Si chiama “Dynamics of transmission and control of Covid 19” il progetto di ricerca guidato dal professor Massimiliano Ferrara, direttore del dipartimento di Giurisprudenza, Economia e Scienze Umane (Di.gi.es), research affiliate presso l’Università Bocconi e delegato per l’Italia presso l’European Mathematical Society che sta ottenento importanti risultati internazionali.

Con il sostegno  dell’Organizzazione mondiale della sanità questo ha come fulcro nevralgico l’elaborazione di modelli matematici predittivi circa la diffusione del Covid-19 nei diversi continenti.

Con la realizzazione di tre modelli matematici grazie ai dati ottenuti  dalla stessa OMS sono stati individuati 34 ceppi diversificati del virus. A catturare l'attenzione internazionale de focus: il caso pakistano e quello iraniano per i quali i modelli hanno consentito la gestione della crisi in quei territori.

Altri componenti italiani del gruppo di ricerca sono: il professor Bruno Antonio Pansera afferente al Di.gi.es e il ricercatore di matematica per l’Economia presso l’Ateneo reggino e le dottoresse Tiziana Ciano, Mariangela Gangemi, Iside Rita Laganà e Tiziana Merenda, dottorande di ricerca del dottorato in diritto ed economia.

I risultati scientifici - alcuni già in fase di stampa - saranno inseriti  in riviste ad alto impatto scientifico internazionale (Results in Physics, Communications in Nonlinear Science and Simulation, Advances in Difference Equations, Scientific Report - Nature, Nature Communications, ISA Transactions, Sustainable Cities and Society). Nel gruppo  15 ricercatori provenienti dall’Italia, Iran, Malaysia, Pakistan, Turchia, Canada. Tra le Università partners del progetto ricordiamo la Bocconi, la National University of Malaysia, la Bahcesehir University (Turchia) con l’apporto di alcune aziende lombarde operanti nell’ambito dei Big Data.

Ai risultati già raggiunti e pubblicati in ambito “modelli previsionali” si aggiunge il recente risultato legato alla diagnosi del Covid-19. Ad oggi gran parte delle diagnosi avviene attraverso il test RT-PCR (c.d. tampone). Però  il test, non è scientificamente e sufficientemente accurato ed indicativo.

Su questa scia il gruppo del professore Ferrara ha realizzato un modello “Machine Learning”, attraverso l’utilizzo di tecniche di apprendimento “Deep” (quindi attraverso l’intelligenza artificiale) e capace di definire un problema di classificazione bootstrap di tre modelli di apprendimento dei trasferimenti,: Inception v3, ResNet34 e DenseNet201.

Grazie a questo modello, ne beneficiano le immagini di CT-scan al torace, le quali secondo quanto dimostrato  risultano molto più idonee e accurate per lo screening del Covid-19 attraverso un metodo di tecniche di apprendimento “Deep” da cui trae un sostanziale feed-back positivo la tomografia assiale.