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EPIDEMIE/ Il fisico: così ho previsto dove avrebbe colpito il virus della febbre suina

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 La cosa interessante è che queste tecniche computazionali nuove non erano mai state utilizzate sul campo, neanche con la SARS. Quindi era la prima volta che verificavamo il modello in tempo reale. L’esperienza è stata molto buona. Siamo riusciti a prevedere con due settimane di anticipo le zone calde, dove ci si poteva aspettare l’epidemia nella fase iniziale. Poi abbiamo fatto l’esercizio sulle scale temporali più lunghe, e durante l’estate abbiamo calcolato quando ci sarebbe stato il picco di attività in 220 Paesi per l’inverno del 2009. L’influenza ha un picco stagionale molto forte, di solito si verifica nei mesi di dicembre/gennaio. Quello che abbiamo visto invece era un picco molto anticipato: in Europa e Nord America vedevamo un picco a fine ottobre/metà novembre e solo in alcuni Paesi a fine novembre. A posteriori tutte queste previsioni si sono rivelate esatte. Questo è un grande incoraggiamento per noi ad andare avanti. Per quanto ci sia molto lavoro da fare, questo vuol dire che i modelli già allo stato di oggi riescono a dare delle previsioni quantitativamente sensate, che possono produrre dell’informazione di valore. Per esempio, i nostri dati dicevano che non ci sarebbe stato il tempo di fare una campagna di vaccinazione globale, ma solo campagne mirate per le categorie a rischio.


Che cosa dicono i vostri studi rispetto all’utilità di restringere i movimenti?


Restringere i movimenti aerei è altamente inefficace, ovvero bisognerebbe restringerli così tanto, - oltre il 90% a livello mondiale, - che questo vorrebbe dire distruggere l’economia di una serie di Paesi. Questo si può spiegare anche analiticamente attraverso la complessità delle reti di trasporto. Per quanto riguarda chiudere scuole e uffici, bisogna usare modelli diversi dai nostri, a scala molto più fine, che hanno grosse limitazioni numeriche. Questi modelli però mostrano che chiudere le scuole per due settimane rallenta solo l’epidemia che poi riprende come prima. È chiaro poi che chiudere le scuole ha un grande costo sociale ed economico, e la decisione ultima spetta alla politica. Ma questi modelli provvedono informazioni importanti.


Quali sono le sfide per il futuro?


Direi che siamo entrati in un’era dove, grazie alla disponibilità di dati su larga scala, comincia a diventare possibile affrontare problemi in cui si mischiano aspetti tecnologici con aspetti sociali. Questo ci fa sperare di poter affrontare altre sfide oltre all’epidemiologia, come l’evoluzione di Internet e la progettazione di infrastrutture complesse. Uno dei più grandi problemi aperti è il fatto che in molti casi le previsioni automaticamente cambiano il sistema e le rendono inefficaci. Mentre il tempo atmosferico è estraneo alle nostre previsioni, qualunque sistema sociale reagisce alle previsioni. Se annuncio che una pandemia farà milioni di morti, il comportamento delle persone cambierà. A quel punto la previsione stessa è parte del sistema dinamico e questo crea un ciclo che rappresenta ancora adesso una sfida concettuale. I nostri sistemi hanno funzionato per questa influenza perché è stata abbastanza debole e quindi le persone hanno continuato a fare quello che facevano ogni giorno. Ma se immaginiamo un’epidemia che porta alla distruzione della società, la nostra capacità di prevedere cosa succede diventa impossibile con questi metodi. Sono punti interrogativi molto grandi per il futuro.

 

(a cura di Davide Cellai)

 

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