Coronavirus, gli errori del governo. “Modelli matematici per gestire l’epidemia? Che fesseria”

Roma, 22 mag – E’ sotto gli occhi di tutti che il governo giallofucsia ha inferto un colpo devastante all’economia nazionale prolungando esageratamente la serrata generale per contenere i contagi. Lockdown, sia chiaro, caldamente consigliato dagli esperti, ai quali il premier Giuseppe Conte si è affidato totalmente per prendere decisioni che avrebbero dovuto essere politiche e non imposizioni del comitato dei consulenti del governo. Esperti che peraltro non sempre ci azzeccano. Il punto è proprio questo: basarsi sui modelli matematici per decidere dove e quando chiudere e dove e quando riaprire è un errore. A farlo presente sono esperti che evidentemente non sono stati consultati da Conte.

Ecco perché i modelli matematici hanno fallito

A ben vedere, infatti, le previsioni basate su modelli matemici basati a loro volta sui dati a disposizione hanno fallito. Prendiamo ad esempio la stima dell’Ihme, organizzazione statunitense che fornisce i dati sulla pandemia alla Casa Bianca. Ebbene, l’istituto calcolava al 19 maggio “zero decessi” in Italia, quando invece quel giorno sono stai 162 e per il 4 agosto stimava un totale di 20.300 vittime, mentre siamo già a quota 32.486. Come è possibile? Secondo Carlo Signorelli, docente di Igiene all’Università Vita-Salute San Raffaele di Milano, il problema è che alla base delle stime “ci sono i ‘numeri’ e in Italia non sappiamo quanti sono i casi reali”. D’accordo con lui anche 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“. Intervistati da AdnKronos Salute, i due esperti mostrano tutti i limiti dei modelli matematici.

Signorelli: “Previsioni sbagliano in eccesso o difetto in base ai dati”

“Il fallimento dei modelli dipende dal fatto che non sappiamo quanti sono realmente i casi in Italia – ribadisce 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 caso dell’Italia non sono affatto univoci.

Greco: “Modelli servono per interpretare non per predire il futuro”

I modelli matematici hanno fallito per una “incompletezza del quadro epidemiologico reale”, conferma Greco, ex capo del laboratorio di epidemiologia dell’Istituto superiore di Sanità per 30 anni. “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”. Insomma, secondo Greco, “i primi modelli matematici avevano il giusto difetto di essere troppo precoci, c’erano troppi pochi elementi a disposizione, e i modelli – precisa – servono per interpretare non per ‘predire il futuro’“. Ma grave errore, secondo Greco, “è stato il non tenere conto dell’esperienza storica, che – fa presente l’epidemiologo – è fondamentale. Noi abbiamo 4.000 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“, chiarisce.

“Modello matematico usato per suggerire protocolli di sicurezza è una fesseria”

Ma veniamo al danno maggiore. “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”. 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”. Una condanna senza appello per il governo giallofucsia, insomma. Ma per fare intelligence sui modelli serve appunto intelligenza, la cui “potenza di fuoco” di contiana memoria stiamo ancora aspettando di verificare.

In effetti, applicare rigidamente un modello per tutta l’Italia non ha alcun senso. Lo vediamo oggi con la curva dei contagi: ci sono regioni e regioni senza nuovi casi che devono attenersi alle stesse norme vigenti dove, come in Lombardia, ci sono ancora contagiati. “Ho sempre sostenuto che occorre differenziare gli interventi, invece abbiamo ‘lombardizzato’ il Paese“, fa presente Greco. Appunto.

Adolfo Spezzaferro