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Sanità | 28 marzo 2020, 07:00

Le previsioni dell'equipe di Genova che ha realizzato il simulatore per vincere il Covid-19 funzionano. Ecco tutti i dati e gli andamenti per il futuro

Un sistema del tutto innovativo che nel mondo della sanità si sta già diffondendo come “Il metodo Banchi” proprio per il nuovo modo di approcciare l'attuale situazione

Le previsioni dell'equipe di Genova che ha realizzato il simulatore per vincere il Covid-19 funzionano. Ecco tutti i dati e gli andamenti per il futuro

E' del 13 marzo la prima notizia relativa ad un simulatore in grado di prevedere i possibili scenari del futuro sanitario in un momento estremamente delicato come quello dell'emergenza Coronavirus. Quasi due settimane fa l'esperto in scienza dell’Informazione e modellistica Agostino Banchi, il professor Andrea De Maria (Malattie Infettive Università di Genova) e il professor Flavio Tonelli (Gestione delle Operations e Simulazione sistemi complessi) hanno messo a punto un nuovo strumento che si è fatto presto conoscere in Italia e all'estero grazie alla sua attendibilità.

Oggi il team si è ampliato, contando su una dozzina di specialisti di cui fanno parte i dottori Ferraro e Scarpa che hanno disegnato la “matematica” del progetto, validandone il codice: il simulatore è in grado di fornire previsioni, basate su dati scientifici, che fino ad oggi non hanno mai sbagliato.

Un sistema del tutto innovativo che nel mondo della sanità si sta già diffondendo come “Il metodo Banchi” proprio per il nuovo modo di approcciare l'attuale situazione, sia attraverso un sistema matematico, sia attraverso l'analisi di diverse variabili atte a riprodurre l'andamento del Coronavirus.

Agostino Banchi, amministratore di Helpy Software Engineering spiega come il progetto fosse nato a scopo didattico e sia poi diventato una realtà riconosciuta: “Il nostro modello simula l’andamento dell’epidemia dati i parametri che rappresentano l’efficacia delle misure poste in atto. Il modello si basa sulle informazioni che noi conosciamo anche solo parzialmente, come il tempo di incubazione e di convalescenza, per stimare la probabile evoluzione temporale a partire dalla comparsa del 'paziente 0'. Non usiamo le rilevazioni giornaliere come dato in ingresso al modello, ma confrontiamo con esse i nostri risultati, che finora risultano molto aderenti. Il nostro intento è quello di replicare il comportamento dell’epidemia mimando gli stessi meccanismi che avvengono nella realtà. Per poter fare questo nel nostro team hanno lavorato infettivologi, matematici, fisici, analisti e informatici”.

Come funzionano le “previsioni”?Nel nostro modello, giorno per giorno, ogni individuo infetto ha una certa probabilità di non aver bisogno di cure ospedaliere, di richiedere cure in terapia intensiva, di guarire o di non sopravvivere alla malattia. In questo modo, lo schema di simulazione adottato permette, in caso di accordo su tutte le grandezze in esame, di avere una 'previsione' consistente. Possiamo così determinare l’andamento dopo un punto di flesso, che si riesce a verificare con buona attendibilità dopo 8-10 giorni”.

Se rispettiamo tutti le misure dettate dal Governo, cosa può elaborare il simulatore?In base alle misure dettate dal governo abbiamo previsto una riduzione di R0 sotto a 1 a partire dal 19 marzo: la previsione si è rivelata corretta ma l’andamento risultante non corrisponde allo scenario migliore che avevamo ipotizzato. Per questo lo chiameremo semplicemente 'scenario di discesa lenta'. Nel particolare scenario riportato si evince che negli ultimi giorni si stanno sovrastimando i guariti, i morti e le UTI.

Questo è sinonimo che probabilmente l’effetto che abbiamo chiamato “ghost”, nell’ultimo periodo si sta riducendo e potrebbe dunque contribuire ad aumentare la velocità di discesa dal picco.

Gli studiosi del simulatore hanno previsto quindi 3 scenari, inserendo nella simulazione diversi R0 al giorno 19 marzo.

Ma quando sarà la data del picco?

Come picco indichiamo il massimo della curva corrispondente ai casi giornalieri. Matematicamente questo valore è la differenza tra i Positivi Totali del giorno e i Positivi Totali del giorno precedente.

Il software è stato messo a disposizione gratuita di Regioni, Università ed enti di ricerca, grazie alla disponibilità degli sviluppatori e del Rotary Club Genova San Giorgio, del quale lo stesso Banchi è presidente.

Stefania Orengo

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