Un modello matematico che tiene conto degli spostamenti quotidiani degli abitanti di un città è in grado di predire l’andamento dell’influenza nei singoli quartieri. A metterlo a punto e descriverlo su Plos Computational Biology sono stati i ricercatori della Columbia University, che l’hanno applicato alla città di New York.
I ricercatori hanno utilizzato i dati sui casi di influenza da 52 diverse zone della città tra il 2008 e il 2013, combinandoli con i dati del Cdc e incorporando nell’algoritmo anche le statistiche sui movimenti di persone nella città. Il modello è stato in grado di predire un piccolo picco nell’attività influenzale in un quartiere con una settimana di anticipo l’82% delle volte, mentre è stato meno efficace con 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”.
