Ecco l’accelerometro Covid-19, in tempo reale mostra la maggiore o minore diffusione del virus

I ricercatori dell’Università statale di San Paolo, Campus di Araçatuba, in Brasile, hanno sviluppato uno strumento computazionale che agisce come un “accelerometro Covid-19”, in tempo reale mostra il ritmo con cui il contagio del virus sta accelerando o rallentando in oltre 200 paesi e territori.
L’applicazione disponibile gratuitamente online, in modo automatico carica i numeri più recenti dei casi notificati dal Centro europeo per la prevenzione e il controllo delle malattie (ECDC), aggiornati quotidianamente e applica tecniche di modellizzazione matematica per diagnosticare l’attuale fase della pandemia coronavirus Covid-19 in ciascun paese.
Yuri Tani Utsunomiya professore dell’Università statale di San Paolo, Facoltà di Medicina Veterinaria presso il Campus di Araçatuba, sulla ricerca pubblicata su Frontiers in Medicine, mostra come utilizzare il dispositivo di modellazione matematica per valutare gli effetti delle misure di sanità pubblica. Ha detto:
«L’applicazione democratizza l’accesso alle informazioni. Ognuno può capire esattamente cosa sta succedendo nella propria città, stato o paese. Aiuta anche gli amministratori pubblici e i politici a valutare se le misure adottate per mitigare la trasmissione del nuovo coronavirus Covid-19 stiano producendo l’effetto desiderato».
Yuri Tani Utsunomiya per spiegare come progredisce un’epidemia, ha fatto l’esempio di un’auto veloce. Inizialmente, la malattia si diffonde lentamente e i casi quotidiani crescono lentamente, proprio come un’auto che impiega un po’ di tempo per prendere velocità. Il tasso di crescita è chiamato “incidenza”, è misurato dal numero di nuovi casi il giorno. La prevalenza è il numero totale di casi dall’inizio del conteggio e può essere confrontato con la distanza percorsa dalla nostra auto immaginaria. Ha detto:
«Premere l’acceleratore fa aumentare rapidamente il numero di casi, come se un’auto accelerasse e prendesse velocità. La crescita esponenziale del numero di casi si verifica in questa seconda fase dell’epidemia. Ciò che ogni paese desidera è fermare questa accelerazione e iniziare a rallentare la trasmissione del contagio. Sono due operazioni distinte: la prima consiste nel togliere il piede dall’acceleratore in modo tale che l’accelerazione scenda a zero. Il risultato sono i picchi di incidenza. La seconda operazione consiste nell’esercitare un’accelerazione negativa sulla malattia, premendo sul pedale del freno, in modo che il tasso di crescita scenda a zero. L’auto senza velocità si ferma. Tutti noi vogliamo che il coronavirus Covid-19 smetta di diffondersi».

Accelerometro Covid-19
L’accelerometro Covid-19 mostra quasi in tempo reale se un paese sta accelerando o frenando, con un certo grado di imprecisione nei paesi con scarsa notifica dei casi. Yuri Tani Utsunomiya ha sottolineato che le quattro fasi di crescita dell’epidemia – flusso (verde), esponenziale (rosa), decelerazione (giallo) e stazionaria (blu) – non sempre possono svolgersi in quest’ordine. La malattia anche dopo un periodo di decelerazione o di crescita stazionaria, potrebbe ricominciare a diffondersi in modo esponenziale se le misure di controllo venissero abbandonate, per questo motivo, sono importanti gli strumenti che aiutano a monitorare continuamente la diffusione.
Yuri Tani Utsunomiya ha detto:
«La nostra analisi di oltre 200 paesi e territori ha dimostrato che misure di controllo efficaci influenzano rapidamente la curva di accelerazione, ben prima che il numero di casi giornalieri inizi a diminuire, questo comportamento della curva è rilevante per qualsiasi valutazione della politica pubblica di controllo della malattia».

Curve sinuose
L’applicazione utilizzando i dati di notifica ufficiale, in tempo reale calcola l’incidenza (la curva di crescita che tutti vogliono appiattire in modo che gli ospedali non siano sopraffatti), l’accelerazione, e il rilevamento delle transizioni tra le quattro fasi. Ciò è reso possibile da due tecniche matematiche: la regressione in movimento e un modello di Markov nascosto (particolarmente conosciuto per le applicazioni nel riconoscimento dello schema temporale dei discorsi parlati, della scrittura a mano, nel riconoscimento di texture e la bioinformatica, per esempio HMMer).
José Fernando Garcia, professore presso la Facoltà di Scienze agrarie e veterinarie – Campus di Jaboticabal, San Paolo Brasile, tra gli autori della ricerca, ha detto:
«Abbiamo sviluppato un metodo semplice ma molto efficace, prende i dati disponibili dai database nazionali e internazionali per produrre informazioni precise sull’andamento e sul movimento della pandemia. I calcoli, naturalmente, si basano su dati che dipendono essenzialmente dalla diagnosi e test».
I ricercatori hanno detto che la mancata notifica dei casi, mentre è un limite e può creare distorsioni di scala, le curve epidemiologiche prodotte dal modello sono sufficientemente accurate. L’analisi delle curve per il Brasile in questo momento mostra che nessuno Stato è riuscito finora a lasciarsi alle spalle la fase di crescita esponenziale, nonostante le misure di quarantena e i blocchi. La Cina ha raggiunto la fase stazionaria dopo solo sei settimane di isolamento sociale ben organizzato. Australia, Nuova Zelanda, Austria e Corea del Sud hanno raggiunto la fase stazionaria. Italia, Spagna e Germania sono nella fase di decelerazione, in cui il numero di nuovi casi diminuisce ogni giorno, grazie alle misure di confinamento adottate.
Yuri Tani Utsunomiya divide le misure volte a contenere la diffusione di coronavirus Covid-19 in due categorie: la soppressione, ovvero misure più intense e severe finalizzate a invertire rapidamente la curva di crescita, a esempio, il blocco; e le misure di mitigazione finalizzate ad abbassare il tasso di crescita, richiedere maschere facciali e a scoraggiare le folle.
Yuri Tani Utsunomiya in conclusione ha detto:
«Il nostro studio indica chiaramente l’efficacia soppressiva nella lotta contro il coronavirus Covid-19. Tuttavia, le misure di soppressione sono state criticate perché creano problemi sociali e hanno un effetto profondamente negativo sull’economia. La mitigazione ha impatti sociali ed economici meno gravi, ma è anche meno efficiente. Non c’è davvero una soluzione miracolosa. Il Giappone è uno dei pochi paesi che è riuscito a rallentare la crescita di nuovi casi con le sole misure di mitigazione. Il confronto delle strategie tra paesi richiede cautela, l’efficacia della mitigazione dipende da fattori come l’infrastruttura sanitaria, la quantità e la frequenza dei test, la densità di popolazione e la misura in cui le persone in generale si conformano alle raccomandazioni delle autorità sanitarie».

Pino Silvestri

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Pino Silvestri, blogger per diletto, fondatore, autore di Virtualblognews, presente su Facebook e Twitter.
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