การทำนายการระบาดของไข้เลือดออกโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่อง: กรณีศึกษาอำเภอเมืองพะเยา จังหวัดพะเยา

บทคัดย่อ

ไข้เลือดออกเป็นโรคติดต่อที่มียุงลายเป็นพาหะ และเป็นปัญหาสาธารณสุขในหลายประเทศทั่วโลก งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการระบาดของโรคไข้เลือดออก และสร้างแบบจำลองการพยากรณ์โรคด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษารวบรวมจากสถานีอุตุนิยมวิทยาพะเยา และจำนวนผู้ป่วยจากโรงพยาบาลพะเยา ระหว่างปี 2561 ถึง 2565 โดยแยกชุดข้อมูลตามปัจจัยต่าง ๆ ได้แก่ กลุ่มเพศ กลุ่มอายุ จำนวนประชากร พื้นที่ป่าไม้ ระยะห่างระหว่างพื้นที่การระบาดกับแหล่งน้ำ ระยะห่างระหว่างพื้นที่การเกิดการระบาดซ้ำ อุณหภูมิเฉลี่ย ความชื้นสัมพัทธ์เฉลี่ย ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ย และจำนวนวันที่ฝนตก อีกทั้งได้มีการประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เข้ามาช่วยในการวิเคราะห์หาปัจจัยที่เกี่ยวข้อง

ข้อมูลทั้งหมดถูกนำมาสร้างเป็น dataset แบบรายเดือน และรายสัปดาห์ โดยการสร้างแบบจำลองจะแบ่งออกเป็น 2 ประเภท คือ ประเภท Regression ได้แก่ Support Vector Machines, Generalized Linear Model และ Artificial Neural Network และ ประเภท Classification ได้แก่ Decision Tree, Gradient Boosting Tree และ Random Forest โดยจะใช้วิธี Ensemble Method แบบ Stacking Model เพื่อรวมหลายอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเข้าด้วยกันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการพยากรณ์ โดยใช้ 2 อัลกอริทึมเป็น Base Learner และใช้อัลกอรึทึมที่เหลือเป็น Stacking Model Learner จากนั้นใช้ 5-fold Cross Validation เพื่อเปรียบเทียบ และวัดประสิทธิภาพของแบบจำลอง

ผลการศึกษาพบว่าประเภท Regression การใช้ Generalized Linear Model เป็น Stacking Model Learner มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด โดยมีค่า RMSE 1.457 ส่วนประเภท Classification แบบจำลอง Gradient Boosting Tree มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีค่า Accuracy 99.12% การศึกษานี้ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องในการพยากรณ์ ซึ่งอาจนำไปใช้เป็นเครื่องมือในการเฝ้าระวัง และควบคุมโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพในอนาคต