Non solo Immuni, come si insegue il virus sul territorio

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Seguire la corsa del coronavirus Sars-CoV-2 sul territorio, monitorando in tempo reale l'andamento della pandemia. Come? Guardando alla geolocalizzazione delle chiamate al numero unico di emergenza 112 e alle uscite delle ambulanze per problemi associabili a patologie respiratorie. E' il metodo "data driven" sviluppato al Politecnico di Milano per tenere sott'occhio l'evoluzione di Covid-19 in una precisa area.

Il lavoro, pubblicato su 'Isprs - International Journal of Geo-Information', è stato condotto sulla Lombardia. La regione è stata divisa in distretti di 100mila abitanti e, con la collaborazione dell'Azienda regionale emergenza urgenza (Areu) che ha fornito i dati, è stato rilevato come Covid-19 fosse molto probabilmente già diffuso sul territorio lombardo ben prima dell'individuazione del primo paziente il 21 febbraio. In particolare, nel distretto che include Codogno, l'inizio della diffusione pandemica è stato identificato al 16 febbraio, mentre nei distretti che includono Nembro ed Alzano Lombardo l'inizio della pandemia è stato identificato tra il 14 e il 16 febbraio.

Il metodo sviluppato è estendibile ad altri territori e mostra le potenzialità legate all'analisi di un dato indiretto legato alla azione dei cittadini (le chiamate al 112 o gli interventi delle ambulanze) disponibile su base giornaliera rispetto ai dati ufficiali, basati sul numero di contagiati, vincolati al numero di tamponi effettuati ed ai relativi ritardi per analisi.

Quali sono le prospettive di questo metodo? Sulla base di questi risultati si sta studiando ora come poter fornire una indicazione di allerta specifica per un dato territorio, in base al trend dei giorni precedenti, così da poter allertare le autorità competenti in relazione a situazioni geograficamente localizzate che possano necessitare di particolare attenzione, spiegano dal Politecnico.

Lo studio nasce nell'ambito di una borsa inter-dottorale in Ingegneria Biomedica finanziata dal Politecnico e assegnata a Lorenzo Gianquintieri, in collaborazione tra il team di Enrico Caiani del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria e di Maria Brovelli del Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale dello stesso ateneo.