{"id":40212,"date":"2020-03-28T00:26:20","date_gmt":"2020-03-27T23:26:20","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ocean4future.org\/?p=40212"},"modified":"2025-11-27T13:01:20","modified_gmt":"2025-11-27T12:01:20","slug":"detrattori-del-computer-subacqueo-avversione-preconcetta-o-motivata-parte-iii-di-luca-cicali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ocean4future.org\/savetheocean\/archives\/40212","title":{"rendered":"Detrattori del computer subacqueo: avversione preconcetta o motivata? parte III"},"content":{"rendered":"tempo di lettura: <\/span> 9<\/span> minuti<\/span><\/span>

.<\/span><\/p>\n

livello medio<\/span><\/a>
\n.<\/span>
\nARGOMENTO: SUBACQUEA<\/span><\/strong>
\nPERIODO: XXI SECOLO<\/span><\/strong>
\nAREA: DIDATTICA<\/span><\/strong>
\nparole chiave: computer subacquei, algoritmi, conservativit\u00e0<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"Abbiamo parlato dell\u2019atteggiamento molto ostile che alcuni subacquei, specialmente tra i pi\u00f9 esperti e tecnici, hanno nei confronti del computer subacqueo, valutando le motivazioni delle critiche pi\u00f9 frequenti, cercando di verificarne la fondatezza sulla base di considerazioni pi\u00f9 oggettive e misurabili possibili. Abbiamo concluso l\u2019articolo lasciando un punto ancora aperto, sintetizzato dalla seguente affermazione ricorrente:<\/p>\n\n\n\n
non ho mai dato retta ad un computer e ho sempre utilizzato questa o quella metodologia empirica, oppure dettata dall\u2019esperienza personale, e non ho mai avuto incidenti<\/span><\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Qui la faccenda si fa piuttosto delicata<\/span><\/strong><\/span>
\nChiunque di noi pu\u00f2 evitare l\u2019uso del computer senza rinunciare alla sicurezza, semplicemente dotandosi di tabelle o pianificazioni da esse derivate che lo mettano al sicuro in ogni caso. Ma sembra stiano prendendo piede criteri o algoritmi decompressivi sperimentali stabiliti in autonomia, basati su esperienza personale, letture, opinioni scambiate sul web ed elaborazione di tabelle o algoritmi esistenti. Naturalmente ognuno \u00e8 responsabile delle proprie azioni, e chi \u00e8 particolarmente esperto o disposto a assumere rischi calcolati effettuando immersioni estreme o affidandosi a metodologie non molto sperimentate, \u00e8 naturalmente \u00e8 titolato a farlo proprio in virt\u00f9 della propria propensione al rischio e consapevolezza. Ma queste sono considerazioni valide per pionieri o sperimentatori, e non per il subacqueo ricreativo o sportivo. La criticit\u00e0 di una simile affermazione sta nel ritenere che non aver mai subito incidenti utilizzando un qualche metodo empirico o basato sulla propria esperienza personale sia sufficiente a dimostrarne la validit\u00e0 e sicurezza.<\/p>\n

Non \u00e8 cos\u00ec, per ragioni statistiche
\n<\/span><\/span><\/strong> La ragione di fondo \u00e8 che quando un evento \u00e8 raro (l\u2019incidente embolico, nel nostro caso), il numero di immersioni significativo per stimare il reale tasso di rischio di tale metodologia \u00e8 alto, molto alto. Una vita intera di immersioni senza incidenti non \u00e8 sufficiente a validare un metodo o modello. Come affermato al termine dell\u2019articolo precedente, l\u2019esperienza personale e la preparazione sono sempre fattori molto importanti, ma non al punto prevalere sulle conclusioni di centri di ricerca di tutto il mondo che impiegano le proprie risorse per migliorare la conoscenza della fisiologia iperbarica e incrementare la sicurezza in immersione.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Abbiamo gi\u00e0 avuto occasione di raccontare come la storia dello sviluppo delle tabelle decompressive, a partire da quelle pi\u00f9 famose della marina degli Stati Uniti d\u2019America per arrivare a tutte le tabelle oggi disponibili, sia stata lunga, difficile e travagliata, e ha richiesto molto pi\u00f9 tempo ed impegno nella fase di verifica e validazione che nella fase teorica di implementazione. Questo perch\u00e9 fissare dei criteri e delle ipotesi in fase teorica \u00e8 pi\u00f9 agevole che misurare, o meglio stimare, il tasso di rischio che accettiamo di correre impiegando le tabelle sviluppate. E naturalmente questo vale anche per i computer subacquei. Lo sviluppo e validazione di un computer subacqueo da parte della US Navy ha richiesto tempi e sforzi veramente notevoli, ed \u00e8 stata ultimata in tempi relativamente recenti. Analoga situazione per le altre teorie decompressive e tabelle ad esse associate. L\u2019efficacia del lavoro svolto viene misurata cercando di stimare in modo attendibile il tasso di incidenti embolici ad esse associato. Parliamo di stima e non di misura, perch\u00e9 naturalmente il dato che si ricerca va estrapolato da un campione adeguato di immersioni effettuate utilizzando un certo profilo. Non ha alcun senso infatti considerare un certo numero di immersioni effettuate utilizzando un modello decompressivo, misurare il tasso di incidenti che si sono registrati per tale campione, e affermare che questo \u00e8 il grado di sicurezza del modello utilizzato.<\/p>\n

Il punto critico del problema \u00e8 stabilire le adeguate dimensioni di un campione. Infatti tutte le volte che estendiamo all\u2019intero insieme dei dati teoricamente disponibili le conclusioni relative ad un insieme ridotto, commettiamo un errore. E tutte le volte che sappiamo di commettere un errore, dobbiamo conoscerne bene i limiti. Bisogna perci\u00f2 stabilire le dimensioni del campione che ci garantiscano che l\u2019errore si mantenga entro limiti accettabili, e con quale probabilit\u00e0 ci\u00f2 avvenga. Sembra strano parlare di probabilit\u00e0 nella stima ma \u00e8 proprio cos\u00ec che stanno le cose: la certezza assoluta sulla stima si ottiene solo quando il campione e l\u2019intero insieme da misurare, (detto popolazione), coincidono; ma in questo caso non si tratta di stima bens\u00ec di misura. Nel caso dell\u2019incidenza della Patologia da Decompressione<\/span><\/strong> in immersione, un evento che si verifica con bassa probabilit\u00e0, \u00e8 pi\u00f9 difficile stimarlo con percentuale di errore adeguata.<\/p>\n

Questo esempio ci chiarir\u00e0 le idee<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n
Supponiamo di avere un grande contenitore riempito di fagioli in gran numero, diciamo 10.000, riempito facendo bene attenzione ad inserire un solo fagiolo di colore nero ogni 999 bianchi. I neri sono in totale 10, quindi 1 su 1000, ovvero lo 0,1 %<\/span><\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Ora consegniamo il contenitore ad uno sperimentatore e chiediamogli di effettuare una stima della percentuale di fagioli neri inseriti nel contenitore basata sul campione. Lo sperimentatore ne estrarr\u00e0 una parte (nell’esempio 100) e, in base al risultato ottenuto, trarr\u00e0 delle conclusioni sul totale. E\u2019 molto probabile che prendendo 100 fagioli non ce ne sar\u00e0 neppure uno nero (la probabilit\u00e0 \u00e8 infatti del 90%). In tal caso la sua conclusione (errata) sar\u00e0:<\/p>\n\n\n\n
100 fagioli sono estratti e <\/span><\/strong><\/span>100 fagioli sono bianchi<\/span><\/strong><\/span>
\nconclusione: tutti i fagioli sono bianchi per cui la percentuale dei fagioli neri \u00e8 = 0%<\/span><\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Siccome i neri sono uno su mille, cio\u00e8 lo 0,1 %, l\u2019errore sulla stima della percentuale di fagioli neri, cio\u00e8 la differenza tra valore stimato e reale, \u00e8 pari a: (0% – 0,1%) = – 0,1%. Questo 0,1 % pu\u00f2 sembrare un errore molto contenuto. Se per\u00f2 lo confrontiamo con il valore vero, vediamo che l\u2019errore ha la stessa ampiezza, entrambi valgono 0,1%. E\u2019 un po\u2019 come se stimassimo l\u2019altezza di una persona dicendo che \u00e8 di 1,8 metri pi\u00f9 o meno 1,8 metri.<\/p>\n

Supponiamo ora che nel risultato del campionamneto vi sia un fagiolo nero tra i 100 prelevati.<\/p>\n\n\n\n
100 fagioli sono estratti di cui <\/span><\/strong><\/span>99 fagioli sono bianchi e uno \u00e8 nero<\/span><\/strong><\/span>
\nconclusione: c\u2019\u00e8 un fagiolo nero su 100 per cui la percentuale dei neri \u00e8 = 1%<\/span><\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Stavolta l\u2019errore rispetto al valore vero di 0,1 % \u00e8 pari a : (1%-0,1%) = 0,9%, ovvero nove volte il dato reale. In questo caso il precedente paragone con la stima dell\u2019altezza di un uomo cambia: dovremmo dire che l\u2019altezza \u00e8 di 1,8 metri pi\u00f9 o meno 15 metri.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Conclusione<\/span><\/strong><\/span>
\nNaturalmente nel nostro esempio i fagioli rappresentano tutte le immersioni sotto test, i fagioli bianchi le immersioni senza incidenti, mentre quelli neri quelle in cui avviene un incidente.<\/p>\n\n\n\n
Come visto nell\u2019esempio \u00e8 facile ottenere valori non significativi se il numero di immersioni di test \u00e8 limitato. Si pu\u00f2 scivolare facilmente nella sovra o sotto-stima, ovvero nel considerare erroneamente super-sicuro un certo algoritmo, o esageratamente inadeguato un certo altro. Inoltre l\u2019esempio dei fagioli riguarda un insieme vasto, ma limitato, mentre le possibili immersioni tra le quali stimare il tasso di incidenti \u00e8 teoricamente illimitata.<\/span><\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n


\n<\/span>Capiamo adesso quanto affrettato e superficiale possa essere il giudizio sulla qualit\u00e0 dell\u2019algoritmo implementato su un computer subacqueo.<\/span><\/strong>
\nPossiamo basare il giudizio sul campione di immersioni che abbiamo sperimentato personalmente? E\u2019 qualcosa che ci da stime attendibili? E, come sempre, quale \u00e8 il termine di paragone? La sicurezza oppure il tempo medio di decompressione che dobbiamo affrontare? Aver fatto 100 o 1000 immersioni senza riportare incidenti ci pu\u00f2 far affermare di avere un modello sicuro? Certamente no<\/span><\/strong>. Potremmo essere nel caso dei 100 fagioli estratti tutti bianchi.<\/p>\n

L’intervallo di confidenza
\n<\/span><\/strong>Le leggi della statistica ci aiutano con alcune formule specifiche, con le quali \u00e8 possibile stabilire la dimensione del campione<\/span><\/strong> (quante misure occorre fare) per stimare un parametro binario (cio\u00e8 che pu\u00f2 assumere solo 2 valori, nero o bianco, vero o falso, etc), prefissando l\u2019errore massimo ammissibile<\/span><\/strong> e l’intervallo di confidenza<\/span><\/strong>, ovvero la probabilit\u00e0 che la stima trovata sia realmente entro il limite di errore prefissato.<\/p>\n

Se ad esempio la stima di un parametro ha un livello di confidenza del 75% per un errore massimo del 3%, significa che su 100 stime analoghe, in 75, casi si riscontra un errore nel dato stimato inferiore al 3%.<\/p>\n

La formula \u00e8:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Essa contiene un numerino magico, 1,96<\/span><\/strong>, caratteristico dell\u2019intervallo di confidenza del 95%, che si chiama moltiplicatore dell\u2019errore standard,<\/span><\/strong> e che dobbiamo prendere per scontato perch\u00e9 la sua giustificazione richiede nozioni di statistica avanzate.<\/p>\n

Il valore P<\/span><\/strong> invece, detto prevalenza<\/span><\/strong>, rappresenta una pre-stima grossolana del dato che stiamo cercando, e per il quale stiamo dimensionando il campione.<\/p>\n

Nel nostro caso, supponiamo che la probabilit\u00e0 di incidente embolico per il tipo di immersioni che studiamo sia dell\u20191%, (un valore conservativamente medio-alto). Ci\u00f2 permette di ridurre considerevolmente la dimensione del campione quando sappiamo di stimare un dato ben lontano dal 50%. Applicando questa formula risulta che, come c\u2019era da aspettarsi, maggiore \u00e8 il numero di campioni minore sar\u00e0 l\u2019errore.<\/p>\n

Ecco un esempio pratico:
\n<\/span><\/strong><\/span>Ipotizziamo di voler stabilire il numero di immersioni necessario per stimare la percentuale di incidenti da embolia legati ad un certo algoritmo decompressivo.
\nInnanzitutto fissiamo i requisiti della ricerca:<\/p>\n

Pre-stima del dato da stimare (P<\/span><\/strong> prevalenza<\/span><\/strong>) = un incidente ogni 100 immersioni (0,01)
\nmax errore accettabile sulla stima<\/span><\/strong> = 0,5 %, ovvero 0,005
\nprobabilit\u00e0 che l\u2019errore si mantenga entro tale limite, (intervallo di confidenza<\/span><\/strong>) = 95%<\/p>\n

otteniamo un campione minimo di 1522 immersioni:\u00a0<\/span><\/strong><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Se volessimo ridurre l\u2019errore di un solo ordine di grandezza, ovvero portarlo allo 0,05 %, (0,0005), la nuova dimensione del campione diviene:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

la dimensione aumenterebbe di un fattore 100, portando il valore a 152.143 campioni.<\/p>\n

Possiamo dunque basarci sulle esperienze e sensazioni personali per giudicare l\u2019affidabilit\u00e0 di computer e tabelle?
\n<\/span><\/strong><\/span>Specialmente per le immersioni a grandi profondit\u00e0 e tempo di fondo, la disponibilit\u00e0 di questi dati o la loro affidabilit\u00e0 pu\u00f2 divenire una criticit\u00e0 rilevante del problema. Inoltre, pi\u00f9 aumenta la sicurezza dei profili decompressivi sotto test (cio\u00e8 diminuisce il numero di fagioli neri dell\u2019esempio precedente) e pi\u00f9 il campione deve essere esteso perch\u00e9 l\u2019errore percentuale non aumenti.<\/p>\n\n\n\n
La lesson learned \u00e8 che pi\u00f9 aumenta la conoscenza dei fenomeni decompressivi e pi\u00f9 diventa difficile misurare con precisione l\u2019efficacia dei nuovi modelli sviluppati, tanto che l\u2019effettivo vantaggio di una nuova soluzione pu\u00f2 richiedere molto tempo per venire comprovata (o smentita) dai dati statistici. <\/span><\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Una prova della sua complessit\u00e0 statistica \u00e8 il metodo utilizzato per la verifica di affidabilit\u00e0 delle tabelle US NAVY USN57<\/span><\/strong>. Esso si bas\u00f2 sull’esperienza maturata nelle fasi di soccorso di un gravissimo incidente aereo avvenuto il 17 Luglio 1996 quando un Boieng 747 della TWA precipit\u00f2 a largo di Long Island, poco dopo il decollo da New York.. Furono effettuate migliaia di immersioni da parte di centinaia di subacquei civili e militari alla profondit\u00e0 di circa 36 metri, per il recupero delle vittime e di parti del Boeing 747.<\/p>\n

Le statistiche maturate in tale campagna di recupero rivelarono un tasso di incidenti piuttosto alto e precedentemente sottostimato, che port\u00f2 alla emissione, molti anni pi\u00f9 tardi, delle nuove tabelle basate sull\u2019algoritmo asimmetrico esponenziale-lineare di <\/span>Thalmann<\/span><\/strong>, denominato VVal-18<\/span><\/strong>. Questo modello prendeva in considerazione 18 tessuti con tempi di emisaturazione compresi tra 5 e 240 minuti e intervallo di campionamento ogni secondo. L\u2019assorbimento del gas da parte dei tessuti era di tipo esponenziale mentre la sua eliminazione era di tipo lineare. Il modello risult\u00f2 esser molto pi\u00f9 conservativo.<\/p>\n

Un ultimo dato statistico da citare<\/span>
\n<\/strong><\/span><\/span>Tutto questo discorso non vuole generare incertezza e smarrimento, ma recuperare fiducia negli strumenti consolidati, ovvero nei computer subacquei e nelle tabelle decompressive adottate dalle maggiori didattiche subacquee e associazioni sportive di tutto il mondo, evitando per quanto possibile digressioni, aggiustamenti personali, interpretazioni, e soprattutto l\u2019adozione di pianificatori di immersione di non chiara e sperimentata affidabilit\u00e0 che pullulano sul web.<\/p>\n

Tutto questo naturalmente \u00e8 consigliato a subacquei ricreativi e sportivi che non hanno l\u2019ambizione di essere i pionieri di nuovi criteri teorici o sperimentali di l\u2019immersione, specialmente per ci\u00f2 che riguarda le grandi profondit\u00e0, alle quali alcune delle gi\u00e0 scarse certezze sui fenomeni in gioco divengono ancora pi\u00f9 labili<\/span><\/strong>.<\/p>\n

Sebbene le tabelle siano teoricamente il metodo pi\u00f9 sicuro per fare immersioni, esse obbligano sempre a considerare l\u2019immersione come se fosse condotta interamente alla massima profondit\u00e0 raggiunta, e quindi risultano molto penalizzanti per qualunque profilo multilivello, di gran lunga il pi\u00f9 praticato in immersioni \u201cturistiche\u201d. In realt\u00e0 questo margine di sicurezza \u201cimproprio\u201d<\/span> <\/strong>viene pagato (e con gli interessi) da un inconveniente di segno opposto: l\u2019errore umano<\/span><\/strong>, che \u00e8 sempre in agguato malgrado l\u2019utilizzo delle tabelle sia relativamente semplice, e che \u00e8 invece completamente eliminato dal computer.<\/p>\n\n\n\n
Tutti i test comparativi relativi ad incidenti embolici, effettuati su un elevato numero di immersioni con uso di tabelle o computer subacqueo, fanno pendere nettamente l\u2019ago della bilancia a favore del computer.<\/span> <\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Evidentemente usando le tabelle l\u2019impatto dell\u2019errore umano sul tasso di indicenti \u00e8 tale da superare l\u2019implicita conservativit\u00e0 legata alla approssimazione del profillo quadro.<\/b><\/p>\n

Per chi va oltre<\/span><\/strong>
\nChi invece \u00e8 un profondista di frontiera, e ha la preparazione, la propensione al rischio, e la determinazione per esplorare nuove strade si trova in una prospettiva completamente diversa, essendo titolato a sperimentare, verificare ipotesi nuove e non consolidate dall\u2019esperienza o dalla statistica. Egli, in un certo senso \u00e8 disposto ad accettare un maggior rischio proprio nella qualit\u00e0 di collaudatore nella quale si trova. Chi collabora a queste campagne di ricerca non lo fa in modo sconsiderato o superficiale, sa dove pu\u00f2 spingersi e calcola con cura i rischi aggiuntivi ai quali si espone. Penso che egli sia il primo a consigliare ad un subacqueo sportivo o ricreativo di fare uso continuativo e fiducioso di computer o tabelle decompressive.<\/p>\n

Come concludere?<\/span> <\/strong><\/span>
\nDirei che non ci sono ne vinti ne vincitori, ma solo una raccomandazione di fondo;<\/span> abbandoniamo le strade apparentemente facili e le soluzioni preconcette, e rinunciamo ad un p\u00f2 di orgoglio personale, privilegiando umilt\u00e0 e desiderio di capire ed approfondire.<\/span><\/strong><\/p>\n

Quando si sceglie come salvaguardare la propria sicurezza c\u2019\u00e8 una sola strada maestra: dare spazio alla forza dei numeri. Ci ha indicato questa strada, sin dal XV secolo, il grande Galileo Galilei, che gi\u00e0 al suo tempo seppe affrontare con coerenza e fermezza chi faceva la voce grossa senza avere ragione.<\/p>\n

Luca Cicali<\/span><\/strong><\/p>\n

 <\/p>\nPAGINA PRINCIPALE - HOME PAGE<\/span><\/a>\n

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PARTE I<\/span><\/a> PARTE II<\/span><\/a> PARTE III<\/span><\/a><\/p>\n

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