COVID-QA sammelt automatisiert aktuelle Fragen und Antworten von offiziellen Informationsgebern (RKI, BZgA, BMG, KBV, BvF, u.A.) und bietet eine Suchmaske bzw. einen ChatBot, die dem Nutzer mittels natural language processing die passendste Information zu seiner Frage anzeigt. Testet jetzt unsere funktionsfähigen Prototypen!

Links

Pitchvideo: https://www.youtube.com/watch?v=9nz3jXteYH8

Prototyp - COVID-QA (EN / DE / PL / IT): https://covid.deepset.ai/home

Kontakt COVID-QA: https://www.linkedin.com/in/maltepietsch | malte.pietsch@deepset.ai

Prototyp - ChatBot (EN / DE / PL / IT): https://gutenbot-demo.eu-de.cf.appdomain.cloud/

Kontakt ChatBot: https://www.linkedin.com/in/moritzstahlhut/

Video Demo - COVID-QA https://www.youtube.com/watch?v=UuJ-_eSKV2U

Video Demo - ChatBot: https://www.youtube.com/watch?v=NZl336bKZAc

GitHub - COVID-QA: https://github.com/deepset-ai/COVID-QA

GitHub - ChatBot: https://github.com/WirVsVirus-IBM/

Slack Channel: #covid-qa-general | #covid-qa


Welche Herausforderung addressiert COVID-QA?

Bürger:innen haben eine vielzahl verschiedener Fragen zu COVID-19, sowie den sozialen und wirtschaftlichen Einflüssen. Antworten und ergänzende Informationen sind online jedoch nur sehr verteilt verfügbar und die Bewertung der Seriosität sowie Aktualität ist für den einzelnen schwierig. Gegeben der schnelle Veränderungen der Situation, sowie der Einführung von neuen Maßnahmen, steigt der Bedarf an aktuellen und zielgerichteten Informationen für jeden in der Bevölkerung. Die Leute wollen Ihren individuellen Informationsbedarf zu COVID-19 stillen und brauchen einen Anlaufpunkt hierfür. Bürgertelefone sind massiv überlastet und viele Informationen im Internet sind unseriös, veraltet oder nicht wissenschaftlich fundiert.

Der Informationsbedarf steigt ebenso dynamisch wie die sich stetig ändernde Gefahrenlage. Eine schnelle, zielgerichtete und individuelle Information der Bevölkerung sowie aller vom Virus betroffenen Institutionen und systemrelevanten Personengruppen ist von existentieller Bedeutung. Auch, um der Bevölkerung ein Gefühl von Informationssicherheit und Vertrauen zu geben.

Wie viele Menschen profitieren von COVID-QA?

Von COVID-QA kann jeder Mensch profitieren, der offizielle Antworten auf seine Fragen sucht.

Quellengeber (RKI, Bundesgesundheitsministerium, u.ä.) profitieren davon, nicht zu jeder Frage eine Antwort auf der eigenen Webseite bieten zu müssen. Wenn die Quellengeber COVID-QA als Suchmaske/ChatBot anbieten, können Sie jedem Nutzer die maximale Bandbreite an gesicherten Informationen bieten - egal ob Homepage der Gemeinde, Behörde, oder Bundesregierung. Dadurch würde man eine Entlastung aller informationsgebenden Quellen erreichen.

Desweiteren profitieren alle Menschen, die die 116117-Hotline benötigen, sie aber aufgrund der Überlastung nicht erreichen. Aufgrund des hohen Aufkommens an Anrufen ist eine Auseinandersetzung der Hotline-Mitarbeiter mit tagesaktuellen Inhalten nur schwer möglich, wodurch ein System zur Beantwortung der Fragen auch die Mitarbeiter der 116117 erheblich entlasten könnte.

COVID-QA ist vollständig Open Source (GitHub-Links s.o.).

Wie innovativ ist COVID-QA?

Die Recherche nach einer bereits erhältlichen Lösung ähnlicher Art blieb ergebnislos.

Notruf-Leitstellen und 116117 verwenden Hilfssoftware mit Entscheidungsbäumen, um Anrufern möglichst effizient die nötige Hilfe geben zu können. Laut den von uns kontaktierten Stakeholdern ist es unwahrscheinlich, dass es Info-Plattformen zu COVID gibt, die dem ärztlichen Bereitschaftsdienst 116117 zur Verfügung stehen. Dier Erfahrung von Stakeholdern mit der Situation in den Notruf-Leitstellen ist nur begrenzt übertragbar auf die 116117, die eine völlig andere Organisationstruktur aufweist.

Die Frameworks sind nicht älter als 1 Jahr. Die genutzte natural language processing-Technologie (Teilgebiet der KI) ist state-of-the-art. COVID-QA agiert selbstlernend und semantisch mit allen Informationen, die in die Datenbank hineinfließen und optimiert so kontinuierlich die Informationsquantität und -qualität.

Wie skalierbar ist COVID-QA?

COVID-QA kann verschiedenste APIs (unsere Beispiele: Suchfeld & ChatBot) bedienen. Mögliche Nutzungsszenarien sind:

  • Einbindung ChatBot/Suchfeld auf rki.de, bundesregierung.de, berlin.de, etc. pp.
  • WhatsApp-ChatBot, der von offiziellen Seiten beworben wird
  • Informationsgeber können ihre FAQs in das System einbinden lassen, um Spezialwissen einem weiteren Publikum anzubieten (z.B. Infos für Schwangere auf Deutsch von dem BvF)
  • Info-Hotlines steht jederzeit der gesamte Wissenschatz von den FAQs offizieller Seiten zur Verfügung

Es wird geschätzt, dass COVID-QA mit 1-10 Mio. Nutzer Serverkosten in Höhe von etwa 1-2 Tsd. Euro pro Monat erzeugt. Der Open Source-Quellcode kann beliebig weiterentwickelt werden. Die Kosten des ChatBots betragen für 1 Mio. Chataufrufe ca. 2.100 €.

Durch das Feedback an offizielle Stellen, welche Fragen am dringendsten zu beantworten sind, kann man das Informationsangebot gezielt erweitern und stetig verbessern.

Welche Fortschritte wurden während des Hackathons erzielt?

Das Projekt COVID-QA wurde fünf Tage vor Beginn des Hackathons, am 15.03., begonnen. Am Donnerstag, ein Tag vorher, wurde das COVID-QA Github-Repository mit engl. Sprachfunktion erstellt.

Während des Hackathons erreicht

  • Entwicklung eines ChatBots (s.u.)
  • Entwicklung einer Schnittstelle für den ChatBot
  • zahlreiche Crawler für deutsche und internationale Quellen geschrieben (15+ Crawler)
  • Meta-Crawler geschrieben, der die Crawler-Ausgabe in das Backend überführt
  • Frage/Antwort-Paare um zusätzliche Fragen erweitert, um das NLP zu trainieren
  • Feedbackschleife in der UI
  • Verbesserungen zum UX/UI
  • Mobile Version der UI
  • Evaluation der Machine-Learning Modelle
  • Trainieren von X ML modellen
  • Implementation der besten Machine-Learning Methode zum Matchen von Fragen

Details zum Fortschritt: https://github.com/deepset-ai/COVID-QA/graphs/commit-activity

ChatBot für COVID-QA

Aufgrund der dynamischen Lage in Folge von COVID-19 kommen traditionelle ChatBots an ihre Grenzen und bieten sehr schnell einen veralteten Informationsstand. Wir haben die API von Covid-QA verwendet, um einen ChatBot zu entwickeln, der die Bevölkerung mit stets aktuellen Informationen versorgt. Unsere Lösung basiert auf dem IBM Watson Assistant und kann prinzipiell in jede Website eingebunden werden.

Der fachliche Use Case hierzu wurde vom Gutenberg Health Hub des Universitätsklinikums Mainz geliefert, wo die Telefonmitarbeiter aufgrund der vielen Anrufe an ihre Belastungsgrenze kommen. Der Gutenberg Health Hub agiert federführend im Verband der Universitätskliniken und wird den COVID-QA-ChatBot in Zukunft weiter betreiben. Wir hoffen natürlich den Bot in Zukunft auf weiteren offiziellen Websites von Gesundheitseinrichtungen zu finden und Covid-QA somit in den richtigen Situationen für möglichst viele Menschen verfügbar zu machen.

Team

Ein Team von fünf bis zehn Personen hatte sich am Sonntag vor dem Hackathon zusammengefunden, um einen ersten englischsprachigen Prototypen zu entwickeln (s. Fortschritt während des Hackathons).

Im Verlauf des Freitagabends haben sich viele Einzelpersonen gefunden, die an dem Projekt mitarbeiten wollten. An dem Team waren bis Sonntag ca. 35 Menschen beteiligt.

Improve data sources

  • Timo
  • John
  • Tobias
  • Henrik

Userinterface (UI)

  • Simon
  • Maik
  • Oliver

User feedback mechanism

  • Tanay
  • Martin
  • David

Improving NLP model (better embeddings, extractive QA, ...)

  • Malte
  • Rune
  • Lucas

Multilanguage support (German)

  • Timo
  • Pascal
  • Oliver
  • Lina

Chatbot

  • Moritz
  • Leo
  • Flo

Pitchvideo & DevPost

  • Petra
  • Patrick

Unsure, which sub-team:

  • Benyamin
  • Felix
  • Heiko
  • Henryk
  • Lars
  • Marcel
  • Milos
  • Anna
  • Branden
  • Carmen
  • Ilkou
  • José
  • Nils
  • Aleksandra
  • Andreas
  • Christoph

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