Festival della Scienza

A prima vista sembra che il consumo di caffè sia un fattore predisponente al cancro polmonare. In realtà non è il caffè, bensì il fumo, frequentemente associato al consumo di caffè, che "causa" la malattia. Che uno beva o non beva caffè non cambia il rischio di ammalarsi, sia che egli fumi oppure no.
L'epidemiologia è la scienza empirica che studia la diffusione nello spazio, nel tempo e negli individui delle malattie, delle loro "cause" e dei loro rimedi, integrando teorie e conoscenze provenienti da discipline bio-mediche, socio-economiche e matematico-statistiche. L'investigazione epidemiologica sfrutta appieno tali conoscenze per formulare ipotesi causali (epidemiologia ambientale) e modelli terapeutici (epidemiologia clinica) utili alla prevenzione, alla diagnosi precoce e alla cura delle malattie. Ma la molteplicità delle cause di una stessa malattia, la diversità degli effetti avversi dovuti a una stessa causa e la presenza di fattori interferenti dovuti all'eterogeneità delle popolazioni studiate, danno origine a una struttura statistico-probabilistica dei dati. Il risultato dell'indagine epidemiologica è in sostanza caratterizzato da un grado spesso elevato e inevitabile di incertezza.
La corretta gestione e interpretazione dell'informazione epidemiologica non può quindi prescindere dal suo carico di incertezza, che deve essere ben compreso (dagli stessi medici...) e ben tradotto, pena una comunicazione del rischio distorta e fuorviante.
Ma quello di causalità è un concetto scivoloso: si parla di cause nella vita di tutti i giorni, ma per gli scienziati la nozione è vista con sospetto, come si evince dalle parole di Bertrand Russell sulla legge di causalità: è un relitto del passato che sopravvive, come la Monarchia, solo perché si suppone erroneamente che non faccia danni. Viceversa, i filosofi hanno ammesso che si potesse parlare di causalità, ma non sono riusciti a formularne una definizione condivisa. Recentemente, tuttavia, la riflessione interdisciplinare sulla causalità si è intensificata, e ha prodotto alcuni risultati condivisi su come vadano impostati i ragionamenti causali. L'argomento non riguarda soltanto il ragionamento umano, ma anche quello di sistemi esperti per il supporto alla diagnosi e alla ricerca medica (Intelligenza Artificiale).

Margherita Benzi
Ha insegnato nelle Università di Torino e S. Raffaele (Milano) e insegna attualmente Filosofia della Scienza allíUniversità del Piemonte Orientale. Si è occupata di teorie del ragionamento in condizioni di incertezza e del ragionamento causale. Recentemente ha collaborato al volume "Filosofia della medicina: metodo, modello, cura ed errori" (Il Mulino).

Vincenzo Fontana
Epidemiologo e biostatistico dell'IST, insegna Statistica per la Ricerca Sperimentale nel Corso di Laurea in Statistica Matematica e Trattamento Informatico dei Dati presso l'Università di Genova.

Ubaldo Garibaldi
Fisico, lavora all'IMEM-CNR presso il DIFI, Università di Genova. Si occupa di Probabilità, Statistica e Processi Stocastici.

Per l'esonero dal servizio il personale della scuola deve indicare nella richiesta il protocollo MIUR - Ministero Istruzione, Università e Ricerca, Dipartimento per l'Istruzione, Direzione generale per il personale scolastico - Ufficio Quarto, Prot. n. AOODGPER 14824 del 02/10/2009.