Polimi, Covid-19: l’analisi dei servizi di emergenza attivati dai cittadini

Polimi, Covid-19: l’analisi dei servizi di emergenza attivati dai cittadini

Milano – Sviluppato al Politecnico di Milano un metodo innovativo e “data driven” che dimostra come sia possibile usare le informazioni geolocalizzate relative alle chiamate al numero unico di emergenza (112) e alle uscite delle ambulanze, in relazione a problemi associabili a patologie respiratorie, per monitorare l’evoluzione del COVID-19 su un dato territorio.Il lavoro, appena apparso su  ISPRS International Journal of Geo-Information, ha preso in considerazione la Lombardia dividendola in distretti di 100.000 abitanti e, grazie alla collaborazione con l’Agenzia Regionale Emergenza Urgenza (AREU) che ha fornito i dati, è stato rilevato come il COVID-19 fosse molto probabilmente già diffuso sul territorio lombardo ben prima dell’individuazione del primo paziente il 21 Febbraio.In particolare, nel distretto che include Codogno, l’inizio della diffusione pandemica è stato identificato al 16 Febbraio, mentre nei distretti che includono Nembro ed Alzano Lombardo l’inizio della pandemia è stato identificato tra il 14 e il 16 Febbraio.Il metodo sviluppato è estendibile ad altri territori e mostra le potenzialità legate alla analisi di un dato indiretto legato alla azione dei cittadini (le chiamate al 112 o gli interventi delle ambulanze) disponibile su base giornaliera rispetto ai dati ufficiali, basati sul numero di contagiati, vincolati al numero di tamponi effettuati ed ai relativi ritardi per analisi.Sulla base di questi risultati si sta studiando ora come poter fornire una indicazione di allerta specifica per un dato territorio, in base al trend dei giorni precedenti, così da poter allertare le autorità competenti in relazione a situazioni geograficamente localizzate che possano necessitare di particolare attenzione.Lo studio nasce nell’ambito di una borsa inter-dottorale in Ingegneria Biomedica finanziata dal Politecnico e assegnata all’Ing. Lorenzo Gianquintieri, in collaborazione tra il team del Prof. Enrico Caiani del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria e della Prof. Maria Brovelli del Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale dello stesso Ateneo.