สวรส. ชงผลวิจัย “แบบจำลองสถานการณ์” ทางออกวิกฤตโควิด-19 เสนอรัฐแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ ป้องกันวงจรอุบาทว์ “คนติดเพิ่ม-เตียงเต็ม-รอนาน-หมอขาด-อาการหนัก/ตาย” พร้อมสร้างสมดุลทางเศรษฐกิจกับการแก้ปัญหาการระบาด

จากสถานการณ์การระบาดโควิด-19 ระลอกใหม่ที่มีการแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่ช่วงต้นเดือนเมษายนที่ผ่านมา และมีแนวโน้มเพิ่มความรุนแรงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้สถานการณ์ปัญหานี้มีความซับซ้อนในหลายมิติ ทั้งในเรื่องโรคโควิด-19 เป็นเรื่องใหม่และเกิดการระบาดรุนแรงขึ้นในทั่วทุกมุมโลกที่ทุกประเทศต่างต้องการทรัพยากรในการป้องกันดูแลรักษาประชากรของตนเอง ความยากของการพัฒนา/ผลิตตลอดจนการจัดหาวัคซีน ลักษณะสายพันธุ์ของโรคที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ลักษณะพฤติกรรมของสังคมที่มีผลต่อการแพร่ระบาด ระบบสาธารณสุขของแต่ละประเทศ รวมไปถึงปัญหาด้านเศรษฐกิจ สังคม และการเมือง ฯลฯ ล้วนส่งผลเชื่อมโยงกัน โดยรัฐบาลที่ทำหน้าที่บริหารจัดการสถานการณ์ปัญหานี้จำเป็นต้องมีการพิจารณาข้อมูลอย่างรอบด้านเพื่อประสิทธิภาพที่เพียงพอต่อความหลากหลายของปัญหาต่างๆ ที่เกิดขึ้น

ทั้งนี้ สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข (สวรส.) ในฐานะหน่วยงานบริหารจัดการงานวิจัยเพื่อนำไปใช้ในการพัฒนาระบบสุขภาพ โดยในสถานการณ์ระบาดโควิด-19 สวรส. มีหน้าที่นำเสนอข้อมูลจากงานวิจัยต่อภาคนโยบายเพื่อนำข้อมูลวิชาการไปใช้ในการตัดสินใจในการวางแผนบริหารจัดการ การออกแบบหรือทบทวนมาตรการสำคัญเพื่อการจัดการสถานการณ์ที่เกิดขึ้น โดยการระบาดโควิด-19 ระลอกใหม่นี้ สวรส. ร่วมกับสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.) และคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล ทำการศึกษาวิจัย “การสังเคราะห์ข้อเสนอเพื่อสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจเชิงนโยบายและการวางแผนการปรับตัวในภาวะวิกฤตของระบบสุขภาพของประเทศไทย” โดยการประยุกต์ใช้แบบจำลองสถานการณ์พลวัตระบบของการระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ต่อยอดจากแบบจำลองทางระบาดวิทยาของกรมควบคุมโรค รวมทั้งเชื่อมโยงกับข้อมูลต่างๆ เพื่อคาดการณ์สถานการณ์ด้านระบาดวิทยา ซึ่งสามารถนำไปวางแผนลดผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม สร้างความสมดุลทางด้านเศรษฐกิจกับมาตรการการป้องกัน ตลอดจนช่วยวางแผนการพัฒนานวัตกรรมเพื่อการควบคุมโรคจากการมีส่วนร่วมของทุกภาคส่วน

ผศ.ดร.นพ.บวรศม ลีระพันธ์ คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล นักวิจัยเครือข่าย สวรส. กล่าวว่า งานวิจัยนี้ เป็นการทำงานต่อเนื่องมาตั้งแต่การระบาดโควิด-19 ในระยะแรก เมื่อเดือนเมษายน 2563 ที่ผ่านมา ซึ่งผลวิจัยได้ถูกนำไปสนับสนุนการพิจารณาเพื่อวางแผนเชิงนโยบายในการผ่อนคลายมาตรการในช่วงหลังเทศกาลสงกรานต์ของปีที่แล้ว รวมถึงมาตรการต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น การปรับตัวของระบบบริการเพื่อรองรับการให้บริการระบบทางไกล โดยงานวิจัยได้ใช้ความรู้และรวบรวมข้อมูลทางระบาดวิทยาในประเทศไทย ตลอดจนข้อมูลความสามารถในการรองรับผู้ติดเชื้อในระบบบริการสุขภาพในพื้นที่ต่างๆ ร่วมกับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ซึ่งในเชิงระบาดวิทยาสามารถคาดการณ์ได้แม่นยำระดับหนึ่งว่าในอนาคตอันใกล้จะมีจำนวนผู้ป่วยแต่ละประเภทเท่าไหร่ ทั้งผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้น ผู้ป่วยที่มีอาการหนัก ผู้ป่วยที่มีอาการน้อย และผู้ป่วยที่ไม่มีอาการ เพื่อช่วยในการตัดสินใจของผู้กำหนดนโยบายในการเตรียมระบบบริการทางด้านสาธารณสุข หรือมาตรการควบคุมโรค

ทั้งนี้ ข้อมูลตัวแปรในการศึกษา ซึ่งจะถูกนำเข้าในแบบจำลองสถานการณ์ อาทิเช่น ข้อมูลระบาดวิทยา ได้แก่ ตัวเลขผู้ติดเชื้อรายวันในพื้นที่ต่างๆ ที่รายงานโดยศูนย์บริหารสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (โควิด-19) หรือ ศบค. โดยกำหนดให้จำนวนผู้ป่วยคืออุปสงค์ของระบบสุขภาพ ส่วนอุปทานจะเป็นจำนวนเตียง จำนวนการรองรับของ รพ.สนาม/Hospitel ฯลฯ หรือในกรณีการแยกโรคที่บ้าน (Home Isolation) ที่ถูกพูดถึงขณะนี้ แต่ยังไม่มีการดำเนินการ เนื่องจากระบบหลักยังรองรับผู้ป่วยได้ และยังต้องมีการเตรียมมาตรการที่เหมาะสม ในกรณี Home Isolation มีทั้งข้อดีและข้อเสีย ซึ่งตัวอย่างจากแบบจำลองสถานการณ์ในกรณีที่ทำ Home Isolation ประมาณครึ่งหนึ่งของผู้ติดเชื้อที่ไม่มีอาการ แสดงให้เห็นว่าหากผู้ถูกแยกโรคที่บ้านจำนวนประมาณ 10-15% ปฏิบัติตนไม่ได้ตามมาตรฐานและยังแพร่เชื้อในชุมชน จะทำให้ในระยะยาว การทำ Home Isolation สร้างความต้องการเตียงเพิ่มขึ้น มากกว่ากรณีไม่ทำ Home Isolation ดังนั้นการทำ Home Isolation ไม่สามารถทำได้กับผู้ป่วยที่มีอาการน้อยหรือไม่มีอาการทุกกลุ่ม และควรมีการประเมินจากเจ้าหน้าที่สาธารณสุขก่อนว่า แต่ละบ้านมีความพร้อมหรือไม่ ซึ่งถ้ายังไม่พร้อม ต้องรีบจัดการให้ผู้ป่วยเข้าสู่ระบบบริการให้เร็วที่สุด ทั้งนี้ หากผู้กำหนดนโยบายพิจารณาใช้นโยบายการทำ Home Isolation ควรมุ่งเน้นให้มีการใช้ “เกณฑ์คัดเลือก” ผู้ติดเชื้อที่สามารถแยกกักโรคที่บ้านได้ และเกณฑ์การปฏิบัติการตามมาตรฐานส่วนกลาง เช่น หลีกเลี่ยงถ้าคนในครอบครัวเป็นกลุ่มผู้สูงอายุ ผู้ป่วยโรคเรื้อรัง และอาจมีการพิจารณาให้วัคซีนแก่ครอบครัวของผู้ถูกแยกกักโรคที่บ้าน แม้ว่าระยะเวลาที่ฉีดวัคซีนให้อาจไม่ทันสร้างภูมิคุ้มกันให้ครอบครัว แต่อาจช่วยการป้องกันการติดเชื้อในชุมชน และช่วยเพิ่ม Vaccine Coverage ในประชากรกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงได้ เพราะฉะนั้นแบบจำลองสถานการณ์จะช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายพิจารณาข้อมูลอย่างรอบด้านและเห็นองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องมากขึ้นก่อนการตัดสินใจ

ผศ.ดร.นพ.บวรศม ลีระพันธ์ อธิบายเพิ่มเติมว่า การประยุกต์ใช้กระบวนการคิดเชิงระบบเป็นวิธีการหนึ่งในการช่วยแก้ไขปัญหาที่นโยบายต้องนำไปพิจารณา เพราะหากขาดสิ่งนี้ วงจรของความขาดแคลนอาจเกิดขึ้นได้กับประเทศ คือ พอเตียงเริ่มเต็มทั้งเตียงธรรมดาหรือ ICU ทำให้ผู้ป่วยต้องรอเข้ารับการรักษาเป็นเวลานาน ซึ่งเริ่มมีให้เห็นบ้างแล้วในรายที่รอนานจนเสียชีวิตที่บ้าน หรือบางคนที่รอนานจนอาการหนัก ทำให้เมื่อเข้าโรงพยาบาล จึงใช้เวลาในการครองเตียงนาน และส่งผลให้ผู้ติดเชื้อรายใหม่ไม่สามารถเข้ารับการรักษาได้ เกิดเป็นวงจรอุบาทว์ ซึ่งถ้าจะหลุดจากวงจรนี้ ต้องทำให้ผู้ติดเชื้อสามารถเข้าถึงระบบบริการได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ผลการวิจัยกรณีการลดระยะเวลานอนโรงพยาบาลจาก 14 วัน เป็น 10 วัน และหลังจากนั้นให้กลับไปพักฟื้นที่บ้านต่ออีก 14 วัน พบว่า เป็นทางเลือกเชิงนโยบายที่อาจช่วยลดจำนวนผู้ป่วยครองเตียงในแต่ละวันได้เพียงระยะสั้น แต่ในระยะยาวความต้องการเตียงสำหรับผู้ติดเชื้อในแต่ละวันยังคงเพิ่มมากขึ้นตามแนวโน้มการระบาดในระดับประเทศ ทั้งนี้ ผลวิจัยดังกล่าว ได้นำเสนอต่อกระทรวงสาธารณสุข บางส่วนได้มีการนำไปเป็นนโยบายดำเนินการแล้ว ส่วนความต้องการเตียงสำหรับการรักษาและควบคุมโรคเพิ่มเติมในระยะ 30-45 วันข้างหน้า จากการคาดการณ์พบว่า จำนวนเตียงที่เตรียมไว้จำนวน 32,037 เตียง (ข้อมูล 19 เม.ย.64) น่าจะ “เพียงพอ” ต่อการรองรับผู้ติดเชื้อในช่วงสูงสุดประมาณต้นเดือนพฤษภาคม แต่ปัญหาเฉพาะหน้าสำคัญตอนนี้คือ จำนวน ICU อาจมี “ไม่เพียงพอ” ที่จะรองรับผู้ป่วยที่มีอาการวิกฤต โดยเฉพาะถ้าผู้ป่วยวิกฤตที่มีระยะเวลาการครองเตียง ICU เฉลี่ยมากกว่า 21 วัน ซึ่งควรมีการสำรอง ICU ทั้งประเทศ รวมทั้ง Modified AIIRs ในโรงพยาบาลใหญ่ๆ ให้ได้ประมาณ 1,900 units หรือควรมีจำนวนเพิ่มเติมอีกประมาณ 1-1.2 เท่า ของจำนวน ICU ที่กำลังถูกใช้งานในปัจจุบัน (ประมาณ 800 units) สำหรับกำลังคนด้านสุขภาพที่สามารถดูแลผู้ป่วยวิกฤตได้ ซึ่งมีจำนวนจำกัดมากนั้น อาจยังเป็น “คอขวดของระบบ” ที่จะทำให้การรักษาโรคดำเนินไปด้วยดี

สำหรับแบบจำลองสถานการณ์นี้ได้มีการนำเสนอต่อผู้กำหนดนโยบายเพื่อช่วยในกระบวนการตัดสินใจมาเป็นระยะ ซึ่งทีมวิจัยได้มีการพัฒนาประเด็นการทำงานไปตามที่ผู้กำหนดนโยบายให้ความสำคัญ เพื่อให้ผลวิจัยเกิดการใช้ประโยชน์สูงสุด และทันต่อสถานการณ์ โดยที่ผ่านมาการทำแบบจำลองสถานการณ์ทำในระดับประเทศ แต่ขณะนี้กำลังมีการพัฒนาโมเดลระดับพื้นที่ เช่น กรุงเทพมหานครและปริมณฑล ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีปัญหาเตียงผู้ป่วยเต็มเร็ว หรือในกรณีต่างจังหวัด เช่น ภูเก็ต การพัฒนาแบบจำลองอาจเข้ามาช่วยตอบโจทย์การเปิดเมืองได้ระดับหนึ่งทั้งในเรื่องวัคซีนพาสปอร์ต การคาดการณ์โรคเพื่อการบริหารจัดการทีมสอบสวนโรคในการติดตามและควบคุมการแพร่ระบาดได้ รวมทั้งในระยะถัดไป มีการวางแผนที่จะทำแบบจำลองสถานการณ์เรื่องวัคซีนนอกเหนือจากมาตรการควบคุมโรคด้วย

ด้าน ผศ.ดร.จรวยพร ศรีศศลักษณ์ ผู้จัดการงานวิจัยอาวุโส สวรส. กล่าวว่า งานวิจัยดังกล่าวเป็นหนึ่งในงานวิจัยเชิงระบบของ สวรส. ที่เร่งดำเนินการเพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์การระบาดโควิด-19 ซึ่ง สวรส.ได้พัฒนาข้อเสนอเชิงนโยบายในลักษณะนี้มาโดยตลอด ตั้งแต่มีการแพร่ระบาดโควิด-19 ในประเทศไทย เพื่อนำข้อมูลหรือหลักฐานเชิงประจักษ์นี้เสนอต่อหน่วยนโยบายต่างๆ ในการพิจารณาตัดสินใจกำหนดมาตรการหรือปรับการดำเนินงานที่เกี่ยวข้อง ทั้งนี้งานวิจัยดังกล่าวได้ถูกนำเสนอต่อผู้กำหนดนโยบายและศูนย์บริหารสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (โควิด-19) หรือ ศบค. เรียบร้อยแล้ว ซึ่งคาดว่าข้อมูลจากงานวิจัยจะเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญในการตอบสนองการจัดการแก้ปัญหาได้อย่างเหมาะสม ทันต่อสถานการณ์ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น