Quanti malati Covid-19 ci saranno in Italia tra un mese, anche asintomatici o non testati? Una domanda fondamentale per la gestione dell'epidemia, a cui prova a dare una risposta mrSIR, un modello matematico previsionale creato da Felice Iavernaro e Luigi Brugnano, due docenti di analisi numerica alla facoltà di Matematica dell'università di Bari e di Firenze, e Paolo Zanzottera, digital advisor per il gruppo Monrif e docente all'università di Brescia, il quale ci ha spiegato il progetto, che si basa sul Sir, un modello epidemiologico che ha oltre 100 anni, da loro modernizzato ed evoluto con una base territoriale, il calcolo di asintomatici e non testati e il ritardo nel tracciamento dei positivi.
"Questo ci ha permesso di arrivare a un modello che riesce a prevedere con precisione superiore al 90% di accuratezza l'andamento dei contagi con un mese di anticipo", ha spiegato. "Il modello che usiamo noi non si basa su dati della Protezione civile e non si basa sui tamponi effettuati, quelli sono dati usati ad inizio marzo per allenare le variabili all'interno del modello".
"Il nostro modello - spiega - lavora sulla popolazione delle varie aree geografiche, sull'intera popolazione, perché consideriamo che suscettibile sia l'intera popolazione di un territorio. Il modello all'interno ha dati di quanti sono gli infettati fino a oggi nelle varie aree geografiche e sono decisamente di più dei numeri della Protezione civile".
Dunque quando si arriverà a zero contagi in Italia? "Bisogna avere pazienza, molta pazienza, certamente non è entro la fine di giugno, probabilmente dovremo aspettare più in là, non è nel brevissimo che vediamo assenza di nuovi casi. A livelli di area, Sud e Isole sono messe molto meglio che altre aree geografiche", ha dichiarato.
Ma le applicazioni pratiche sono tante. "Stiamo provando ad applicare il modello collegandolo ai posti disponibili in terapia intensiva per potere ad esempio lanciare alert su alcune zone geografiche, dove sappiamo che l'evoluzione porterà a saturazione dei posti in terapia intensiva".
L'obiettivo ora è implementare il modello con nuove variabili, come ad esempio il fattore del cambio di stagione.
(Unioneonline/L)
