In questo studio si vuole mostrare un modello che aiuta a capire l'andamento epidemico in relazione alle variazioni di contagio e quindi alle differenti manovre di contenimento della pandemia stessa. Inoltre verranno trattate le motivazioni, che hanno fatto discutere, sull'utilizzo dei modelli esponenziali che si sono rivelati poco efficienti in tal senso. Qui si tiene conto del numero dei cittadini esposti al contagio, e nel calcolo dell'indice di infezione, del numero di tali individui guariti o potenziali asintomatici che non sono contagiabili. Ovviamente, affinché tale modello possa funzionare è necessario un sistema di Big-Data e Data warehouse che monitori passo passo l'andamento dell'epidemia.
Un approccio matematico sui modelli di previsione in caso di pandemie
Alfio Puglisi;Antonino Andrea Arnao;Giovanni Pioggia
2020
Abstract
In questo studio si vuole mostrare un modello che aiuta a capire l'andamento epidemico in relazione alle variazioni di contagio e quindi alle differenti manovre di contenimento della pandemia stessa. Inoltre verranno trattate le motivazioni, che hanno fatto discutere, sull'utilizzo dei modelli esponenziali che si sono rivelati poco efficienti in tal senso. Qui si tiene conto del numero dei cittadini esposti al contagio, e nel calcolo dell'indice di infezione, del numero di tali individui guariti o potenziali asintomatici che non sono contagiabili. Ovviamente, affinché tale modello possa funzionare è necessario un sistema di Big-Data e Data warehouse che monitori passo passo l'andamento dell'epidemia.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.