8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina Pietro Terna Dipartimento di scienze economiche.

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1 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina Pietro Terna terna@econ.unito.it Dipartimento di scienze economiche e finanziarie G.Prato Università di Torino - Italia Master in Economia e politica sanitaria 2007-2008 Simulazione per la sanità – 1/5 web.econ.unito.it/terna web.econ.unito.it/terna/materiale/master_ec_pol_san/

2 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 2

3 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 3 § 1.1

4 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 4 _______________________________________ Un libro recente _______________________________________

5 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 5 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 lindice ed il software di base: abm.econ.unito.it

6 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 6 § 1.2

7 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 7 _Esperimento mentale e sim. ad agenti _______________________________________ Simulazione ad agenti _______________________________________

8 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 8 Rappresentiamo in modo computabile la complessità del mondo reale

9 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 9 § 1.3

10 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 10 _Esperimento mentale e sim. ad agenti _______________________________________ Esperimenti mentali e simulazione ad agenti _______________________________________

11 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 11 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 simulazione come strumento per …

12 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 12 I modelli proposti sono popolati da agenti che agiscono e interagiscono (tra loro e con lambiente) e che eventualmente modificano il proprio comportamento sulla base dellapprendimento La costruzione di questo tipo di modelli è semplificata dalluso di protocolli di programmazione ad oggetti qual è Swarm (www.swarm.org) e dalladozioni di schemi di riferimento che chiariscano il ruolo dellambiente, 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, …) simulazione con agenti

13 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 13 interazione tra individui da www.icosystem.com/ pt A B pt pensa che A lo difenda da B oppure di dover difendere A da B animazione

14 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 14 da www.rennard.org/alife/english/antsgb.html animazione Inserire un ostacolo, ad esempio … (fare clic) __ formiche

15 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 15 StarLogo TNG

16 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 16 Sperimentiamo la complessità con StarLogo TNG termites2

17 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 17 Sperimentiamo la complessità con StarLogo TNG Fish and Plankton

18 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 18 § 1.4

19 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 19 _Modelli ______________________________________ Modelli ______________________________________

20 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 20 simulazione e modelli con agenti La simulazione con luso del computer come via per compiere esperimenti mentali complessi, ma anche per descrivere la complessità della realtà simulazione = modelli con agenti discussione

21 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 21 modelli 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, …).

22 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 22 § 1.5

23 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 23 _Metodologie di simulazione _______________________________________ Metodologie di simulazione _______________________________________ discussione

24 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 24 simulazione 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

25 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 25 § 1.6

26 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 26 _Simulazione e rappresentazione della realtà _______________________________________ Caratteristiche comuni della simulazione nella rappresentazione della realtà _______________________________________

27 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 27 specificazione 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 non consente 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)

28 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 28 versatilità 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

29 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 29 efficienza 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 …

30 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 30 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.

31 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 31 § 1.7

32 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 32 _Emergenza e complessità _______________________________________ Emergenza e complessità _______________________________________ discussione

33 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 33 emergenza e complessità I fenomeni emergenti e la complessità provare con valori standard; min-max 170-310; min 170

34 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 34 emergenza e complessità (2) Due parole chiave, non sempre ben usate: emergenza e complessità emergenza imprevista o imprevedibile complicato o complesso Emergenza e complessità

35 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 35 § 1.8

36 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 36 _Un problema nostro _______________________________________ Un problema nostro _______________________________________

37 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 37 problema da trattare 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

38 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 38 § 1.9

39 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 39 _Programmazione _______________________________________ Programmazione _______________________________________

40 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 40 la programmazione Come al momento presente non è immaginabile uno scienziato sociale che non abbia basi di matematica, statistica e specificamente di econometria, con laffermarsi 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

41 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 41 programmazione imperativa, dichiarativa, reti neurali programmazione imperativa sequenze di ordini e strumenti per scriverle gli oggetti e i metodi e le metafore del mondo reale la programmazione grafica (Scratch, StarLogo TNG) programmazione dichiarativa definizioni e motori per applicarle soft computing reti neurali (parallelismo, subsimbolismo, autorganizzazione) algoritmi genetici sistemi a classificatore Strumenti per programmare

42 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 42 imperativa, dichiarativa 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

43 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 43 Programmare con Scratch http://weblogs.media.mit.edu/llk/scratch/

44 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 44 intelligenza artificiale Intelligenza artificiale (da programmazione a finalizzazione)

45 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 45 _Reti neurali artificiali _______________________________________ Reti neurali artificiali _______________________________________

46 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 46 neurone Reti neurali artificiali: il neurone

47 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 47 rete neurale Reti neurali artificiali: la rete

48 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 48 rete neurale 2 Formalmente: 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.

49 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 49 § 1.10

50 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 50 _Lartificiale per capire il reale _______________________________________ Lartificiale (per capire il reale) _______________________________________

51 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 51 agenti artificiali, vita artificiale, mondi artificiali Agenti artificiali Vita artificiale Mondi artificiali

52 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 52 § 1.11

53 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 53 _proviamo a programmare _______________________________________ Proviamo a programmare _______________________________________

54 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 54 Python da python.org Python-2.4.msi (msi sta per Microsoft installer; il file si trova anche su web.econ.unito.it/terna/materiale/master_ec_pol_san/ NB, circa 10 Mbyte ); al CORIPE cè la versione 2.2 che per i nostri fini va bene 1+1 a a=1 a print a --- 2/3 2./3. a=2 b=3 a/b a/float(b) b=3. a/b --- b=-1 if b < 0: print "b e negativo" else: print "b e nullo o positivo"RIENTRARE A SINISTRA b=1 RIESEGUIRE SENZA RISCRIVERE --- range(10) range(1,8,2) for i in range(3): print i print i*10

55 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 55 Python 2 Programmi: caricare, con Open, if.py e per.py (sono on line allindirizzo precedente; eseguire con F5)

56 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 56 _______________________________________ Camaleonti Idea di Marco Lamieri, tesina di Riccardo Taormina _______________________________________

57 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 57 Una regola semplice in un ambiente complesso

58 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 58 Preservare lidentità! Reinforcement learning e pattern recognition Proviamo!

59 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 59 § appendice

60 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 60 _Discutiamo (PBL) ____________________________________ Discutiamo (PBL) ______________________________________

61 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 61 pbl Utilizziamo il problem based learning come strumento didattico, qui in una versione semplificata Il PBL (si vedano ad esempio http://www.samford.edu/pbl/pbl_main.html oppure http://www.udel.edu/pbl/ oppure ancora http://edweb.sdsu.edu/clrit/home.html) è una tecnica volta a far emergere dal lavoro di un gruppo sia la consapevolezza dellapprendimento necessario su una determinata tematica, sia lincentivo a servirsi di tutti gli strumenti, tradizionali o innovativi, per mettere a fuoco il contenuto e i problemi sottesi da un tema di discussione. Ecco un semplice esempio: Piero da giovane andava sempre al mare destate nella stessa spiaggia a sud di Ancona; ora non può più andarci, perché il mare è inquinato e di mattino sulla spiaggia cè una sostanza bianca maleodorante. Obiettivi didattici: geografia delle Marche, conoscenza delle alghe, inquinamento. Il gruppo chiamato a discutere il tema – volutamente semplice e sfumato – individua le conoscenze al proprio interno, definisce lalbero dei concetti, ricerca il materiale necessario con gli strumenti disponibili, tra cui linternet. PBL

62 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 62 pbl: modelli Discutiamo: i modelli e i modi o gli strumenti per costruirli Obiettivo didattico: passare dal concetto di modello alle modalità di costruzione dei modelli

63 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 63 pbl: metodologie simulazione Discutiamo: quali metodologie di simulazione possiamo immaginare di usare Obiettivo didattico: dal modello alla computazione, con più strade possibili

64 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 64 pbl: emergenza e complessità Discutiamo: quali significati attribuire ai termini emergenza e complessità Obiettivo didattico: lo stretto legame tra modello, simulazione e osservatore; la complessità come via per scoprire il mondo reale

65 8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 65 pbl:metolologie di programmazione Discutiamo: esistono metodologie molto diverse per programmare un computer; individuiamone almeno tre Obiettivo didattico: programmare un computer significa …; differenze tra metodologie di programmazione, linguaggi, strumenti applicativi, finalità …