Comprendere la dinamica dell'epidemia
Molti fattori influenzano la diffusione del coronavirus. Per prevedere meglio il corso dell'epidemia, i ricercatori dell'ETH di Zurigo e dell'Università della California L.A. invitano i partecipanti di tutto il mondo a sviluppare modelli basati su dati disponibili al pubblico.
![Visuale del datathon "real time epidemic datathon"](/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2020/04/die-dynamik-der-epidemie-verstehen/_jcr_content/news_content/fullwidthimage/image.imageformat.930.1231980452.jpg)
I politici di tutto il mondo stanno attualmente cercando di contenere il coronavirus con massicce restrizioni alla libertà di movimento, tra le altre cose. Il decorso di un'epidemia è influenzato da una serie di fattori. Per questo motivo, gli scienziati di Fare all'ETH invitano i ricercatori di tutto il mondo a sviluppare nuovi modelli di previsione per la diffusione del virus. L'obiettivo dell'"Epidemic Datathon", lanciato la scorsa settimana, è comprendere meglio le dinamiche dell'epidemia. Il termine datathon deriva dalla parola hackathon e si riferisce a una sfida in cui i partecipanti utilizzano i dati per trovare nuove soluzioni a determinati problemi entro un breve periodo di tempo.
Il Datathon è organizzato da un team interdisciplinare dell'ETH: Nino Antulov-Fantulin e Dirk Helbing dell'Istituto di informatica, Lucas B?ttcher (Medicina computazionale, Università della California, Los Angeles (UCLA) e Istituto di fisica teorica, ETH), Zhang Ce e David Dao del Dipartimento di informatica dell'ETH.
Il datathon si basa su dati disponibili pubblicamente, come quelli relativi al numero di casi e di test o alla mobilità della popolazione. "I partecipanti sviluppano modelli che poi verificano in tempo reale", spiega il co-organizzatore Nino Antulov-Fantulin dell'Istituto di scienze sociali computazionali dell'ETH. I partecipanti al Datathon verificano l'accuratezza delle previsioni più volte, dopo alcuni giorni e settimane, utilizzando dati reali, ad esempio confrontando il numero previsto di persone infette in un Paese con il numero effettivo di casi. In questo modo, i partecipanti al Datathon possono scoprire quale dei loro modelli è il migliore. Tuttavia, i premi non vengono deliberatamente assegnati per motivi etici.
Considerare il comportamento della popolazione
Esistono già modelli epidemiologici che descrivono il decorso dell'epidemia. Tuttavia, questi hanno un valore limitato perché non tengono conto di diversi fattori. La velocità di diffusione del coronavirus, infatti, non è una questione puramente biologica, ma dipende anche dalle misure adottate per contenerlo. Anche il comportamento della popolazione è fondamentale. "Idealmente, tutti questi fattori dovrebbero essere inclusi nei modelli", afferma Antulov-Fantulin.
Il Datathon ha un orientamento globale e interdisciplinare: oltre a medici ed epidemiologi, sono richiesti anche economisti, scienziati sociali ed esperti di apprendimento automatico. Di conseguenza, il comitato consultivo del Datathon è composto da esperti internazionali provenienti da diversi settori.
Modelli di previsione più precisi potrebbero aiutare a capire come le varie misure di contenimento influiranno sulla diffusione della Covid-19 nel breve e medio termine. Su questa base si potrebbero prevedere anche le strozzature del sistema sanitario. Tuttavia, Antulov-Fantulin mette in guardia da aspettative troppo elevate. "? un progetto in apertura e non sappiamo ancora se e quando saranno disponibili risultati validi".
Se il Datathon darà i suoi frutti dipende anche dai suoi partecipanti. Gli studenti del Dipartimento di Data Science all'ETH hanno già iniziato con i loro primi modelli di previsione. Dal 30 marzo, il Datathon è aperto anche a partecipanti internazionali. Diversi team di università rinomate si sono già iscritti.