Coronavirus, stime e modelli matematici: perché qualcosa è andato storto

Molte previsioni e proiezioni sull'epidemia di coronavirus realizzate in questi mesi hanno fallito. Gli esperti: ''Il motivo? Mancano i numeri reali su cui costruirli''

Foto di repertorio

Dall'inizio dell'epidemia del nuovo coronavirus abbiamo assistito, quasi quotidianamente, a previsioni, stime e modelli matematici di ogni tipo su quelle che sarebbe dovuto succedere nell'immediato. Nonostante questo genere di analisi fossero realizzati dai migliori istituti e da esimi esperti, mai come nel corso di questa pandemia le previsioni sono state lontane dalla realtà.

Coronavitus, stime e previsioni hanno fallito

Per citare una proiezione delle più recenti: quella dell'Ihme, organizzazione Usa che fornisce i dati alla Casa Bianca, che calcolava al 19 maggio, 'zero decessi' in Italia (quel giorno erano ancora 162) e al 4 agosto 20.300 morti, mentre siamo già a quota 32.486. Ma perché i modelli matematici non hanno funzionato? Secondo Carlo Signorelli, docente di Igiene all'Università Vita-Salute San Raffaele di Milano, il problema è nel fatto che alla base delle stime "ci sono i 'numeri' e in Italia non sappiamo quanti sono i casi reali". Concorda l'epidemiologo Donato Greco, oggi consulente dell’Oms, che a questo elemento aggiunge il fatto che "i modelli devono avere 'memoria storica'" e non valgono "da soli, senza un'intelligence intorno".

"Il fallimento dei modelli dipende dal fatto che non sappiamo quanti sono realmente i casi in Italia - spiega Signorelli -perché più della metà sono stati asintomatici e probabilmente il 90% non è neanche passato al sistema, ha fatto la malattia e non se ne è accorto". Inoltre "le notifiche riguardano una parte molto ridotta di tutti i casi reali, tra un decimo e un ventesimo. Dunque, le stime dei modelli vengono costruite su una base che, in questo caso, non solo ha una sottostima dei casi reali, ma anche una sottostima variabile da regione a regione, da provincia a provincia perché influenzata dal numero di test". Per questo "le previsioni sbagliano in eccesso o in difetto a seconda dei dati considerati", che nel nostro caso non sono affatto univoci.

Coronavirus,  perché stime e modelli matematici: cosa è andato storto

Concorda sul fatto che il fallimento dei modelli matematici sia dovuto a una "incompletezza del quadro epidemiologico reale" anche Donato Greco, epidemiologo di grande esperienza, ex capo del laboratorio di epidemiologia dell'Istituto superiore di Sanità per 30 anni e poi direttore generale della Prevenzione al ministero della Salute dal 2004 al 2008. "Certamente - spiega - siamo davanti a un'epidemia nuova, quindi non tutto era noto, ad esempio il rapporto sintomatici-asintomatici, o l'eventuale immunità di gregge, che ad oggi è lontanissima, visto che non siamo neanche al 3% di contagiati nella popolazione". Dunque, secondo Greco, "i primi modelli matematici avevano il giusto difetto di essere troppo precoci, c'erano troppi pochi elementi a disposizione, e i modelli - ricorda - servono per interpretare non per 'predire il futuro'".

Ma l'altro elemento, meno 'fisiologico', secondo Greco, "è stato il non tenere conto dell'esperienza storica, che - sostiene - è fondamentale. Noi abbiamo 4000 anni di storia delle epidemie, e quelle di virus influenzali sono state tante: non si può non tenere conto di questo e partire basandosi solo su elementi approssimativi, primo fra tutti il numero di contatti delle persone. Per fare un modello - spiega Greco, che è specializzato in Igiene e sanità pubblica, oltre che in biostatistica medica - devi teorizzare quanti contatti una persona avrà ad esempio in mezzo alla strada, e siccome non è che qualcuno li conta, vengono teorizzati in base ad alcuni dati. E questa è una forte fragilità", sostiene.

Non solo. "Un modello matematico preso da solo e addirittura, com'è accaduto in Italia, utilizzato per suggerire strategie, da come si devono comportare i parrucchieri alle istruzioni per gli esercizi commerciali, è una fesseria", ammonisce Greco. "Il modello matematico serve se intorno c'è una 'intelligence'", cioè se "l'epidemiologo, l'esperto di sanità pubblica, che usano strumenti diversi, si siedono insieme intorno a un tavolo per lavorare sull'epidemiologia descrittiva, passando poi a quella analitica, con gli studi casi-controllo, di coorte eccetera".

Devi disattivare ad-block per riprodurre il video.
Play
Replay
Play Replay Pausa
Disattiva audio Disattiva audio Disattiva audio Attiva audio
Indietro di 10 secondi
Avanti di 10 secondi
Spot
Attiva schermo intero Disattiva schermo intero
Skip
Il video non può essere riprodotto: riprova più tardi.
Attendi solo un istante...
Forse potrebbe interessarti...

Dunque, "l'errore ulteriore lo hanno fatto i tecnici e i politici che hanno sposato immediatamente, passivamente e asetticamente i suggerimenti dei modelli matematici senza che fosse stata fatta 'intelligence' intorno".

In Evidenza

Potrebbe interessarti

I più letti della settimana

  • SuperEnalotto, vinti 59 milioni di euro nell'estrazione di oggi martedì 7 luglio 2020

  • Estrazioni Lotto oggi e numeri SuperEnalotto di sabato 4 luglio 2020

  • Mangiano e scappano senza pagare: ma la figuraccia di quattro amici è "epocale"

  • Estrazioni Lotto oggi e numeri SuperEnalotto di giovedì 9 luglio 2020

  • Giro d'Italia 2020, tutte le tappe: altimetria, calendario e percorso

  • Stato di emergenza Covid, si va verso la proroga: ecco le conseguenze

Torna su
Devi disattivare ad-block per riprodurre il video.
Play
Replay
Play Replay Pausa
Disattiva audio Disattiva audio Disattiva audio Attiva audio
Indietro di 10 secondi
Avanti di 10 secondi
Spot
Attiva schermo intero Disattiva schermo intero
Skip
Il video non può essere riprodotto: riprova più tardi.
Attendi solo un istante...
Forse potrebbe interessarti...
Today è in caricamento