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.
2020
Istituto per la Ricerca e l'Innovazione Biomedica -IRIB
9798585254161
Modello matematico
statistica matematica
variabili aleatorie
teoria del caos
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/425489
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