COVID-19

ข้อมูลมีคุณค่า

    ในยุคของข้อมูลและสารสนเทศ ข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง และถูกนำมาใช้ประโยชน์ในด้านต่างๆ การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเดิมทำให้การนำข้อมูลมาใช้ไม่สะดวก สูญหายง่าย แต่การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิจิทัล และพัฒนาการของการสื่อสารบนอินเทอร์เน็ต ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลและสารสนเทศได้ทุกที่ทุกเวลา

    ในปัจจุบันไม่เป็นเพียงผู้ใช้ประโยชน์ข้อมูลดิจิทัลเท่านั้น เเต่ยังเป็นหนึ่งในผู้ร่วมสร้างช้อมูลดิจิทัลด้วย เช่น การอัพโหลดรูปส่วนตัว การส่งอีเมล ข้อความในสื่อออนไลน์ การส่งต่อข้อความโดยผ่านการใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ เช่น โทรศัพท์มือถือ นำข้อมูลดิจิทัลไปใช้ประโยชน์ต่อได้  บริษัทต่างๆ ได้มีการนำข้อมูลดิจิทัลมาใช้ประโยชน์ทำให้เกิดมูลค่ามหาศาล เช่น บริษัทที่ให้บริการจองโรงเเรมที่พัก

ข้อมูลทั่วไปของ COVID-19

1. โคโรนาไวรัส คืออะไร

          โคโรนาไวรัส เป็นเชื้อไวรัสในกลุ่มที่ก่อให้เกิดโรคทางเดินหายใจในคน โดยไวรัสชนิดนี้มีขนาดเล็กมาก ไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยตาเปล่า และเป็นเชื้อที่มีมานานกว่า 50-60 ปีแล้ว เชื้อโคโรนาไวรัสมีอยู่หลายสายพันธุ์ด้วยกัน แต่ส่วนใหญ่จะไม่ก่อให้เกิดโรครุนแรง เป็นเพียงไข้หวัดธรรมดา แต่ก็มีโคโรนาไวรัสบางสายพันธุ์ที่ก่ออาการรุนแรงจนถึงขั้นปอดอักเสบได้ เช่น โคโรนาไวรัสสายพันธุ์ที่ทำให้เกิดโรคเมอร์ส หรือโคโรนาไวรัสที่ทำให้เกิดโรคซาร์ส ที่เคยเป็นโรคระบาดมาก่อน

          จนกระทั่งในปลายปี 2019 ก็เกิดการระบาดของโคโรนาไวรัสขึ้นอีกครั้ง โดยครั้งนี้พบว่าเป็นโคโรนาไวรัสสายพันธุ์ที่ไม่เคยพบการระบาดมาก่อน จึงมีการเรียกชื่อไวรัสตัวนี้ว่า โคโรนาไวรัส สายพันธุ์ใหม่ 2019 โดยภายหลังก็ได้มีการเรียกชื่อไวรัสตัวนี้ใหม่อย่างเป็นทางการ ว่า SARS-CoV-2  หรือ 2019-nCoV และทาง WHO ก็ได้ประกาศชื่อโรคอย่างเป็นทางการ ว่า COVID-19 ซึ่งย่อมาจาก CO : Corona, VI : Virus, D : Disease และ 19 ซึ่งก็คือปี 2019 ปีที่เริ่มต้นระบาดนั่นเอง

2. COVID-19 ระบาดมาจากไหน

          โคโรนาไวรัส สายพันธุ์ใหม่ 2019 น่าจะเกิดจากการติดเชื้อจากสัตว์ในตลาดสดอู่ฮั่น ประเทศจีน ซึ่งจากพฤติกรรมของไวรัส คาดว่าน่าจะเกิดมาจากงู โดยเชื้อส่งผ่านจากค้างคาวมาสู่งู และงูไปยังมนุษย์ ทั้งนี้ โคโรนาไวรัส สายพันธุ์ใหม่ เกิดตั้งแต่กลางเดือนธันวาคม 2019 เป็นต้นมา แต่วินิจฉัยโรคได้หลังปีใหม่ ก่อนจะถอดรหัสพันธุกรรมสำเร็จในวันที่ 11 มกราคม 2020

3. โคโรนาไวรัส สายพันธุ์ใหม่ ติดต่อทางไหน แพร่จากคนสู่คนได้อย่างไร

          เกิดจากการสูดดมเอาละอองฝอยในอากาศที่มีเชื้อไวรัสเข้าไป  หากร่างกายสูดดมเอาละอองฝอยจากการไอ จาม ของผู้ติดเชื้อก็จะสามารถรับเชื้อโคโรนาไวรัสเข้าสู่ร่างกายได้ เช่นเดียวกันกับการสัมผัสสารคัดหลั่งจากผู้ติดเชื้อไม่ว่าจะเป็นน้ำลาย น้ำมูก เสมหะ อุจจาระ หรือไปสัมผัสสิ่งของที่มีเชื้ออยู่ แล้วเอามือมาจับของกินเข้าปาก ถูหน้า ขยี้ตา ก็อาจจะติดเชื้อไวรัสก่อโรค COVID 19 ได้เหมือนกัน

          ทั้งนี้ อัตราการแพร่ระบาดของเชื้อโคโรนาไวรัส สายพันธุ์ใหม่ พบว่า ผู้ติดเชื้อ 1 ราย สามารถแพร่เชื้อให้คนรอบข้างได้อีก 2-6 ราย โดยเฉลี่ย

4. COVID-19 รับเชื้อแล้วป่วยทันทีเลยไหม

          ระยะฟักตัวของเชื้อโคโรนาไวรัสจะอยู่ที่ประมาณ 14 วัน แต่มีช่วงเวลาแสดงอาการระหว่าง 0-24 วัน และก็มีบางเคสที่ใช้เวลาถึง 27 วัน ในการแสดงอาการป่วย อย่างไรก็ตาม ในบางคนที่ภูมิต้านทานแข็งแรง แม้รับเชื้อไปแล้วก็อาจไม่มีอาการป่วยเลย

5. COVID-19 อาการเป็นอย่างไร

          อาการโคโรนาไวรัสจะคล้าย ๆ กับไข้หวัดทั่วไป โดยจะมีไข้สูง ไอ จาม มีน้ำมูก หายใจหอบเหนื่อย แต่หากเป็นมากก็อาจมีอาการปวดเมื่อยเนื้อตัว เจ็บหน้าอก หายใจลำบาก ท้องเสีย อาเจียน และอาจเกิดภาวะแทรกซ้อนอย่างอาการปอดอักเสบ (Pneumonia) ซึ่งความรุนแรงของอาการก็ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ ของผู้ป่วยแต่ละคนด้วย เช่น ความแข็งแรงของภูมิต้านทานโรค จำนวนเชื้อที่ได้รับเข้าสู่ร่างกาย รวมไปถึงระยะเวลาที่ได้รับเชื้อไวรัส

6. โคโรนาไวรัส กลัวอะไรบ้าง

          นอกจากความร้อนที่ 70 องศาเซลเซียสขึ้นไป เชื้อไวรัสตัวนี้ยังจะตายได้ง่าย ๆ ด้วยแอลกอฮอล์ที่ความเข้มข้น 70-90% (โดยปริมาตรน้ำ) และการทำความสะอาดด้วยสบู่อย่างเหมาะสม กล่าวคือ ล้างมือด้วยสบู่เป็นระยะเวลา 15-30 วินาที รวมไปถึงสารลดแรงตึงผิวต่าง ๆ เช่น ผงซักฟอก สารฟอกขาว (Sodium hypochlorite) ที่ความเข้มข้น 0.1-0.5% โพวิโดน ไอโอดีน 1% หรือไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์ 0.5-7.0% เป็นต้น สิ่งเหล่านี้แหละที่โคโรนาไวรัสจะไม่ทน เพราะไวรัสชนิดนี้มีไขมันหุ้มอยู่ด้านนอก ดังนั้น หากใช้สารลดแรงตึงผิวทำลายไขมันที่หุ้มอยู่ได้ ก็จะฆ่าไวรัสได้

7. พฤติกรรมเสี่ยงต่อการติดเชื้อมีอะไรบ้าง ?

ตัวอย่างเช่น 

• เดินทางไปยังประเทศกลุ่มเสี่ยงที่มีการแพร่ระบาด
• สัมผัสสารคัดหลั่งจากการไอ จาม ของผู้ติดเชื้อ
• ชอบนำมือมาสัมผัสใบหน้า ไม่ว่าจะเป็นขยี้ตา แคะจมูก แคะหู 
• ใช้สิ่งของส่วนตัวร่วมกับผู้อื่น 
• ไม่ล้างมือก่อนหยิบจับอาหารมารับประทาน
• รับประทานอาหารสุก ๆ ดิบ ๆ
• อยู่ใกล้ชิดผู้ป่วย หรือผู้เข้าข่ายเฝ้าระวัง
• อยู่ในบริเวณที่มีคนจำนวนมาก สถานที่ที่มีคนพลุกพล่าน

8. กักตัว 14 วันต้องทำอะไรบ้าง ?

          หากเป็นคนในกลุ่มเสี่ยงป่วยโรค COVID-19 และต้องกักตัวเองเป็นเวลา 14 วัน นี่คือสิ่งที่ควรต้องทำในช่วงที่กักตัวรอดูอาการ

9. ตรวจหา COVID-19 ที่โรงพยาบาลไหนได้บ้าง ค่าตรวจเท่าไร

    ถ้าอยากตรวจหาเชื้อโคโรนาไวรัส สามารถตรวจได้ที่โรงพยาบาลต่อไปนี้
         
         1. โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ ค่าใช้จ่ายประมาณ 3,000-6,000 บาท (หากไม่มีอาการ ไม่รับตรวจ)

         2. โรงพยาบาลเปาโล ทุกสาขา ค่าใช้จ่ายประมาณ 5,000 (รวมค่าบริการแล้ว) ทราบผลวันรุ่งขึ้น

         3. โรงพยาบาลรามาธิบดี ค่าใช้จ่ายประมาณ 5,000 บาท รับตรวจวันจันทร์-ศุกร์ 

         เวลา 08.30-16.00 น. ทราบผลหลังจากตรวจ 6 ชั่วโมง หรือมากกว่านั้น

         4. โรงพยาบาลพญาไท 1 ค่าใช้จ่ายประมาณ 7,300 บาท (ยังไม่รวมค่าบริการอื่น ๆ)

         5. โรงพยาบาลพญาไท 2 ค่าใช้จ่ายประมาณ 6,500 บาท

         6. โรงพยาบาลแพทย์รังสิต ค่าใช้จ่ายประมาณ 8,000 บาท (รวมค่าบริการแล้ว) รู้ผลไม่เกิน 2 วัน

         7. โรงพยาบาลนวมินทร์ ค่าใช้จ่ายประมาณ 7,300 บาท (ยังไม่รวมค่าบริการอื่น ๆ)

         8. โรงพยาบาลรามคำแหง (ไดรฟ์ทรู) ค่าใช้จ่ายประมาณ 6,500 บาท

         9. โรงพยาบาลวิภาวดี (ไดรฟ์ทรู) ค่าใช้จ่ายประมาณ 6,500 บาท

         10. โรงพยาบาลวิชัยยุทธ ค่าใช้จ่ายประมาณ 7,500 บาท

         11. โรงพยาบาลพระราม 9 ค่าใช้จ่ายประมาณ 8,000-10,000 บาท

         12. โรงพยาบาลศิริราช ปิยมหาราชการุณย์ ค่าใช้จ่ายประมาณ 9,900 บาท

10. ใส่หน้ากากอนามัยป้องกัน COVID-19 ได้ไหม

          การใส่หน้ากากอนามัยเป็นวิธีที่ช่วยป้องกันโคโรนาไวรัสได้ในด่านแรก ๆ เช่น ช่วยป้องกันละอองฝอยที่มากับน้ำลายคนอื่น แต่สิ่งสำคัญกว่านั้นก็คือ เราต้องหมั่นล้างมือให้สะอาดอยู่เสมอด้วยน้ำสบู่ หรือเจลแอลกอฮอล์ด้วย เพราะส่วนใหญ่แล้วเชื้อโรคจะเข้าสู่ร่างกายผ่านมือของเราที่ไปสัมผัสสิ่งของต่าง ๆ แล้วนำมาขยี้ตา แคะจมูก

11. วิธีป้องกัน COVID-19 ทำยังไงได้บ้าง

          นอกจากการใส่หน้ากากอนามัยแล้ว วิธีป้องกัน COVID-19 ก็ควรกินร้อน ช้อนกลาง ล้างมือบ่อย ๆ กินอาหารปรุงสุก รวมไปถึงหลีกเลี่ยงการอยู่ในที่ชุมชนแออัด หรือหากจำเป็นต้องออกไปข้างนอกที่มีคนพลุกพล่าน ก็ควรสวมใส่หน้ากากอนามัยตลอดเวลา และพกเจลล้างมือติดตัวเอาไว้ทำความสะอาดมือบ่อย ๆ ด้วย

          หรือหากจำเป็นต้องเดินทางไปประเทศที่มีการระบาดของโรค COVID-19 ก็ไม่ควรเข้าไปในพื้นที่ที่มีการระบาดของโรค ไม่ใช้ของส่วนตัวร่วมกับผู้อื่น รวมทั้งไม่อยู่ใกล้ชิดผู้ป่วยไอ จาม พยายามรักษาระยะห่างที่ประมาณ 2 เมตร

ขอขอบคุณข้อมูลจาก
แพทยสภา, คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, กรมควบคุมโรค, กรมควบคุมโรค, กรมควบคุมโรค, กรมวิทยาศาสตร์การแพทย์, เฟซบุ๊ก กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข, เฟซบุ๊ก กรมควบคุมโรค, เฟซบุ๊ก KSecurities, เฟซบุ๊ก Infectious ง่ายนิดเดียว, Thai PBS, Thai PBS 

https://covid-19.kapook.com/view219917.html

การทำนายอนาคตและสถิติทั่วโลก

การทำนาย

1. จำนวนผู้ติดเชื้อที่ยืนยันแล้ว (confirmed case) จะเป็นเท่าไรในอนาคตอันใกล้

เทคนิคสำคัญ: Interquartile range, AR-X(1)

เราสามารถคาดการณ์จำนวน confirmed case ด้วยเทคนิคสถิติที่คุ้นเคยกันคือ Interquartile range จากข้อมูลจำนวนผู้ติดเชื้อในประเทศที่มี confirmed case ตั้งแต่หลักพันขึ้นไป เราจะหา first quartile และ third quartile เป็น lower bound และ upper bound ของจำนวนผู้ติดเชื้อในวันถัดไป เทคนิคนี้เป็นวิธี non-parametric หมายความว่า เราคาดการณ์จากข้อมูลที่เรามีโดยไม่ได้ตั้งข้อสมมติฐานเกี่ยวกับการแจกแจงของข้อมูลเลย และไม่ว่าข้อมูลเราจะมีการแจกแจงเป็นลักษณะใดก็ตาม วิธีนี้ก็ยังได้ผลอยู่ซึ่งเป็นข้อดีของวิธี non-parametric อย่างไรก็ดี การคาดการณ์นี้ยังตั้งอยู่บนข้อสมมติฐานที่ว่า จำนวนผู้ติดเชื้อในประเทศที่เราต้องการคาดการณ์มีสหสัมพันธ์ (correlation) กับจำนวนผู้ติดเชื้อในประเทศอื่น 

จำนวนผู้ติดเชื้อในกลุ่มประเทศที่มีจำนวนผู้ติดเชื้อหลักพันขึ้นไปในแต่ละวัน

ค่าเฉลี่ยและค่ามัธยฐานของจำนวนผู้ติดเชื้อในแต่ละวัน

นอกจากนี้ เราสามารถคาดการณ์จำนวนผู้ติดเชื้อด้วยสมการถดถอย (regression equation) เช่น AR-X(1) บทความของ Sebastian Quintero ได้คาดการณ์จำนวนผู้ติดเชื้อในสหรัฐในภาพที่ 2 โดยใช้AR-X(1) ซึ่งกำหนดให้ จำนวนผู้ติดเชื้อในวันนี้สามารถอธิบายด้วยจำนวนผู้ติดเชื้อเมื่อวาน(autocorrelation) และค่ามัธยฐาน (median) ของจำนวนผู้ติดเชื้อในประเทศอื่นๆ ที่อยู่ในกลุ่มนี้ จากภาพที่ 2 จะเห็นได้ว่า จำนวนผู้ติดเชื้อในสหรัฐที่ผ่านมามีค่าใกล้เคียงกับจำนวนที่คาดการณ์โดยใช้ AR-X(1) และค่ามัธยฐานของจำนวนผู้ติดเชื้อในประเทศอื่น และทั้งสามตัวแปรนี้เพิ่มขึ้นในทิศทางเดียวกัน แสดงถึงสหสัมพันธ์ระหว่างจำนวนผู้ติดเชื้อในสหรัฐระหว่างวันนี้และวันพรุ่งนี้ (autocorrelation) และสหสัมพันธ์ระหว่างจำนวนผู้ติดเชื้อในสหรัฐและในประเทศอื่น

 จำนวนผู้ติดเชื้อในประเทศสหรัฐ และจำนวนผู้ติดเชื้อที่ทำนายโดยโมเดล AR-X(1)

2. สถานการณ์จำนวนผู้ติดเชื้อ Covid-19(confirmed case) ในแต่ละประเทศเป็นอย่างไร

เทคนิคสำคัญ: Principal Coordinates Analysis (PCoA), k-means clustering

ถ้าสังเกตกราฟของจำนวนผู้ติดเชื้อในแต่ละประเทศ ในภาพที่ 3 การวิเคราะห์สถานการณ์ที่เกิดขึ้นในแต่ละประเทศคงเป็นเรื่องยาก เนื่องจากดูผิวเผินแล้ว แต่ละประเทศมีการกระจายตัวของข้อมูลที่แตกต่างกัน จึงยากที่จะแบ่งแต่ละประเทศอยู่ในกลุ่มต่างๆ แต่ก่อนที่จะใช้เทคนิคจัดแต่ละประเทศอยู่ในแต่ละกลุ่ม บทความของ Jun  ได้ใช้เทคนิค Principal Coordinates Analysis เพื่อลดขนาดของข้อมูลลงมา เพื่อให้เทคนิคที่เราจะใช้ต่อไปสามารถทำงานได้อย่างแม่นยำ เทคนิคนี้ต่างจากการเลือกตัวแปร (feature selection) โดยตัวแปรที่เกิดขึ้นจากเทคนิคนี้ จะไม่ใช่หนึ่งในตัวแปรที่มีอยู่ในข้อมูลเดิม แต่จะเป็นการรวมกันของหลายๆ ตัวแปร เพื่อเก็บรายละเอียดที่สำคัญของแต่ละตัวแปรไว้อยู่ ถ้าผู้อ่านคุ้นเคยกับเทคนิค Principal Components Analysis (PCA) อยู่แล้ว สองวิธีนี้จะคล้ายกัน เพียงแต่ว่า PCA จะใช้ correlation ระหว่างตัวแปร แต่ PCoA จะใช้ระยะทาง (distance) ระหว่างตัวแปรเพื่อสร้างตัวแปรใหม่ในข้อมูลที่มีขนาดเล็กลงมา

ข้อมูลจำนวนผู้ติดเชื้อที่แบ่งออกเป็น 5 กลุ่ม

หลังจากเราย่อส่วนของข้อมูลด้วย PCoA แล้ว เราจะมาแบ่งกลุ่มข้อมูลแต่ละประเทศด้วยเทคนิค k-means clustering โดยเป้าหมายคือทำให้ระยะทาง (Euclidean distance) ระหว่างข้อมูลและค่าเฉลี่ยของกลุ่มนั้นรวมแล้วน้อยที่สุดโดยเทคนิค k-means clustering ถือว่าเป็น unsupervised learning เนื่องจากเรามีแค่ข้อมูลผู้ติดเชื้อในแต่ละประเทศ แต่เราไม่มีข้อมูลที่บอกว่าแท้จริงแล้ว ในแต่ละประเทศอยู่ในกลุ่มใด หลักการทำงานของวิธีการนี้ คือ จากค่าเฉลี่ยของ 5 กลุ่มที่เราเลือก เราจะจัดแต่ละประเทศอยู่ในกลุ่มที่ระยะห่างกับค่าเฉลี่ยน้อยที่สุด หลังจากจัดกลุ่มเรียบร้อยแล้ว เราคำนวณค่าเฉลี่ยใหม่จนกระทั่งกลุ่มที่แต่ละประเทศอยู่เป็นกลุ่มที่ระยะห่างกับค่าเฉลี่ยกลุ่มน้อยที่สุด จากผลลัพธ์ในบทความโดย Jun เราได้เห็นข้อมูลแต่ละประเทศที่จัดออกเป็น 5 กลุ่ม โดย k-means clustering

กลุ่มสีเขียวเข้มมีแค่ประเทศจีนซึ่งเป็นกลุ่มที่จัดการกับ Covid-19 ได้สำเร็จ

กลุ่มสีเขียวอ่อน ข้อมูลที่อยู่ในกลุ่มนี้ เช่น ไทย เกาหลีใต้ ฮ่องกง และไต้หวัน เป็นกลุ่มประเทศที่ได้รับผลกระทบ Covid-19 เป็นกลุ่มแรกๆ และจำนวนผู้ติดเชื้อค่อนข้างคงที่ ไม่เพิ่มขึ้นมากนัก

กลุ่มสีแดง เช่น อิตาลี สเปน ฝรั่งเศส เป็นกลุ่มที่จำนวนผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

3. ตอนนี้คนส่วนมากรู้สึกอย่างไรและกังวลเรื่องอะไรในช่วงวิกฤต Covid-19

เทคนิคสำคัญ: Network Analysis
บทความโดย Yanqing Shen  ได้ศึกษาทัศนคติของผู้คน และประเด็นที่ผู้คนนิยมพูดถึงกันในสถานการณ์ที่หน้ากากอนามัยขาดแคลนในสหรัฐ จากข้อมูล twitter ที่ปรากฏคำว่า "mask" โดยใช้เทคนิค network analysis ก่อนที่เราจะใช้เทคนิคนี้เพื่อศึกษาทัศนคติของผู้คน เราจะต้องจัดการข้อมูล (clean data) ซึ่งการจัดการข้อมูลที่เป็นข้อความเพื่อทำ text mining นั้นค่อนข้างแตกต่างจากข้อมูลประเภทอื่น อันดับแรก เราต้องแปลงจากข้อความออกเป็นแต่ละคำโดยนำเครื่องหมายวรรคตอน, ตัวเลข, stopwords (เช่น a, an, the) และ URL ออก เนื่องจากไม่ใช่ทุกข้อความที่มีคำว่า "mask" จะเกี่ยวกับเรื่องหน้ากากอนามัยเสมอไป เราจะต้องหา keyword ที่ปรากฏในข้อความที่แสดงว่าข้อความนี้ไม่เกี่ยวกับหน้ากากอนามัยออก เช่น "Movie", "Bremner"

เมื่อ COVID-19 ทำให้เราได้ “เรียนรู้” และ “ปรับเปลี่ยน”

จากสถานการณ์การแพร่ระบาดของ COVID-19 (โควิด-19) ทำให้ผู้คนเกิดความวิตกกังวลไปทั่วโลก มีการปิดเมือง ปิดประเทศ เพื่อป้องกันการแพร่กระจายของโรค สนามบินเงียบเหงา สถานที่ท่องเที่ยวแทบร้างผู้คน หลายธุรกิจได้รับผลกระทบทั้งทางตรงและทางอ้อม จนต้องลดพนักงาน เลิกจ้าง หรือปิดตัวเองลง ผู้คนไม่จำเป็นก็ไม่ออกนอกบ้าน ไม่กล้าอยู่ในที่คนพลุกพล่าน และคอยติดตามข่าวสารเพื่ออัพเดทการแพร่ระบาดของไวรัสตัวนี้  ซึ่งข้อมูลที่ได้รับนั้นก็มีทั้งจริงและปลอมปะปนกัน หรือบางข้อมูลที่เราเคยยึดถือเป็นแนวทางในการป้องกันการติดเชื้อ ก็อาจต้องปรับเปลี่ยนให้เข้ากับสถานการณ์ขึ้น เช่นการใช้ช้อนกลางตักอาหารก็มีโอกาสเสี่ยงติดเชื้อจากการสัมผัสช้อนร่วมกันได้ ต้องเปลี่ยนมากินร้อน ช้อนใครช้อนมัน และหมั่นล้างมือให้สะอาดอยู่เสมอ

แต่หากมองในแง่ดี การระบาดในวงกว้างของ COVID-19 ก็ทำให้ผู้คนทั่วโลกได้เห็นถึงความสำคัญของการดูแลตัวเองให้ห่างไกลจากโรคภัยต่างๆ มากขึ้น รวมถึงในภาครัฐ และภาคธุรกิจ ก็ตระหนักถึงการต้องปรับเปลี่ยน และปรับตัว เพื่อให้เกิดความยั่งยืนในเชิงรุก เพื่อลดความเสี่ยงในการการแพร่กระจายของเชื้อโรคต่างๆ ในอนาคตมากขึ้นด้วย เช่น ประเทศไต้หวันที่แม้จะอยู่ใกล้กับประเทศจีน มีพลเมืองหลายล้านคนทำงานในจีน รวมถึงนักท่องเที่ยวจากจีนก็เดินทางมาไต้หวันเป็นจำนวนไม่น้อย ทำให้ไต้หวันเป็นประเทศที่มีความเสี่ยงที่จะพบผู้ป่วย COVID-19 สูงเป็นอันดับต้นๆ ของโลก แต่กลับกลายเป็นว่า ไต้หวันมีการแพร่ระบาดน้อยมากเมื่อเทียบกับหลายประเทศทั่วโลก นั่นเพราะตั้งแต่เมื่อครั้งมีการระบาดของโรคซาร์ส รัฐบาลไต้หวันได้จัดตั้งศูนย์สุขภาพแห่งชาติ (NHCC) ขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของศูนย์จัดการภัยพิบัติที่มุ่งเน้นการตอบสนองในเชิงรุกต่อการเกิดโรคระบาดขึ้น มีการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยจัดการ โดยใช้ฐานข้อมูลประกันสุขภาพของประเทศ รวมเข้ากับฐานข้อมูลการตรวจคนเข้าเมืองและศุลกากร เพื่อสร้าง Big Data ในการวิเคราะห์ แจ้งเตือน และป้องกันการแพร่ระบาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไต้หวันจึงรับมือกับการระบาดของ COVID-19 ได้อย่างรวดเร็ว

COVID-19 แม้จะเป็นโรคที่ไม่รุนแรงถึงขั้นที่เป็นแล้วเสียชีวิตทุกคนก็ตาม แต่ก็แพร่กระจายไปในวงกว้างอย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดความหวาดระแวงไปทั่ว หลายอย่างชะลอตัว ไปจนถึงขั้นหยุดชะงัก แต่ในทางกลับกันก็กระตุ้นให้เกิดการปรับเปลี่ยนเพื่อเป็นทางเลือกสู่ทางรอดมากขึ้น เช่น

• หน้ากากอนามัยที่ไม่ได้มาตรฐานจะถูกปฏิเสธจากผู้บริโภคมากขึ้น เพราะผู้บริโภคมีความรู้ในเลือกซื้อและเลือกใช้ดีขึ้น
• บริษัทผลิตชุดบุคลากรทางการแพทย์ เริ่มหันมาทำหน้ากากผ้าแบบซักได้เพื่อใช้แทนหน้ากากอนามัย โดยผลิตจากเส้นใยผ้าต่อต้านเชื้อแบคทีเรียและฝุ่น PM2.5 สามารถซักแล้วใช้ซ้ำได้หลายครั้ง ซึ่งในอนาคตจะมีการพัฒนาให้ป้องกันเชื้อไวรัสได้ด้วย
• ก๊อกน้ำ หรือลูกบิดประตู จะถูกคิดเพื่อลดการสัมผัสให้มากที่สุด เช่นเป็นแบบโยกเปิดปิดที่สามาถใช้ข้อศอกหรือวัสดุอื่นในการสัมผัสแทนมือได้ หรือทำเป็นระบบอัตโนมัติ หรือกึ่งอัตโนมัติมากขึ้น
• ระบบชำระเงินออนไลน์จะเป็นตัวเลือกในการใช้จ่ายมากขึ้น เพราะทั้งผู้ประกอบการและผู้บริโภคเองก็เริ่มกังวลในการสัมผัสธนบัตร หรือเงินเหรียญ ซึ่งอาจปนเปื้อนเชื้อโรคได้ง่าย
• ประกันภัยต่างๆ ที่ออกมาจะทันต่อสถานการณ์มากขึ้น และซื้อได้ง่ายโดยไม่ต้องเดินทางเพื่อออกไปซื้อ
• บรรจุภัณฑ์จากธรรมชาติจะถูกใช้เป็นทางเลือกในการใช้แล้วทิ้งมากขึ้น ทั้งช่องทางเดลิเวอรี่ และการสั่งอาหารจากร้านค้า เพื่อลดการปนเปื้อนจากการสัมผัสภาชนะที่ลูกค้านำมาเอง และช่วยลดปัญหาสิ่งแวดล้อมได้อีกทาง
• วัตถุดิบบางอย่างอาจไม่เพียงพอต่อความต้องการในประเทศ ต้องนำเข้าสินค้าเพิ่มเติม การใช้ประโยชน์จากข้อตกลงการค้าเสรี หรือเอฟทีเอ จะช่วยเพิ่มทางเลือกให้ผู้ผลิตและผู้ประกอบการไทยสามารถเข้าถึงสินค้าและวัตถุดิบจากแหล่งที่หลากหลายได้มากขึ้น

ในทุกวิกฤตมีโอกาสซ่อนอยู่เสมอ ขอให้รับมือกับมันอย่างมีสติ โรคระบาดทำให้เราหวาดกลัว แต่ทำให้เราได้เรียนรู้วิธีป้องกันตัวเองมากขึ้น โรคระบาดทำให้หลายธุรกิจหยุดชะงัก แต่อาจเป็นโอกาสในการกลับมาตั้งหลัก เพื่อเตรียมก้าวเดิน หรือก้าวกระโดดไปให้ไกลกว่าเดิม อย่าท้อแท้ แต่ให้มองหาโอกาสที่เป็นทางเลือกสู่ทางรอดในยามวิกฤตของเราให้เจอ

ที่มา : https://www.scb.co.th/th/personal-banking/stories/tips-for-you/corona-make-change.html

สถิติทั่วโลก

ประเด็นน่าสนใจ

• ผู้ป่วยโควิด-19 ทั่วโลกเพิ่มอีก 2.7 แสนราย รวมเป็น 28.2 ล้านราย หายป่วยสะสม 19 ล้านคน และเสียชีวิตสะสม 9.11 แสนคน
• อินเดีย ทำสถิติ New high อีกครั้ง พบผู้ป่วยเพิ่มอีกกว่า 97,000 ราย
• พม่ายังสั่งล็อกดาวน์กรุงย่างกุ้ง ถึงวันที่ 1 ต.ค.

สถานการณ์โควิด-19 ในประเทศที่มีการระบาดรุนแรง

• สหรัฐฯ พบผู้ป่วยรายใหม่อีก 3.8 หมื่นราย รวมสะสม 6.46 ล้านราย หายป่วยสะสม 3.53 ล้านราย และเสียชีวิตสะสม 1.92 แสนราย
  .
• US CDC ประมาณการณ์ว่า ในต้นเดือน ต.ค. นี้ สหรัฐฯ จะมีผู้เสียชีวิตด้วยโควิด-19 กว่า 2 แสนราย นอกจากนี้ หลายฝ่ายยังแสดงความกังวลต่อสถานการณ์ “Twin-demic” คือการติดเชื้อไข้หวัดใหญ่ตามฤดูกาล ร่วมกับโควิด-19
  .
• อินเดีย พบผู้ป่วยรายใหม่เพิ่ม 9.7 หมื่นราย รวมผู้ป่วยสะสม 4.65 ล้านราย หายป่วยสะสม 3.6 ล้านราย และเสียชีวิตสะสม 7.74 หมื่นราย โดยคาดการณ์ว่า ในสุดสัปดาห์หน้า อินเดียวจะมีผู้ป่วยโควิด-19 เกิน 5 ล้านราย เนื่องจากแนวโน้มยังคงพบผู้ป่วยรายใหม่อย่างต่อเนื่อง และเพิ่มสูงขึ้นเรื่อย ๆ
  .
• บราซิล พบผู้ป่วยรายใหม่ 4.3 หมื่นราย รวมผู้ป่วยสะสม 4.28 ล้านคน หายป่วยสะสม 3.53 ล้านคน เสียชีวิตสะสม 1.3 แสนคน
  .
• แนวโน้มการพบผู้ป่วยในระลอกที่สอง ในหลายประเทศเช่น สเปน ฝรั่งเศส อังกฤษ อิสราเอล มีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นต่อเนื่อง และสูงกว่าการระบาดในระลอกแรก
  .
• เม็กซิโก มีผู้เสียชีวิตจากโควิด-19 สะสมมากว่า 7 หมื่นคนแล้ว

สถานการณ์โควิด-19 ในเอเซีย-เพื่อนบ้าน

• เกาหลีใต้ พบผู้ป่วยเพิ่ม 136 ราย รวมเป็น 22,055 ราย เสียชีวิตเพิ่ม 5 ราย รวมสะสม 355 ราย
  .
• ญี่ปุ่น พบผู้ป่วยรายใหม่เพิ่มอีก 645 ราย รวมสะสม 74,688 ราย เสียชีวิตเพิ่ม 9 ราย รวมสะสม 1,441 ราย
  .
• ฟิลิปปินส์ – อินโดนีเซีย ยังคงพบผู้ป่วยรายใหม่กว่าวันละเกือบ 4 พันราย และแนวโน้มยังไม่มีทีท่าว่าจะลดลงแต่อย่างใด
  .
• พม่า รายงานพบผู้ป่วยรายใหม่เพิ่ม 23 ราย รวมผู้ป่วยโควิด-19 สะสมในพม่า 2,445 ราย ไม่มีผู้เสียชีวิตเพิ่ม รวมสะสม 14 ราย ซึ่งแนวโน้มการระบาดในพม่าเพิ่มสูงขึ้น ทำให้ต้องมีการนั่งล็อกดาวน์เมืองย่างกุ้งแล้ว ตั้งแต่ 11 ก.ย. – 1 ต.ค.
  .
• มาเลเซีย พบผู้ป่วยรายใหม่เพิ่มอีก 182 ราย รวม 9,810 ราย ไม่มีผู้เสียชีวิตเพิ่ม รวมสะสมที่ 128 ราย โดยกลุ่มก้อนที่พบกเป็นกลุ่ม Benteng LD จำนวน 167 คน หลังจากที่มีการจับกุมแรงงานต่างด้าวได้ 2 ราย และนำตัวไปขังไว้ ทำให้มีการแพร่ระบาดกันภายในกลุ่มก้อนนี้
  .
• เวียดนาม พบผู้ป่วยเพิ่ม 1 ราย รวม 1,060 ราย โดยรายใหม่เป็นผู้ที่เดินทางกลับมาจากรัสเซีย
  .
• กัมพูชา ปฏิเสธรายงานของเวียดนามก่อนหน้านี้ ที่มีรายงานการพบผู้ป่วยโควิด-19 ในเวียดนาม ซึ่งเดินทางกลับจากกัมพูชา จำนวน 3 ราย
  .
• ลาว พบผู้ป่วยโควิดเพิ่ม 1 ราย รวมผู้ป่วยสะสม 23 ราย โดยรายล่าสุดเป็น ทหารชาวลาว ที่เดินทางไปร่วมการแข่งขัน International Army Games ที่รัสเซีย โดยเดินทางกลับมาถึงประเทศลาวเมื่อวันที่ 8 ก.ย. ที่ผ่านมา ผลการตรวจหาเชื้อครั้งแรก ไม่พบเชื้อ

ยอดผู้ติดเชื้อทั่วโลก

28,781,473
ราย

กำลังรักษา

8,388,791
ราย

รักษาหาย

19,472,092
ราย

ผู้เสียชีวิต

920,590
ศพ

ที่มา http://www.setthasarn.econ.tu.ac.th/blog/detail/61/?fbclid=IwAR2UULitjdS3StsR4pqosHAuZJBtxUtxBS38FOb5SFkINLqalddhJtDSsz0

https://www.thairath.co.th/event_corona https://mthai.com/news/73548.html

ศบค. รายงานสถิติ และ วิดิโอล่าสุด

📅 วันเสาร์ที่ 12 กันยายน 2563 🕚 เวลา 11.00 น.

สถานการณ์การติดเชื้อ COVID-19

ที่มา : https://l.facebook.com/l.php?u=http%3A%2F%2Fwww.moicovid.com%2F%3Ffbclid%3DIwAR2W5eaE2UrRd0DbmdA2xuxEFYqE0kFfT3saBRTCiNVWq8CyG6BXKQ16Y4&h=AT143ZUWHWSYLOtj8tmmziwUy44fM65jZOwCNEevRYp0leA8JRD7akLzruenBUINQ1OdTpdlu5pnq5PLELQ_OQhLye-yifIaGv_oS2ljq-GoYtQ8lv6hFu1zRFbTxcz_3nma