Pubblicato sulla rivista «Biochemical and Biophysical Research Communications» lo studio di SuPER (Sustainable Process Engineering Research) Team, Università degli Studi di Padova, Università Carlo Cattaneo – LIUC e Università di Genova sull’applicazione di tecniche Early Warning Detection Systems tipiche della Risk Analysis degli Impianti Chimici nella previsione di infezioni tipo Covid-19.

Lo studio utilizza dati grezzi e pubblicamente disponibili sulla diffusione di SARS-CoV-2 (provenienti principalmente dal database del Dipartimento della Protezione Civile italiano) per rilevare i cambiamenti nella diffusione territoriale delle infezioni nelle primissime fasi di insorgenza.

A perspective on early detection systems models for COVID-19 spreading
Chiara Vianello, Fernanda Strozzi, Paolo Mocellin, Elisa Cimetta, Bruno Fabiano, Flavio Manenti, Rossella Pozzi, Giuseppe Maschio

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