Se propone un análisis crítico de los datos abiertos proporcionados por el Centro de Protección Civil de Italia durante la fase 1 de la epidemia de Covid-19, el llamado confinamiento italiano, en relación con cuatro de las regiones italianas más afectadas, a saber, Lombardía, Reggio Emilia, Valle de Aosta y Véneto. Se encuentra un posible sesgo en los datos inducido por la extensión en el uso de hisopos médicos en relación con Valle de Aosta y Véneto. Los datos observados se interpretan utilizando un modelo epidemiológico de Susceptibles-Infectados-Recuperados (SIR) mejorado con compartimentos asintomáticos (infectados y recuperados), incluyendo los efectos del confinamiento a través de parámetros del modelo dependientes del tiempo. El número inicial de individuos susceptibles para cada región también se considera como un parámetro a identificar. La cuestión de la identificación de parámetros se aborda aquí mediante un enfoque robusto de aprendizaje automático basado en optimización por enjambre de partículas. Las predicciones del modelo proporcionan información relevante para los responsables de políticas en términos del efecto de las medidas de confinamiento en las diferentes regiones. Se predice que el número de individuos susceptibles involucrados en la epidemia, importante para una liberación segura del confinamiento durante las próximas fases, será de alrededor del 10% de la población para Lombardía, 16% para Reggio Emilia, 18% para Véneto y 40% para Valle de Aosta.