ทำไม Covid-19 ถึงตรวจเจอยาก

ทำไม Covid-19 ถึงตรวจเจอยาก แล้วอะไรล่ะที่จะมาช่วยให้ตรวจเจอ?

ทราบหรือไม่ความร้ายกาจของเจ้าโคโรน่าไวรัส (novel coronavirus 2019) นั้นอยู่ตรงที่ความสามารถที่ตัวไวรัสนั้นจะสามารถซ่อนตัวอยู่ในระบบทางเดินหายใจส่วนล่าง หรือ แถวหลอดลมลงจนไปถึงขั้วปอดของคนเรานั่นเอง ซึ่งในช่วงแรก ๆ ผู้ป่วยอาจจะไม่แสดงอาการเจ็บป่วยอื่น ๆ ออกมาให้เห็นเลย ทำให้การตรวจยืนยันโคโรน่าไวรัสนั้น ลำบากขึ้นไปอีก เพราะถ้ามีการเก็บ sample เฉพาะระบบทางเดินหายใจส่วนบนก็อาจทำให้ตรวจเชื้อไม่พบ และเป็นสาเหตุสำคัญที่ทำให้การแพร่กระจายเกิดขึ้นในช่วง 1-2 เดือนที่ผ่านมา

ปัจจุบันวิธีการตรวจมาตราฐาน (Gold standard) ที่ใช้ในการตรวจสกรีนโรคโควิด 19 นั้นคือการนำเสมหะไปตรวจโดยใช้เทคนิค real-time reverse-transcriptase polymerase chain reaction (rRT-PCR) คือการตรวจหาสารพันธุกรรมว่ามีการเรียงตัวเหมือนเจ้าโคโรน่าไวรัส 2019 (SARS-CoV-2) นี้หรือไม่  ซึ่งวิธีดังกล่าวเป็นวิธีที่ทันสมัยและมีโอกาสการตรวจพบมากที่สุด และรู้ผลได้ในระยะเวลาประมาณ 3 ชั่วโมง ซึ่งในหลายประเทศพยายามที่จะผลิต test kit ให้ประชาชนสามารถตรวจได้ในวงกว้างมากขึ้น ลดอัตราความเสี่ยงในการพบปะผู้คนระหว่างการเดินทางไปตรวจ

ทราบหรือไม่ความร้ายกาจของเจ้าโคโรน่าไวรัส (novel coronavirus 2019) นั้นอยู่ตรงที่ความสามารถที่ตัวไวรัสนั้นจะสามารถซ่อนตัวอยู่ในระบบทางเดินหายใจส่วนล่าง หรือ แถวหลอดลมลงจนไปถึงขั้วปอดของคนเรานั่นเอง ซึ่งในช่วงแรก ๆ ผู้ป่วยอาจจะไม่แสดงอาการเจ็บป่วยอื่น ๆ ออกมาให้เห็นเลย ทำให้การตรวจยืนยันโคโรน่าไวรัสนั้น ลำบากขึ้นไปอีก เพราะถ้ามีการเก็บ sample เฉพาะระบบทางเดินหายใจส่วนบนก็อาจทำให้ตรวจเชื้อไม่พบ และเป็นสาเหตุสำคัญที่ทำให้การแพร่กระจายเกิดขึ้นในช่วง 1-2 เดือนที่ผ่านมา

ปัจจุบันวิธีการตรวจมาตราฐาน (Gold standard) ที่ใช้ในการตรวจสกรีนโรคโควิด 19 นั้นคือการนำเสมหะไปตรวจโดยใช้เทคนิค real-time reverse-transcriptase polymerase chain reaction (rRT-PCR) คือการตรวจหาสารพันธุกรรมว่ามีการเรียงตัวเหมือนเจ้าโคโรน่าไวรัส 2019 (SARS-CoV-2) นี้หรือไม่ ซึ่งวิธีดังกล่าวเป็นวิธีที่ทันสมัยและมีโอกาสการตรวจพบมากที่สุด และรู้ผลได้ในระยะเวลาประมาณ 3 ชั่วโมง ซึ่งในหลายประเทศพยายามที่จะผลิต test kit ให้ประชาชนสามารถตรวจได้ในวงกว้างมากขึ้น ลดอัตราความเสี่ยงในการพบปะผู้คนระหว่างการเดินทางไปตรวจ

แต่อย่างไรก็ตามในประเทศจีนก็ยังมีกรณีของเด็กชายอายุ 10 เดือนที่ผ่านการตรวจ rRT-PCR แล้วพบว่าเป็นเพียงไข้หวัดใหญ่สายพันธุ์ A แบบที่ไม่รุนแรงเท่าไหร่นัก แต่ที่น่าแปลกใจคือพ่อแม่ และ พี่สาวของตน ตรวจพบเชื้อ COVID-19 ประมาณ 2 วันก่อนหน้า ทางโรงพยาบาลจึงได้กักตัวคนไข้นั้นไว้ก่อน และทำการตรวจซ้ำด้วย CT scan และ rRT-PCR ซึ่งใน CT scan พบร่องรอยของการอักเสบของปอดหลายจุดและมีร่องโรยโรคที่กินปริมาณถึง 13.3% ของเนื้อปอด แต่พอตรวจซ้ำด้วย rRT-PCR ครั้งที่สองก็ยังไม่พบเชื้อ SARS-CoV-2 จนกระทั่งตรวจซ้ำครั้งที่ 3 ถึงจะพบเชื้อดังกล่าวเป็นบวก

ในอีกกรณีหนึ่งคือชายอายุ 36 ปีที่ประเทศจีนพบว่ามีไข้สูงติดต่อมา 5 วันแต่ไม่มีประวัติการใกล้ชิดผู้ป่วย COVID-19 ชายคนนี้มาด้วยอาการที่ระบบทางเดินหายใจคือหายใจไม่สะดวกและมีอาการคอแห้ง ๆ แต่ไม่มีอาการไอ มีเสมหะ หรือ น้ำมูกไหล เลย ซึ่งพอได้ตรวจด้วย CT scan และใช้ AI ช่วยในการอ่านผล พบว่ามี ร่องรอยโรคปอดอักเสบที่มีการกระจายตัวอยู่ในปอดขวาล่าง และมีร่องโรยโรคที่กินปริมาณถึง 8.9% ของเนื้อปอด แต่พอมีการตรวจด้วยเทคนิค rRT-PCR พบว่าผลที่ออกมาคือไม่พบเชื้อ SARS-CoV-2 ในการตรวจครั้งแรก แต่พบเชื้อในการตรวจครั้งที่สอง

ข้อคิดที่ได้จากสองเคสนี้คือ ถึงแม้ rRT-PCR จะเป็น Gold standard ของการตรวจโรค COVID-19 แต่การที่ได้ตรวจผลไม่พบเชื้อที่ผิดออกมา (false negative) อาจทำให้เกิดผลลบต่อการควบคุมการระบาด ฉะนั้นวิธีที่ดีในการคัดกรองโรคนี้จะต้องอาศัยการทดสอบในหลายรูปแบบประกอบกันเพื่อให้ได้ผลที่แม่นยำที่สุด ซึ่งเทคโนโลยีของ Deep learning ปัจจุบันจะสามารถมาช่วยทำงานส่วนนี้ให้แพทย์ได้ ทั้งได้ผลที่รวดแร็วและเป็นตัวช่วยให้การคัดกรองมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการคัดกรองขั้นแรกด้วยภาพเอกซเรย์ปอด หรือ ภาพ CT ปอด จะสามารถมาเป็นตัวช่วยคัดกรองโรคแล้วจึงใช้วิธี rRT-PCR เพื่อยืนยันอีกครั้ง

 

Soucrces

Korea Journal Radiology: False-Negative Results of Real-Time Reverse-Transcriptase Polymerase Chain Reaction for Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2: Role of Deep-Learning-Based CT Diagnosis and Insights from Two Cases https://doi.org/10.3348/kjr.2020.0146

Facebook
Twitter
LinkedIn

Related Resources

If AI in medical imaging is inevitable, what should radiologists know? The insight led by Arunnit Boonrod, M.D. and lecturer at Department of Radiology, Khon Kaen University.
Have you ever heard that good AI needs a massive amount of data to learn? While that's certainly true, it's actually just one piece of the puzzle. Perceptra model team believes that true "good" AI in medical imaging goes beyond the size