Lo Spazio in risposta all'epidemia di COVID-19

EPICO19-logo-inpage

Modello epidemiologico e logistico di covid-19

Il Tool

EPICO19 è un’applicazione web progettata a supporto dei tecnici e dei decisori in ambito Sanità Pubblica per la previsione della pandemia in corso per la definizione delle misure restrittive più efficaci per il contenimento del contagio.

A giugno 2021 è ufficialmente iniziata la fase Pilota di EPICO19, in cui l’applicativo viene testato sul campo dall’AUSL di Reggio Emilia. Settimanalmente vengono aggiornati i dati sanitari ed ambientali direttamente sull’applicativo web, viene generato il report di analisi degli ultimi 7 giorni e si valuta la previsione in termini di casi e ricoveri legati al COVID-19 per la settimana successiva.

Il team di progetto crede fortemente nell’applicativo EPICO19 e sta impiegando significative risorse per promuoverlo e farlo conoscere a nuovi possibili utilizzatori. Al fine di mostrare le potenzialità dello strumento, è attualmente disponibile una versione demo gratuita dell’applicazione: per ottenere le credenziali manda un’email all’indirizzo epico19@terraria.com!

 

L’applicativo EPICO19 è un DSS (Decision Support System) che integra in un’unica piattaforma web le seguenti funzionalità:

  • mappare, monitorare e prevedere la diffusione dell’epidemia attraverso un modello di machine learning
  • valutare l’effetto delle politiche in materia di salute pubblica secondo un approccio what-if sia in passato che in futuro: ad es. modellare cosa sarebbe successo nella prima e nella seconda ondata individuando i migliori interventi per controllare meglio un’eventuale terza ondata
  • monitorare la vulnerabilità e l’affollamento della popolazione attraverso l’osservazione satellitare, rispettivamente modellando l’esposizione all’inquinamento atmosferico e il conteggio e la geolocalizzazione dei veicoli con un motore AI

Scientificamente Basato

Il background metodologico alla base di EPICO19 risiede nei seguenti articoli scientifici:
  • “Lockdown timing and efficacy in controlling COVID-19 using mobile phone tracking”, EClinicalMedicine 2020, 100457, DOI: 10.1016/j.eclinm.2020.100457; autori: Marco Vinceti (1,2), Tommaso Filippini (1), Kenneth J. Rothman (2,3), Fabrizio Ferrari (4), Alessia Goffi (4), Giuseppe Maffeis (4), Nicola Orsini (5)
    Leggi l'articolo su Research Gate
  • “Associations between mortality from COVID-19 in two Italian regions and outdoor air pollution as assessed through tropospheric nitrogen dioxide”, November 2020, Science of The Total Environment, DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.143355, autori: Marco Vinceti (1,2), Tommaso Filippini (1), Kenneth J. Rothman (2,3) Silvia Cocchio (6), [...], Fabrizio Ferrari (4), Alessia Goffi (4)
    Leggi l'articolo su Research Gate
  • “Satellite-detected tropospheric nitrogen dioxide and spread of SARS-CoV-2 infection in Northern Italy”, June 2020, Science of The Total Environment; autori: Marco Vinceti (1,2), Tommaso Filippini (1), Kenneth J. Rothman (2,3), [...], Fabrizio Ferrari (4), Alessia Goffi (4)
    Leggi l'articolo su Research Gate
(1) Environmental, Genetic and Nutritional Epidemiology Research Center (CREAGEN), Section of Public Health, Department of Biomedical, Metabolic and Neural Sciences, University of Modena and Reggio Emilia, Modena, Italy; (2) Department of Epidemiology, Boston University School of Public Health, Boston, MA, USA; (3) RTI Health Solutions, Research Triangle Park, NC, USA; (4) Terraria, Milan, Italy (5) Department of Global Public Health, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden (6) University of Padova

Supporto alla Pianificazione

Gli utenti chiave a cui si rivolge EPICO19 sono le Aziende Sanitarie Locali in primis ma più in generale gli enti pubblici che hanno responsabilità nella gestione delle epidemie, inclusi i Comuni, le Province e le Regioni.

Il sistema EPICO19 sarà testato durante la fase pilota nella provincia di Reggio Emilia, purtroppo colpita molto duramente dal COVID-19 nella prima ondata, grazie allo user Azienda USL di Reggio Emilia direttamente coinvolto nel progetto fin dalla stesura. L’AUSL di Reggio Emilia agisce su 42 Comuni, 7 Unione Comuni per 535'000 abitanti e 6 Ospedali occupandosi della gestione delle politiche sanitarie ed epidemiche.

Risorse tecnologiche avanzate

Per stimare l'indice di affollamento vengono utilizzate immagini satellitari e aeree VHR, con una risoluzione al suolo rispettivamente di 30-50 cm e 11 cm. Le immagini saranno analizzate da un algoritmo proprietario di visione di Intelligenza Artificiale di Studiomapp, estraendo fino a 100 classi di oggetti. Ciò consente di contare il numero di automobili, autobus o camion e di valutare la presenza di persone nei siti in cui è previsto l'affollamento, come ospedali, parcheggi, supermercati, luoghi di lavoro, stazioni ferroviarie e hub logistici.

L'inquinamento atmosferico e l'indice di affollamento sono tra gli input del modello epidemiologico all’interno del tool EPICO19. EPICO19 combina quindi un'intelligenza artificiale avanzata e tecniche ambientali basate su risorse satellitari con tecniche di apprendimento automatico su dati epidemiologici.

Sfruttiamo il servizio di forecast CAMS (un compromesso tra previsione e rianalisi) che incorpora osservazioni da strumenti satellitari (ad esempio Sentinel-5P) e dati a terra, combinandoli con la modellazione per stimare la concentrazione di PM10, PM2.5, NO2 nell'aria. L'inquinamento atmosferico viene utilizzato per valutare la vulnerabilità della popolazione e le condizioni meteorologiche che possono influenzare la diffusione dell'infezione.

Scientificamente basato

Il background metodologico alla base di EPICO19 risiede nei seguenti articoli scientifici:

(1) Environmental, Genetic and Nutritional Epidemiology Research Center (CREAGEN), Section of Public Health, Department of Biomedical, Metabolic and Neural Sciences, University of Modena and Reggio Emilia, Modena, Italy; (2) Department of Epidemiology, Boston University School of Public Health, Boston, MA, USA; (3) RTI Health Solutions, Research Triangle Park, NC, USA; (4) Terraria, Milan, Italy (5) Department of Global Public Health, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden (6) University of Padova

Supporto alla pianificazione

Gli utenti chiave a cui si rivolge EPICO19 sono le Aziende Sanitarie Locali in primis ma più in generale gli enti pubblici che hanno responsabilità nella gestione delle epidemie, inclusi i Comuni, le Province e le Regioni.

Il sistema EPICO19 sarà testato durante la fase pilota nella provincia di Reggio Emilia, purtroppo colpita molto duramente dal COVID-19 nella prima ondata, grazie allo user Azienda USL di Reggio Emilia direttamente coinvolto nel progetto fin dalla stesura. L’AUSL di Reggio Emilia agisce su 42 Comuni, 7 Unione Comuni per 535’000 abitanti e 6 Ospedali occupandosi della gestione delle politiche sanitarie ed epidemiche.

Risorse tecnologiche avanzate

Per stimare l’indice di affollamento vengono utilizzate immagini satellitari e aeree VHR, con una risoluzione al suolo rispettivamente di 30-50 cm e 11 cm. Le immagini saranno analizzate da un algoritmo proprietario di visione di Intelligenza Artificiale di Studiomapp, estraendo fino a 100 classi di oggetti. Ciò consente di contare il numero di automobili, autobus o camion e di valutare la presenza di persone nei siti in cui è previsto l’affollamento, come ospedali, parcheggi, supermercati, luoghi di lavoro, stazioni ferroviarie e hub logistici.

L’inquinamento atmosferico e l’indice di affollamento sono tra gli input del modello epidemiologico all’interno del tool EPICO19. EPICO19 combina quindi un’intelligenza artificiale avanzata e tecniche ambientali basate su risorse satellitari con tecniche di apprendimento automatico su dati epidemiologici.

Sfruttiamo il servizio di forecast CAMS (un compromesso tra previsione e rianalisi) che incorpora osservazioni da strumenti satellitari (ad esempio Sentinel-5P) e dati a terra, combinandoli con la modellazione per stimare la concentrazione di PM10, PM2.5, NO2 nell’aria. L’inquinamento atmosferico viene utilizzato per valutare la vulnerabilità della popolazione e le condizioni meteorologiche che possono influenzare la diffusione dell’infezione.

Il sistema EPICO19 si compone di:

Back-End (BE)
L’insieme di processi, DB e pre/post processori che costituiscono il “motore” del sistema.
I suoi  componenti principali sono:

  • Database spaziale e temporale dei parametri sanitari
  • Database dei parametri ambientali ricavato da immagini satellitari (affollamento e concentrazioni di NO2 e PM)
  • Modello epidemiologico di machine learning per prevedere gli scenari delle politiche sanitarie attraverso un approccio what-if

Front-End (FE)
Interfacce utente grafiche rappresentate da una piattaforma web incentrata sulle mappe, i cui principali risultati sono:

  • Analisi della diffusione e delle dinamiche dei focolai passati
  • Monitoraggio del focolaio in corso diffuso attraverso mappe di diffusione con dettaglio comunale e sezione censuaria
  • Previsione dell’epidemia diffusa e dell’efficacia delle limitazioni di blocco/mobilità per frenare l’epidemia nell’area di studio
  • Reporting mappa e serie storiche di parametri e indicatori sanitari

EPICO19 ha un accesso autenticato per esperti di salute pubblica con tutte le funzionalità e un accesso pubblico per i cittadini che possono consultare mappe e grafici decise dall’AUSL.