Un algoritmo riesce a predire l’andamento dell’influenza nei singoli quartieri di una città, tenendo conto degli spostamenti quotidiani dei suoi abitanti. Lo descrivono su Plos Computational Biology i ricercatori della Columbia University, che l’hanno applicato alla città di New York. Gli studiosi hanno analizzato i dati di diversi casi di influenza provenienti da 52 diverse zone della città tra il 2008 e il 2013. I dati furono incorporati nell’algoritmo, insieme a quelli del Cdc e alle statistiche sui movimenti delle persone nella città: l’algoritmo è riuscito a predire, con una settimana di anticipo, un piccolo picco di influenza in uno specifico quartiere, con una precisione dell’82% dei casi, mentre è stato più approssimativo nel caso di picchi più ampi. La durata dei focolai è stata previosta con un’accuratezza del 77% e in metà dei casi la grandezza dei focolai che si sono verificati è stata stimata con esattezza.
“Aggiungendo le informazioni sulle abitudini dei pendolari – scrivono gli autori – è stato possibile fare un quadro molto più preciso su quando i focolai si sarebbero sviluppati e quanto sarebbero durati. Come le previsioni del tempo, anche quelle sull’influenza sono utili se fatte su scala molto piccola, il nostro obiettivo è riuscire a dare informazioni utili per misure di salute pubblica”.
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