ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์
อาจารย์ประจำสาขาวิชา Business Analytics and Intelligence
และ Actuarial Science and Risk Management
คณะสถิติประยุกต์ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
อนุกรรมาธิการติดตามการปฏิรูปประเทศด้านสาธารณสุข วุฒิสภา
อาจารย์ประจำสาขาวิชา Business Analytics and Intelligence
และ Actuarial Science and Risk Management
คณะสถิติประยุกต์ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
อนุกรรมาธิการติดตามการปฏิรูปประเทศด้านสาธารณสุข วุฒิสภา
การทำนายว่าอนาคตจะเกิดอะไรขึ้นบ้าง ไม่ได้เป็นเรื่องง่าย และไม่มีทางถูกต้องได้ร้อยเปอร์เซ็นต์ แต่เป็นสิ่้งที่ต้องลองทำ เพราะอย่างน้อยทำให้เราดำรงตนอยู่บนความไม่ประมาท และวางแผนล่วงหน้าเพื่อรองรับในสิ่งที่เลวร้ายที่อาจจะเกิดขึ้น โดยยังมีความหวังในสิ่งที่ดีที่สุดที่จะเกิดขึ้นเสมอเช่นกัน (Hope for the best, prepare for the worst)
มหาโรคระบาดโควิด-19 ถือว่าเป็น Pandemic คือมหาโรคระบาดที่ระบาดไปทั่วโลก เชื่อว่าจะมีผู้ติดเชื้อหลายล้านคน มีผู้เสียชีวิตก็อาจจะถึงหลักล้าน ผมเห็นภาพที่ขนตู้แช่คอนเทนเนอร์ใหญ่ยักษ์มาวางเรียงหลังโรงพยาบาลใหญ่ ๆ ในนิวยอร์กซิตี้แล้วอดใจหายไม่ได้ นี่คือที่เก็บศพผู้เสียชีวิตจากโควิด-19 ที่เอาไปฝังไปเผาไม่ทัน ต้องห่อพลาสติกแช่เย็นไว้ก่อน รถคอนเทนเนอร์ตู้เย็นที่ว่าวางเรียงเป็นตับ ๆ แสดงว่าเตรียมการไว้รองรับการตายอีกมาก เพราะระบาดหนักและเครื่องช่วยหายใจไม่พอ ซึ่งท้ายที่สุดแล้วหากปราศจากความร่วมมือกันไทยเราก็จะมีภาพแบบเดียวกัน
สิ่งที่ยังไม่มีใครรู้คือวิกฤติมหาโรคระบาดโควิด-19 จะจบลงเมื่อใด และจะจบอย่างไร
ทางจบน่าจะมีสามทาง
ทางที่หนึ่ง คิดค้นยาต้านไวรัสโควิด-19 ที่ทำงานได้เต็มที่จนทำให้รักษาโควิด-19 ได้ผลดีมาก เหมือนอย่างที่ยาต้านไวรัส HIV ทำให้แทบไม่มีคนป่วยเป็นโรคเอดส์เสียชีวิตอีกหากเข้าถึงยาได้
อย่างไรก็ตามความหวังที่ว่ามหาโรคระบาดโควิด-19 จะจบลงด้วยทางนี้ค่อนข้างยากมาก ผลการทดลองทางคลินิคอย่างรัดกุมจากจีนในมณฑลหูเป่ยตีพิมพ์ในวารสารนามอุโฆษของโลกทางการแพทย์คือ the New England Journal of Medicine ไม่พบว่ายาต้านไวรัสตัวเก่าคือ Lopinavir และ Ritonavir จะได้ผลในการรักษาโรคโควิด-19 แม้หลายคนจะโต้แย้งว่าเริ่มให้ยานี้เมื่อสายไปหรืออาการหนักมากแล้ว
ทางที่สอง คือคิดวัคซีนโรคไวรัสโควิด-19 ได้สำเร็จ ซึ่งก็ยากมากเช่นกัน ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าน่าจะใช้เวลาอย่างต่ำ 16 เดือน และวัคซีนสำหรับโรคไวรัส ไม่ค่อยได้ผล เพราะเกิดการกลายพันธุ์ (Mutation) ไปได้เรื่อยๆ ได้ง่าย ว่าง่ายๆ คือเชื้อไวรัสปรับตัวได้เร็ว เหตุผลนี้จึงทำให้วัคซีนไวรัสไข้หวัดใหญ่ ไม่ค่อยได้ผลดีนัก ในแต่ละปีก็ต้องเปลี่ยนและพัฒนาไปเรื่อยๆ เพราะมีไวรัสตัวใหม่เกิดขึ้นเสมอ ทางจบทางที่สองนี้น่าจะช้าเกินไป และไม่น่าได้ผล
ทางเลือกที่หนึ่งและสองนี้ นักวิทยาศาสตร์การแพทย์ต้องเอาชนะธรรมชาติและแข่งกับเวลาแห่งความตายได้สำเร็จ
ทางที่สาม คือ Herd Immunization หรือการสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ herd แปลว่าฝูง เช่น a herd of cattle แปลว่าฝูงวัวควาย การสร้างภูมิคุ้มกันหมู่คือการปล่อยให้ประชาชนจำนวนมากได้รับเชื้อโควิด-19 แล้วเกิดการสร้างภูมิคุ้มกันให้ตัวเองได้เอง ปกติร้อยละ 80-90 เมื่อได้รับเชื้อโควิด-19 จะไม่แสดงอาการใดๆ แล้วก็เกิดภูมิคุ้มกันได้ด้วยตนเองได้ มีจำนวนไม่มากที่จะป่วยหนักจนถึงต้องเข้าโรงพยาบาลหรือเข้าห้องไอซียูเพราะเกิดปอดอักเสบอย่างรุนแรงจนเสียชีวิตได้
ทางเลือกที่สามนี้ จะมีคนตายเป็นจำนวนมาก เพราะมีผู้ป่วยมากจน คนไทยจะตายมากแค่ไหนหากเกิดมหาโรคระบาด “โควิด-19” เมื่อพิจารณาจากทรัพยากรทางการแพทย์ของเรา ? (อ่าน >> https://mgronline.com/daily/detail/9630000027840)
เรามาลองพิจารณาผังภาพการกระจาย (Scatter plot) ด้านล่างนี้จาก https://ourworldindata.org/coronavirus แกนนอนคือจำนวนผู้ติดเชื้อโควิด-19 ส่วนแกนตั้งคือจำนวนผู้เสียชีวิตจากโควิด-19 จุดแต่ละจุดแทนประเทศต่างๆ ทั่วโลกที่มีรายงานผู้ป่วยโควิด-19 กราฟทั้งแกนตั้งแกนนอน อยู่บนสเกล log ฐานสิบ คือระยะห่างจาก 10-100 เท่ากับ 100-1,000 เท่ากับ 1,000 -10,000 เท่ากับ 10,000-100,000 ทั้งแกนตั้งและแกนนอน
เราพบความสัมพันธ์ทางบวกระหว่างจำนวนผู้ติดเชื้อกับจำนวนผู้เสียชีวิตค่อนข้างสูง หมายความว่า log10 (จำนวนผู้ติดเชื้อ) ทำนาย log10 (จำนวนผู้เสียชีวิต) ได้ค่อนข้างดีมาก
ในผังภาพการกระจายยังมีเส้นตรงในแนวทแยง อันเป็นเส้นสมการถดถอย ที่พยายามลากผ่านกลุ่มข้อมูล ค่าเฉลี่ยอัตรามรณะของโลกอยู่เส้นเกือบบนสุด โดยเป็นค่าที่มาทางขวามือบนสุด เพราะรวมจำนวนผู้เสียชีวิตและจำนวนผู้ป่วยทั่วโลก โดยที่อัตรามรณะของโลกอยู่ที่ร้อยละ 5
เส้นบนสุดคือประเทศที่มีอัตราการตายสูงมากเช่น อิตาลี อัตราการตายอยู่ที่ 10% ซึ่งอาจจะมาจากสามสาเหตุคือ หนึ่ง อิตาลี มีจำนวนประชากรสูงวัยมากเป็นอันดับต้น ๆ ของโลก ทั้งยังมีจำนวนผู้ป่วยต่อประชากรมากเป็นอันดับหนึ่งของโลก และสาม อิตาลี มีจำนวนเตียงไอซียู เท่ากับ 12 เตียงต่อประชากรแสนคน ซึ่งมากกว่าไทยนิดหน่อย (เพราะได้ 10.5 เตียงต่อประชากรแสนคน) แต่ยังดีกว่าอังกฤษ (6 เตียงต่อประชากรแสนคน)
สำหรับไทยเราจำนวนผู้ติดเชื้อโควิด-19 ยังไม่มากนัก พันกว่าราย แต่รอผลตรวจอยู่ 7,000 ราย บ้านเรามีปัญหา ผลตรวจล่าช้า น้ำยาไม่พอ เข้าถึงการตรวจได้ยาก อันเป็นปัญหาของการจัดสรรทรัพยากร และมีปัญหาเรื่องบุคลากรคือนักเทคนิคการแพทย์มีไม่เพียงพอด้วย ในความเป็นจริงสิ่งที่น่าคิดคือ หากผลตรวจที่รอออกมา จะมีผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นเท่าใด หากตรวจแล้วผลตรวจเป็นบวกราว 20% ก็จะมีผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นทันที 1,400 คน ทำให้ยอดผู้ป่วยของไทยน่าจะแตะสามพันในทันทีที่ผลตรวจที่รอออกมาทั้งหมด
ไทยในขณะนี้อัตราการตายจากโควิด-19 อยู่ที่ 0.5% ยังต่ำอยู่มาก
แต่ถ้าเราดูจากกราฟนี้ จะพอสังเกตแนวโน้มว่าเมื่อ มีจำนวนผู้ป่วยเพิ่มมาก ๆ อัตราการตายจะเลื่อนไป กราฟถัดไปด้วย (ด้านมุมล่างซ้ายของกราฟ จุดของประเทศที่อยู่เกาะเส้นอัตราการตายสูง ๆ มักเป็นประเทศด้อยพัฒนา เช่น Gambia, Angola, Togo, Curacao เป็นต้น อันสะท้อนให้เห็นว่าขาดโครงสร้างพื้นฐานทางการแพทย์และสาธารณสุขไม่ดีพอ ในขณะที่กราฟมุมขวาด้านบน จะเห็นว่าประเทศไม่ค่อยเกาะกับกราฟอัตราการเสียชีวิตเส้นล่างเลย เหตุผลง่าย ๆ คือจำนวนผู้ป่วยมากจนดูแลไม่ไหว เครื่องช่วยหายใจไม่พอ ต้องปล่อยให้ตาย หรือเลือกรักษาเป็นบางคน
หากไทยมีจำนวนผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นเท่าไหร่ มีแนวโน้มที่อัตราการตายของไทยจะขยับสูงขึ้นกว่านี้ เช่น ขยับไปเป็น 1-2-3% เป็นต้น เพราะเริ่มดูแลได้ไม่ดีพอ ไม่ทั่วถึง ทรัพยากรไม่พอ นอกจากนี้ยังมีบุคลากรทางการแพทย์จำนวนมากที่ต้องกักตัว ทำงานไม่ได้ เพราะผู้ป่วยที่มาหาหมอ ไม่ยอมบอกว่าตัวเองเป็นกลุ่มเสี่ยง จนต้องปิดโรงพยาบาลทั้งโรงพยาบาลไปแล้วก็มี ไม่เช่นนั้น หมอ พยาบาล จะกลายเป็น super spreader ไปเสียเองด้วย
ที่น่าตกใจคือจำนวนเตียงผู้ป่วย (รวมทั้งปกติและผู้ป่วยหนัก) ของไทยต่อประชากรพันคนอยู่อันดับค่อนข้างท้าย ๆ ของโลก ทำให้น่าหวั่นวิตกว่าหากเกิดการระบาดหนักหรือเกิด herd immunization จริง ๆ ระบบสาธารณสุข บุคลากรทางการแพทย์และสาธารณสุข จะทำงานกันไหวหรือไม่ จะรองรับได้แค่ไหน
ทางเลือกที่สามนั้น สามารถทำให้ตายน้อยลงได้ ตราบใดที่ยังพยายามลากยาว ดึงโค้งจำนวนผู้ติดเชื้อลดลง (Flattening the curve) ทำให้โค้งจำนวนผู้ติดเชื้อแบนลงให้ได้มากที่สุด
ทางเลือกในการทำให้โค้งผู้ติดเชื้อแบนลง ทำได้หลายวิธี การไม่ทำอะไรเลยคือปล่อยให้เกิด herd immunization อย่างเต็มที่ โค้งผู้ติดเชื้อจะชันสุดและมีคนตายมากที่สุด เพราะโรงพยาบาลและระบบสาธารณสุขรองรับไม่ไหว
วิธีเบาสุด คือ แยกตัวผู้ติดเชื้อ (Case isolation) โค้งจะยังสูง แต่ไม่เท่าไม่ทำอะไรเลย
วิธีถัดมาคือ แยกตัวผู้ติดเชื้อและกักตัวครัวเรือนผู้ติดเชื้อทั้งครัวเรือน (Case isolation and household quarantine) วิธีนี้จะทำให้โค้งแบนลงแต่ฐานจะแผ่ออกไป อีกนิด เพราะเมื่อกดโค้งให้แบน ก็ต้องขยายออกไปด้านข้างยาวนานขึ้น
วิธีถัดมา คือ ปิดโรงเรียนและมหาวิทยาลัย โค้งจะแบนลงมาอีก และแผ่ยาวออกไปอีก ไทยเราอยู่ตรงนี้อยู่ครับ
วิธีหนักหน่อย คือ แยกตัวผู้ติดเชื้อ กักตัวทุกคนที่บ้าน ให้ทุกคนทำงานที่บ้านทั้งหมด และให้เกิดการเว้นระยะห่างทางสังคมอย่างเคร่งครัด จะทำให้โค้งแบนสุด แต่ยาวออกไป ส่วนเส้นแนวนอนที่แบนขนานกับแกนนอนในรูปนั้นคือจำนวนเตียงไอซียูต่อประชากรแสนคนของอังกฤษซึ่งมีค่าเท่ากับ 6 เตียง
ผลการจำลอง (Simulation) นี้ทำวิจัยโดยคณาจารย์จาก Imperial college มหาวิทยาลัยลอนดอน สามารถดาวน์โหลดได้ที่ https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/medicine/sph/ide/gida-fellowships/Imperial-College-COVID19-NPI-modelling-16-03-2020.pdf
ผลจากการจำลองของอังกฤษนั้นน่าสะพรึงมาก หากเกิดการระบาดหนัก แล้วจริง ๆ ก็เกิดขึ้นแล้ว เพราะระบบสาธารณสุขของอังกฤษ NHS นั้นเป็น socialist และประชานิยมอย่างหนักเกินไป สปสช. หรือบัตรทองสามสิบบาทรักษาทุกโรคของไทยก็ไปลอกต้นแบบอันห่วยแสนห่วยนี้มา เคราะห์ดีที่รัฐบาลไทยทุกยุคทุกสมัยไม่บ้าพอที่จะคุมกำเนิดห้ามมีโรงพยาบาลเอกชนเลยแบบอังกฤษ อังกฤษห้ามมีโรงพยาบาลเอกชน ห้ามเอาโรงพยาบาลเอกชนเข้าตลาดหลักทรัพย์ ไทยเราจึงมีจำนวนเตียงผู้ป่วยไอซียูต่อประชากรแสนคนมากกว่าอังกฤษ
การทำ social distancing นี้ ทำให้โค้งผู้ติดเชื้อแบน แต่ลากยาวออกไป เคสที่ทำแล้วสั้นสุดคือจีนก็ประมาณ 3-4 เดือน แต่เกิด herd immunization ไปก่อนแล้วจึงทำการเว้นระยะห่างทางสังคม
แต่กระนั้นการตายก็พุ่งหลังการระบาดใหญ่ในช่วงตรุษจีนที่มีการเดินทางมากเหลือเกิน และจีนเองก็เริ่มระวังไม่ให้เกิดการกลับมาระบาดซ้ำอีก จีนเองยังไม่ได้เปิดประเทศมากนัก เพราะกลัวเกิด second outbreak ส่วนที่จีนเริ่มคุมจำนวนผู้ติดเชื้อรายใหม่ได้ดีนั้น เป็นเพราะเกิด herd immunization ไปเกือบทั่วประเทศจีนแล้วนั่นเอง
เรื่องลากออกไปยาวแน่ ๆ นี้ ศาสตราจารย์ นายแพทย์ ยง ภู่วรวรรณ ราชบัณฑิต ได้โพสต์แสดงความเห็นไว้บน Facebook ดังนี้
หากจะทำให้โค้งแบน (Flattening the curve) เพื่อให้คนตายไม่มากจนเกินไป นี่คือมหาสงครามโลกครั้งที่สาม ที่ทั่วโลกกำลังต่อสู้กับสิ่งที่มองไม่เห็นได้ด้วยตาเปล่า ผมคิดว่าเราจะต้อง lock down กันแบบนี้ทั่วโลกไปยาว ๆ อย่างน้อย 6-8 เดือน หากไม่ social distancing หรือ isolation เมื่อไหร่ ที่พยายาม flattening the curve ก็จะปูดขึ้นมา เกิด second outbreak แล้วกลายเป็น herd immunization อยู่ดี
นี่คือการพิสูจน์ความอดทนของคนไทย ประเทศไทย นี่คือการวิ่งมาราธอนที่ยาวนานหลายเดือน หรืออาจจะถึงหนึ่งปี หรือยาวนานกว่านั้น หาใช่การวิ่งแข่งระยะสั้นไม่ ซึ่งคนไทยต้องร่วมใจกันต้านภัยโควิดและดึงโค้งจำนวนผู้เสียชีวิตลงไม่ให้เกิดการสูญเสียมหาศาล เราต้องตระหนักว่าเรามีทรัพยากรและบุคลากรทางการแพทย์และสาธารณสุขไม่เพียงพอสำหรับมหาโรคระบาดจริงๆ เราทุกคนจึงต้องร่วมใจกันและให้ความร่วมมืออย่างเต็มที่ โดยเริ่มต้นที่ตัวเราเองก่อนใครทั้งหมด
อยู่บ้าน หยุดเชื้อ เพื่อชาติ ขอให้ทุกคนแคล้วคลาดปลอดภัย