CONTENIMENTO EVOLUTO A BASE DI DATI ARTICOLATI
Dal segreto imposto dai governi nazionale e regionali alle loro 50 task force, comitati tecnici e altre strutture pensate per consentire alla politica di attingere alla conoscenza scientifica di 1.460 esperti sul Covid, emergono bizzarre teorie, tentativi di autopromozione e alcune ricerche preziose. Il lavoro del gruppo 7 della task force voluta dai ministeri dell’Innovazione e della Salute è riuscito a fornire un’immagine strategica della fase 2 articolata e non limitata all'attesa (à la Samuel Beckett) dei test sierologici, dei tamponi e dell’applicazione per il tracciamento. In effetti, in parte è riflessa nel decreto del ministro della Salute del 30 aprile. Il tutto è finalizzato a implementare un sistema di contenimento evoluto dell'epidemia, non più soltanto limitato alla banale clausura generalizzata le cui conseguenze economiche sono devastanti.
Il rapporto di Dino Pedreschi (Università di Pisa), Fosca Giannotti (Cnr Pisa), Francesca Chiaramonte (Sant’Anna, Pisa), Paolo Vineis (Imperial College, Londra), Massimo Bernaschi (Cnr, Roma), Serafino Sorrenti (responsabile Agenda Digitale Regione Sicilia), Luca Ferretti (Università di Oxford), Mauro Grigioni (Istituto Superiore di Sanità), Paolo De Rosa (Dipartimento Trasformazione Digitale) affronta il tema a partire dai dati. Le articolate raccomandazioni sono sintetizzate in tre gruppi: «1. Potenziare con personale e tecnologie i presidi sanitari sul territorio (servizi di igiene e prevenzione epidemiologica, medici di base, medicina del lavoro, servizi Usca di continuità assistenziale) mettendoli in grado di isolare e contenere tempestivamente catene di contagio e focolai. 2. Il sistema di sorveglianza epidemiologica sia potenziato con la capacità di integrare molteplici sorgenti di dati (anche attivate ad hoc) in modelli di analisi e previsione per estrapolare le informazioni salienti: il rischio e l’incidenza della malattia nelle popolazioni e nei luoghi, gli elementi di diagnosi precoce a supporto della medicina del territorio. 3. Apertura all’analisi dei dati clinici e radiologici per rendere possibile l’ingaggio dei centri di ricerca su progetti di big data analytics e intelligenza artificiale per far avanzare la conoscenza sulla malattia mediante modelli predittivi e esplicativi per il decorso clinico dei pazienti Covid». Il tutto nel rispetto della privacy. Ma il tutto evidentemente non si può ottenere senza il ricorso a dati prodotti da diverse strutture, non soltanto le applicazioni per il tracciamento a base di bluetooth che si aspetta possano generare un certo numero di falsi positivi e negativi. L’incrocio con altre fonti servirà a circoscrivere il problema e isolare i focolai. Anche puntando sullo studio della mobilità, basato sull’aggregazione anonimizzata degli spostamenti dei telefoni che si trovano nelle tasche di quasi tutti.
Quanto di tutto questo sia entrato nella consapevolezza politica non è noto. Del resto, la segretezza che circonda questa collaborazione tra politici e scienziati, ha reso il tutto più politico che scientifico.
Intanto Dino Pedreschi, Fosca Giannotti e la loro squadra, hanno pubblicato un articolo scientifico in materia: hanno trovato che la mobilità evolve verso modelli più prevedibili. Sicché i dati degli spostamenti dei telefoni potrebbero diventare preziosi per delimitare le zone a rischio e liberare quelle che lo sono meno.