้นที่ระบาดใหม่ทั้งหมด 22 จังหวัด 52 อำเภอ ปัจจุบันมีการระบาดเกือบทุกจังหวัดก็ว่าได้ จะเห็นได้ว่า โรคไข้ปวดข้อยุงลายนี้มีการระบาดเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว พบผู้ป่วยกระจายทั่วทุกภูมิภาคของประเทศ จึงเป็นโรคระบาดที่เราควรให้ความสำคัญ โดยเฉพาะในฤดูฝน ที่มีน้ำขัง ทำให้เป็นแหล่งเพาะพันธุ์ยุงลายได้

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข ได้ให้คำแนะนำสำหรับประชาชนในการป้องกันโรคที่ดีที่สุด คือ การจัดการสิ่งแวดล้อมภายในบ้านและนอกบ้าน และการกำจัดแหล่งเพาะพันธุ์ลูกน้ำยุงลาย ด้วยมาตรการ 3 เก็บ ป้องกัน 3 โรค คือ เก็บบ้าน เก็บขยะ และเก็บน้ำ เพื่อกำจัดแหล่งเพาะพันธุ์ลูกน้ำยุงลายซึ่งเป็นพาหะของโรคไข้เลือดออก โรคติดเชื้อไวรัสซิกา และโรคไข้ปวดข้อยุงลาย หรือโรคชิคุนกุนยา รวมถึงการป้องกันไม่ให้ถูกยุงลายกัดด้วยการทายากันยุง กำจัดยุงในบ้าน และนอนกางมุ้ง  กรมควบคุมโรค ได้แนะนำว่า ยุงลายซึ่งเป็นพาหะนำโรคที่สามารถพบได้ทุกจังหวัด สถานพยาบาลทุกแห่งควรมีการเฝ้าระวังโรคไข้ปวดข้อยุงลายในโรงพยาบาล โดยการคัดกรองผู้ป่วยที่มาด้วยอาการ ไข้ ปวดข้อ มีผื่น หรือมีอาการคล้ายไข้เลือดออกแต่เกล็ดเลือดอยู่ในระดับปกติ และเมื่อพบผู้ป่วยควรรายงานผู้สงสัยหรือผู้ป่วยต่อหน่วยงานสาธารณสุขในพื้นที่เพื่อการลงควบคุมโรคอย่างรวดเร็ว หากประชาชนมีข้อสงสัยสามารถสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมโทรสายด่วนกรมควบคุมโรค 1422”

       แหล่งข้อมูล:

              1.  https://th.wikipedia.org/wiki/โรคชิคุนกุนย่า

              2.  http://odpc1.ddc.moph.go.th/nana/doc36.html

3            3.  https://drive.google.com/file/d/17bi-PiE3yKbKu7_NRQ8Ol4SElwoZ0xyg/view

Big Data ได้ยินบ่อยๆ ทุกวงการ นำมาใช้ประโยชน์อะไรกันบ้าง?

คำว่า Big Data หรือ ข้อมูลขนาดใหญ่ หลายๆคนคงได้ยินคำนี้บ่อยๆในช่วง 3-4 ปีที่ผ่านมา แต่ช่วงนี้คงได้ยินกันมากขึ้น ในหลายๆวงการ เช่น วงการไอที วงการตลาด วงการแพทย์ โดยเฉพาะยุคโควิดนี้ จนบางคนกล่าวว่า Big Data เป็นขุมทรัพย์ด้านธุรกิจในยุคนี้ เรามาทำความรู้จักกับ คำว่า Big Data กันเลยค่ะ

ความหมายของ Big Data

Big Data หรือ ข้อมูลขนาดใหญ่ (โดยราชบัณฑิตยสภาบัญญัติศัพท์ Big Data ว่า “ข้อมูลมหัต”) คือ ชุดข้อมูลต่างๆ ที่มีขนาดและความซับซ้อนมาก จนยากที่จะประมวลผลได้ด้วยเครื่องมือจัดการฐานข้อมูลที่มีอยู่ ความท้าทาย หรือ อุปสรรค (challenges) ของ Big Data นี้ มีอะไรบ้าง นั่นคือ การจับบันทึก (capturing data)  การจัดเก็บ (data storage) การวิเคราะห์ (data analysis) การค้นหา (data search) การแบ่งปัน (data sharing) การย้ายข้อมูล (data transfer) การวาดภาพข้อมูล (data visualization) การสอบถามข้อมูล (data querying) การทำให้ข้อมูลใหม่เสมอ (data updating) การทำให้ข้อมูลเป็นส่วนตัว (information privacy) และแหล่งข้อมูล (data source)

คำว่า Big Data ได้นำมาใช้ตั้งแต่ปี ค.ศ.1990 (พ.ศ.2533) โดย Dr. John Mashey นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ชาวสหรัฐอเมริกา เมื่อเราพูดถึงขนาดของ Big Data นั้น จะมีเป้าหมายที่เปลี่ยนแปลง เคลื่อนไปเรื่อยๆ ตามเวลา โดยตั้งแต่ปี ค.ศ.2012 (พ.ศ.2555) จะมีขนาดใหญ่ประมาณ 24-36 เท่าของ terabytes (10¹² bytes) ถึง หลายๆ zettabytes(10²¹bytes) ในชุดข้อมูลชุดเดียว ด้วยความยากลำบากนี้ ดังนั้นจึงต้องมีเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรมไอทีรุ่นใหม่ ซึ่งอาจมาในรูปแบบซอฟต์แวร์ หรือ แพลตฟอร์มใหม่ ที่สามารถรองรับการจัดเก็บ การจัดการ กรองเลือกข้อมูล การวิเคราะห์ แสดงผล และการใช้งานข้อมูลได้

คุณลักษณะที่สำคัญของ Big Data มีดังนี้

1.      Volume (ปริมาณ): ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ มีปริมาณข้อมูลมาก ขนาดของข้อมูล บ่งบอกถึงคุณค่า และความสำคัญ

2.      Variety (ความหลากหลาย) : ข้อมูลมีความหลากหลาย ข้อมูลที่ได้มานั้นจะมาจากแหล่งที่มาที่ต่างกันหรือประเภทที่ต่างกัน เช่น จาก Social Network ต่าง ๆ อย่าง Youtube, Facebook, Twitter, Instagram, Webboard และ Website ต่าง ๆ รวมทั้ง อีเมล วิดีโอ

3.      Velocity (ความเร็ว): เป็นข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาอย่างรวดเร็ว ซึ่งมักจะเป็นข้อมูลประเภท “Real-Time” เช่น ข้อมูลการส่งข้อความผ่าน Social Media

4.      Veracity (ความแม่นยำ): ความแม่นยำของข้อมูลที่มาจากต่างที่ และความไม่แน่นอนของข้อมูลนั้น ๆ ซึ่งต้องมาทำการจัดระเบียบและวิเคราะห์ว่าข้อมูลใดมีความถูกต้องแม่นยำมากที่สุด ข้อมูลที่ยังไม่สมบูรณ์จึงยังไม่สามารถนำไปประกอบการตัดสินใจได้

ตัวอย่างของ Big Data เช่น บันทึกการใช้งานเว็บ, เครือข่ายเซ็นเซอร์, เครือข่ายสังคม, ข้อมูลสังคม (social data), เอกสารและข้อความบนอินเทอร์เน็ต, การทำดัชนีค้นหาอินเทอร์เน็ต, บันทึกการโทรศัพท์, ดาราศาสตร์, วิทยาศาสตร์สภาพอากาศ, จีโนมิกส์, การวิจัยทางชีวธรณีเคมี ชีววิทยา และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนและมักจะข้ามสาขา, การสอดส่องทางการทหาร, เวชระเบียน, คลังภาพถ่าย, คลังภาพเคลื่อนไหว, และพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ขนาดใหญ่

สำหรับในประเทศไทย มีบริษัทที่พัฒนาจากระบบ Ecosystem และพัฒนาต่อยอดทำเป็น Big Data ด้วยเช่นกัน ในปัจจุบันปี 2562 มีฐานข้อมูลของผู้ใช้งานกว่า 50 ล้านราย รองจาก Facebook และ Google เป็นต้น

การนำไปใช้ประโยชน์ของ Big Data

1.      ภาคธุรกิจ สามารถนำมาใช้วิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า นำมาจัดทำแผนการตลาด นำมาประเมินงบประมาณ หรือนำมาวิเคราะห์ข้อมูลจากเครือข่ายสังคมออนไลน์ (Social Media) การวิเคราะห์พฤติกรรมการอุปโภค บริโภคที่ปรับเปลี่ยนตลอดเวลา

2.      ภาครัฐ ปัจจุบันหน่วยงานภาครัฐหลายหน่วยงานสามารถนำ Big Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์ เช่น การเก็บข้อมูลประชากรตั้งแต่เกิด จนเสียชีวิต ซึ่งเป็นข้อมูลที่สำคัญ เห็นได้ชัดในช่วงสถานการณ์โควิดนี้ สามารถใช้จัดสรร แบ่งกลุ่มประชากรในการที่รัฐบาลจะให้ความช่วยเหลือแยกตามประเภทประชากรได้ นอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้ประโยชน์ด้านการคมนาคม เช่น วิเคราะห์ข้อมูลการจราจร ด้านอื่นๆ เช่น วิเคราะห์ข้อมูลด้านน้ำ แหล่งน้ำ การใช้น้ำ วิเคราะห์ข้อมูลการใช้ไฟฟ้า วิเคราะห์ข้อมูลการเสียภาษี วิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ การพยากรณ์อากาศ เป็นต้น

3.      ด้านการแพทย์และสุขภาพ นำมาใช้วิเคราะห์ข้อมูลสาธารณสุข แนวโน้มผู้ป่วย การรักษาพยาบาล การบริหารจัดการโรงพยาบาล เราจะเห็นได้ว่า เมื่อเกิดการระบาดของ โควิด-19 จะเห็นความสำคัญของ Big Data อย่างชัดเจน เช่น การติดตามผู้ที่มีความเสี่ยงต่อการติดเชื้อ การสร้างแอปพลิเคชัน ไทยชนะ สำหรับบุคคลทั่วไป และร้านค้า เพื่อใช้ในการค้นหา เช็คอิน เช็คเอาท์ ประเมินกิจการ/กิจกรรมต่างๆ และใช้ข้อมูลเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของการบริหารความเสี่ยง  การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ความสามารถด้านการแพทย์ เพื่อบริหารจำนวนบุคลากร อุปกรณ์ต่างๆ ที่จำเป็น

             จากตัวอย่างข้างต้น จะเห็นถึงประโยชน์และความสำคัญของ Big Data สิ่งที่ควรตระหนักและให้ความสำคัญ คือ หน่วยงานต่างๆ โดยเฉพาะหน่วยงานภาครัฐ ควรทำงานร่วมกัน แชร์ข้อมูลและเชื่อมโยงข้อมูลร่วมกันได้ เห็นเป็นภาพใหญ่ระดับประเทศ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด นอกจากนี้ หน่วยงานที่นำ Big Data ไปใช้ควรจะต้องให้ความมั่นใจในการไม่ละเมิดสิทธิส่วนบุคคล นำข้อมูลไปใช้ผิดวัตถุประสงค์โดยไม่ได้รับอนุญาตโดยเฉพาะในเชิงพาณิชย์  

แหล่งข้อมูล: 

1.  https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data

2.  https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%A1%E0%B8%AB%E0%B8%B1%E0%B8%95

3.  https://www.facebook.com/RatchabanditThai/?_rdc=1&_rdr

เรารู้อะไรบ้างเกี่ยวกับการตอบสนองทางภูมิคุ้มกันต่อโรคโควิด-19 ณ ปัจจุบัน

        เป็นที่ทราบกันดีว่า จากการศึกษาและความเข้าใจในภูมิคุ้มกันต่อโรคต่างๆ ทำให้เราสามารถนำความรู้ ความเข้าใจนั้น มาใช้ในการออกแบบวัคซีนที่มีประสิทธิภาพ และยารักษาโรคได้ แต่ในปัจจุบันนี้เราทราบอะไรกันบ้างเกี่ยวกับเรื่องภูมิคุ้มกันต่อโรคโควิด-19 เพื่อการพัฒนาวัคซีนโควิด-19 นี้  
         สำหรับเรื่องวัคซีนนั้น องค์การอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกา (Food and Drug Administration, FDA) ได้ให้เกณฑ์ว่า วัคซีนโควิด-19  ควรจะป้องกันโรคได้ หรืออย่างน้อยก็สามารถลดความรุนแรงของการเกิดโรคได้ ในครึ่งหนึ่ง (50%) ของจำนวนคนที่ได้รับการฉีดวัคซีน

         การพัฒนาวัคซีน ส่วนใหญ่ต้องการให้วัคซีนกระตุ้น แอนติบอดี (antibody) เพื่อป้องกันไม่ให้เชื้อโรคเข้าสู่เซลล์ได้ แต่ ณ ปัจจุบัน จากการศึกษาวิจัยการตอบสนองทางภูมิคุ้มกันโดยการสร้าง แอนติบอดี ต่อเชื้อ SARS-CoV-2 ซึ่งเป็นสาเหตุของโรค โควิด-19 นี้ เราทราบเพียงว่า

      1.      ผู้ป่วยที่หายจากโรคโควิด-19 จะสร้างแอนติบอดี ต่อเชื้อไวรัสนี้ บางส่วนของแอนติบอดีที่สร้างขี้นเป็น

             แอนติบอดีที่มีความสามารถในการป้องกันการติดเชื้อไวรัสนี้ได้ โดยการป้องกันไม่ให้ไวรัสเข้าสู่เซลล์ได้ (neutralizing antibodies)

2.      ผู้ป่วยที่หายจากโรคโควิด-19 จะมีจำนวนและชนิดของแอนติบอดีแตกต่างกันในแต่ละคน จากการศึกษาวิจัยของ Larry Luchsinger และคณะ แห่ง New York Blood Center โดยใช้น้ำเหลืองผู้ป่วยที่หายจากโรคโควิด-19 แล้ว (convalescent plasma) และพบว่ามีความแตกต่างกันนั้น ส่วนใหญ่มีระดับแอนติบอดีปานกลาง และประมาณ 16% ไม่มี neutralizing antibodies แต่ 10% มี neutralizing antibodies ที่แรงหรือประสิทธิภาพสูง โดยผู้ชายมี neutralizing antibodies แรงกว่าผู้หญิง 2 เท่า แต่ในเรื่องของอายุ กลุ่มเลือดหรือเชื้อชาติ ไม่ได้บันทึกไว้

3.      จากการศึกษาของ Davide F. Robbiani และคณะ ที่ตีพิมพ์ใน Nature พบว่า มากกว่า 99% ของผู้ป่วยมีระดับของ neutralizing antibodies ต่ำ แต่จำนวนของ แอนติบอดีที่จับกับไวรัสได้ (binding antibodies) พบในผู้ป่วยทุกคน แสดงให้เห็นว่า การสร้าง neutralizing antibodies ได้นั้น เป็นความสามารถของแต่ละคน (intrinsically capable)

4.      จากการศึกษาของ Sanjeev Krishna แห่ง St. George’s, University of London พบว่า ผู้ป่วยที่มีอาการรุนแรงจะสร้างแอนติบอดีได้มากกว่า โดยเฉพาะถ้าเกิดมีการอักเสบ (inflammation) มาก แล้ว ระดับแอนติบอดีจะมีแนวโน้มสูง โดยการศึกษาระดับของ แอนติบอดี (IgG) ต่อเชื้อไวรัสในผู้ป่วย 177 ราย

5.      จากหลายๆการศึกษา พบว่า ไม่ใช่ผู้ป่วยทุกๆคน จะสร้างแอนติบอดี จากการศีกษาของ Sanjeev Krishna และคณะ ก็เช่นเดียวกัน ซึ่งพบว่า ผู้ที่ติดเชื้อไวรัสนี้ 2-8 % ไม่พบ IgG antibodies

นอกจากนี้  ผู้ป่วยที่สร้างแอนติบอดี เราก็ยังบอกไม่ได้ว่าแอนติบอดีจะอยู่นานแค่ไหน และแอนติบอดีเหล่านั้นสามารถป้องกันโรคได้ไหม แต่การศึกษาของ Krishna พบว่าอย่างน้อย เกือบ 2 เดือนแล้วแอนติบอดียังไม่ลดลง แต่การศึกษาของ Quan-Xin Long และคณะ ซี่งตีพิมพ์ใน Nature Medicine ได้ศืกษาในกลุ่มผู้ติดเชื้อที่ไม่มีอาการ (asymptomatic people) จำนวน 37 ราย และผู้ป่วยที่มีอาการ (symptomatic people) จำนวน 37 ราย พบว่า มีการลดลงในระดับของ IgG และ neutralizing antibodies ภายหลัง 2-3 เดือน (โดยลดลงในกลุ่มผู้ที่ไม่แสดงอาการมากกว่า)  

จากการศึกษาดังกล่าว ทำให้ในขณะนี้ นักวิจัยให้ความสนใจไปยัง ภูมิคุ้มกันชนิดอื่น นอกจาก แอนติบอดี ที่ใช้ในการป้องกันโรค คือ

1.       Helper T cells  ซี่งนักวิจัย พบว่า ผู้ป่วยที่หายจากโรคโควิด-19 มี helper T cells ซึ่งจดจำ specific proteins บนเชื้อ SARS-CoV-2 

2.      T cells อีกชนิด คือ killer T cells ซึ่งเป็น cellular immune response ที่สำคัญ ซึ่งจะทำหน้าที่ฆ่าเซลล์ที่ติดเชื้อมากกว่า การป้องกันการติดเชื้อ โดย จากการศึกษาของ Daniella Weiskopf และคณะ พบว่า ผู้ป่วยโรคโควิด-19 ที่เข้ารักษาตัวในห้องรักษาพยาบาลผู้ป่วยขั้นวิกฤต (intensive care unit, ICU) พบว่ามี SARS-CoV-2-specific killer T cells และ ในกลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดี 2 ราย ที่ไม่ได้สัมผัสกับเชื้อ SARS-CoV-2 แต่ยังมี T cells ในระดับต่ำๆ ซึ่งทำปฏิกริยากับ เชื้อ SARS-CoV-2 ได้ ซึ่งชี้ให้เห็นว่า สามารถเกิดปฏิกิริยาข้ามกลุ่มได้ (cross-reactivity) เนื่องจากเคยได้รับเชื้อไข้หวัดธรรมดา (common cold) ที่เกิดจากเชื้อไวรัสโคโรนา (Corona viruses) จึงไม่น่าแปลกใจเลยว่า T cells มีความสำคัญมากเช่นกัน

          อย่างไรก็ตาม การตอบสนองทางภูมิคุ้มกันของ T cells เรายังไม่ทราบว่าจะยาวนานแค่ไหน  จะมีความสามารถในการป้องกันการติดเชื้อ SARS-CoV-2 หรือไม่ และไวรัสสามารถหลีกหนีภูมิคุ้มกันได้หรือไม่

     

                 ณ ปัจจุบัน เรายังไม่ทราบแน่ว่า ภูมิคุ้มกันที่ใช้ในการป้องกัน (Protective immunity) คืออะไร ดังนั้น เราจึงไม่ทราบอย่างแน่ชัดว่าจะสร้างหรือกระตุ้นภูมิคุ้มกันชนิดไหนเพื่อป้องกันการติดเชื้อ โดย Poznansky Center แนะนำว่า การพัฒนาวัคซีน ควรจะกระตุ้นทั้ง T cells และ แอนติบอดี  และวัคซีนที่จะสำเร็จได้นั้นขึ้นกับ การศึกษาในทางคลินิก (clinical study) เป็นสำคัญ 

จากประสบการณ์ของผู้เขียนในการศึกษาวิจัย วัคซีนโรคเอดส์ นั้น จะมีรูปแบบคล้ายกับการศึกษาวัคซีนป้องกันโรคโควิด-19 โดยจะต้องพัฒนาวัคซีนที่กระตุ้นทั้ง T cells และ แอนติบอดี  สำหรับแอนติบอดีที่เป็น functional antibodies คือ neutralizing antibodies เช่นเดียวกัน ซึ่งแต่ละคนก็สร้าง neutralizing antibodies ที่มีความแรงไม่เท่ากัน และจำนวนไม่เท่ากันด้วย อีกทั้งมีการสร้าง neutralizing antibodies ต่างชนิดกัน ต่อ epitopes ที่ต่างกันของ ไวรัส ซึ่งมีประสิทธิภาพที่ต่างกัน ดังนั้นคงต้องพิจารณา หรือศึกษาด้านวิทยาภูมิคุ้มกันเพื่อให้มีความรู้พื้นฐานมากยิ่งขึ้นสำหรับโรคโควิด-19 นี้ ในการนำไปใช้พัฒนาวัคซีนที่มีประสิทธิภาพที่ดียิ่งๆขึ้นไป อย่างไรก็ตาม วัคซีนโควิด-19 มีความต้องการเร่งด่วน จึงต้องมีการพัฒนา ปรับปรุง ควบคู่กับการศึกษาด้านวิทยาภูมิคุ้มกันนี้

              แหล่งข้อมูล:

           1.      https://www.axios.com/coronavirus-vaccine-antibodies-t-cells-immunity-c5addf66-5b46-479b-af77-f41e6ed1887e.html

              2.   https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.08.20124792v1.full.pdf

              3     https://www.nature.com/articles/s41586-020-2456-9_reference.pdf

              4.   https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.07.20124636v2.full.pdf

              5.   https://www.nature.com/articles/s4159-020-0965-6

              6.   https://immunology.sciencemag.org/content/5/48/eabd2071  

            7.  https://www.sciencemag.org/news/2020/05/t-cells-found-covid-19-patients-bode-well-long-

                    term-immunity