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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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Simulazione ad agenti _______________________________________
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Rappresentiamo in modo computabile la complessità del mondo reale
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Esperimenti mentali e simulazione ad agenti _______________________________________
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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
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…
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• 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
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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, …)
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da www.icosystem.com/
Collegamento a game_launch.htm.lnk
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A
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pt pensa che A lo difenda da B
oppure di dover difendere A da B
animazione
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da www.rennard.org/alife/english/antsgb.html
animazione
Inserire un ostacolo, ad esempio … (fare clic)
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Collegamento a ants.html.lnk
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Modelli
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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
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• 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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Metodologie di simulazione
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discussione
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• 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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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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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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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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Emergenza e complessità
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discussione
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(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
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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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Giochiamo con i camaleonti (è un gioco?)
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A caso
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Un problema “nostro”
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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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Un altro esempio nostro: la rete di emergenza
denominata Patatrac_______________________________________
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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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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
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118 Torino
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Programmazione
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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
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• 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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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
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Intelligenza artificiale
(da programmazione a finalizzazione)
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Reti neurali artificiali
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Reti neurali artificiali: il neurone
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Reti neurali artificiali: la rete
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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.
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L’artificiale (per capire il reale)
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• Agenti artificiali
• Vita artificiale
• Mondi artificiali
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Proviamo a programmare
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da python.org Python-2.5.msi; al CORIPE c’è la versione 2.2 che per i nostri fini va bene
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2/32./3.a=2b=3a/ba/float(b)b=3.a/b
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Pyt
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da python.org Python-2.5.msi; al CORIPE c’è la versione 2.2 che per i nostri fini va bene
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print "b e’ negativo"else:
print "b e’ nullo o positivo" RIENTRARE A SINISTRAb=1
RIESEGUIRE SENZA RISCRIVERE
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