Dall’America un algoritmo per predire i picchi di influenza stagionale

influenza stagionale

E’ lo spettro di ogni stagione invernale, arriva spesso in sordina con un semplice starnuto ma nel giro di pochissimo tempo ti stende e ti ritrovi sotto le coperte con febbre a 38°, naso che cola e dolori alle ossa. E’ la tanto temuta influenza, ogni anno un po’ diversa da quella precedente e spesso anche più forte e, dunque, difficile da debellare.

Per bambini e, soprattutto, persone anziane tante volte si ricorre al vaccino con la speranza di evitare febbre e dolori, chi può permettersi il lusso di stare al caldo a casa si cura anche con rimedi naturali. Ma di sicuro l’influenza stagionale resta per tutti una gran bella rogna.

Visto che dall’America arrivano sempre novità curiose, tra queste c’è anche una sorta di algoritmo, un modello matematico simile a quelli usati per le previsione meteo che studia gli spostamenti che ogni giorno le persone compiono all’interno della propria città e che sarebbe in grado di predire quale sarà, o dovrebbe essere, l’andamento dell’influenza nei singoli quartieri.

A inventare questo algoritmo, oltre che a descriverlo su Plos Computational Biology, è stato il gruppo di ricercatori della Columbia University che hanno applicato la loro scoperta alla città di New York. I ricercatori universitari hanno preso i dati sui casi di influenza che tra il 2008 e il 2013 hanno colpito 52 zone diverse della città, combinandoli con i dati ufficiali forniti dal Cdc (Centers for Disease Control and Prevention); dopodiché hanno incorporato nell’algoritmo anche le statistiche relative ai movimenti dei cittadini tra un quartiere e l’altro di New York.

Il modello così realizzato è riuscito a predire per l’82% delle volte che in un dato quartiere ci sarebbe stato un piccolo picco dell’influenza con una settimana di anticipo, mentre l’efficacia è stata meno soddisfacente con i picchi più ampi. L’algoritmo ha previsto con un’accuratezza del 77% la durata dei focolai, e in metà dei casi anche la loro la grandezza.

Aggiungendo le informazioni sulle abitudini dei pendolari – hanno scritto gli autori dell’applicazione matematica- è stato possibile fare un quadro molto più preciso su quando i focolai si sarebbero sviluppati e quanto sarebbero durati. Come le previsioni del tempo, anche quelle sull’influenza sono utili se fatte su scala molto piccola, il nostro obiettivo è riuscire a dare informazioni utili per misure di salute pubblica.

Sicuramente riuscire a sapere con un certo anticipo il timing e l’intensità di un’epidemia di influenza potrebbe aiutare ad evitarne almeno una parte.

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