Ovvero come l’analisi dei big data ci aiuta ad affrontare la pandemia

Crescita esponenziale. R con zero. Immunità di gregge. Questi e molti altri termini, sconosciuti fino a un anno fa, sono diventati punti fissi nella routine mondiale.

Termini resi semplici per la necessità di una fruizione globale, comprensibile ad ogni livello culturale.

Ma questi termini come nascono? Attraverso quali studi? Com’è stato possibile definire le regole e le eccezioni di una pandemia che ha sovvertito le priorità, la sicurezza e le abitudini di ogni singolo individuo?

La matematica, unita alla scienza e applicata all’analisi dei dati sociali, ha fatto sì che in modo tempestivo si potesse iniziare a monitorare la diffusione del virus e a vagliare soluzioni varie per sconfiggere il virus.

La matematica ai tempi del Covid19

Un evento traumatico e determinante come la pandemia da Covid-19 ha fatto sì che fosse da subito chiaro l’utilizzo pratico e salvifico della raccolta e studio di dati. L’essere umano contemporaneo può mantenere il suo status di individuo unico, utilizzando però mezzi massivi di tracciabilità e screening per curare la propria salute. Non solo, ma anche per avere aggiornamenti sullo stato generale e di salute del resto della società di cui fa parte.

Una pandemia mondiale fa sì che la condivisione del proprio stato, in tempo reale e in modo trasparente sia un fattore di responsabilità civile e sia il punto primo per un buon piano di risoluzione del problema.

Il paradosso è che la matematica, in questa situazione, è stato il mezzo per rendere in parole di comune utilizzo delle analisi di altissimo livello. Parte fondamentale di queste produzioni la si trova nei modelli predittivi.

I modelli predittivi non servono solo per supporre scenari futuri (nel medio o lungo tempo), ma anche per analizzare pandemie passate, ripercorrendo i meccanismi di trasmissione e rispondere a domande in retrospettiva. L’obiettivo è quello di individuare più possibili comun denominatori tra le varie epidemie, per andar a rivalutare soluzioni passate e non ricadere in errori commessi.

Tra il passato e il futuro ci sono poi i modelli predittivi costruiti per analizzare i dati in tempo- reale. Questi sono i modelli che ci permettono di avere aggiornamenti e previsioni sui casi di ospedalizzazione, di contagi e di vittime.

È importante sottolineare che tali modelli non forniscono certezze ma possono mostrare scenari di come potrebbe evolvere l’epidemia. Inoltre, la certezza e affidabilità di tali modelli dipende dalla necessità di avere una base costituita da dati affidabili, modelli epidemiologici solidi e una parametrizzazione adeguata.

Ed è su questo punto che i Big Data si incontrano con le persone. La veridicità dei dati da utilizzare, per dei modelli di analisi, dipendono dalla trasparenza e responsabilità civile con cui ogni persona contribuisce alla raccolta di numeri reali ed in modo tempestivo. Segnalare un possibile contagio o la tempestività con cui ci si sottopone ad un esame di controllo sono gli elementi che fanno sì che la matematica sia supportata dall’uomo. Il contributo di tutti è fondamentale affinché lo studio e l’analisi siano fatte su casistiche reali e riportate nel minor tempo possibile. Per la prima volta ci si è trovati coinvolti in modelli più ampi che hanno messo l’uomo ancor più al centro di modelli matematici, ritenuti distanti dal coinvolgimento dell’intera comunità mondiale.

Quali sono i mezzi per affrontare il Covid? Big data: istruzioni per l’uso

L’uso dei Big Data per fare screening di massa e prevenzione è già realtà da qualche anno e si basa sull’individuazione di pattern, regolarità, ripetizioni cicliche e correlazioni su larga scala che permettono di elaborare una predizione di cosa si potrà riscontrare con grande probabilità in contesti simili, nel reale.

L’utilizzo di queste metodologie ha dimostrato il suo valore indispensabile per la comunità. Questo non solo per fare previsioni sulla diffusione del contagio e prendere decisioni sulle misure del sul suo contenimento, ma anche per permettere la consultazione quotidiana di tendenze e non solo a favore degli addetti ai lavori ma appunto di tutta la comunità.  La matematica ha reso possibili, in modo tempestivo, la messa in atto di regole (divisione tra “Suscettibili” “Contagiati” e “Guariti”) come di trovare un indicatore comune per valutare la difficoltà e pericolosità della situazione (RT regionale).

La matematica dei Big Data ha fatto sì che i sistemi di valutazione della carica virale, dell’analisi del contagio e della previsione dello stesso, divenissero delle regole comprensibili a tutti e applicabili a tutti.

Alcuni esempi si ritrovano nell’app Immuni, nei sistemi sanitari (come ad esempio i siti delle Asl regionali) per la comunicazione degli esiti delle varie analisi. Molte altre innovazioni tecnologiche sono fondamentali per la produzione alternativa e intelligente di mascherine, strumenti sanitari e molto altro.

I Big Data si sono incontrati con la necessità umana e hanno dato risposte rapide, precise e di condiviso utilizzo.

I volti dei Big Data:

Nell’universo salute, quindi, accanto a quella del medico è diventata sempre più importante la figura del matematico, dell’analista dei dati, di colui che è in grado da solo o con l’aiuto di complessi algoritmi di Intelligenza Artificiale di fare previsioni attendibili in base alle quali prendere decisioni per il bene della collettività.

Diamo dunque nome, cognome ad alcuni dei contributi degni di nota, tra i volti del mondo dei Big Data:

  • Nicola Bellomo, Professore di matematica e fisica applicata del politecnico di Torino, che ha realizzato un modello predittivo matematico multi-scala per studiare i contagi per contatti fra individui e per trasporti su reti di comunicazione.
  • Ilaria Dorigatti, Professore di Epidemiologia delle malattie infettive presso l’Università Imperial College. L’università è situata nel Centro per analisi delle malattie infettive globali. La Dottoressa, con il suo team si occupa dello sviluppo di modelli statistici per capire come si trasmettono i virus nelle popolazioni. Un lavoro fondamentale per tracciare le varianti del Covid19, anticiparle e prevenirle.
  • Team di matematici dell’Università di Oxford il quale ha realizzato un modello che fornisce previsioni sullo sviluppo della pandemia, comprese le fluttuazioni attese sul numero di contagiati, sui ricoveri nei reparti di terapia intensiva e sui decessi. I loro studi sono essenziali per poter valutare l’impatto, ma soprattutto per valutare e prevedere, per tempo, gli interventi necessari.

Rendere omaggio a chi si sta dedicando anima e calcoli matematici alla causa Covid19 è doveroso.

Siamo certi che le grandi menti analitiche dei Big Data non si fermeranno e proporranno valide risoluzioni per arrivare a giorni migliori.

La nostra fiducia è risposta totalmente in loro e invitiamo tutti a una condivisione delle proprie informazioni con puntualità e trasparenza.

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