Nuovi modelli di previsione delle epidemie
Con le popolazioni in continua crescita, aumentano costantemente le nuove fonti di infezione, mentre la connettività moderna favorisce una rapidissima diffusione. Questa combinazione aumenta le probabilità di pandemie, anche se il nuovo campo dell’epidemiologia computazionale offre strumenti per prevedere la diffusione. Il progetto EPIFOR (Complexity and predictability of epidemics: Toward a computational infrastructure for epidemic forecasts), finanziato dall’UE, ha condotto studi fondamentali sui modelli attualmente utilizzati. Le questioni di ricerca hanno affrontato gli aspetti teorici degli attuali modelli e i limiti della prevedibilità epidemiologica usando tali modelli. EPIFOR è stato uno dei pochi gruppi a raccogliere e analizzare diversi set di dati epidemiologici di grandissime dimensioni, dai quali ha derivato nuovi algoritmi. I ricercatori hanno testato i risultati sui dati della pandemia di H1N1 del 2009 e della recente epidemia MERS-CoV. I risultati hanno dimostrato la capacità di valutare le emergenze epidemiche in corso e di prevedere la diffusione delle malattie. I progressi del progetto EPIFOR nel campo dell’epidemiologia computazionale hanno prodotto nuove abilità predittive, aiutando a informare la risposta della sanità pubblica alle emergenze di malattie infettive.
Parole chiave
Epidemico, H1NI, MERS-CoV, pandemie, epidemiologia computazionale, EPIFOR
