Analisi Predittiva nelle Previsioni di Ospedalizzazione per COVID-19

L'analisi predittiva è un metodo che utilizza i Dati e tecniche statistiche per fare previsioni su eventi futuri. Nel contesto delle malattie, ci aiuta a prevedere quante persone potrebbero ammalarsi e quanti letti in ospedale saranno necessari. Un caso specifico di interesse è COVID-19, che ha colpito molte persone in tutto il mondo. Capire come analizzare i dati relativi al COVID-19 può fornire preziose informazioni su come gestire le risorse sanitarie.

#Capire i Dati

Per studiare le previsioni sulle malattie, i dati sono essenziali. Per questo particolare studio, sono stati usati dati di una regione in Ontario, Canada. Questi dati includevano il numero giornaliero di ricoveri per COVID-19. Tuttavia, l'epidemia iniziale nel 2020 ha mostrato un enorme picco nei ricoveri a causa dell'improvviso aumento dei casi. Per avere un quadro più chiaro delle tendenze nel tempo, i dati del 2020 non sono stati inclusi nell'analisi. Invece, ci si è concentrati sui dati dal 1 gennaio 2021 al 31 dicembre 2022.

Per rendere i dati più facili da analizzare, i ricoveri giornalieri sono stati raggruppati in set di dieci giorni. Ad esempio, il primo gruppo copriva i ricoveri dal 1 gennaio al 10 gennaio. Questo raggruppamento ha reso più facile individuare cambiamenti e modelli nel corso di due anni. Ogni gruppo di dieci giorni è stato contrassegnato con un numero, per un totale di 73 gruppi nel periodo studiato.

#Identificare i Valori Anomali

Guardando i dati, sono stati notati alcuni valori estremi, noti come outlier. Gli outlier possono distorcere i risultati dell'analisi dei dati e portare a previsioni meno accurate. Quindi, è utile identificare e rimuovere questi valori anomali. In questo caso, è stato impiegato un metodo per determinare quali valori erano outlier calcolando alcuni confini statistici.

Dopo aver esaminato i dati, si è scoperto che non c'erano valori molto bassi. Tuttavia, alcuni numeri di ricoveri erano significativamente più alti di altri e sono stati quindi considerati outlier. Questi outlier sono stati sostituiti con valori medi dei punti dati adiacenti per mantenere la tendenza generale migliorando l'accuratezza dell'analisi.

#Prepararsi per l'Analisi

Prima di eseguire qualsiasi analisi predittiva, è fondamentale controllare quanto bene il modello possa prevedere i risultati basandosi sui dati esistenti. È qui che entra in gioco una tecnica chiamata Test Train Split. In parole semplici, questo metodo divide i dati in due parti: una parte viene utilizzata per creare il modello predittivo, mentre l'altra parte testa l'accuratezza del modello.

In questo caso, l'80% dei dati è stato utilizzato per costruire il modello e il 20% è stato messo da parte per il test. Questa divisione assicura che il modello possa essere validato con dati freschi che non ha mai visto prima, fornendo una comprensione più sfumata della sua affidabilità.

#Costruire il Modello Predittivo

Per creare un modello predittivo, l'obiettivo è trovare una relazione tra il tempo (numero di gruppi di dieci giorni) e il numero di ricoveri. Un modo comune per esprimere questa relazione è attraverso un'equazione lineare, che predice il numero di ricoveri in base al periodo di tempo.

Tuttavia, un modello lineare non sempre si adatta bene ai dati, specialmente in casi come una pandemia dove le tendenze possono cambiare rapidamente. In questa analisi, l'obiettivo era minimizzare gli errori tra quello che il modello prevede e i ricoveri effettivi. Ciò comporta alcuni calcoli complessi, ma la cosa fondamentale è che l'efficacia del modello dipende da quanto bene riesce a corrispondere ai risultati reali.

#Valutare l'Accuratezza

Per vedere quanto bene ha funzionato il modello predittivo, è stato calcolato l'Errore Assoluto Medio. Questa cifra mostra quanto erano lontane le previsioni dai dati reali. In questo caso, l'Errore Assoluto Medio era più alto del previsto, indicando la necessità di un modello migliore.

L'analisi ha identificato che un approccio lineare potrebbe non rappresentare accuratamente i dati. Spesso, i dati provenienti da crisi sanitarie non seguono una linea retta. Invece, un modello logarithmico o polinomiale potrebbe essere più adatto per questo tipo di dati. Questi modelli possono accogliere tendenze che cambiano in modo più drammatico nel tempo.

#Confrontare diversi Modelli

Per capire quale modello si adatti meglio ai dati, sono stati testati diversi modelli di regressione. È stato calcolato il Valore R-quadrato, che indica quanto bene il modello spiega i dati, per ciascun modello. Questo valore varia da 0 (nessun adattamento) a 1 (adattamento perfetto).

Nell'analisi, il valore R-quadrato per il modello lineare è risultato piuttosto basso. Tuttavia, quando sono stati testati modelli logarithmici e polinomiali, hanno prodotto valori R-quadrato molto più alti. Questo indica che questi modelli hanno catturato le tendenze nei dati molto meglio rispetto al modello lineare.

#Conclusione

Lo studio dell'analisi predittiva nella previsione delle malattie, specialmente per COVID-19, mostra che utilizzare il modello giusto è cruciale per l'accuratezza. Sebbene la regressione lineare possa essere utile, potrebbe non essere sempre l'approccio migliore per dati complessi come quelli di una pandemia.

Riconoscendo i limiti di un modello lineare ed esplorando altre opzioni come le regressioni logarithmiche e polinomiali, si possono fare previsioni migliori. Questo può portare a miglioramenti nelle preparazioni dei sistemi sanitari nella gestione dei ricoveri durante tali crisi.

In sintesi, lo studio evidenzia l'importanza di utilizzare modelli appropriati per analizzare e prevedere le tendenze delle malattie. Con gli strumenti e la comprensione giusti, i fornitori di assistenza sanitaria possono prendere decisioni migliori e prepararsi più efficacemente per future sfide sanitarie.