Durante questa puntata, ho avuto il piacere di discutere con Mirko, un esperto di statistica computazionale ed epidemiologia, sul ruolo cruciale che l'intelligenza artificiale e i modelli epidemiologici svolgono nella gestione delle epidemie. Abbiamo esplorato come questi strumenti possano essere utilizzati per analizzare le traiettorie di contagio e prevedere le esigenze delle unità di terapia intensiva.
Mirko ha spiegato che l'epidemiologia applica la statistica ai dati medici per comprendere come un virus può diffondersi in una popolazione. Utilizzando modelli come il SIR e il SEIR, che analizzano i suscettibili, esposti, infetti e guariti, è possibile fare previsioni sui contagi. Tuttavia, questi modelli presentano delle limitazioni, soprattutto in termini di comportamenti omogenei per aree geografiche.
Un punto cruciale è la sensibilità dei modelli epidemiologici alle variabili, che richiede un'estrema precisione nella stima dei parametri. Un errore minimo può portare a previsioni errate, con conseguenze significative per la gestione sanitaria. Ad esempio, l'indice R0, che misura la capacità di un individuo infetto di contagiare altre persone, è fondamentale per prevedere la diffusione del virus.
Mirko ha illustrato come il suo team abbia sviluppato un modello previsionale per gestire l'overload delle terapie intensive, basato su modelli di machine learning. Questo sistema consente di creare squadre dinamiche di terapia intensiva che possono essere spostate tra ospedali in base alle esigenze previste, migliorando l'efficienza e la reattività del sistema sanitario.
Abbiamo discusso anche del tracciamento dei contatti e dell'importanza di un approccio basato sulle probabilità per identificare i potenziali contagiati. L'idea è di utilizzare la tecnologia esistente per tracciare le persone e assegnare una probabilità di contagio, migliorando la capacità di risposta a livello nazionale e aziendale.
Infine, Mirko ha sottolineato l'importanza di un approccio antifragile, che consenta di adattarsi e migliorare a fronte di sollecitazioni esterne, come quelle causate da una pandemia. Questo approccio può essere applicato non solo alla gestione sanitaria, ma anche alla gestione aziendale, per garantire la continuità operativa e la sicurezza dei lavoratori.
🎙️ Ospite: Mirko, docente di statistica computazionale, PhD in epidemiologia.
In questa Puntata
L'uso dell'intelligenza artificiale e dei modelli epidemiologici avanzati per gestire le epidemie può rivoluzionare la previsione e il controllo dei contagi. Attraverso l'analisi delle traiettorie e il tracciamento dei contatti, è possibile migliorare la gestione delle risorse sanitarie e prevedere le crisi nelle unità di terapia intensiva, riducendo l'impatto delle pandemie sulla società.