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Il modello del computer indica quando le misure COVID-19 possono essere sollevate

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Una nuova ricerca ha utilizzato un approccio modellistico basato sui dati per rispondere alla domanda su quando le severe misure di allontanamento sociale e di quarantena contro COVID-19 possano essere allentate

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Con la pandemia di COVID-19 che ha portato a blocchi in diverse parti del mondo, dagli Stati Uniti a molte nazioni europee, ci sono stati intensi dibattiti su quando e come possiamo riaprire l'economia in modo sicuro.

Una nuova ricerca condotta dagli informatici dell'Università Battista di Hong Kong (HKBU) ha utilizzato un approccio di modellazione basato sui dati per rispondere alla domanda, critica per il tempo, di quando le severe misure di allontanamento sociale e di quarantena contro COVID-19 possano essere allentate, in modo che la vita normale e le attività economiche possano essere ripristinate in modo sicuro.

Il team di ricerca ha sviluppato un nuovo modello computazionale che caratterizza e quantifica esplicitamente i modelli di trasmissione sottostanti tra le diverse popolazioni durante le varie fasi dell'epidemia di COVID-19. Sulla base del modello, il team di ricerca ha effettuato un'analisi prospettica dei diversi piani di ripresa del lavoro, rivelando le rispettive implicazioni economiche e i livelli di rischio di trasmissione della malattia associati a ciascun piano.

La ricerca originale si intitolava "Quali sono i modelli di trasmissione sottostanti di COVID-19 Outbreak? An Age-specific Social Contact Characterization", ed è stata pubblicata sulla rivista The Lancet's EClinicalMedicine.

Un nuovo approccio scientifico ai problemi di salute pubblica

Il modello è stato sviluppato da un team di ricerca del Dipartimento di Informatica della HKBU, e lo studio è stato condotto da Liu Jiming, professore titolare del dipartimento, in collaborazione con l'Istituto Nazionale delle Malattie Parassitarie del Centro Cinese per il Controllo e la Prevenzione delle Malattie (China CDC) e l'Accademia Cinese delle Scienze.

"Per oltre un decennio, il nostro team di ricerca alla HKBU si è dedicato all'adozione di un approccio interdisciplinare, facendo leva su nuove metodologie di analisi dei dati e di intelligenza artificiale per affrontare sfide globali di salute pubblica come la malaria e l'influenza. Il nostro lavoro attuale, pubblicato su una rivista medica internazionale, rappresenta un tentativo scientifico unico nel suo genere in risposta alla pandemia COVID-19", ha detto Liu.

Un modello di caratterizzazione dei contatti sociali in base all'età

I ricercatori sono stati in grado di caratterizzare i modelli di trasmissione della malattia esaminando le interazioni tra le persone. Il modello computazionale ha diviso la popolazione in sette gruppi di età con i loro specifici circoli sociali, luoghi di aggregazione e modelli di attività. Quattro ambienti sociali di contatto rappresentativi - famiglie, scuole, luoghi di lavoro e luoghi pubblici - sono stati considerati come esempi di popolazioni dense in cui la diffusione di COVID-19 può verificarsi.

Sono state analizzate sei città della Cina continentale, tra cui Wuhan e cinque città di tre zone economiche chiave - Pechino, Tianjin, Hangzhou, Suzhou e Shenzhen -. In ogni caso, è stata dedotta una matrice di contatto per descrivere l'intensità del contatto tra diverse fasce d'età per ciascuna delle quattro impostazioni, e ciò ha permesso di calcolare la dinamica della trasmissione della malattia. Nella costruzione del modello sono stati presi in considerazione i casi confermati, le dimensioni della popolazione e le rispettive misure di intervento delle città.

Analisi prospettica dei piani di ripresa del lavoro

Con questo modello di trasmissione basato sul contatto sociale specifico per età, il team ha proceduto a proiettare lo sviluppo prospettico dell'epidemia di COVID-19, con particolare attenzione ai piani di ripresa del lavoro.

Per i diversi piani di ripresa dei lavori sono stati esaminati i rischi di trasmissione delle malattie e l'impatto stimato sulla crescita del PIL locale. Questi piani variano da quelli più clementi, in cui il lavoro riprende prima e si completa in un periodo di tempo più breve, a quelli più severi in cui il lavoro riprende più tardi in un periodo di tempo complessivo più lungo. I risultati dell'analisi su Pechino, Tianjin, Hangzhou, Suzhou e Shenzhen sono riassunti nella Tabella 1 dello studio. Anche Wuhan è stato analizzato e i ricercatori suggeriscono che la città dovrebbe impiegare più tempo per completare la ripresa del lavoro al fine di ridurre il potenziale rischio di trasmissione.

Proiezioni che aiutano il processo decisionale

Il modello computazionale basato sui dati sviluppato dal team di ricerca fornisce una soluzione analitica basata sulla scienza che consente ai responsabili politici di progettare piani in grado di raggiungere sia il contenimento del rischio di trasmissione delle malattie sia la graduale riapertura delle città colpite in modo sicuro. Conducendo un'analisi prospettica guidata dai dati, i responsabili politici possono calcolare il momento migliore per riaprire l'economia. Ad esempio, possono decidere se riaprire le loro città il più tardi possibile e quindi non avere alcun rischio di trasmissione delle malattie, oppure, in alternativa, riprendere gradualmente e sistematicamente il lavoro e la vita, mantenendo tutte le misure di controllo necessarie per eliminare qualsiasi potenziale trasmissione di malattie.

Il team di ricerca condividerà apertamente i propri strumenti di modellazione computazionale e di analisi dei dati con i responsabili delle politiche di salute pubblica e i ricercatori di tutto il mondo, e questo permetterà loro di sfruttare questi strumenti per prendere decisioni utilizzando i dati epidemiologici nazionali.