emergenza epidemica

Il valore della geografia nella battaglia contro il Covid

Un algoritmo permette di analizzare i dati territoriali individuando i focolai e le potenziali evoluzioni geografiche del contagio

di Massimo Buscema*ed Enzo Grossi**

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Un algoritmo permette di analizzare i dati territoriali individuando i focolai e le potenziali evoluzioni geografiche del contagio


4' di lettura

Oggi, durante la pandemia del Covid 19 due ombre si aggirano per l’Europa e per il mondo: il rifiuto di molti colleghi a considerare la geografia dei casi infetti (dove si manifesta il Covid 19) e l’analoga resistenza a prendere decisioni sulla base della sua carica virale (si veda articolo sotto, ndr). È possibile immaginare dove abita un serial killer solo avendo a disposizione i luoghi nei quali ha aggredito le sue vittime? Si, non con sicurezza ma con una probabilità molto alta. Immaginiamo allora il virus come una gang di serial killer che si moltiplicano ogni volta che infettano nuove persone. La geografia degli infetti dovrebbe dare indicazioni di quante bande di killer ci sono e dove ognuna di queste ha la sua base operativa.

Pochi sono però gli studi che considerano le coordinate geografiche dei nuovi casi di infetti. Si preferisce analizzare quanti sono e quando vengono rilevati. Due informazioni intrinsecamente approssimative: “quanti” non considera gli asintomatici, il “quando” è legato a quando i presidi medici se ne accorgono. Il “dove” abita o dove ha dormito una persona che si infetta, invece, è quasi sempre precisabile, anche nel caso di un commesso viaggiatore. Lo spazio, quindi, è l’ombra che il virus proietta sul nostro mondo. Studiando con una opportuna matematica questa ombra è possibile conoscere molte informazioni sulla sua dinamica che attualmente restano nascoste.

Il nuovo metodo utilizzato per leggere nei dati spaziali il loro profilo geografico si chiama TWC (Topological Weighted Centroid): è stato ideato da un centro ricerche italiano (il Semeion di Roma), e vanta oltre dieci pubblicazioni scientifiche teoriche ed applicative. La filosofia di questo algoritmo di geographic prolifing è apparentemente semplice: i luoghi dove accade qualcosa, ad esempio dei casi di Covid- 19, se sono tutti vicini tra di loro tendono a rafforzarsi l’un l’altro creando un gruppo, quelli più isolati tendono a spegnersi. L’effetto globale può essere imprevedibile: più aree, distanti tra loro, con pochi casi ben concentrati possono emergere come focolai del virus, mentre altre zone con molti casi sparsi possono apparire come effetti collaterali.

L’algoritmo TWC presenta una robusta teoria matematica ed è stato applicato a processi molto diversi tra loro fornendo ogni volta risultati sorprendenti: per la previsione di fenomeni di terrorismo internazionale, la previsione della diffusione dei processi culturali, l’individuazione della sorgente dei processi di inquinamento di tossicità dell’ambiente e, ovviamente, per l’individuazione e la previsione di epidemie come quella recente di Ebola. Di recente il TWC è stato applicato anche ai dati del Covid-19 in Italia. Questa pubblicazione si è rivelata inquietante. Infatti, usando solo le coordinate delle 24 città che fino al 16 febbraio avevano manifestato almeno un caso di contagio, senza informazioni sulla quantità, ne’ del loro ordine temporale, l’algoritmo ha individuato con precisione il luogo del primo focolaio in Italia e ha previsto la sua evoluzione geografica limitata al Nord Italia, quando tutti gli epidemiologi prevedevano una diffusione esponenziale del virus su tutta la nostra penisola.

Mentre a Roma il Semeion applicava questo algoritmo ai dati italiani, alcuni colleghi americani applicavano lo stesso algoritmo ai loro dati. Negli Usa i casi di Covid-19 fino ad aprile 2020 segnalavano una concentrazione dei casi nella zona est rispetto all’ovest. Se ci si chiede ora dove sono i focolai ancora attivi dai quali questa diffusione si è espansa la risposta diventa difficile. Osservando la distribuzione geografica si direbbe nei luoghi dove ci sono state più vittime (Alabama e costa nord orientale). Ma questa volta anche la cartina può trarre in inganno. Infatti una analisi accurata effettuata su questi dati è stata presentata di recente al Dipartimento di scienze matematiche e statistiche dell’Università del Colorado e mostra che i diversi focolai del Covid sono in più luoghi, distanti tra di loro e che i dati grezzi nascondono. È curioso che i focolai più attivi sono nelle zone di San Francisco e di Seattle, nelle quali i casi registrati sono minori che altrove. Queste due aree, per inciso, sono quelle ritenute responsabili della prima espansione del virus negli Usa, ma questa informazione non si ricava dalla semplice mappa oppure, come crediamo, è nascosta nello spazio geografico e nelle distanze tra un caso e l’altro.

Da queste poche osservazioni si evincono alcune informazioni che possono essere fondamentali per la nostra guerra contro il Covid 19: la geografia dei casi contiene informazioni anche sul passato e sull’immediato futuro del virus; la maggior parte delle informazioni chiave di una epidemia sono nascoste nella sua geografia; lo spazio, quindi, ha le sue ragioni che la passione di molti esperti non conosce.

Ma qual è l’utilità pratica di quanto stiamo scrivendo? Immaginiamo di avere ogni giorno i luoghi nei quali compaiono nuovi infetti di Covid-19 in Italia. L’algorimo TWC in 15 minuti potrebbe disegnare almeno tre mappe per comprendere dove sono in questo momento i focolai attivi del virus, quale diffusione geografica potrebbero avere nei prossimi giorni, quale potrebbe essere la rete geografica di contagio che sta per costituirsi. E queste mappe previsionali potrebbero essere prodotte ogni giorno aggiornate.

Questo sarebbe un modo di fare prevenzione ben più efficace dell’attività verbale prodotta sui media nazionali dagli opinionisti e dagli esperti di turno.

* Full Professor Adjoint all’Università del Colorado a Denver e Diretttore del Centro Ricerche Semeion di Roma

** Direttore scientifico della Fondazione Valla Santa Maria e Advisor scientifico della Fondazione Bracco

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