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13 aprile 2015

Malattie infettive e Big Data: Polimi contro la schistosomiasi in Africa

Malattie Infettive in Africa

Politecnico di Milano – Malattie infettive e Big Data: Politecnico di Milano e Stanford University insieme contro la schistosomiasi in Africa

Malattie Infettive in Africa

Malattie Infettive in Africa

Il Team vince l’Orange Big Data Challenge Senegal nella categoria “Salute” con un modello di diffusione della malattia

Il Data for Development (D4D) Challenge Senegal 2014, premio organizzato da Orange con il patrocinio del Ministero dell’Università e della Ricerca Senegalese, lo scorso anno aveva reso disponibili dati anonimi sul traffico di telefonia cellulare della rete Sonatel (il più diffuso provider del paese africano) a più di 250 laboratori di ricerca internazionali. Scopo dell’iniziativa era offrire, grazie all’utilizzo di nuove metodologie e applicazioni di Big Data, un contributo allo sviluppo e al benessere del Senegal in diversi settori: salute, agricoltura, trasporti/pianificazione urbana, energia, statistiche nazionali.

Politecnico di Milano e Stanford University insieme contro le malattie infettive in Africa

Il premio nella categoria “Salute” è stato vinto dal team condotto da Marino Gatto del Politecnico di Milano (composto anche da Lorenzo Mari, Manuela Ciddio e Renato Casagrandi, e da Susanne Sokolow e Giulio De Leo della Stanford University). Al team e’ anche stato assegnato uno dei tre development grants finanziati da Bill & Melinda Gates Foundation per passare alla fase di applicazione sul campo dei risultati del progetto. Il gruppo di ricerca ha usato i dati forniti da Orange per sviluppare modelli su larga scala che definissero i pattern di diffusione della schistosomiasi in Senegal.

Lo schema concettuale sviluppato può essere applicato allo studio della diffusione di molte altre malattie infettive.

I tassi di infezione e la diffusione di questa e altre gravi patologie parassitarie sono fortemente influenzati dalla mobilità: le persone possono contaminarsi o, se già infette, contaminare le acque lontano dalla loro dimora abituale. Diventa quindi cruciale lo studio di dove, quando, perché e come le persone si spostano. In questo senso, dati come quelli della telefonia cellulare (opportunamente resi anonimi) permettono di stimare la mobilità umana da cui ottenere modelli di previsione e diffusione delle malattie infettive.

I risultati del progetto dimostrano come si possano riprodurre realisticamente i pattern di prevalenza della schistosomiasi (cioè la percentuale di persone infette nelle diverse località del Senegal). I ricercatori hanno mostrato come la mobilità possa aumentare o diminuire il rischio di trasmissione: l’effetto di riduzione diventa predominante su ampie scale spaziali, mentre su scala cittadina può prevalere l’effetto opposto. Il modello sviluppato dal team consente di ottenere scenari per simulare quali zone siano a maggior rischio di contagio e può essere utilizzato per valutare, e ottimizzare, gli effetti di strategie di controllo nazionali per ridurre la diffusione della malattia.

Ciò rappresenta un primo passo verso l’utilizzo di sistemi di supporto alle decisioni basati su Big Data per contribuire alla lotta alla schistosomiasi.

“S’investe di più in farmaci contro la calvizie che contro la malaria”, sintetizzò Bill Gates nel 2009, denunciando come vengano indirizzati più fondi per combattere disturbi di minore importanza nei Paesi più ricchi piuttosto che per lottare contro malattie gravi nei Paesi in via di sviluppo.

La schistosomiasi (o bilarziosi) è una malattia parassitaria, causata dal contatto con acqua contaminata dalle larve di un verme trematode. Si stima che le persone infette siano oltre 200 milioni e che siano circa 700 milioni gli abitanti nelle regioni dove il morbo è endemico. La schistosomiasi, causa di 12.000 morti all’anno e concausa di altri 200.000 decessi soprattutto nell’Africa sub Sahariana, è una delle più comuni malattie parassitarie (seconda solo alla malaria) oltre che la più letale tra le malattie tropicali meno conosciute. Essa colpisce principalmente i bambini che, se non curati tempestivamente, soffrono di disturbi cronici in età adulta.


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