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Gruppo di lavoro data-driven per l’emergenza covid-19

Emergenza Covid-19 in Italia

Un gruppo multidisciplinare di esperti al lavoro per valutare e proporre soluzioni tecnologiche data-driven per la gestione dell’emergenza sanitaria, economica e sociale legata alla diffusione del virus SARS-CoV-2.

Prendono il via i lavori della task force istituita dal Ministro per l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione in accordo con il Ministero della Salute per valutare e proporre soluzioni tecnologiche data driven e affrontare l’emergenza sanitaria, sociale e economica legata alla diffusione del virus SARS-CoV-2 sul territorio italiano. La task force è composta da un contingente multidisciplinare di 74 esperti, scelti in collaborazione con il Ministero della Salute, l’Istituto Superiore di Sanità e l’Organizzazione Mondiale della Sanità e tra componenti direttamente designati dall'Autorità garante della concorrenza e del mercato, dall’Autorità per le garanzie nelle comunicazioni e dal Garante per la protezione dei dati personali, in base a comprovata esperienza nelle rispettive discipline di riferimento, che partecipano a titolo gratuito. Il compito di questo gruppo di lavoro è individuare e valutare soluzioni tecnologiche data driven per supportare il Governo e gli altri pubblici decisori nella definizione di politiche di contenimento del contagio da Covid-19.

L’idea su cui si basa la task force è che l'innovazione tecnologica e la digitalizzazione possono dare un contributo significativo attraverso la raccolta e l’analisi di dati, nel rispetto delle normative sulla privacy, per l’adozione di tutte le misure necessarie a fronteggiare la crisi in atto. Una corretta gestione e condivisione dei dati può consentire alle istituzioni pubbliche di assumere le decisioni migliori, progettare le azioni più efficaci e fornire servizi sempre più rispondenti ai bisogni ed alle necessità di cittadini ed imprese. Inoltre, l’uso delle tecnologie emergenti (data analytics, big data, intelligenza artificiale) può contribuire in modo significativo a contenere il numero di contagi e agevolare l’adozione tempestiva delle misure di distanziamento sociale indispensabili per arginare la diffusione del virus.

Introduzione

Il Paese è chiamato ad affrontare un'importante emergenza sanitaria dovuta alla diffusione del Coronavirus (SARS-CoV-2), dove l'innovazione tecnologica e la digitalizzazione possono dare un contributo significativo per supportare la raccolta e l'analisi di dati significativi per l'adozione di tutte le misure necessarie a fronteggiare la crisi in atto.

Infatti, oggi più che mai risulta evidente come solo una corretta gestione e condivisione dei dati consente alle istituzioni pubbliche di assumere le decisioni migliori, progettare le azioni più efficaci e fornire servizi sempre più rispondenti ai bisogni ed alle necessità di cittadini ed imprese.

Inoltre, l'uso sistematico delle tecnologie emergenti (data analytics, big data, intelligenza artificiale) può contribuire in modo significativo a contenere il numero di contagi ed agevolare l'adozione tempestiva delle misure di distanziamento sociale indispensabili per arginare la diffusione del virus.

Per questo motivo si è ritenuto opportuno costituire un Gruppo di lavoro multidisciplinare che supporti il Governo e gli altri pubblici decisori nella definizione di politiche di contenimento del contagio da Covid-19 con soluzioni tecnologiche data-driven, individuate all'esito di un'analisi dei profili giuridici della gestione dei dati connessa all'emergenza in atto e di uno studio dell'impatto socio-economico sul sistema Paese di tale situazione emergenziale.

Siamo convinti che la lotta per fermare l'attuale epidemia di coronavirus e contrastare gli effetti economici negativi da questa derivanti, passi necessariamente da un approccio innovativo data-driven basato su tecnologie Big data analytics e Intelligenza artificiale e per questo è più che mai necessario approfondire l'analisi e lo studio di questi strumenti e delle opportunità che possono offrire, anche alla luce di una ricostruzione comparativa delle soluzioni adottate in altri ordinamenti, nel contesto UE e extra UE.

Obiettivi

Il Gruppo di lavoro studia e analizza dati provenienti da amministrazioni pubbliche e soggetti privati relativi all'emergenza epidemiologica da COVID-19, con specifico riferimento all'ambito sanitario, epidemiologico e socio-economico relativo alla produzione industriale italiana.

Il Gruppo valuta le soluzioni tecnologiche di supporto al contenimento dell'epidemia di covid-19.

Il Gruppo di lavoro svolge attività di studio e analisi, utile a supportare i decisori pubblici nelle scelte operative e tecnologiche legate all'emergenza Covid-19.

In particolare, svolge le seguenti attività:

a) analisi e studio delle problematiche connesse alla raccolta, conservazione ed elaborazione dei dati relativi all'emergenza in atto sotto il profilo giuridico, economico, sociale, sanitario ed ambientale;

b) analisi e mappatura delle banche dati di interesse per gli scopi del Gruppo di Lavoro e dei livelli di interoperabilità esistenti;

c) analisi e individuazione del quadro normativo di riferimento nazionale ed europeo e ricostruzione comparativa delle soluzioni adottate in altri ordinamenti, nel contesto UE ed extra UE;

d) analisi e studio di metodi e strumenti per la progettazione e l'attuazione di politiche basate sui dati (data driven) e sull'evidenza informativa, sfruttando tecnologie innovative per la raccolta e l'interpretazione di grandi volumi di dati (big data).

Sottogruppi

Il Gruppo di lavoro è articolato in 8 sottogruppi che perseguono autonomamente i seguenti obiettivi specifici in relazione ai diversi ambiti di competenza. Per ogni sottogruppo è presente la relativa cartella in questo repository contenente i materiali relativi:

Ciascun sottogruppo organizza in autonomia le proprie attività, individuando le forme e le modalità più opportune per la partecipazione da remoto agli incontri di sottogruppo. Ciascun sottogruppo individua altresì al proprio interno uno o più rappresentanti che riferiranno periodicamente sullo stato di avanzamento dei lavori al Coordinatore del Gruppo di lavoro.

Il Coordinatore del Gruppo di lavoro verifica lo stato di avanzamento dei lavori di ciascun sottogruppo anche mediante periodici incontri da tenersi in videoconferenza.

Coordinamento

Obiettivi

Coordinare le attività della task force. Questo gruppo assicura che specifici temi trasversali ai gruppi siano affrontati in ottica collegiale, in base agli obiettivi, alla tempistica e allo stato di avanzamento delle attività di ciascuno dei successivi sottogruppi.

Infrastrutture e data collection

Obiettivi

Analisi e mappatura delle banche dati di interesse e dei livelli di interoperabilità esistenti.
Raccolta e consolidamento dei dati necessari allo svolgimento delle attività dei Sottogruppi.
Messa a sistema e/o l'ottimizzazione dei flussi (in base alle diverse realtà regionali) dei dati sanitari e amministrativi regionali e la gestione della interoperabilità, per la creazione di un ecosistema di scambio digitale con l'applicazione di BigData Analytics.

Attività

Contattare enti, amministrazioni e privati al fine di attivare lo scambio delle informazioni richieste.
Predisporre la piattaforma di raccolta dei dati e fornire un punto unico di accesso per la consultazione dei dati agli analisti/ricercatori.
Raccogliere tutte le informazioni e le problematiche riscontrate nelle attività del gruppo, in particolare le problematiche tecniche e giuridiche per avere accesso ai dati delle amministrazioni pubbliche.
Coordinare le attività tra i gruppi di lavoro e supportare le attività di ricerca sul piano operativo.
Fornire consulenza e strumenti tecnologici necessari al GdL per lo svolgimento dei lavori.
Gestire la comunicazione del GdL, assicurando una corretta informazione sulle attività svolte, secondo il principio di trasparenza.

Impatto economico

Obiettivi

Stimare l'impatto dell'emergenza COVID-19 sulla produzione industriale italiana a livello combinato di regione-settore.
Stimare gli impatti diretti ed indiretti sulla finanza pubblica.

Attività

Usare le tabelle input-output (I/O) regionali a frequenza mensile (o alla frequenza più alta disponibile) e fare esperimenti con degli shock selezionati ad-hoc (e.g. 5%, 10%, 15%, della produzione industriale pres-shock etc.) sia a livello regionale che settoriale.
Usare serie storiche regionali, che esistono sia a frequenza giornaliera (o settimanale) sia a frequenza mensile, per studiare le cross-correlazioni con la produzione industriale ed estrarre un fattore (componente principale) che possa predire con anticipo gli andamenti della produzione industriale a livello regionale.

Web Data e impatto socio-economico

Obiettivi

Sviluppo di metodi innovativi e modelli statistici per lo studio dell'emergenza Covid19 - impatto economico, sociale, misure di contenimento, etc. - sulla base dell'analisi di dati provenienti dal web (Facebook, Twitter, Google, Chatbot e altri sistemi AI-based, etc.).
Analisi e studio di strumenti, metodi, e modelli per l'analisi del contagio virale e informativo e relativo impatto socio-economico attraverso tecniche di data e network science.

Attività

Affinamento delle tecniche di analisi della diffusione dell'informazione e contagio virale: analisi dei modelli epidemiologici e dei modelli di diffusione dell'informazione per valutare l'impatto della comunicazione mediatica e social sulla gestione della pandemia.
Monitoraggio del flusso di informazione e della percezione attraverso analisi di flussi economici e dei principali canali di comunicazione (principali testate giornalistiche) e social media (youtube, twitter, reddit, facebook, google news e google trends) sia a livello italiano che globale.
Analisi e valutazione delle strategie di comunicazione sottese a politiche data-driven e valutazione della loro percezione e del loro impatto socio-economico.
Monitoraggio dell'impatto socio-economico delle strategie di comunicazione/informazione e loro rebound.
Monitoraggio di risposta della popolazione ed efficacia delle misure di contenimento e distanziamento sociale (in stretta sinergia con il team "Big Data & AI for policies") sulla based di Web Data (es. Dati riservati Facebook) relativi a mobilità reale, manifestazione dei sintomi ed altre attività umane, utili a sviluppare modelli di valutazione ex-post dell'efficacia delle misure adottate per il contenimento e il distanziamento sociale rispetto alla mitigazione dell'epidemia, e modelli predittivi.

Teleassistenza medica

Obiettivi

Individuare possibili soluzioni offerte dalle tecnologie digitali per supportare l'assistenza domiciliare sia in fase di emergenza COVID-19 ma anche successivamente per la teleassistenza in condizioni di normalità.

Attività

Selezionare, in base a requisiti - tecnici e operativi -- minimi indispensabili, le tecnologie attualmente disponibili per supportare l'assistenza domiciliare sia in fase di emergenza COVID-19 (comprendente anche il monitoraggio/controllo dell'isolamento) ma anche successivamente per la teleassistenza in condizioni di normalità.

Tecnologie per il governo dell'emergenza

Obiettivi

Individuare possibili soluzioni offerte dalle tecnologie digitali per la gestione dell'emergenza e per il contenimento del contagio anche alla luce di una ricostruzione comparativa delle soluzioni adottate nel contesto UE ed extra UE (UK, Germania, Singapore, Cina e Corea del Sud).

Attività

Individuare tecnologie, e strategie basate sulle tecnologie, per il monitoraggio 'attivo' del rischio di contagio tramite tracciamento dei contatti (human-detection), finalizzato al contenimento dell'epidemia e alla progressiva ripresa della circolazione personale, per consentire il graduale riavvio dell'attività economica e sociale.

Big Data & AI for policies

Obiettivi

Analisi e studio di metodi e strumenti per la progettazione e l'attuazione di politiche basate sui dati (data driven) e sull'evidenza informativa, sfruttando tecnologie innovative per la raccolta e l'interpretazione di grandi volumi di dati (big data).

Attività

Affinamento dei modelli di diffusione dell'epidemia tenendo conto anche dei pattern di mobilità reale: analisi dei dati epidemiologici e di Big Data relativi a mobilità reale ed altre attività umane, utili a migliorare la precisione dei modelli di diffusione per la stima delle curve di contagio, la previsione della diffusione geografica del rischio epidemico, dell'impatto sulle strutture ospedaliere, etc., su tutto il territorio nazionale ed a diverse granularità territoriali e temporali.
Monitoraggio dell'efficacia delle misure di contenimento e distanziamento sociale: analisi dei dati epidemiologici e di Big Data relativi a mobilità reale ed altre attività umane, utili a sviluppare modelli di valutazione ex-post dell'efficacia delle misure adottate per il contenimento e il distanziamento sociale rispetto alla mitigazione dell'epidemia, e modelli di simulazione "what-if" per interventi futuri.
Monitoraggio della risposta della popolazione alle misure di contenimento e distanziamento sociale: Analisi di Big Data relativi a mobilità reale ed altre attività umane, utili a valutare i comportamenti sociali le dinamiche e le osservanza alle disposizioni su tutto il territorio nazionale ed a diverse granularità territoriali e temporali. Tale attività contribuirà alla analisi degli eventuali dati raccolti dalle applicazioni di tracciamento individuale.
Supporto alla emergenza ospedaliera: modelli predittivi di AI/ML su dati sanitari (anche della terapia intensiva) per evidenziare anticipatamente fenomeni di interesse quali diagnosi, priorità nel triage e nella terapia, etc. Inoltre, l'uso del ML nel processo di valutazione di farmaci antivirali potrebbe aiutare i medici a fare scelte migliori e più rapide tra le diverse opzioni terapeutiche.
Supporto al refactoring/repurposing di farmaci esistenti: analisi dei dati molecolari e proteici per valutare l'impiego di farmaci esistenti per contrastare gli effetti del Coronavirus. La bioinformatica e le tecnologie di AI possono ridurre il numero esponenziale delle combinazioni sulle quali testare i farmaci esistenti.
Analisi automatica della letteratura e degli articoli scientifici: le tecniche di AI per l'analisi del linguaggio naturale possono essere utilizzate per facilitare l'accesso e l'analisi delle informazioni della letteratura, come il corpus COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) (29.000 articoli accademici per COVID-19) recentemente reso disponibile per la comunità scientifica.
Archivio storico digitale della pandemia: come raccogliere, curare e rendere accessibili i Big Data dalle molteplici sorgenti prima, durante e dopo l'emergenza epidemica agli scienziati interdisciplinari ed ai portatori di interesse, non solo per studi socio-economici, ma anche storici o altre discipline affinchè sia a disposizione un microscopio sociale di questo difficile periodo. Tale archivio, in una ottica open-science sarà un patrimonio comune da integrare con le altre iniziative Europee e mondiali che nasceranno.

Profili giuridici della gestione dei dati connessa all'emergenza

Obiettivi

Analisi e mappatura dei vincoli normativi per l'utilizzazione e la condivisione dei dati personali tra soggetti pubblici e tra soggetti privati e pubblici.
Predisposizione di una strategia di garanzia dei diritti e delle libertà fondamentali nella gestione ordinaria ed emergenziale dei dati personali.
Ricognizione ed analisi delle strategie in atto nei paesi europei e verifica degli strumenti compatibili con l'ordinamento nazionale.