Unimol: StatGroup-19, analisi processo epidemico di diffusione mondiale Covid-19

(PressMoliLaz) Campobasso, 29 apr. Alla fine di febbraio, l’Italia viene improvvisamente investita dall’onda epidemica causata dal contagio del virus sars-cov-2. Al crescere dell’attenzione e preoccupazione da parte dell’opinione pubblica, Fabio Divino (Università del Molise), Alessio Farcomeni, (Università Tor Vergata di Roma), Giovanna Jona Lasinio, (Università di Roma La Sapienza), Gianfranco Lovison (Università di Palermo) e Antonello Maruotti (Università LUMSA, Roma) decidono di mettere a disposizione della comunità scientifica le loro competenze e creano il gruppo di ricerca StatGroup-19. Missione. StatGroup-19 è un gruppo che nasce in una forma del tutto spontanea e per senso di dovere civico per studiare ed analizzare il processo epidemico di diffusione mondiale della sindrome Covid19 causata dal contagio del virus sars-cov-2, con particolare attenzione alla diffusione in Italia. La missione del gruppo è contribuire ad una lettura più chiara del fenomeno con l’obiettivo di offrire informazioni utili a decisori e al grande pubblico dei cittadini. L’attività di StatGroup-19 è con spirito totalmente collaborativo, aperto a critiche e suggerimenti ma soprattutto alle interazioni scientifiche con gli altri gruppi di studio. Organizzazione. A partire da una fase iniziale di coordinamento informale, StatGroup-19 è oggi organizzato per studiare il processo epidemico di Covid-19 coerentemente alla sua rapida evoluzione nel tempo. In tal senso, StatGroup-19 ha messo a punto strumenti, piattaforme, modelli e codici di calcolo in grado di rispondere velocemente a nuovi dati e informazioni. L’obiettivo principale è l’analisi secondo i principi di sintesi e chiarezza. Attività. Gli studi sulla diffusione del Covid-19 utilizzano dati ufficiali a livello di popolazione e sono rivolti in diverse direzioni. La principale è quella di analizzare le tendenze su dimensione nazionale, soprattutto in riferimento all’evoluzione del processo epidemico Covid-19, in tutti i suoi aspetti. Questo per offrire valutazioni consistenti dal punto di vista statistico, con misure di incertezza sui risultati. Con la disponibilità di dati più dettagliati, si studia il fenomeno anche su scala regionale, ampliando l’attenzione su altri aspetti che sono di assoluta rilevanza, come l’analisi dei casi di ospedalizzazione e i casi di terapia intensiva. Principali risultati. • Analisi della dinamica generale del processo epidemico di CoviD-19 con previsione dei casi di contagio, previsione dei casi di ospedalizzazioni e previsione dei ricoveri in terapia intensiva. • Previsione del picco dei casi incidenti e dell’andamento dell’epidemia dopo la fase di massima intensità, con attenzione alla dinamica delle diverse variabili di interesse. Ricerca corrente. • Implementazione di modelli predittivi basati su differenti scenari, per la valutazione di interventi in materia economica e di salute pubblica. • Stima del numero di contagiati non diagnosticati (casi asintomatici positivi a sars-cov-2) a livello regionale e provinciale, laddove disponibili dati disaggregati. • Sviluppo di metodologie di group testing. • Monitoraggio della dinamica epidemica e segnalazione del potenziale riavvio della fase esponenziale dei contagi con sistema di controllo statistico. • Collaborazione scientifica con enti locali regionali e comunali. Divulgazione. Oltre all’attività di analisi del processo epidemico, coerentemente con la sua missione, StatGroup-19 si dedica in modo continuo alla divulgazione e al chiarimento di questioni metodologiche e applicative collegate a Covid-19. In tal senso sono attive pagine su piattaforme social ed uno spazio di condivisione di documenti, bibliografia, dati e codici di calcolo. StatGroup-19 partecipa a seminari on-line e video conferenze. StatGroup-19 a Unimol Sotto il coordinamento del Prof. Fabio Divino, StatGroup-19 ha avviato alcune attività di interesse scientifico e didattico presso il Dipartimento di Bioscienze e Territorio dell’Università del Molise. Per quanto riguarda l’attività scientifica, si è istituito il Laboratorio StatGroup-19 all’interno del centro di ricerca MOSAIC, per il monitoraggio del processo epidemico Covid-19 in Molise. A tale Laboratorio fanno riferimento anche le attività didattiche coordinate dal Prof. Fabio Divino su Covid-19 e che coinvolgono gli studenti del corso magistrale in Biologia e del corso magistrale in Sicurezza dei Sistemi Software. In particolare, per gli studenti del corso magistrale in Biologia, all’interno dell’attività del corso Statistica per la Ricerca Sperimentale e Tecnologica, è inserito un laboratorio didattico su Epidemiologia del Covid-19. Tale attività consiste nell’analisi dei dati epidemiologici a livello mondiale, nazionale e regionale. Il tutto è organizzato in lezioni e seminari sulla piattaforma TEAMS e in gruppi di studio on line, utilizzando l’ambiente di calcolo R (https://www.r-project.org/). Per gli studenti del corso magistrale in Sicurezza dei Sistemi Software, l’attività didattica sul Covid-19 riguarda aspetti più computazionali. In tal senso, all’interno del corso Computational Statistics and Machine Learning, è stato organizzato un laboratorio didattico per lo sviluppo di modelli di machine learning (supervisionati e non supervisionati) per l’analisi e previsione dell’epidemia Covid-19. Anche in questo caso, il tutto è organizzato con lezioni e seminari sulla piattaforma TEAMS e gruppi di studio on line. La piattaforma di calcolo di riferimento è sempre R, con la possibilità di sviluppo anche in ambiente Python e Matlab.

Fabio Divino è Professore Associato di Statistica, Probabilità e Metodi Computazionali presso l’Università del Molise. Ha studiato Statistica presso le Università di Roma e poi di Firenze, ampliando successivamente la sua formazione in Matematica presso l’Istituto per le Applicazioni del Calcolo “Mauro Picone” IAC-CNR di Roma. I suoi interessi di ricerca riguardano aspetti computazionali della Statistica applicata, con particolare attenzione alle scienze ambientali ed ecologia insieme all’epidemiologia e demografia. Da un punto di vista metodologico si interessa dello studio di modelli complessi come le reti probabilistiche Bayesiane e i metodi computazionali Markov Chain Monte Carlo (MCMC). E’ stato fellow presso il CREST-ENSAE di Parigi, il Max Planck Institute di Rostock e dal 2013 è visiting fellow presso l’Università di Jyvaskyla in Finlandia. Partecipa dall’inizio della sua carriera alle attività della Società Italiana di Statistica e del gruppo di ricerca Nazionale di Statistica Ambientale GRASPA.