6 febbraio 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina...

6 febbraio 2008 Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità

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Pietro Terna [email protected]

Dipartimento di scienze economiche e finanziarie “G.Prato”

Università di Torino - Italia

Master in Economia e politica sanitaria 2007-2008 Simulazione per la sanità – presentazione

web.econ.unito.it/terna


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Un libro recente

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Pietro Terna, Riccardo Boero, Matteo Morini, Michele Sonnessa (a cura di) (2006),

Modelli per la complessità - La simulazione ad agenti in economia,

il Mulino, Bologna

Per l’indice ed il software di base:

abm.econ.unito.it


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erim

ento

men

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enti

_______________________________________

Simulazione ad agenti _______________________________________


5

Rappresentiamo in modo computabile la complessità del mondo reale


6

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ento

men

tale

e s

im. a

d ag

enti

_______________________________________

Esperimenti mentali e simulazione ad agenti _______________________________________


7

La simulazione, come branca della ricerca operativa, è lo strumento per realizzare, con

l'ausilio dell'informatica, modelli flessibili della realtà che possono essere utilizzati nel computer

Lo scopo è quello di descrivere e analizzare un sistema complesso con l'obiettivo di verificarne

il funzionamento in presenza di condizioni particolari o di cambiamenti desiderati

sim

ulaz

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…


8

inte

razi

one

mol

ecol

are

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otei

ne

• la forma delle proteine, come effetto delle forze di attrazione e repulsione a livello intramolecolare nelle catene di aminoacidi

• simulazione di una forma complessa sulla base di regole elementari

da www.stanford.edu/group/pandegroup/folding/

la più piccola proteina immaginabile

http://www.stanford.edu/group/pandegroup/Cosm/helix.mpg


9

I modelli proposti sono popolati da agenti che agiscono e interagiscono (tra loro e con l’ambiente) e che

eventualmente modificano il proprio comportamento sulla base dell’apprendimento

La costruzione di questo tipo di modelli è semplificata dall’uso di protocolli di programmazione ad oggetti qual è

Swarm (www.swarm.org) e dall’adozioni di schemi di riferimento che chiariscano il ruolo dell’ambiente, degli

agenti, delle loro regole di comportamento e le modalità di modificazione di tali regole (sistemi di produzione o sistemi esperti, reti neurali, sistemi a classificatori,

algoritmi genetici, …)

sim

ulaz

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con

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10

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tra

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da www.icosystem.com/

Collegamento a game_launch.htm.lnk

pt

A

B

pt pensa che A lo difenda da B

oppure di dover difendere A da B

animazione


11

da www.rennard.org/alife/english/antsgb.html

animazione

Inserire un ostacolo, ad esempio … (fare clic)

__

form

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Collegamento a ants.html.lnk


12

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______________________________________

Modelli

______________________________________


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sim

ulaz

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gent

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La simulazione con l’uso del computer

come via per compiere esperimenti mentali complessi,

ma anche per descrivere la complessità della realtà

simulazione = modelli con agenti

discussione


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mo d

elli

• modelli letterario-descrittivi

• modelli matematico-statistici

• modelli di simulazione nel computer

Per approfondire, dal mio sito:

N.Gilbert, P.Terna (2000), How to build and use agent-based models in social science, Mind & Society, no. 1, pp.57-72.

La costruzione di modelli di simulazione, fondati su agenti autonomi interattivi e applicati alla ricerca nelle scienze sociali, ma anche alla realtà aziendale, può procedere ad esempio utilizzando la metodologia proposta dalla biblioteca di funzioni denominata Swarm (www.swarm.org). Gli agenti possono essere costruiti sulla base di regole o di strutture adattive (reti neurali, classifier system, …).


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odol

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azio

ne _______________________________________

Metodologie di simulazione

_______________________________________

discussione


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sim

ulaz

i one

• Simulazione strategica, system dynamics, http://sysdyn.clexchange.org/ (MIT System Dynamics in Education Project)

• Simulazione con agenti, la “nostra”, D. Parisi (2001), Simulazioni - La realtà rifatta nel computer. Mulino, Bologna

• L. Tesfatsion (2001), Agent-Based Computational Economics: Growing Economies from the Bottom Up. ISU Economics Working Paper, n. 1, http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/acealife.pdf; in generale, http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/ace.htm

• Simulazione di processo o a eventi discreti

• Un bel confronto a http://www.xjtek.com/files/papers/fromsystemdynamics2004.pdf


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_______________________________________

Caratteristiche comuni della simulazione nella rappresentazione della realtà

_______________________________________


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ne

con Burton (2001), tre caratteri della simulazione

Specificazione

la simulazione richiede la specificazione del mondo che stiamo studiando, semplice o complesso

la costruzione di un modello di simulazione nonconsente di immaginare “scatole nere” di cui trascurare il contenuto

anzi, impone la formulazione di ipotesi da verificare in ogni parte del modello

con la simulazione introduciamo specificazioni di comportamento molto dettagliate, non ipotesi generali di comportamento (es. ottimizzante in presenza di vincoli)


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vers

atil

ità

con Burton (2001)

Versatilità

con un modello ben costruito possiamo

svolgere test su ipotesi,

esplorare nuove idee,

generare basi di dati,

costruire mondi più “ampi” di quello reale

evolvere popolazioni di agenti e di regole


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effi

cien

za

con Burton (2001)

Efficienza

risultati utili con sforzi minori di quelli richiesti dagli esperimenti (difficoltà nella conduzione degli esperimenti in economia)

(o dalla ricerca di dati sul campo)

inoltre consente di seguire cammini multipli, di esplorare possibilità evolutive, di ipotizzare sequenze temporali di eventi …


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Burton R. (2001), Afterword, in A. Lomi e E.R. Larsen (a cura di), Dynamics of Organizations – Computational Modeling and Organization Theories. Menlo Park, CA, AAAI Press / The MIT Press.


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erge

nza

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Emergenza e complessità

_______________________________________

discussione


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emer

genz

a e

com

ples

sità

(2)

Due parole chiave, non sempre ben usate: emergenza e complessità

• emergenza imprevista o imprevedibile

• complicato o complesso

Emergenza e complessità


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emer

genz

a e

com

ples

sità I fenomeni emergenti e

la complessità

provare con

valori standard; min-max 170-310; min 170


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_______________________________________

CamaleontiIdea di Marco Lamieri, sviluppo

di Riccardo Taormina

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_Aut

oiro

nia

_______________________________________

Giochiamo con i camaleonti (è un gioco?)

_______________________________________

A caso

6 febbraio 2008 29Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità

Rossi avver

si

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cambiamen

to


Anche i

Ver

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I Blu pro

cambiamen

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altri



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_______________________________________

Un problema “nostro”

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prob

lem

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trat

tare

Il problema della mobilità dei pazienti oncologici

Persone che si spostano per ragioni sanitarie

• indizio di insoddisfazione?

• correlazione con ragioni di studio e lavoro

• esigenze di altri familiari

• indicazione del medico

• informazioni tra pazienti

• differenze tra strutture (es. mancanza della radioterapia)

• età (più mobilità nei giovani)

• costi sociali

• costi vivi

Più opzioni di cura

• chi sceglie?

• chi ha le informazioni?

• il medico?

• il paziente?

Strutture

• adeguato numero di interventi

• attività di ricerca

• bassa mortalità

Soglia minima per gli ospedali

• al di sotto aumenta la mortalità

• collegamenti tra ospedali (rinvii a unità più specializzate)

Comportamento di un paziente ben informato

• “ben informato” da un medico “perfettamente informato” o …

• gradi diversi di informazione Problemi di riferimento: El Farol; scelte locali nelle formiche e comportamenti aggregati


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viam

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prog

ram

mar

e _______________________________________

Un altro esempio nostro: la rete di emergenza

denominata Patatrac_______________________________________


41

Programma nesp_r.nlogo, e file pazienti.txt, cdea1.txt, cdea2.txt, nel deposito in linea a web.econ.unito.it/terna/materiale/master_ec_pol_san/

Alessandro Raim

ondi


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Strutture1 Acqui Terme Civile 2004 182 Alba San Lazzaro 2004 23 Alessandria Civile / 14 Aosta 1999 1835 Asti Civile 1999 2616 Biella degli Infermi 2002 1037 Borgomanero SS Trinità 2000 2448 Borgosesia Poveri Infermi 2004 139 Casale Monferrato S.Spirito 1999 124

10 Cevva SS Maria e Caterina 2001 1011 Chieri Maggiore 1999 15312 Chivasso Civile 1998 16113 Ciriè Civile 1998 10614 Cuorgnè Civile 1999 12915 Domodossola S.Biagio 1999 11316 Ivrea Civile 2000 26117 Moncalieri S.Croce 1999 118 Mondovì Civile 2001 8619 Nizza Monferrato S.Spirito 2004 720 Novi Ligure S.Giacomo 1998 25321 Orbassano S.Luigi 2001 7622 Pienorolo Civile Agnelli 1997 19023 Rivoli Ospedale Nuovo 1998 40824 Savigliano SS Annnunziata 2002 4125 Susa Civile 2002 11426 Torino Maria Vittoria 1998 17127 Torino Martini Nuovo 2002 1428 Torino Mauriziano Umberto I 2000 4629 Tortona Civile 2000 1630 Verbania Pallanza 1999 11831 Vercelli S.Andrea 2000 151

Totale ricezione 3574

• 31 centri periferici• 6 centri neurochirurgici

Sede di neurochirugiaTotale TC evase 2000-2004

32 Alessandria 67933 Cuneo 14234 Novara 72135 Torino CTO 108736 Torino Molinette 51337 Torino Giovanni Bosco 431


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one

_______________________________________

118

_______________________________________


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118 Torino

(tre tesi in linea dal mio sito, http://web.econ.unito.it/terna

jES e agenti per costruire

centralino

posto valutazione sanitaria

box ambulanze

ambulanze

Sistema critico, verificazione di modificazioni

Utilizzazione degli avatar per l’apprendimento


45

118 Torino


46

_Pro

gram

maz

ione

_______________________________________

Programmazione

_______________________________________


47

la p

rogr

amm

azio

ne

Come al momento presente non è immaginabile uno scienziato sociale che non abbia basi di matematica, statistica e specificamente di econometria, con l’affermarsi della simulazione altrettanto può dirsi della capacità di programmare

A quale livello? Ovviamente, usando strumenti evoluti, ma con consapevolezza in merito ai fondamenti della programmazione

discussione


48

prog

ram

maz

ione

impe

rati

va, d

ichi

arat

iva,

ret

i neu

rali

• programmazione imperativa

• sequenze di ordini e strumenti per scriverle

• gli oggetti e i metodi e le metafore del mondo reale

• programmazione dichiarativa

• definizioni e “motori” per applicarle

• soft computing

• reti neurali (parallelismo, subsimbolismo, autorganizzazione)

• algoritmi genetici

• sistemi a classificatore

Strumenti per programmare


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impe

rati

va, d

ichi

arat

iva

Programmazione imperativa in C, il calcolo del fattoriale

int n=5; float f=1;

for (i=2; i<=5; i++) f=f*i;

Programmazione dichiarativa in Mathematica (con notazione simile a Prolog), il calcolo del fattoriale

fatt[n_]:= n fatt[n-1]

fatt[0]=1


50

int e

l lig

e nza

art

ific

iale

Intelligenza artificiale

(da programmazione a finalizzazione)


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_Ret

i neu

rali

art

ific

iali

_______________________________________

Reti neurali artificiali

_______________________________________


52

neur

one

Reti neurali artificiali: il neurone


53

ret e

ne u

rale

Reti neurali artificiali: la rete


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ret e

ne u

rale

2

Formalmente:

))(( xAfBfy

Per approfondire, dal mio sito:

P.Terna (2000a), Economic Experiments with Swarm: a Neural Network Approach to the Self-Development of Consistency in Agents' Behavior, in F. Luna and B. Stefansson (eds.), Economic Simulations in Swarm: Agent-Based Modelling and Object Oriented Programming. Dordrecht and London, Kluwer Academic.


55

_L’a

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apir

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rea

le _______________________________________

L’artificiale (per capire il reale)

_______________________________________


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agen

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li, v

ita

arti

fici

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mon

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rtif

icia

li

• Agenti artificiali

• Vita artificiale

• Mondi artificiali


57

_pro

viam

o a

prog

ram

mar

e _______________________________________

Proviamo a programmare

_______________________________________


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Pyt

hon

da python.org Python-2.5.msi; al CORIPE c’è la versione 2.2 che per i nostri fini va bene

1+1aa=1aprint a

2/32./3.a=2b=3a/ba/float(b)b=3.a/b


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Pyt

hon

da python.org Python-2.5.msi; al CORIPE c’è la versione 2.2 che per i nostri fini va bene

b=-1if b < 0:

print "b e’ negativo"else:

print "b e’ nullo o positivo" RIENTRARE A SINISTRAb=1

RIESEGUIRE SENZA RISCRIVERE

range(10)range(1,8,2)for i in range(3):

print iprint i*10

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