1_008_Corona Tracking_Disease Pattern Early Recognition

Die Idee ist eine Früherkennung des Krankheitsbilds für COVID-19 bezogen auf deren örtliche Verteilung auf globalem Maßstab.

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Unsere App vereint regelmäßige Symptomabfrage mit dem Bewegungsprofil des Nutzenden, um neue Erkenntnisse über Krankheitsverlauf und Ausbreitung des Virus den Behörden, sowie Handlungsempfehlungen für den Nutzenden bereitzustellen.

Unter #VDIvsVirus haben wir - 14 Studenten und Jungingenieure des Verein Deutscher Ingenieure e.V. - das ganze Wochenende für den #WirVsVirus Hackathon entwickelt und gecoded.

Im Zuge des Hackathons haben wir eine neue Idee entwickelt und ausgearbeitet, dazu eine prototypische Umsetzung in einem Mockup und einer App programmiert und gleichzeitig an einem Backend gearbeitet. Das alles haben wir in unserem Github Projekt dokumentiert und zur Verfügung gestellt. https://github.com/stan1025/WirVsVirus

Durch eine immer engere Vernetzung sowohl im Gesellschaftlichem, wie im Wirtschaftlichen als auch länder- und kontinentübergreifend, ist die Ausbreitung von SARS-CoV-2 unkontrollierbar. Dazu kommen eine lange Inkubationszeit und unterschiedlich schwere Krankheitsverläufe. Das erschwert die Ermittlung von Infektionsketten und infizierten Individuen. Unterschiedliche Informationen und eine Ungewissheit über die Krankheit lösen in der Bevölkerung Panik aus.

Um diese Herausforderungen zu lösen, haben wir bestehende Lösungsansätze recherchiert und den Bedarf einer App in unserer Community mit zwei Umfrage mit über 450 Teilnehmer ergründet (s. github). Wir sind zu dem Schluss gekommen, dass eine App die Features der bisher existierenden Corona-Tracking- und Symptom-Anwendungen vereinen muss.

Unsere Idee löst die Herausforderungen, dass das Krankheitsbild verschieden und die regionale Ausbreitung undurchsichtig ist, indem möglichst alle Bürger täglich ihre Symptome in die App eintragen und ihre Positionsdaten erfasst werden. So wird eine umfangreiche Datengrundlage geschaffen, die Krankheitsverläufe mit Bewegungsprofilen in Verbindung bringt.

Dadurch können Behörden die Lage besser einschätzen und Ärzte besser reagieren. Darüber hinaus werden teilnehmende Bürger durch Handlungsempfehlungen basierend auf ihren Symptomen beruhigt und der Ansturm auf medizinische Einrichtungen verlangsamt. Risikogebiete werden in einer Kartenansicht dem Anwender zur Verfügung gestellt und er wird benachrichtigt, sollte er mit einer nachweislich infizierten Person in Kontakt gestanden haben. Dafür bedienen wir uns vieler bestehender Lösungen, die in unserer App vereint werden.

Für die Zukunft haben wir uns bereits mit Beteiligten der CovApp und Geohealth dazu verabredet, gemeinsame Absprachen zu treffen, um nicht nebeneinander her zu entwickeln. Es gilt Herausforderungen wie den Datenschutz der medizinischen und geographischen Daten zu wahren. Damit und mit einem attraktiven User Interface wollen wir die Akzeptanz der App in der Bevölkerung erhöhen, denn je höher die Nutzerzahl, desto besser die Datenlage und die Analysen.

Wir vom Team #VdiVsVirus bedanken uns bei den Organisatoren, den Mentis sowie den zahlreichen Firmen, die so spontan mit Rat und Tat unterstützt haben!

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