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Forschung |

SARS-CoV-2-Ausbreitungen anhand des Kontaktverhaltens besser verstehen: Forschende entwickeln interaktives Dashboard

Mit der weiterhin hohen Sieben-Tage-Inzidenz und der Aufhebung vieler Schutzmaßnahmen in Deutschland, steigt die Dringlichkeit, effiziente Frühwarnsysteme für die Ausbreitung von SARS-CoV-2 zu entwickeln. Ein Forscherteam des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) hat in Zusammenarbeit mit NET CHECK und dem Robert-Koch-Institut (RKI) ein interaktives Dashboard entwickelt, das die Auswirkungen des Kontaktverhaltens auf die Verbreitung von SARS-CoV-2 in Deutschland darstellt. Dafür haben Forschende anonymisierte Mobilfunkdaten des Unternehmens NET CHECK mit den vom RKI veröffentlichten Infektionszahlen zusammengeführt.

 

Im Fokus des Dashboards steht der sogenannte Kontaktindex. Dieser statistische Wert wird tagtäglich berechnet und extrapoliert auf Basis freiwilliger Datenspender das Kontaktverhalten der Deutschen. "Da die meisten Neuinfektionen durch Kontakte zwischen Menschen ausgelöst werden, ist die Veränderung des Kontaktindexes ein gutes Indiz für die Veränderung der Anzahl der Neuinfektionen und damit des R-Wertes", erklärt Ferdous Nasri, Wissenschaftlerin am Lehrstuhl Data Analytics and Computational Statistics, der von Professor Bernhard Renard geleitet wird. Bereits 2020 konnte in einer wissenschaftlichen Veröffentlichung des HPI und den Partnern NET CHECK und der Charité eine hohe Korrelation zwischen dem deutschlandweiten Kontaktindex und dem 2-3 Wochen später folgenden Nowcasting R-Wert festgestellt werden.

 

Mit Hilfe des neu entwickelten Dashboards kann die Korrelation zwischen dem Kontaktindex und dem R-Wert nach 20 Tagen anschaulich auf einer Deutschlandkarte abgebildet werden. Eine Besonderheit ist zudem, dass auf dem Dashboard der gesamte Verlauf der Pandemie für Deutschland auf Bundeslandebene abgebildet wird und somit zum Gesamtverständnis der Ausbreitungsdynamik beitragen kann.

 

Die Entwicklung des Dashboards ist Teil des im Dezember 2021 gestarteten Projektes "Daten- und KI-gestütztes Frühwarnsystem zur Stabilisierung der deutschen Wirtschaft", kurz DAKI-FWS. Ziel des Projekts ist es, mithilfe unterschiedlicher Datenquellen und Künstlicher Intelligenz ein Frühwarnsystem für die deutsche Wirtschaft zu entwickeln, mit dem Pandemien oder Naturkatastrophen künftig in ihrer Entwicklung und ihrem Verlauf besser beschrieben und eingeschätzt werden können. Das DAKI-FWS Projekt ist Teil des "KI Innovationswettbewerbs" des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) und wird über eine Laufzeit von drei Jahren mit etwa 12 Millionen Euro gefördert.

 

Quelle: HPI