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Così i big data possono anticipare nuovi focolai epidemici di Covid-19

Uno studio del Rizzoli di Bologna e dell'Alma Mater dimostra che a una impennata delle ricerche sul web, con parole chiave come “febbre” e “tosse”, corrisponde un proporzionale aumento dei contagiati

di Natascia Ronchetti

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(AFP)

Uno studio del Rizzoli di Bologna e dell'Alma Mater dimostra che a una impennata delle ricerche sul web, con parole chiave come “febbre” e “tosse”, corrisponde un proporzionale aumento dei contagiati


2' di lettura

Uno studio condotto da un gruppo di ricercatori dell'università americana di Harvard aveva già ipotizzato - monitorando le ricerche su internet e analizzando il flusso degli accessi al pronto soccorso - che a Wuhan, in Cina, il Covid-19 fosse già presente dall'agosto del 2019. Ora una ricerca svolta dall'Istituto ortopedico Rizzoli di Bologna e dall'Alma Mater fa un ulteriore passo in avanti: un picco di incremento di ricerche sul web, attraverso semplici parole chiave come “febbre” e “tosse”, sarebbe da mettere in correlazione con un aumento dei nuovi ricoveri in terapia intensiva dovuti alla pandemia, dopo una settimana, e con il numero dei nuovi decessi dopo circa due settimane.

La ricerca sulle parole chiave più utilizzate

«Un risultato importante per poter assumere decisioni tempestive anche in vista di una nuova possibile ondata epidemica», dice Riccardo Meliconi, responsabile dell’area Medicina e reumatologi dell’Istituto emiliano e docente di reumatologia all’Università di Bologna. Meliconi fa parte dello staff medico-scientifico che ha condotto la ricerca, pubblicata sulla rivista internazionale Internal and Emergency Medicine. Insieme a lui, la direttrice scientifica Maria Paola Landini, il coordinatore dello studio Francesco Ursini e il medico in formazione specialistica Jacopo Ciaffi. La ricerca ha preso in esame, attraverso Google Trends, il periodo compreso tra il 24 febbraio e il 6 di aprile, analizzando le ricerche fatte online in Italia con parole chiave che fanno parte del linguaggio comune e che identificano i principali sintomi dell'infezione. I ricercatori bolognesi hanno anche confrontato i risultati emersi con l'analisi dell'andamento delle ricerche, fatte negli anni precedenti con le stesse parole chiave, in concomitanza con l’autunno e con l’inverno, stagioni caratterizzate dalle influenze. «E in questo caso – spiega Francesco Ursini – abbiamo rilevato che l'aumento delle ricerche sul web è decisamente inferiore ed è graduale nel tempo, senza i picchi registrati nel periodo di massima diffusione del contagio del nuovo coronavirus».

Per ora ritorno alla normalità nei volumi di ricerca

Tutto è nato dall’idea che il molteplice utilizzo dei big data si presta a innumerevoli applicazioni anche nel campo della salute. «Per questo, come ricercatori, abbiamo pensato –prosegue Ursini – di andare a vedere se c’è correlazione tra le ricerche sul web sui sintomi più comuni della malattia e l’andamento dell’epidemia. Abbiamo così rilevato che la curva è sovrapponibile. E siamo giunti alla conclusione che monitorando questi valori sia possibile ipotizzare se è in atto un nuovo focolaio epidemico». Il gruppo di ricercatori continua tuttora a monitorare l’andamento di questi parametri. «Al momento – osserva Meliconi – rileviamo un ritorno alla normalità dei volumi di ricerca. Ma sviluppare questa metodologia e implementarla in progetti integrati di sorveglianza insieme ad altri big data, sfruttando le enormi potenzialità del web, può rappresentare un efficace strumento di previsione di nuovi casi gravi di Covid-19 per adottare rapide misure di risposta».

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