IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte Liguria e

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Attività e idee progettuali Politecnico di Torino Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte Liguria e Valle d’Aosta 2/04/2014 – Sessione pomeridiana Modelli matematici e analisi del rischio Dati, Epidemiologia e rischi: informazioni dalla sanità pubblica veterinaria Giuseppe Ru (Epidemiologia e osservatorio epidemiologico - Izs. TO )

I temi che affronterò 1. Sistemi informativi: trarne il massimo e restituire in modo efficace 2. Risk assessment applicato alla sanità animale: tempestività & efficienza 3. La probabilità al servizio della diagnosi: diffusione di strumenti bayesiani ai tempi del multimediale

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta 1. Sistemi informativi: trarne il massimo e restituire in modo efficace Dipartimento/Reparto: Osservatorio Epidemiologico e BEAR Referente: Laura Chiavacci Contatto: laura. chiavacci@izsto. it Membri del team: il personale dell’Osservatorio Epidemiologico e del BEAR

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Principali interessi/attività di ricerca 1) Ambito/ problema: Gestione dati sanitari con la partecipazione diretta a numerosi flussi dati centrifughi e centripeti Raccolta di dati attraverso: - l’integrazione con basi di dati correnti di provenienza varia: banche dati zootecniche, sistemi gestionali regionali, altre basi dati nazionali (es. Anagrafe Zootecnica Nazionale) - ricevimento di set di dati per l’alimentazione dei db mantenuti Estrazione, pulizia, elaborazione dati per - stesura report sulla situazione sanitaria regionale - assolvimento dei debiti informativi istituzionali (Commissione Europea, Ministero, Regione, ASL)

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Principali interessi/attività di ricerca 2) Soluzione (innovativa, effettiva, coerente, sostenibile): Utilizzo di software ad hoc, routine di lavorazione dei dati per la produzione di report. 3) Benefici per gli end users, per la Città, per le Industrie: Restituire informazioni utili per: • valutazione dell’andamento dei piani di monitoraggio e riprogrammazione • verifica del raggiungimento di obiettivi sanitari • comunicazione ai consumatori e a vari stakeholder 4) Successo sul mercato attraverso le soluzioni tecnologiche proposte: Risposta appropriata e tempestiva ai bisogni informativi delle autorità sanitarie committenti

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Principali interessi/attività di ricerca Esempio: Banca dati nazionale selezione genetica (BDNSG) Gli IIZZSS + ASSONAPA inviano trimestralmente via e-mail i dati csv alla BDNSG La BDNSG controlla nell'Anagrafe dell'IZS di Teramo i dati aziendali tramite web-services esposti dalla Anagrafe (formato xml)

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Idee progettuali/richieste di sviluppo tecnologico 1)Ambito/ problema: • Necessità di • migliorare l’integrazione di dati disponibili da fonti diverse e di automatizzare le procedure di elaborazione dei dati e di produzione dei relativi report. • attivare sistemi di comunicazione/restituzione di informazioni epidemiologiche nazionali o regionali.

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Idee progettuali/richieste di sviluppo tecnologico 2) Soluzione (innovativa, effettiva, coerente, sostenibile): • Implementare procedure per integrazione tra basi dati ed efficiente interscambio di dati tra diversi Enti (es. web service) • Sviluppare procedure dedicate di data mining e per integrazione di informazioni di tipo temporale e spaziale: - a fini sanitari (sorveglianza sindromica) - a fini gestionali (governo delle attività diagnostiche di laboratorio) • Ottimizzare/realizzare sistemi di restituzione delle informazioni: -Reportistiche automatizzate: 1) dataset per debiti informativi; 2) relazioni epidemiologiche -Funzioni di query per utenti esterni

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Idee progettuali/richieste di sviluppo tecnologico 3)Benefici per gli end users, per la Città, per le Industrie (per le ASL): garantire disponibilità di informazioni costantemente aggiornate sulla situazione epidemiologica della salute animale e sui controlli di sicurezza alimentare. 4)Successo sul mercato attraverso le soluzioni tecnologiche proposte: possibilità di estendere la metodologia individuata ad altri settori con problematiche analoghe

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta 2. Risk assessment applicato alla sanità animale: tempestività & efficienza Dipartimento/Reparto: BEAR Referente: Giuseppe Ru Contatto: cristiana. maurella@izsto. it Membri del team: Bertolini, Desiato, Maurella, Ingravalle, Longo, Barzanti, Aiassa e il personale dell’Osservatorio Epidemiologico

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Principali interessi/attività di ricerca 1) Ambito/ problema: Il rischio di insorgenza di emergenze legate alle malattie infettive (MI) degli animali e l’onerosità della sorveglianza per identificarle 2) Soluzione (innovativa, effettiva, coerente, sostenibile) : Applicazione del risk assessment integrando dati di ambito zootecnico con quelli ambientali e geografici 3) Benefici per gli end users, per la Città, per le Industrie : Per il decisore: disponibilità di un modello concettuale per la gestione delle emergenze (dove concentrare i prelievi in caso di emergenze) 4) Successo sul mercato attraverso le soluzioni tecnologiche proposte: risposta alle emergenze tempestiva, efficace, efficiente (mirata)

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Idee progettuali/richieste di sviluppo tecnologico 1)Ambito/ problema: - MI: sorveglianza sanitaria onerosa (sia routinaria che in emergenza) (es. AI, WN) 2) Soluzione (innovativa, effettiva, coerente, sostenibile) : - sorveglianza risk based: strumento per migliorare efficacia ed efficienza: indispensabile in un momento di risorse economiche ridotte - ipotesi di partenza: esiste un rischio geografico (= legato alla localizzazione geografica) e lo posso 'quantificare' - cosa serve? → conoscenza epidemiologia della malattia → conoscenza del territorio (necessità di dati in formato elettronico!!!) → strumenti epidemiologici e GIS

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Esempio: 'Dove concentro i controlli in caso di emergenze AI in altre regioni? ' 2 1 Densità e caratteristiche della zootecnia avicola Distribuzione aree umide 3 Presenza di uccelli selvatici stanziali e migratori Rischio finale= combinazione di 3 livelli informativi

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Idee progettuali/richieste di sviluppo tecnologico 2) Soluzione (innovativa, effettiva, coerente, sostenibile) : -Opportunità di collaborazione - Facilitare l’accessibilità e le procedure di integrazione con le basi di dati potenzialmente utili - Rendere automatiche procedure per l’elaborazione di dati complessi - Contribuire alla definizione e alla validazione di modelli deterministici e stocastici

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta 3. La probabilità al servizio della diagnosi: diffusione di strumenti bayesiani ai tempi del multimediale Dipartimento/Reparto: BEAR Referente: Giuseppe Ru Contatto: Giuseppe. Ru@izsto. it Membri del team: Maurella, Ingravalle Riferimenti bibliografici / Attività cliniche: Ingravalle F. , Maurella C. , D’Angelo A. , Bona MC. , Possidente R. , Iulini B. , Caramelli M. , Ru G. (2007) –May Bayesian classifiers diagnose scrapie? SVEPM Annual Conference Dipoli, Helsinki, Finland 28 -30 marzo 2007.

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Principali interessi/attività di ricerca 1) Ambito/ problema: inefficienza o il ritardo nel riconoscimento dei segni clinici di patologie animali rilevanti (per la salute o per l’economia) 2) Soluzione (innovativa, effettiva, coerente, sostenibile) : strumenti probabilistici applicati all’interpretazione di segni clinici sfruttare tecniche bayesiane 3) Benefici per gli end users, per la Città, per le Industrie : maggior tempestività ed efficacia nella diagnosi 4) Successo sul mercato attraverso le soluzioni tecnologiche proposte: migliorare l’efficacia e la rapidità con cui gli operatori sanitari identificano le malattie animali, possibilità di fornire strumenti multimediali

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Un esempio: la scrapie delle pecore e delle capre Ricerca svolta - Malattia da prioni - Danni rilevanti - Sintomatologia proteiforme - Impossibile la diagnosi di laboratorio per gli animali ancora in vita 282 pecore di focolaio sono state visitate nell'arco di 4 anni; è stato utilizzato un esame clinico standardizzato; è stata valutata la presenza/assenza di 29 caratteristiche (nibble, depressione, atassia, ecc. ); è stata verificata la presenza/assenza di malattia con esami di laboratorio; Abbiamo costruito e validato un classificatore bayesiano basato non sui dati della letteratura ma sulla evidenza clinica di campo Conclusione: ora è possibile calcolare la (distribuzione di) probabilità che una pecora sia affetta da scrapie sulla base della presenza/assenza delle 29 caratteristiche scelte

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Idee progettuali/richieste di sviluppo tecnologico 1) Ambito/ problema: individuazione di capi infetti attraverso la “raccolta” di corredi di segni non patognomonici (---> migliorare la sorveglianza “passiva” con un approccio sindromico) 1) Soluzione (innovativa, effettiva, coerente, sostenibile): applicazioni web basate su classificatori bayesiani; aggiornamento nostro e degli operatori sulle potenzialità(!!)

IZSTO Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta Idee progettuali/richieste di sviluppo tecnologico 3) Benefici per gli end users, per la Città, per le Industrie : individuazione probabilistica di capi “sospetti“ (affetti da malattia) già durante le visite cliniche in campo, aumentando, così, la sensibilità del sistema di sorveglianza complessivo per una certa malattia. 4) Opportunità di avere successo sul mercato attraverso sviluppo e diffusione di applicazioni web che migliorano tempestività ed efficacia del controllo sanitario

Grazie!!!