เส้นทางแผนที่โรคระบาด จากยุคศตวรรษที่ 17 ถึง Big Data

ในขณะที่การติดเชื้อโคโรน่าไวรัสกระจายตัวไปทั่วโลกและปรากฏจำนวนผู้ติดเชื้อมากขึ้นเรื่อยๆ ความกังวลมักมากขึ้นเป็นปกติ

หนึ่งในรูปแบบข้อมูลที่เราติดตามกันอย่างหนักช่วงนี้คือ แผนที่แบบ Interactive จากหลายสำนัก ที่แสดงให้เห็นว่าโรคนี้กระจายตัวอย่างไร มีที่ไหนได้รับผลกระทบบ้าง และข้อมูลที่แท้จริงเป็นอย่างไร เพราะข้อมูลที่แท้จริงและเพียงพอจะช่วยให้เราไม่ตระหนกและระมัดระวังตัวได้อย่างเหมาะสม

หนึ่งในตัวอย่างเด่น คือ แพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นโดย Johns Hopkins University’s Center for Systems Science and Engineering งานออกแบบสีแดงตัดดำชิ้นนี้ใช้ซอฟต์แวร์จากบริษัท Esri โดยทาง Johns Hopkins รวบรวมข้อมูลจากหน่วยงานสาธารณสุขของทางการจากทั่วโลกแบบเรียลไทม์ ยิ่งวงกลมสีแดงใหญ่มากขึ้นเท่าไหร่ นั่นแปลว่าพื้นที่ตรงนั้นมีเคสผู้ติดเชื้อเยอะ ขณะนี้ยอดรวมผู้เสียชีวิตจาก COVID-19 มากกว่าโรค SARS ที่ระบาดในปี 2003 เป็นที่เรียบร้อยแล้ว

Metabiota บริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการจัดการภัยคุกคามจากการระบาดใหญ่ได้เพิ่มโคโรน่าไวรัสสายพันธุ์ใหม่ลงในรายการเชื้อโรคที่ทางบริษัทติดตามอยู่กว่า 130 ตัวทั่วโลก  หากเข้าไปดูในเว็บไซต์ https://www.epidemictracker.com/ จะพบว่าจุดสีส้มที่กระพริบอยู่ใช้แทนข้อมูลไวรัสที่กำลังเกิดขึ้นในปัจจุบัน

Metabiota structures data from multiple health organizations to track ongoing epidemics. It has also on-boarded and cleaned information about thousands of previous outbreaks. (Metabiota, Epidemic Tracker)

การทำแผนที่ลักษณะนี้เป็นเรื่องใหม่ไหม?

การฉายภาพการระบาดเหล่านี้มีมาแล้วเนิ่นนาน มีความพยายามทำมาตั้งแต่ศตวรรษที่ 17 แต่ในไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมานี้ การทำแผนที่ทางการแพทย์ก้าวหน้าและเป็นประชาธิปไตยยิ่งขึ้นเพราะมีคอมพิวเตอร์ นอกจากนี้ อินเทอร์เน็ตยังเป็นตัวเร่งให้การแบ่งปันและรวบรวมข้อมูลทำได้ง่ายขึ้นด้วย

เป็นเวลากว่าศตวรรษที่นักภูมิศาสตร์และสาธารณสุขใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ในการทำแผนที่เพื่อร่างทฤษฎีขึ้นมาว่าเพราะเหตุใดการระบาดชนิดใดชนิดหนึ่งจึงเกิดขึ้นโดยดูจากกลุ่มคนที่บาดเจ็บล้มตาย ทุกวันนี้สามารถคาดการได้ว่าการระบาดที่เกิดขึ้นจะมีวิวัฒนาการอย่างไรและสามารถกำหนดนโยบายตามข้อมูลที่คาดการณ์นี้

Este Geraghty หัวหน้าเจ้าหน้าที่การแพทย์และผู้อำนวยการแก้ปัญหาสุขภาพของบริษัท Esri ระบุว่า การใช้ GIS ในอดีตมีเป้าหมายเพิ่อพัฒนาความเข้าใจและหาสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้นให้ได้ ในขณะที่ทุกวันนี้ GIS พัฒนาแล้ว มันจึงเป็นเครื่องมือที่ทำอะไรได้มากขึ้นไปอีก

แผนที่เมื่อคราวห่าลง

In the earliest documented disease map, Fillipo Arrieta visualized the strategy for containing the spread of disease in the region of Bari, Italy 1690-92. (Controlling the Geographical Spread of Infectious Disease: Plague in Italy, 1347-1851)

Tom Koch อาจารย์ด้านภูมิศาสตร์จากมหาวิทยาลัยบริติชโคลัมเบีย (British Columbia) และผู้เขียนหนังสือเรื่อง Cartographies of Diseases (แผนที่โรค) ระบุว่าแผนที่โรคชิ้นแรกทำขึ้นตั้งแต่ปี 1692 ในเวลานั้นเชื้อโรคคือความหายนะที่กำลังคร่าชีวิตผู้คนทั่วทั้งยุโรป ด้าน Fillippo Arrieta ชาวอิตาลี ได้เล็งเห็นกลยุทธ์ในการกักกันการแพร่กระจายของเชื้อโรคในเมืองบารี (Bari) ของประเทศอิตาลี ในแผนที่ของ Arrieta เมืองบารีแยกออกจากส่วนอื่นๆ ของประเทศโดยมีเส้นประกั้นซึ่งแสดงถึง เส้นเพื่อป้องกันใครก็ตามให้ออกจากพื้นที่ที่ติดเชื้อโรคเพื่อป้องกันการแพร่กระจาย ภายในจังหวัดที่มีการปิดล้อมมีพื้นที่ขนาดเล็กสองแห่งที่แบ่งแยกจากพื้นที่อื่นด้วยเส้นหนา และหากสังเกตให้ดีจะเห็นตัวอักษร “D” ในพื้นที่ด้านบนขวาซึ่งหมายความว่าจังหวัดมีการติดเชื้อจากโรคระบาด

ตามงานวิจัยของ Koch พบว่าการศึกษาเชิงพื้นที่รายละเอียดอย่างแท้จริงครั้งแรกของการแพร่ระบาดไม่ปรากฏก่อนปี 1797 (โดยประมาณ) เอกสารตีพิมพ์ใน the Medical Repository  ในแผนที่การระบาดไข้เหลืองของ Valentine Seaman ที่นิวยอร์กซิตี้ Seaman แสดงตำแหน่งผู้ป่วยไข้เหลืองโดยจุดลงบนแผนที่ และดูตำแหน่งพื้นที่ทิ้งขยะและพื้นที่โสโครกในแมนฮัตตันโดยทำสัญลักษณ์ตัว S หนาไว้ที่บริเวณนั้น จากการสังเกตของ Seaman เขาสรุปว่าการระบาดของโรคร้ายแรงนี้เชื่อมโยงกับพื้นที่เหล่านั้น

Valentine Seaman, An Inquiry Into the Cause of the Prevalence of the Yellow Fever in New York, in the Medical Repository, 1797. (Brian Altonen)

อย่างไรก็ตามทฤษฎีของ Seaman ไม่ได้ถูกต้องเสียทีเดียว เพราะไข้เหลืองมียุงเป็นพาหะ ซึ่งยุงวางไข่ในพื้นที่สกปรกเหล่านั้น เวลาต่อมาเทคโนโลยีได้พัฒนาขึ้นและข้อมูลเกี่ยวกับโรคมีให้เห็นมากขึ้น อย่างไรก็ตามแผนที่โรคเพิ่งจะมีมากมายมหาศาลเมื่อมีการระบาดของอหิวาตกโรคอย่างรุนแรงในยุโรปและโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสหราชอาณาจักรในช่วงกลางศตวรรษที่ 19 

แผนที่ของ John Snow ที่ว่าด้วยการระบาดของอหิวาตกโรคในลอนดอนในปี 1854 ยังคงเป็นตัวอย่างที่ได้รับความนิยมที่สุดในการแสดงให้เห็นพื้นที่การแพร่ระบาดของโรคเพราะเขาพยายามอย่างมากที่จะเข้าใจถึงต้นเหตุของปัญหา เขาได้พล็อตตำแหน่งผู้บาดเจ็บล้มตายคู่กับตำแหน่งปั๊มน้ำในเมือง จากนั้นเขาก็หาจุดที่น้ำเป็นต้นกำเนิดของโรคได้อย่างถูกต้อง  ทั้งนี้เขาไม่ใช่คนเดียวที่ทำแผนที่เกี่ยวกับอหิวาตกโรคในช่วงนั้น

Richard Grainger, Cholera Map of the Metroplis. 1849, 1850. Via the Wellcome Collection online archives.


Sections showing the relative intensity of the attack of cholera at the various levels along the lines marked on the cholera map. (Wellcome Collection online archives)

ในบรรดาแผนที่โรคห่าของเมืองลอนดอน มีแผนที่ของ Richard Grainger ที่แสดงสมมติฐานความสัมพันธ์ระหว่างโรคและความสูง Grainger ลงเมืองในแผนที่อย่างแม่นยำ โดยใส่รายละเอียดของอำเภอและตำบลลงไปรวมไปถึงตำแหน่งของบ่อน้ำและท่อระบายน้ำ เขาได้เพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับความสูงของพื้นที่และแรงเงาพื้นที่ตามตามความรุนแรงของการระบาดของอหิวาตกโรค: ยิ่งสีน้ำเงินยิ่งเข้ม หมายความว่าได้รับผลกระทบสูง 

แผนที่เมื่อมีบิ๊กดาต้า

เมื่อมาดูที่อีกสองศตวรรษถัดมา การมีขึ้นของคอมพิวเตอร์ทำให้การสร้างแผนที่ทำได้รวดเร็วขึ้นมาก ถัดมาอีกไม่กี่สิบปี การเข้ามาของอินเทอร์เน็ตยิ่งเร่งให้ให้การรวบรวมและส่งข้อมูลเป็นไปได้อย่างสะดวก ผลก็คือทำให้เกิดการสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่เพื่อให้เจ้าหน้าที่สาธารณสุขเข้าใจว่าการแพร่ระบาดของโรคอาจเกิดขึ้นที่ไหนต่อไป และระบุพื้นที่ที่เสี่ยงที่สุดได้ โมเดลเหล่านี้มีส่วนให้การสาธารณสุขทำงานได้ดี

Geraghty บอกว่าเมื่อเธอเข้าทำงานที่ Esri ผู้ที่เกี่ยวข้องกับสาธารณสุขต่างคุ้นเคย มีความเข้าใจ และมีประสบการณ์ในการทำแผนที่มาก่อน เพียงแต่ทุกวันนี้เครื่องมือเปลี่ยนเป็นรูปแบบเว็บไซต์ GIS

ผลก็คือ ข้อมูลจำนวนใหญ่ขึ้นแสดงให้เห็นได้ง่ายขึ้น และผู้ใช้ GIS สามารถสร้างโมเดลการคาดการณ์ของตัวเองโดยอ้างอิงจากข้อมูลที่มี ท่ามกลางข้อมูลที่มากล้น ข้อมูลที่พร้อมเข้าถึงได้เลยได้แก่ข้อมูลสัมมโนประชากร เส้นทางเดินเรือและเส้นทางบิน รวมไปถึงเนื้อหาบนโซเชียลมีเดีย

ในปี 2016, ศูนย์ควบคุมโรคของสหรัฐอเมริกาได้ใช้ผลิตภัณฑ์และความเชี่ยวชาญของ Esri ในการเฝ้าติดตามการกระจายตัวของไวรัสซิก้า (Zika) 

ซิก้าแพร่เชื้อโดยยุงลายและอัตราการมีชีวิตรอดและสืบพันธ์ของแมลงนั้นขึ้นอยู่กับ 5 ปัจจัยหลัก ได้แก่ อุณหภูมิ สภาพอากาศ การใช้ที่ดิน ประชากร และความสูง หลังจากวิเคราะห์ตามปัจจัยข้างต้น นักวิจัยสามารถระบุพื้นที่รอบโลกได้ว่าที่ไหนเหมาะกับการอยู่อาศัยของยุง และเอาข้อมูลชุดนี้มาดูควบคู่กับข้อมูลสัมมโนประชากร ซิก้าเป็นอันตรายโดยเฉพาะกับผู้หญิงท้อง การเอาข้อมูลสัมมโนประชากรมาวางซ้อนทำให้นักวิจัยระบุได้ว่าพื้นที่ส่วนไหนที่มีคนเสี่ยงอยู่มากที่สุด การทำข้อมูลลักษณะนี้ทำให้การกำหนดนโยบายเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีการแนะนำคนในพื้นที่เสี่ยงให้กำจัดยุงและลูกน้ำเพื่อลดการแพร่กระจายโรค

รูปด้านบนนี้คือ หน้าสรุปข้อมูลข้างต้น (Dashboard) ที่แสดงให้เห็นถึงจำนวนผู้ป่วยซิก้าในสหรัฐอเมริกาและข้อมูลข้างต้นนี้เปิดให้ใครก็ตามเข้าถึงได้ ยิ่งสีแดงเข้มเท่าไหร่ในแผนที่แต่ละรัฐ แปลว่าที่นั้นๆ ยิ่งมีผู้ป่วยมาก

ท้ายที่สุด Metabiota ได้รวบรวมและสะสางข้อมูลทั้งหมดที่มีการระบาดถึง 2,400 ครั้งตั้งแต่เริ่มในปี 2008 ส่วนที่ติดตามการแพร่ระบาดนั้นเข้าถึงได้โดยสาธารณะ แต่ข้อมูลการคาดการณ์ที่มากกว่านั้นจะมีแต่ลูกค้าเท่านั้นที่เข้าถึงได้ ซึ่งศูนย์ควบคุมโรคของสหรัฐอเมริกาเป็นหนึ่งในนั้น

ผู้บริหารของ Metabiota บอกว่า ข้อมูลเกี่ยวกับโรคระบาดที่ผ่านมามีส่วนช่วยตัดสินใจการควบคุมสถานการณ์ในอนาคตได้ อีกทั้งยังบอกว่าโรคระบาดไม่ใช่เรื่องน่าประหลาดใจเพราะเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นเรื่อยๆ ตลอดเวลาที่ผ่านมา

สำหรับโคโรน่าไวรัสสายพันธ์ุใหม่ทางบริษัทกำลังประเมินว่าที่ไหนและเมื่อไหร่การระบาดจะเกิดขึ้น

การแสดงข้อมูลของ The John Hopkins เรื่องโคโรน่าไวรัสสายพันธุ์ใหม่ก็มาจากข้อมูลหลายแห่ง ทั้งจากข้อมูลระดับโลก ข้อมูลจากจีน และสหรัฐอเมริกา ข้อมูลที่แสดงออกมาจึงเป็นไปตามแหล่งข้อมูลที่ได้ ซึ่งเป็นไปได้ว่าอาจมีบางกรณีที่ไม่ได้รายงานเข้ามาด้วย

ด้าน Esri กล่าวว่า GIS ในอนาคตจะยิ่งเป็นประชาธิปไตยมากยิ่งขึ้น อีกทั้งมีความต้องการด้านผู้เชี่ยวชาย GIS มาก ส่วนคนที่อาจไม่ได้ทำงานด้านนี้โดยตรงแต่เป็นผู้ที่ต้องการใช้แผนที่ในการเข้าใจสถานการณ์ต่างๆ เพื่อกำหนดนโยบายอาจไม่จำเป็นต้องเข้าใจเรื่อง GIS อย่างลึกซึ้ง แต่รู้เรื่องแผนที่ก็เพียงพอแล้ว

แปลและเรียบเรียงจาก Coronavirus Outbreak Maps Rooted in History, Citylab

 

Copyright © 2019. All rights reserved.

 

About Us | Advertise | Site Map | Contact

Powered by Magazine Builder
Bitnami