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Arriva l'influenza: ecco alcune scorciatoie ingenue per prevedere le epidemie

Prevenire influenza ed epidemie

Sta per arrivare la stagione delle influenze. C'è chi pretende di saper prevedere le epidemie. Nell'articolo racconto che le previsioni troppo ingenue e ambiziose sono fallaci e non servono [con esempi]. Suggerisco anche una procedura seria per prevenire l'influenza --- questa l'ho imparata documentandomi per scrivere (insieme al chimico e giallista Marco Malvaldi) il libro LA PILLOLA DEL GIORNO PRIMA (VACCINI, EPIDEMIE, CATASTROFI, PAURE E VERITA’). Io ho scritto su come le epidemie si possano prevedere (talora) con strumenti matematici – e altro (obesità, AIDS, etc). Marco Malvaldi ha spiegato cosa siano le medicine, quando siano equivalenti e quando no – e altro (principio di precauzione, deficit di attenzione, speculazioni, etc.) Non siamo medici né l'uno, né l'altro - ma abbiamo studiato parecchio e abbiamo capito varie cose - che spieghiamo nel libro. Non è un volume di scienza medica - ma di cultura: sì.

Spesso a fine autunno arriva l’influenza. Ho una buona notizia: c’è un modo semplice ed efficace per prevenirla (*).
È descritto in “La pillola del giorno prima”, il libro che ho scritto a 4 mani con Marco Malvaldi – il chimico-romanziere (appena pubblicato da Transeuropa Edizioni) . La profilassi è una misura ragionevole, ma sarebbe interessante anche prevedere l’arrivo dell’epidemia. È difficile farlo perché il tempo disponibile per elaborare i dati è troppo scarso: l’impennata nelle curve avviene in tre o quattro settimane. Soltanto a un paio di settimane dal raggiungimento del massimo si può produrre una proiezione significativa e, a quel momento, si possono solo diffondere poco efficaci inviti alla prudenza. È giusto temere che arrivi una forte pandemia, ma la previsione è ardua.

Quando arriva la stagione dell’influenza taluno propone analisi magiche e difese improvvisate. Ad esempio dovrebbe darle la scienza del cittadino. Questa è fatta da tanta gente che manda, a un centro di raccolta, e-mail sui propri sintomi. La usa www.Google.org/flutrends – integrando questi dati spontanei con quelli di origine medica, ma la partecipazione popolare genera falsi allarmi e paure ingiustificate, invece di monitorare virus. In USA il National Immunization Survey diffonde questionari per sapere che cosa la gente pensi dei vaccini e come si è sentita durante un’epidemia. Non ispirano fiducia questi sondaggi.

In Inghilterra nel 2009 si annunciò una pandemia di H1N1 che invece non si verificò. Fu una diffusione epidemica di ipocondria, non di influenza. I dati erano stati raccolti dal sito www.flusurvey.org.uk, che invita volontari a descrivere per E-mail il proprio stato di salute (sternuti? febbre? mal di gola?) – senza sentire un medico, né misurare alcun che.

Ora perfino la Technology Review del MIT pubblica un articolo (non firmato) per raccontare come si potrebbe creare un sistema tempestivo di allarme per l’insorgere di epidemie. L’idea di Manuel Garcia-Herranz dell’Università Autonoma di Madrid, mira a rivelare l’insorgere di idee e tendenze – o, in questo caso, di epidemie – monitorando su vasti gruppi di utenti di Twitter la presenza di nuovi hashtag (**) relativi a a quei processi, enti, fenomeni. Il ragionamento di Garcia-Herranz è semplicistico: “Se cresce rapidamente il numero di persone che manda tweet (messaggi di 140 caratteri), contenenti parole come “influenza”.
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(*) Ogni volta che rientri a casa devi lavarti le mani con acqua calda – il sapone con acqua fredda non basta. Leggi il libro per sapere il perché – ci troverai anche molte altre informazioni e spiegazioni di problemi rilevanti per la salute.

(**) “Hashtag” è il simbolo cancelletto (#). Se hai un’utenza pubblica Twitter e premetti # a una parola su un tuo tweet chi cerca quella parola con l’operatore #parolacercata può trovare il tuo tweet. Se vai su hashtags.org, trovi quanti messaggi contengono lo stesso #hashtag e, quindi, capisci se si sviluppa un trend (tendenza, moda) di uso crescente di un termine o di una frase.


“mal di gola”, “febbre” e così via, se ne deduce che si sta presentando un’epidemia di influenza.”

Come nel caso visto sopra dell’ipocondria inglese, la conclusione è ingiustificata. Garcia-Herranz si difende sostenendo che i suoi campioni sono molto rappresentativi. Prende un primo gruppo di utenti Twitter scelti a caso e lo chiama “gruppo di controllo”. Poi per ciascun membro del gruppo, individua – di nuovo a caso - un altro utente che sia connesso con lui, e forma così un secondo gruppo che chiama “sensor group”. Sostiene (plausibilmente) che gli appartenenti al sensor group in media avranno un numero di seguaci (follower) maggiore della media – perché è più probabile trovare un individuo molto connesso che non uno poco connesso collegato con un individuo scelto a caso. Dopo aver analizzato 40 milioni di utenti connessi con un miliardo e mezzo di seguaci Garcia ha trovato che il sensor group aveva individuato nuovi hashtag 7 giorni prima del gruppo di controllo. Di nuovo non è ragionevole pretendere di aver creato un efficace strumento previsionale. Accettiamo pure la pretesa di aver creato un gruppo di controllo che si accorge rapidamente dell’insorgere di nuovi hashtag. Se questi concernono l’influenza, non si può dedurre che stia arrivando un’epidemia, ma solo che tanta gente ne scrive.

Infine il gruppo spagnolo solleva un problema: se i membri del sensor group venissero individuati, sarebbero bersagliati da lobbisti che cercano di influenzarli affinchè continuino a mandare tweet che parlano di pandemie. Così indurrebbero il pubblico e le istituzioni ad approvvigionarsi di massicce dosi di vaccino. Questo motivo di tenere segrete le identità degli utenti di Twitter è gratuito. Le loro funzioni euristiche sono irrilevanti. Occorre arruolare medici e biologi che individuino i virus, non informatici che individuino chi ne chiacchiera.

 

 

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La matematica e l'intelligenza aiutano nella vita... sempre :) /

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ritratto di Giancarlo Aielli

A mio modestissimo parere, non ci sono ancora modelli matematici

A mio modestissimo parere, non ci sono ancora modelli matematici o algoritmi adeguati per estrarre informazioni accurate dai dati che attraversano la rete. Questo non significa che lo ritenga impossibile, tutt'altro! E' un campo con grandissime potenzialità, molti gruppi di ricerca ci stanno lavorando e risultati straordinari potrebbero arrivare in tempi brevi !!

 

 

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