AI จะช่วยโลกจากการแพร่กระจายของเชื้อโรคได้หรือเปล่า

Scientifica
6 Feb 2020
เรื่องโดย:

ณัฐนนท์ ดวงสูงเนิน

ในปี 2014 โลกได้พบกับหนึ่งในปรากฏการณ์การแพร่กระจายของเชื้ออีโบลา เริ่มต้นจากการเสียชีวิตของเด็กผู้หญิงคนหนึ่งในหมู่บ้านเล็กๆ ก่อนที่จะลามไปยังหมู่บ้านที่ใหญ่ขึ้น ใหญ่ขึ้น ไปสู่ระดับเมืองหลวง และประเทศรอบข้าง จนต้องมีการช่วยเหลือระดับโลกเข้ามา 

        เพียงแค่ 2 ปีหลังจากนั้น หรือในปี 2016 องค์การอนามัยโลก (WHO) รายงานตัวเลขของผู้เสียชีวิตอยู่ที่ 11,323 คน คิดเป็น 13% ของผู้ที่มีเชื้อทั้งหมด คาดการณ์ว่าตัวเลขที่แท้จริงของผู้ติดเชื้อมีสูงกว่านี้

        ขณะเดียวกันในช่วงต้นปี 2020 เหตุการณ์การแพร่กระจายของเชื้อไวรัสอีกหนึ่งตัวที่สร้างความตระหนกให้กับชาวโลกก็เดินทางมาอีกครั้ง เมื่อมีการประกาศการแพร่กระจายของ ไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ 2019 หรือ ไวรัสอู่ฮั่น ทำให้ภาพจำเมื่อครั้งอีโบลาระบาดกลับมาอีกครั้ง มีการตรวจตราตามสนามบิน การส่งแพทย์ลงพื้นที่ช่วยเหลือ รวมถึงเกิดความร่วมมือในระดับนานาชาติ

        การแพร่กระจายของเชื้อ หรือที่เรียกว่า Epidemic นั้น เป็นหนึ่งในภัยที่อยู่คู่กับสิ่งมีชีวิตมานับตั้งแต่เราเกิดขึ้นมาบนโลก บันทึกที่เก่าแก่ที่สุดของการเกิดการแพร่กระจายของเชื้อเกิดขึ้นเมื่อ 430 ปีก่อนก่อนคริสตกาล Plague of Athens ได้คร่าชีวิตผู้คนไปเกือบหนึ่งแสนคน ไม่ต้องพูดถึงการสูญเสียครั้งอื่นๆ ที่เกิดขึ้นในยุคก่อนประวัติศาสตร์ 

        สิ่งที่เราต้องการจะสื่อก็คือ การแพร่กระจายของเชื้อเป็นปัญหาที่สิ่งมีชีวิตหลีกเลี่ยงไม่ได้ และทำได้แต่เพียงป้องกันเท่านั้น ดังนั้น หากยังมีการแพร่กระจายเกิดขึ้นเหมือนเดิม การทำนายและความเข้าใจต่อเชื้อไวรัสควรจะดีขึ้น 

 

        หนึ่งในเคสของการแพร่กระจายของเชื้อที่ถูกพูดถึงมากที่สุด กลับเกิดขึ้นในโลกเสมือนอย่างวิดีโอเกมออนไลน์ World of Warcraft ในปี 2015 ที่เกิดจากสัตว์เลี้ยงของผู้เล่น ได้เข้าไปรับเชื้อจากบอสที่อยู่ในเกม โดยที่ผู้เล่นไม่รู้ตัว หลังจากนั้นสัตว์เลี้ยงก็นำเชื้อกลับมาส่งต่อสู่ผู้เล่นรายอื่นๆ และ NPC ในเกม โดยที่ NPC จะไม่แสดงอาการ แต่สามารถแพร่กระจายเชื้อได้ ผลของการแพร่กระจายครั้งนั้นทำให้ผู้เล่นในโลกออนไลน์ต่างติดเชื้อและตายกันเกลื่อนแผนที่ จนสุดท้ายผู้พัฒนาเกมต้องรีเซ็ตเกมเพื่อให้ปัญหานี้หายไปในที่สุด

        สิ่งที่น่าสนใจก็คือการแพร่กระจายของเชื้อในเกม World of Warcraft กลับช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ได้ทำความเข้าใจโมเดลของการแพร่ระบาด โดยหนึ่งในปัจจัยที่น่าศึกษาก็คือ ‘พฤติกรรมของมนุษย์เอง’ เช่นเดียวกับในโลกความเป็นจริง เราเข้าใจไม่ยากว่าการแพร่กระจายของเชื้อสามารถเกิดขึ้นได้ด้วยวิธีการอะไร สัมผัสสารคัดหลั่ง การมีเพศสัมพันธ์ หรือเชื้อสามารถอยู่ภายนอกร่างกายเราในสภาพแวดล้อมแบบไหน แต่สิ่งที่เราเดายากมากก็คือพฤติกรรมของตัวเราเอง เช่น การพยายามปิดบังว่าตัวเองมีเชื้อ การพยายามรักษาโดยแพทย์ที่ไม่ได้ป้องกัน การอยู่ร่วมกันเป็นกลุ่มของผู้ที่มีเชื้อและผู้ปลอดเชื้อ และความพยายามในการกักกันบริเวณ (quarantine zone) ซึ่งกรณีของเกม World of Warcraft เรามีข้อมูลที่เป็น Log ของเกม ทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถศึกษาเพื่อออกแบบมาตรการป้องกันการแพร่กระจายของเชื้อในอนาคตได้

        แล้วเทคโนโลยีสมัยใหม่อย่าง Machine Learning จะสามารถช่วยป้องกันการแพร่กระจายได้หรือเปล่า? 

        ในขณะที่หน้ากากอนามัยและการล้างมือสามารถช่วยหยุดยั้งการแพร่กระจายได้ แต่ด้วยปัจจัยทางสังคมและพฤติกรรมของมนุษย์ทำให้การทำนายการแพร่กระจายนั้นยากขึ้น นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไม Log ของเกม World of Warcraft เป็นสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์อยากหยิบมาศึกษา

 

        สำหรับ ณ ปัจจุบัน ที่เกิดการแพร่กระจายของเชื้อไวรัสโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ 2019  ทางนิตยสาร Wired ได้ลงบทความพูดถึงการใช้อัลกอริทึมที่ชื่อว่า BlueDot ในการทำนายการแพร่กระจายของเชื้อ โดยข้อมูลที่เราป้อนเข้าไปคือข้อมูลเที่ยวบินขาเข้าและออกจากเมืองอู่ฮั่น รวมถึงข้อมูลเที่ยวบินต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง ประกอบร่วมกับการทำ Natural-language processing จากการอ่านรายงานข่าว แต่ไม่รวมโซเชียลมีเดียเพราะว่าโซเชียลมีเดียมีความซับซ้อนสูงกว่านั้น

        BlueDot ไม่ใช่กรณีแรกที่เราเอาอัลกอริทึมมาใช้ในการทำนาย เคยมีโครงการที่ชื่อว่า Google Flu Trend ซึ่งเป็นการใช้ข้อมูลจากการค้นหาบน Google เพื่อทำนาย ให้ลองคิดดูว่าเวลาที่คนป่วยไข้ สิ่งแรกๆ ที่เราทำอาจจะเป็นการค้นหาด้วย Google อย่างไรก็ตาม โครงการ Google Flu Trend นั้นไม่ได้สำเร็จเท่าที่ควร (อ้างอิงจากงานชื่อ The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis ในวารสาร Science)

        Wired วิเคราะห์ต่อว่าในกรณีของโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ 2019 ความยากก็คือจีน จีนมีโซเชียลเน็ตเวิร์กของตัวเอง และการเก็บข้อมูลที่ไว้สำหรับใช้ในรัฐบาลจีน รวมถึงข้อมูลที่ไม่ชัดเจนหลายอย่าง ทำให้องค์การอนามัยโลกต้องอาศัยการพึ่งพาจากแห่งอื่นซึ่งก็คือเที่ยวบิน

        และ BlueDot ก็ไม่ได้แย่ซะทีเดียว มันสามารถทำนายว่าจะมีการแพร่กระจายมาที่กรุงเทพฯ โซล ไทเป และโตเกียว ข้อมูลพวกนี้ตรงกับการทำนายจากบริษัทอื่นๆ เช่น Metabiota ซึ่งใช้เทคนิคคล้ายกัน

 

        กรณีของโคโรนาสายพันธุ์ใหม่ 2019 ปัจจุบันในขณะที่ทีมแพทย์กำลังสร้างวัคซีนเพื่อสร้างภูมิคุ้มกันและยารักษาเพื่อฟื้นฟูผู้ที่ป่วย ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ละนักวิทยาการคอมพิวเตอร์ก็กำลังศึกษาอัลกอริทึมในการทำนายพฤติกรรมของการแพร่กระจายเหล่านี้ ทุกวันนี้เรามีข้อมูลมหาศาล แต่เรายังไม่มีอัลกอริทึมที่ดีพอในการวิเคราะห์ 

        ในอนาคตมีความหวังว่าเราจะสามารถสร้างโมเดลการเกิดการแพร่กระจายของเชื้อได้ เพื่อให้สามารถเกิดการแจ้งเตือน การเฝ้าระวัง และลดจำนวนความสูญเสียให้ได้มากที่สุด

 


ที่มา: 

ภาพประกอบ: erdy

แบ่งปันเรื่องราวนี้:
เรื่องโดย

ณัฐนนท์ ดวงสูงเนิน

“นักเขียน นักอ่าน ผู้หลงใหลในศิลปะ วิทยาศาสตร์ และความเป็นมนุษย์ รอยเท้าในจักรวาล” —ผู้ร่วมก่อตั้งและบรรณาธิการบริหารเว็บไซต์อวกาศ SPACETH.CO