มหาวิทยาลัย Sussex พัฒนาเครื่องมือคาดการณ์การติดเชื้อโควิด-19 ให้ทั้งสหราชอาณาจักรพร้อมรับมือดีขึ้น หากมีการติดเชื้อระลอกใหม่

ทีมผู้วิจัยและนักคณิตศาสตร์จากมหาวิทยาลัย Sussex พัฒนาโมเดลเครื่องมือที่มีความแม่นยำสำหรับใช้คาดการณ์ในระดับท้องถิ่น โดยทั้งบุคลากรทางการแพทย์ทั่วประเทศ เจ้าหน้าที่รัฐและเจ้าหน้าที่สาธารณสุขระดับท้องถิ่น สามารถเข้าถึงและใช้งานได้ทางออนไลน์

ทีมผู้วิจัยหวังให้ชุดเครื่องมือนี้ช่วยสนับสนุนและเตรียมตัวให้ภาคสาธารณสุขมีข้อมูลพร้อมรับกับสถานการณ์ได้อย่างทันท่วงที ประเมินความต้องการและกระจายทรัพยากรทางการแพทย์ได้อย่างเหมาะสม ไม่ว่าจะเป็นยารักษาและออกซิเจน รวมถึงภาครัฐจะได้มีมาตรการป้องกัน การใช้กฎหมาย และการตัดสินใจที่รัดกุมมากยิ่งขึ้น หากมีการติดเชื้อระลอกใหม่ในสหราชอาณาจักร

ทางทีมผู้วิจัยได้สร้างแบบจำลองทางระบาดวิทยาและแบบจำลองที่กำหนดโดยพารามิเตอร์ โดยใช้ข้อมูลรายงานสถานการณ์การให้บริการสาธารณสุขและจากโรงพยาบาลท้องถิ่นของซัสเซกซ์ ซึ่งมีข้อมูลอาทิ การเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล การรักษาและออกจาโรงพยาบาลแล้ว จำนวนเตียงว่าง และการเสียชีวิต ประกอบในแบบจำลองดังกล่าวเพื่อคาดการณ์/พยากรณ์เหตุการณ์/ผลกระทบจากการระบาดของโควิด-19 ในระยะสั้นและระยะกลาง ซึ่งผลกระทบเหล่านั้นครอบคลุมถึงปัญหาสุขภาพจิตด้วย

นอกจากนั้นแล้ว ทีมผู้วิจัยยังมองว่า โมเดลชุดเครื่องมือที่ว่านี้จะสามารถใช้เพื่อติดตามสถานการณ์หลังจากอังกฤษยกเลิกมาตรการข้อจำกัดต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับโควิด-19 ลงแล้วเมื่อ 19 กรกฎาคมที่ผ่านมา ตลอดจนในช่วงหน้าหนาวนี้ที่จะต้องจัดการกับโรคติดต่อที่มาทางระบบหายใจด้วย

การศึกษานี้ได้รับการสนับสนุนจาก Higher Education Innovation Fund (University of Sussex); Global Challenges Research Fund (Engineering and Physical Sciences Research Council); UK-Africa Postgraduate Advanced Study Institute in Mathematical Sciences; Wellcome Trust; Health Foundation; the NIHR; Dr Perry James (Jim) Browne Research Centre on Mathematics and its Applications (University of Sussex)

● เข้าถึงการศึกษาที่ : Predicting and forecasting the impact of local outbreaks of COVID-19: use of SEIR-D quantitative epidemiological modelling for healthcare demand and capacity | International Journal of Epidemiology | Oxford Academic (oup.com)

ประเด็นดังกล่าวเกี่ยวข้องกับ
#SDG3 สุขภาพและสุขภาวะที่ดี
– (3.d) ส่งเสริมขีดความสามารถสำหรับทุกประเทศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศกำลังพัฒนา ในเรื่องการแจ้งเตือนล่วงหน้า การลดความเสี่ยง และการบริหารจัดการความเสี่ยงด้านสุขภาพในระดับประเทศและระดับโลก

แหล่งที่มา:
Sussex mathematicians develop ground-breaking modelling toolkit to predict local COVID-19 impact

Last Updated on กรกฎาคม 28, 2021