การพัฒนาแบบจำลองพยากรณ์โรคไข้เลือดออกในเขตสุขภาพที่ 8 โดยใช้ SARIMA และ Holt-Winters Exponential Smoothing: Python - สุกาวงค์, กฤษณะ; ศรีหริ่ง , ทรงยศ; กล่ำศิริ , ฐิตินันท์ (วารสารวิชาการสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 8 จังหวัดอุดรธานี, 2025)
โรคไข้เลือดออกเป็นปัญหาสาธารณสุขสำคัญในเขตสุขภาพที่ 8 งานวิจัยนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและประเมินประสิทธิภาพแบบจำลองพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกรายเดือน โดยใช้เทคนิค SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) และ Holt-Winters Exponential Smoothing เพื่อสนับสนุนการวางแผนควบคุมโรค ศึกษาจากข้อมูลผู้ป่วยโรคไข้เลือดออกในเขตสุขภาพที่ 8 ระหว่างปี พ.ศ. 2563-2567 แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึก พ.ศ. 2563-2566 และชุดทดสอบ พ.ศ. 2567 แบบจำลอง SARIMA ถูกสร้างโดยวิเคราะห์ภาวะนิ่งและพารามิเตอร์จากกราฟ ACF/PACF ส่วน Holt-Winters Exponential Smoothing (Additive) ถูกเลือกใช้เพื่อรองรับข้อมูลที่มีแนวโน้มและฤดูกาล ประเมินประสิทธิภาพด้วยค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAE), รากที่สองของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (RMSE) และร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) ผลการศึกษา พบว่าแบบจำลอง SARIMA(2,0,0)(0,0,0)[12] intercept มีค่า MAE = 213.96, RMSE = 333.00, และ MAPE = 49.65% ซึ่งพยากรณ์แนวโน้มภาพรวมได้ดี แต่ยังไม่แม่นยำในการตรวจจับจุดสูงสุดของการระบาดได้ ขณะที่แบบจำลอง Holt-Winters Exponential Smoothing (Additive) มีค่า MAE = 193.02, RMSE = 234.03, และ MAPE = 52.32% ซึ่งสะท้อนแนวโน้มตามฤดูกาลได้ใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากกว่า สรุปและข้อเสนอแนะ Holt-Winters มีความแม่นยำเชิงสัมบูรณ์ (MAE และ RMSE) ที่ดีกว่า SARIMA ในการพยากรณ์โรคไข้เลือดออกรายเดือน โดยเฉพาะในการตรวจจับรูปแบบฤดูกาล แม้ว่า MAPE จะสูงกว่าเล็กน้อย แบบจำลองทั้งสองมีประโยชน์ต่างกัน โดย SARIMA เหมาะกับวางแผนเชิงนโยบายระยะยาว ส่วน Holt-Winters เหมาะกับการเตรียมความพร้อมระยะสั้นและตอบสนองต่อสถานการณ์ ทั้งนี้ ควรดำเนินการวิจัยเพิ่มเติมโดยบูรณาการปัจจัยอื่น ๆ เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการพยากรณ์