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28. Mai 2022

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Zuverlässigere Prognosen in der Corona-Pandemie

Zuverlässigere Prognosen in der Corona-Pandemie© Pexels.com/Yaroslav Danylchenko

Ein junges Forschungsteam der TU Wien entwickelt neue Methode für genauere Vorhersagen der Epidemiedynamik. Das sogenannte Epidemometer inkludiert auch Ländervergleiche und verknüpft Faktoren wie Virusvariante, Spitalsaufenthalte oder Lockdowns.

(red/mich/cc) Die Corona-Pandemie stellt Regierungen und Gesundheitssysteme noch immer vor große Herausforderungen beim Krisenmanagement. Eine tragende Rolle spielen epidemiologische Modellrechnungen, sie unterstützen die Politik durch Vorhersage des künftigen Infektionsverlaufes und der Spitalsauslastungen. Eine wesentliche Herausforderung besteht dabei, nicht messbare epidemiologische Zustände wie etwa die Infektionsanfälligkeit (Anm. Suszeptibilität) in Echtzeit zu bestimmen.

Echtzeitbestimmung der exogenen Treiber
Nachwuchsforscher der TU Wien publizieren nun eine neue Methode, mit der man die Infektionsanfälligkeit der Bevölkerung infolge einer Virusmutation allein mittels offiziell verfügbarer Daten voraussagen kann. Der Verlauf einer Pandemie wird durch sogenannte exogene Treiber bestimmt, etwa das veränderliche soziale Verhalten der Bevölkerung, Mobilitätsverhalten oder Lockdowns. Die Wirkungen dieser Faktoren sind aber zumeist unbekannt und erschweren daher die Analyse. „Bei der neuen Methode können diese exogenen Treiber nun in Echtzeit bestimmt werden und etwa auch quantitative Effekte von Lockdowns vorhergesagt werden“, so die TU Wien in einer Aussendung.

Diese genauere epidemiologische Zustandsschätzung in Verbindung mit der Bestimmung der unbekannten exogenen Faktoren ermöglicht auch wesentlich zuverlässigere Prognosen. Mit seinen jüngst im international renommierten Journal of Nonlinear Dynamics publizierten Arbeiten zeigt das TU-Team, wie die Methode aus der nichtlinearen Kontrolltheorie auf gängige epidemiologische Modelle angewendet werden kann und dadurch präzise Prognosen wesentlicher Größen wie etwa Inzidenz oder Spitalsbelegungen ermöglicht.

Interdisziplinäre Forschungskooperation für verbesserte Präzision
Entwickelt wurde die neue Anwendung von einem Team rund um Stefan Jakubek am Institut für Mechanik und Mechatronik der TU Wien in Kooperation mit Forschern der MedUni Wien. Eine tragende Rolle spielt die Arbeit von Johanna Bartlechner und Oliver Ecker. Ihr Ansatz liefert einen neuen Zugang aus der Perspektive der Regelungstechnik, kombiniert mit medizinischer Expertise. Die Forscher nutzen die Methode zur quantitativen Echtzeitanalyse und Vorhersage wichtiger Größen in der Pandemie, speziell der Belegung von Spitälern und Intensivstationen.

„Wir haben unsere Methoden anhand von Daten aus unterschiedlichen Ländern evaluiert, neben Österreich etwa auch Südafrika, Dänemark oder Großbritannien“, so Johanna Bartlechner. „Viele Faktoren, die Fallzahlen oder Bettenbelegung signifikant beeinflussen, sind quantitativ schwer oder gar nicht erfassbar und zeichnen sich durch stark nichtlineare Dynamik aus“, ergänzt Oliver Ecker. „Die Methodik verrät zudem in Echtzeit die Relationen zwischen neuer Virusvariante versus Spitalsaufenthalte oder die Wirksamkeit von staatlichen Interventionen wie etwa Lockdowns“, unterstreicht Ecker. Das TU-Forschungsteam zeigt auf seiner Website (siehe Link) wöchentlich aktualisierte Analysen und Prognosen für Österreich sowie Analysen anderer Länder.

Links

red/mich/cc, Economy Ausgabe Webartikel, 18.01.2022