Il virologo Pregliasco: “Picco? No, aspettatevi un’onda” lo

Premessa: èrendetevi buoni dieci minuti per leggere con attenzione, il discorso lo abbiamo semplificato ma è complesso

Picco. Da una settimana non si parla d’altro. Raggiungiamolo, poi si vedrà la luce. Questo il mantra, ma i dati sembrano non andare nella direzione dei desideri degli italiani. Borrelli, di bollettino in bollettino, è arrivato a dichiarare che un picco ci sarà, ma tra quindici giorni.

Una gelata in primavera. Vanificati gli sforzi? Il contenimento non funziona? Domande legittime, anche perchè, il picco era stimato tra 18 e 20 marzo.

A tal proposito abbiamo contattato il virologo Fabrizio Pregliasco, di cui l’autore di quest’articolo fu allievo all’Università, per ironia della sorte uno degli esami sostenuti fu dedicato all’allora (era il 2003) sviluppo dell’epidemia di Sars, che però presentava caratteristiche diverse in termine di R0.

Disquisendo con il professore, che stima ancora qualche periodo di contenimento ed una fase successiva abbastanza lunga (ma con meno restrizioni) per tornare alla normalità, oltre all’apertura delle scuole non prima di maggio, abbiamo ovviamente focalizzato l’attenzione sull’ormai famigerato “picco”.

Professor Pregliasco, quando avremo il picco?

Più che di picco parlerei d’onda, anche abbastanza lunga. Dobbiamo capire la tempistica di questo “movimento” dell’epidemia, tenendo conto, come in un incendio i focolai, che possono portare ad una difficoltà di calcolo secondo i modelli classici e quindi più che di picco, parlerei d’onda. Inoltre in alcune zone siamo in saturazione, in Lombardi ad esempio.

Modelli Sir obsoleti?

Si, ritengo molto complesso il calcolo di proiezione di quest’epidemia da un punto di vista matematico, il Sir è un modello efficace ma obsoleto. Più che la classica curva gaussiana, opterei per un qualcosa di più spalmato, che ricordi l’onda.

Noi abbiamo azzardato ad un modello caotico?

Più inerente, appunto per il tracciamento delle connessioni legate alle variabili.

Però questa tecnologia, ovvero Big Data e IA per la ricostruzione dei movimenti non è disponibile, vero?

Temo di no…

Possiamo affermare d’aver una stima al ribasso dei contagi?

Plausibile, soprattutto dato che conosciamo un dato fondamentale : chi non ha sintomi può contagiare. Con l’incubazione tra i sei e gli otto giorni (qualcuno arrivato all’undicesimo…) i tempi si dilatano, quindi è possibile i contagiati siano di più

Inciderà il team cinese in Italia?

Ottimi professionisti ma l’ Italia sta affrontando la crisi con uomini propri, che sono d’altissimo livello ed eccellenze mondiali.

Con più contagiati torna in equilibrio la mortalità…

Vero, il dato diventa complicato da calcolare in piena epidemia, ma è inversamente proporzionale ai contagi, diminuisce se questi salgono. Sul numero incide la percentuale di popolazione anziana, in Italia elevata, pensate agli Usa, un 16%. questa comunque, vorrei ribadirlo, non è influenza ma una patologia che può dare origine a polmonite più frequentemente delle normali influenze, ferme a trenta polmoniti annuali al fronte d’otto milioni di contagi. Stiamo alle vere stime contagio.

Comunicazione e dati

Prima di congedare il professore, ci siamo concentrati sulla comunicazione dei dati. In effetti è emerso che il bollettino diramato punti troppo sul dato di giornata in valore assoluto (in comparazione matematica è fuorviante), senza contestualizzare un termine di paragone. Quest’ aspetto ci lascia concordi : forse la modalità a bollettino si potrebbe evitare e decontestualizzare i dati sarebbe più consono al contesto.

Il dato dei decessi è alto, ma i contagi rallentano

L’incremento dei contagi, secondo il nostro modello, fotografa (su dati reali, come spiegato qui https://www.ilsussidiario.net/news/coronavirus-100mila-positivi-e-picco-il-25-marzo-ma-milano-piu-cambiare-tutto/1998622/ ) l’ incremento su dato reale e vede l’ Italia a 37 punti percentuali da quello zero che indica l’onda che dovrebbe portarci fuori dalla zona rossa.

Alto Adige e lettura dei dati con modello incremento

Per leggere il modello, che abbiamo denominato “Eureka” e che è ancora in fase di “rollaggio” partiamo da una semplice osservazione : c’interessa la percentuale nell’ultima colonna, più è inferiore e vicina allo 0 e più l’espansione dell’infezione è vicina.

Il dato non è ricavato da modelli deterministi  classici (le curve gaussiane sono simulazioni che partono da dati reali, qui sono tutti reali, riferiti agli ultimi sei giorni, ma quando si parla d’epidemia sono riferiti ad azioni di circa 12/14 giorni addietro) ma da medie e proporzioni ricalcolate sui dati della Cina “storici”, ovvero riferiti allo stesso periodo.

Il punto “0” indica quel momento (che può durare più giorni) in cui si noterà una decrescita dei casi contagio (sempre in media, non valore assoluto) come abbiamo riportato nei grafici semplificai.Se prendete i dati internazionali vedrete l’ Italia (numero 4 in tabella)  rallentare, altre realtà (come Spagna o Germania) esplodere a livello forse esponenziale (ovvero un calcolo con esponente e base, quindi con moltiplicatore fisso e tremendamente ripido non il caso italiano).

L’ Italia risulta in decrescita pur avendo più contagi di giornata.

Leggiamo d’ algoritmi e Teoria del Caos sulla stampa locale. Qui trovate la nostra spiegazione, https://www.ilsussidiario.net/news/big-data-5g-come-cambiano-i-conti-sui-morti-del-coronavirus-ci-serve-la-cina/1995123/ , ma vi semplifichiamo il discorso affrontato con semplicità  e confermato dal professor Pregliasco : “I modelli matematici deterministici (Sir nello scenario d’epidemia, sono del tutto obsoleti in questo contesto. L’ applicazione della Teoria del Caos è plausibile ma non fattibile senza una tecnologia ad hoc (Big Data e IA ricostruzione di movimenti di singole persone, con annesse variabili) e quindi “algoritmi” di previsione risultano aleatori, visto che un modello matematico caotico (la singolarità è complessa) non è gestibile senza super calcoli e condizione iniziale (che non abbiamo) ben chiara. In un modello caotico la singolarità (una persona ad esempio) funge da variabile impercettibile durante il movimento, ma crea un risultato totalmente diverso nonostante infima incidenza.

Motivo per cui noi siamo partiti dall’ incremento del contagio per inversamente capire quanto si disti dal punto di collasso e regressione. In queste ore si parla di modello Corea, si tratta di un modello con Big Data a tracciamento del cellulare, che di fatto mappa i movimenti e anticipa possibili aggregazioni, di fatto annullando le connessioni. La persona, dal cellulare, saprà dove sono altre persone ed eviterà d’aggregarsi, un modello caotico, ma in tempo reale, quindi “cosciente” da un punto di vista singolo.

Marco Pugliese