Valentino Sangiorgio

un Departament de Inginerie Civilă, de Mediu, Teren, Construcții și Chimie (DICATECh), Politehnica din Bari, Bari, Italia

evaluarea

Fabio Parisi

b Departamentul de inginerie electrică și informațională (DEI), Politehnica din Bari, Bari, Italia

Date asociate

Abstract

La începutul anului 2020, răspândirea unui nou fir de Coronavirus numit SARS-CoV-2 (COVID-19) a ridicat interesul comunității științifice cu privire la evaluarea riscurilor legate de infecția virală. Contagiunea a devenit pandemică în câteva luni, forțând multe țări să declare statutul de blocare. În acest context de carantină, toate activitățile comerciale și productive sunt suspendate, iar multe țări se confruntă cu o criză gravă. În acest scop, înțelegerea riscului de contagiune în fiecare cartier urban este fundamentală pentru ca guvernele și administrațiile să stabilească strategii de redeschidere.

Această lucrare propune calibrarea unui indice capabil să prezică riscul de contagiune în districtele urbane pentru a sprijini administrațiile în identificarea celor mai bune strategii de reducere sau repornire a activităților locale în timpul condițiilor de blocare. Obiectivul vizează realizarea unui instrument util pentru a prezice riscul de contagiune, luând în considerare datele socio-economice, cum ar fi prezența activităților, companiilor, instituțiilor și numărul de infecții în districtele urbane.

Indicele propus se bazează pe o formulă factorială, simplă și ușor de aplicat de către practicieni, calibrată prin utilizarea unei proceduri bazate pe optimizare și exploatarea datelor din 257 de districte urbane din regiunea Puglia (Italia). Mai mult, o comparație cu o analiză mai rafinată, bazată pe instruirea rețelelor neuronale artificiale, este realizată pentru a lua în considerare neliniaritatea fenomenului. Investigația cuantifică influența fiecărui parametru considerat asupra riscului de contagiune util pentru a obține analize de risc și scenarii de prognoză.

1. Introducere

Începând cu începutul anului 2020, lumea a fost un observator neînarmat în răspândirea unui nou fir de Coronavirus, numit SARS-CoV-2 (COVID-19), responsabil pentru un sindrom respirator sever. Răspândirea virusului a început în China, dar în câteva luni un număr mare de țări străine au raportat prima lor infecție, datorită rețelei intensive de conexiune și transport la nivel mondial (Organizația Mondială a Sănătății, 2020). Virusul este deosebit de contagios, iar raportul de fatalitate estimat pentru această boală este în medie de 1,38% (Verity și colab., 2020). Pe de altă parte, datele împărtășite de multe țări arată dovezi că acest raport de fatalitate poate varia în funcție de vârsta populației și de eficiența sistemului de sănătate din orașele afectate.

În acest context de carantină, toate activitățile comerciale și productive au fost suspendate și toate națiunile au cunoscut o criză gravă. În acest scop, înțelegerea când și cum repornirea activităților este fundamentală pentru guverne.

Multe cercetări din trecut au investigat dezvoltarea prognozei pandemiei luând în considerare mai mulți parametri (Chretien și colab., 2014). Au fost încercate diferite tehnici, cum ar fi simulări optimizate (Nsoesie și colab., 2013) sau un model stocastic de timp discret pentru o prognozare în timp real (Nishiura, 2011). În plus, studiul lui Kucharski și colab. (2014) demonstrează că comportamentul social aduce o contribuție importantă la transmiterea unor tipologii de virus. Din păcate, natura puternică infecțioasă a romanului COVID-19 face necesară luarea în considerare a unor aspecte suplimentare legate de caracteristicile districtelor urbane. Densitatea populației, concentrarea locuitorilor și obiceiurile de agregare socială devin de o importanță de bază în fiecare cartier urban pentru a identifica riscul de contagiune (Sohrabi și colab., 2020).

Necesitatea luării în considerare a mai multor parametri pentru evaluarea riscurilor este adesea abordată cu metode multi-criteriu în comunitatea științifică și tehnică. În special, astfel de abordări sunt foarte utile în evaluarea și gestionarea riscurilor, așa cum este specificat în lucrarea de revizuire a lui Almeida și colab. (2017). Metoda multicriterială este deosebit de eficientă datorită particularității sale de a împărți o problemă complexă în componentele sale de bază pentru a obține o schemă ierarhică a fenomenului (Sangiorgio și colab., 2020a, Sangiorgio și colab., 2020b).

Abordările multicriteriale sunt de obicei susținute de metodologii de calibrare adecvate, variind de la calibrări simple bazate pe aplicații la studii de caz diferite (de Luca, 2014, Sangiorgio și colab., 2019) până la analize mai complexe care implică optimizare (Sangiorgio și colab., 2019, Sangiorgio și colab., 2017; Sangiorgio și colab., 2018), analiză neliniară până la rețele neuronale complexe (Jiang și Ruan, 2010).

Scopul final al acestor abordări este de a realiza diferite scenarii de prognoză pentru a identifica cele mai bune strategii de atenuare, luând în considerare diferite aspecte ale problemei. În ceea ce privește aplicarea metodelor multi-criterii și a procedurilor de calibrare pentru a obține scenarii de prognoză conectate la COVID-19, există multe aspecte investigate în literatura recentă: i) scenariile macroeconomice sunt investigate în studiile (McKibbin și Fernando, 2020a, McKibbin și Fernando, 2020b) și (Atkeson, 2020), ii) răspândirea virusului se confruntă într-un mediu limitat (Rocklöv și colab., 2020) sau ambele la nivel regional (Johnson și colab., 2020) sau global (Hellewell și colab., 2020, Rodriguez-Morales și colab., 2020); iii) și riscul de infecție și deces potențial sunt investigate în mai multe studii (Jung și colab., 2020, Zhang și colab., 2020, Anzai și colab., 2020).

Această lucrare propune calibrarea unui indice capabil să prezică riscul de contagiune în cartierul urban pentru a sprijini decizia de administrare și a identifica cele mai bune strategii în timpul și după starea de blocare la nivel regional. Obiectivul se referă la realizarea instrumentului pentru a prezice riscul de contagiune în raioanele urbane, luând în considerare datele sociale, prezența activităților, companiile, instituțiile și numărul de infecții din zonă. În plus, indicele poate fi utilizat pentru a analiza diferite scenarii, pe baza unei politici administrative diferite, pentru a prognoza riscurile aferente.

Acest obiectiv ambițios este atins prin utilizarea a patru tehnici legate de sinergie: i) o abordare multicriterială (Saaty, 2008) este utilizată în combinație cu formula binecunoscută a factorului de risc (Towhata, 2008, Sangiorgio și colab., 2020a, Sangiorgio și colab. . al., 2020b) pentru a structura problema (în criterii și subcriterii) și a analiza fiecare aspect al problemei deciziei; ii) o procedură de achiziție de date pentru a achiziționa date pandemice și socio-economice în 257 raioane urbane apuliene; iii) o calibrare a modelului se obține utilizând optimizarea matematică și metoda Gradientului Redus Generalizat (GRG) prin exploatarea datelor colectate; iv) se efectuează o comparație a indicelui propus cu o analiză mai rafinată bazată pe instruirea unei rețele neuronale artificiale (ANN) pentru a verifica eficacitatea abordării multicriteriale.

ANN-urile sunt tehnici de învățare statistică care vizează modelarea unui sistem de calcul care încearcă să reproducă capacitatea de învățare a creierului uman prin replicarea structurii sale formate din neuroni interconectați (Shanmuganathan, 2016). În special, ANN-urile feedforward sunt unul dintre cele mai utilizate modele de învățare profundă (Goodfellow și colab., 2016) și sunt de obicei structurate cu unul sau mai multe straturi ascunse. Utilizarea unei arhitecturi feedforward implică definirea: i) arhitecturii prin definirea numărului de straturi și a numărului de neuroni; ii) o funcție care modelează ieșirea fiecărui neuron, numită funcție de activare; iii) o funcție de pierdere și un algoritm de optimizare pentru această funcție de pierdere. În această lucrare, un ANN feedforward este utilizat pentru a efectua o sarcină de regresie și o comparație cu indicele obținut cu metoda GRG.

Pentru a arăta potențialul indicelui, în Apulia (Italia) sunt ipotezate diferite politici administrative (după condiția de blocare): 1) redeschiderea limitată a unor activități comerciale și productive și mișcările interzise între diferite cartiere urbane; 2) redeschiderea parțială a unor activități comerciale și productive și controlul mișcării oamenilor, 3) redeschiderea tuturor activităților comerciale și productive și libertatea mișcării oamenilor. Abordarea rezultată este utilizată pentru a analiza astfel de scenarii diferite și pentru a obține hărți de risc regionale.

În plus, în comparație cu studiile anterioare, a fost cuantificată influența fiecărui parametru al districtelor urbane care influențează riscul de contagiune. În acest fel, este posibil să se identifice tipologia companiilor sau activitățile cu risc de contagiune în fiecare cartier urban. În plus, această lucrare prezintă scenarii de analiză și prognoză a riscurilor într-o regiune din sudul Italiei.

2. Metodologie

Lucrarea propusă se desfășoară în patru etape: 1) definirea problemei și a parametrilor implicați, 2) achiziția de date, 3) calibrarea bazată pe optimizare, 4) procedura bazată pe ANN.

2.1. Definirea problemei

În primă fază riscul de contagiune Covid-19 în raioanele urbane este analizat pentru a determina parametrii implicați și a le clasifica în criterii, sub-criterii și intensitate (Fig. 1). În această fază, problema este structurată în conformitate cu teoria abordării multicriteriale (Saaty, 2008). În plus, urmând urmele procedurii de evaluare a riscurilor existente (IEC, 2008) sunt definiți și personalizați trei factori de risc bine cunoscuți pentru fenomenul considerat: Hazard, Vulnerability and Exposure (Towhata, 2008, Sangiorgio și colab., 2020a, Sangiorgio și colab., 2020b).