การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของการเคลื่อนย้ายประชากรสำหรับการศึกษาทางระบาดวิทยา

Development of mathematical modelling of population movement for epidemiological study

Name: ศุภรา สุขเกษม

ThaSH: โรคติดต่อ -- การแพร่ระบาด -- แบบจำลองทางคณิตศาสตร์

ThaSH: ระบาดวิทยา

ThaSH: ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์

ThaSH: โรคระบาด

ThaSH: การเข้าเมืองและการออก -- แง่อนามัย

Abstract: แบบจำลองพื้นฐานในการวิเคราะห์การแพร่ระบาดของโรค SIR เป็นการทำนายการแพร่ระบาดโดยไม่คำนึงถึงข้อมูลทางด้านประชากรศาสตร์ เช่น การเกิด การตาย และการย้ายถิ่น ซึ่งในความเป็นจริงประชากรมีการเดินทางอยู่ตลอดเวลา ผู้เป็นพาหะของโรคสามารถแพร่เชื้อจากพื้นที่หนึ่งไปยังอีกพื้นที่หนึ่งได้ งานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายในการสร้างแบบจำลองการเคลื่อนย้ายประชากรเพื่อทำนายการแพร่ระบาดของโรคในประเทศไทยทั้งในระยะสั้นและระยะยาวโดยการนำข้อมูลการย้ายเข้า ย้ายออก อัตราการเกิด อัตราการตายของประชากรไทย รวมไปถึงการแพร่ระบาดเมื่อเพิ่มปัจจัยของวันหยุดเทศกาลมาพิจารณาในแบบจำลอง ผลจากการทดสอบการคำนวณการแพร่ระบาดของโรคไข้หวัดใหญ่สายพันธ์ใหม่ชนิดเอในปี พ.ศ. 2552 จากแบบจำลองโดยเทียบกับข้อมูลผู้ป่วยจริงในระยะเวลาหนึ่งปีทั้งในรายภาคและรายจังหวัด พบว่าสัปดาห์ที่เริ่มมีการแพร่ระบาดมีความคลาดเคลื่อนกับข้อมูลจริงประมาณสองสัปดาห์ และสัปดาห์ที่มีผู้ป่วยสูงสุดคลาดเคลื่อนจากข้อมูลจริงประมาณสองสัปดาห์ ในขณะที่การคำนวณจำนวนผู้ป่วยสูงสุดโดยแบบจำลองยังมีความคลาดเคลื่อนสูง แบบจำลองที่ได้รับการปรับปรุงและนำมาประยุกต์ใช้ในงานวิจัยนี้ เป็นการศึกษาเบื้องต้นถึงผลกระทบของการเคลื่อนย้ายประชากรต่อการระบาดของโรค หากจะนำไปใช้ในการทำนายการระบาดของโรคใดโรคหนึ่งจึงควรมีการพัฒนาในระดับต่อไป

Abstract: The simplest modelling for analyzing infectious disease called the SIR model ignores population demography such as births, deaths and migration. In fact people have interaction between subpopulation all the time and carriers of disease increase from one person to another. This research aims to simulate the migration population of Thailand to estimate infectious diseases in short and long term for one year. We added three terms of demography, statistic of emigration and immigration of population for migration rate by province, birth and death rate of Thailand and festive migration in Thailand holiday into the model. The model was evaluated against the Thai epidemic of H1N1 in 2009 on both levels of regions and provinces. We found that the spread of infectious predicted by the model was two week slower than the actual report. While the number of sick people predicted by the model was significantly different from the data. The week of peak number of infectious predicted by the model was within two week difference compared with the actual report. The research has demonstrated the importance of population movement in modelling of infectious disease. The model still requires further adjustments to reach high level of accuracy for quantitative prediction.

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. สำนักงานวิทยทรัพยากร

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: cuir@car.chula.ac.th

Name: เศรษฐา ปานงาม

Role: ที่ปรึกษา

Name: วิริชดา ปานงาม

Role: ที่ปรึกษา

Created: 2554

Modified: 2559-08-03

Issued: 2559-08-03

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/26653

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมคอมพิวเตอร์

Grantor: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

©copyrights จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	supara_su.pdf	2.95 MB	21	2025-01-12 14:09:01

ใช้เวลา

0.031909 วินาที