08_corona_tracking_VorhersageDerInfektionsverläufe

Probleme

Der Verlauf der Covid-19 Infektionen wird aktuell in Deutschland von staatlicher Seite und durch die Presse überwiegend anhand von statistischen Momentaufnahmen dokumentiert, z.B. durch die täglich aktualisierten Fallzahlen des Robert Koch Instituts (s. https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html und nachgeordnete Seiten). Aufgrund des exponentiellen Wachstumsverhaltens der Infektion führen diese Momentaufnahmen allerdings dazu, dass neue Infektionsschwerpunkte nur verzögert erkannt werden und präventive Maßnahmen dadurch zu spät anlaufen. Gleichzeitig sind die Ressourcen für präventive Maßnahmen begrenzt, was eine starke Fokussierung und exzellente Priorisierung erfordert. Hilfreich wäre stattdessen eine feingranulare Vorhersage (Forecast) der Infektionsverläufe (z.B. pro Landkreis, pro demografischer Gruppe, pro Industriebranche, pro Funktion von medizinischem Personal, …) anhand von untertägig aktualisierten Daten.

Formulierung Herausforderung

Es wird eine Lösung gesucht, die die feingranulare Vorhersage der zu erwarteten Covid-19- Infektionsverläufe ermöglicht. Der Granularitätsgrad muss so hoch sein, dass eine effektive Priorisierung von Maßnahmen zur Verlangsamung und Eindämmung ermöglicht wird (geographisch also mindestens auf Landkreisebene, demographisch mindestens nach Alter und Geschlecht, wirtschaftlich nach relevanten Industriezweigen, sowie nach relevanter medizinischer Funktion/Qualifikation, um nur einige Dimensionen zu nennen). Die Vorhersagen müssen sich anhand von stündlich aktualisierten Datenquellen weitestgehend automatisch aktualisieren und robust gegen Veränderung in Datenformat und -qualität sein. Übergeordnetes Ziel ist es, Entscheidungsträgern in Verwaltung, Politik und Wirtschaft eine bessere Bündelung von präventiven Maßnahmen zu ermöglichen, sodass knappe Ressourcen rechtzeitig am richtigen Ort sind und es vermieden wird dem Geschehen „hinterherzulaufen“.

Lösungsansatz

Das Robert Koch Institut veröffentlicht tägliche Momentaufnahmen des Infektionsverlaufes bis auf Landkreisebene, jedoch keine Vorhersagen (https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/2020-03-18-de.pdf?__blob=publicationFile). Die Süddeutsche Zeitung betrachtet als einzige (?) deutsche Publikation die Trendentwicklung, jedoch nur bundesweit und nur auf drei Granularitätsstufen (https://www.sueddeutsche.de/thema/Coronavirus). Die US-amerikanische Johns Hopkins Universität stellt stündliche Momentaufnahmen des weltweiten Infektionsverlaufes zusammen (https://coronavirus.jhu.edu/map.html). Diverse zumeist individuelle online Data-Science-Projekte, zumeist aus dem nordamerikanischem Raum, erstellen Vorhersagen, jedoch nicht auf einem für deutsche Entscheidungsträger relevanten Granularitätsgrad.

Betroffenengruppe

Die Lösung soll Entscheidungsträger in öffentlicher Verwaltung, Landes- und Kommunalpolitik und in Betrieben dabei helfen, die knappen Ressourcen zur Prävention von weiteren Covid-19-Infektionsclustern in Deutschland effektiv einzusetzen, um so die Wirksamkeit von Präventionsmaßnahmen zur Verlangsamung und Eindämmung der Ausbreitung zu erhöhen. Jenseits von geographischen Clustern soll diese Unterstützung auch demographische Cluster und Cluster nach Qualifikation beinhalten (Beispiel: Vorhersage eines starken Anstiegs von Infektionen von jüngeren Pflegepersonal in der kreisfreien Stadt Potsdam).

Stakeholder

Entscheidungsträger in öffentlicher und medizinischer Verwaltung, Landes- und Kommunalpolitik und in Betrieben, die die Verantwortung für präventive Maßnahmen zur Verlangsamung und Eindämmung des Covid-19-Infektionsverlaufes tragen