การศึกษาพฤติกรรมการระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (โรคโควิด 19) ในพื้นที่จำกัด

Abstract

การระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 หรือโรคโควิด 19 ที่ลุกลามไปทั่วโลก ด้วยลักษณะเฉพาะการแพร่กระจายที่รุนแรงและรวดเร็วของโรคโควิด 19 ไม่เพียงแต่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพของประชากรเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจ สังคม และวิถีชีวิตของผู้คนทั่วโลก วิทยานิพนธ์นี้ นำเสนอการศึกษาพฤติกรรมการแพร่ระบาดของโรคโควิด 19 ในพื้นที่จำกัด เช่น อาคาร ห้องประชุม หรือระบบขนส่งสาธารณะ เนื่องจากพื้นที่เหล่านี้ มีประชากรหนาแน่นและมีโอกาสสูงที่ไวรัสจะแพร่กระจายได้ง่าย โดยสร้างแบบจำลองพฤติกรรมการระบาดด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ MATLAB วัตถุประสงค์และขอบเขตของงานวิจัยนี้ เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมการระบาดในพื้นที่จำกัด โดยแบ่งกลุ่มประชากรออกเป็น 4 กลุ่ม คือ กลุ่มผู้ที่ไม่ติดเชื้อ (Healthy) กลุ่มผู้ป่วยติดเชื้อ (Sick) กลุ่มผู้ที่หายจากโรคและมีภูมิคุ้มกัน (Immune) และกลุ่มผู้เสียชีวิต (Deaths) ในแบบจำลองนี้ กำหนดจำนวนประชากรเริ่มต้น ขนาดของพื้นที่จำลอง และวิธีการเคลื่อนที่ของประชากรในพื้นที่จำลอง และทดสอบปัจจัย 4 แบบ ได้แก่ ระยะห่างที่ทำให้ติดเชื้อ ระยะเวลาติดเชื้อ (ผู้ป่วยติดเชื้อหายจากโรคและ มีภูมิคุ้มกัน) จำนวนผู้ป่วยติดเชื้อที่เข้ามาในพื้นที่จำลอง การสร้างกำแพงเพื่อแบ่งกั้นพื้นที่จำลอง วิเคราะห์และสรุปผลกระทบที่มีต่อกลุ่มประชากรทั้ง 4 กลุ่ม ผลการศึกษาพบว่า การลดระยะเวลาติดเชื้อ (ผู้ป่วยติดเชื้อหายจากโรคและมีภูมิคุ้มกัน) ส่งผลต่อจำนวนผู้ที่ไม่ติดเชื้อคงเหลือมากที่สุดมีค่าเป็น 82 (Healthy = 82) และมีจำนวนผู้เสียชีวิต น้อยที่สุดมีค่าเป็น 19 (Deaths = 19) รองลงมาคือ การสร้างกำแพงเพื่อแบ่งกั้นพื้นที่จำลอง มีจำนวน ผู้ที่ไม่ติดเชื้อมีค่าเป็น 81 (Healthy = 81) และจำนวนผู้เสียชีวิตมีค่าเป็น 25 (Deaths = 25) จากการศึกษานี้ เพื่อจำลองพฤติกรรมการระบาดของโรคโควิด 19 ในพื้นที่จำกัด เพื่อนำมาใช้เป็นแนวทางในการออกแบบมาตรการป้องกันและควบคุมโรคที่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

The global outbreak of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19), characterized by its rapid and severe transmission, has significantly impacted not only public health but also disruptions to the economy, society, and people's lifestyles. This thesis focuses on studying the transmission behavior of COVID-19 in contained spaces such as buildings, meeting rooms, or public transportation systems, where population density is high and the risk of viral spread is elevated. A simulation model of the transmission behavior was developed using MATLAB. The purpose of this research is to understand the transmission behavior in contained spaces. The population is categorized into four groups: Healthy, Sick, Immune, and Deaths. The model incorporates initial population size, simulated space dimensions, and population movement within the areas. Four factors were tested: the infection distance, the duration of infection (time until recovery and immunity), the number of infected individuals entering the area, and the impact of creating barriers within the area. The impact of these factors on the four population groups was analyzed and summarized. The study found that reducing the duration of infection (time until recovery and immunity) resulted in the highest number of remaining healthy individuals (Healthy = 82) and the lowest number of deaths (Deaths = 19). The second most effective measure was creating barriers to divide the area, which resulted in 81 healthy individuals and 25 deaths. This study aims to further understand the transmission behavior of COVID-19 in contained spaces, providing insights for developing effective prevention and control measures.