COVID-19: un metodo innovativo per monitorare l’evoluzione della pandemia

È stato sviluppato al Politecnico di Milano un metodo innovativo e “data driven" che dimostra come sia possibile usare le informazioni geolocalizzate relative alle chiamate al numero unico di emergenza (112) e alle uscite delle ambulanze, in relazione a problemi associabili a patologie respiratorie, per monitorare l’evoluzione del COVID-19 su un dato territorio.

Lo studio appena apparso sulla rivista ISPRS International Journal of Geo-Information, ha preso in considerazione la Lombardia dividendola in distretti di 100.000 abitanti e, grazie alla collaborazione con l’Agenzia Regionale Emergenza Urgenza (AREU) che ha fornito i dati, è stato rilevato come il 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 alla analisi di un dato indiretto legato all'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 e ai relativi ritardi per le analisi.

Sulla base di questi risultati si sta studiando ora come poter fornire un'indicazione di allerta specifica per un dato territorio, in base alla tendenza dei giorni precedenti, così da poter allertare le autorità competenti in relazione a situazioni geograficamente localizzate che possano necessitare di particolare attenzione.

Il lavoro nasce nell’ambito di una borsa inter-dottorale in Ingegneria Biomedica finanziata dal Politecnico e assegnata all’ing. Lorenzo Gianquintieri, in collaborazione tra i team del prof. Enrico Caiani del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria e della prof.ssa Maria Brovelli del Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale.

Gianquintieri, L.; Brovelli, M.A.; Pagliosa, A.; Dassi, G.; Brambilla, P.M.; Bonora, R.; Sechi, G.M.; Caiani, E.G.
Mapping Spatiotemporal Diffusion of COVID-19 in Lombardy (Italy) on the Base of Emergency Medical Services Activities.
ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2020, 9, 639.
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