Analisi di dati da sorgenti non tradizionali per il monitoraggio del segnale epidemiologico di COVID-19 e ILI

L’avvento del Covid-19 ha indubbiamente messo in discussione la predisposizione dei paradigmi moderni a far fronte ad una simile situazione emergenziale. Da qui l’urgenza di porre l’attenzione su sistemi di previsione capaci di valutare e anticipare le capacità di risposta del sistema sanitario ai fini di una più efficace gestione del problema. Sistemi tuttavia già esistenti, anche se meno noti di quanto non lo siano oggi, che continuano ad evolversi grazie allo sviluppo della tecnologia e all’uso sempre più frequente del web portando a sistemi di sorveglianza non tradizionali basati su internet che trovano le loro più concrete applicazioni proprio in tale campo epidemiologico, attualmente così cruciale. E’ proprio sui dati derivanti da tali sistemi che si basa questo lavoro di tesi: l’obiettivo è monitorare l’andamento del Covid-19 e valutare la risposta della popolazione a tale pandemia anche in confronto con quanto avvenuto precedentemente con le sindromi simil influenzali, identificate con l’acronimo "ILI".