Essen/Jülich. Wie stark wird die Zahl der Corona-Infektionen steigen? Wo droht der nächste Ausbruch? Wichtige Hinweise liefert ein neues Prognose-Modell.
Die Corona-Ausbrüche in Hamm und Remscheid zeigen erneut, wie dynamisch und rasch sich die Infektionszahlen in NRW entwickeln können. Aktuell erreicht die „Sieben-Tage-Inzidenz“ in Hamm einen Wert von 88,2. Dies ist die Summe der täglichen Neuinfektionen der vergangenen sieben Tage je 100.000 Einwohner. Zum Vergleich: NRW-weit beträgt der Wert 16,2.
Diese spontanen und häufig sehr lokalen Entwicklungen zeigen, wie wichtig für die Gesundheitspolitik, die Behörden vor Ort und die Bevölkerung eine verlässliche Vorhersage des Infektionsgeschehens ist. Mit einem neuen statistischen Prognose-Modell stellen Wissenschaftler der Uni Osnabrück und des Forschungszentrums Jülich den Verantwortlichen nun ein neues Instrument zur Verfügung. Es liefert tagesaktuelle Schätzungen für Neuinfektionen sowie eine Fünf-Tages-Prognose für jeden deutschen Landkreis und für jede Stadt. Dazu werden die Daten des Robert-Koch-Instituts mit einem mathematischen Modell auf den Superrechnern des Forschungszentrums aufbereitet.
Auch die Infektionen in der Umgebung werden berücksichtigt
Das im Internet frei abrufbare Modell berechnet dabei nicht nur den einzelnen wahrscheinlichen Verlauf, sondern berücksichtigt mehrere mögliche Abläufe, erläutert Prof. Gordon Pipa, Leiter der Arbeitsgruppe Neuroinformatik an der Uni Osnabrück. „Die Behörden vor Ort können dadurch auch extremere Szenarien berücksichtigen und sich besser vorbereiten“, sagte Pipa dieser Redaktion. Zudem werde auch das Infektionsgeschehen in benachbarten Regionen in die Prognose mit einberechnet. Dazu werden Daten über Bevölkerungsdichte und Bewegungsprofile herangezogen.
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Wer die Seite https://covid19-bayesian.fz-juelich.de aufruft, kann interaktiv eine Fünf-Tages-Vorhersage für seine Stadt anwählen. Ein sogenannter „Nowcast“ (Heute-Vorhersage) zeigt die geschätzte Zahl der tatsächlichen Infizierten. Auch diese Zahl ist eine Vorhersage, da oft noch nicht tagesaktuell sämtliche Meldungen der Behörden vorliegen oder am Wochenende nicht bearbeitet wurden. Der „Forecast“ (Prognose) liefert eine Schätzung für die kommenden fünf Tage. Die Analyse der Datenmasse ist so komplex, dass sie nur mit Hilfe der Superrechner des Jülicher Forschungszentrums gelingen kann.
Daten für Behörden und Bürger interessant
Klickt man nun zum Beispiel die Stadt Hamm an, sieht man eine in den nächsten fünf Tagen rasch ansteigende Kurve sowie mehrere farbige Bereiche, die weitere mögliche Verläufe der Infektionszahlen darstellen. Die Wahrscheinlichkeit von steigenden Fallzahlen liegt demnach bei 95 Prozent. Ähnlich sieht es für Remscheid aus. Zum Vergleich: für Duisburg errechnet das Modell einen deutlich flacheren Verlauf der Kurve, die Wahrscheinlichkeit für steigende Infektionszahlen liegt hier bei 75 Prozent.
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Die Daten, die dieses neue Modell liefert, sind nicht nur für die Gesundheitsbehörden interessant. Jeder Bürger kann sich auf dieser Seite kostenfrei über die Infektionslage informieren. Gordon Pipa: „Wenn die Menschen dadurch erfahren, dass es in ihrer Stadt oder in der Umgebung eine Infektionsquelle gibt, können sie entsprechend reagieren.“ Er betont aber auch, dass alle Ergebnisse auf statistischen Methoden beruhen und von den realen Geschehnissen abweichen können.
Besser vorbereitet auf künftige Krisensituationen
Pipa sieht in dem System ein Werkzeug, um auch auf künftige Herausforderungen besser reagieren zu können. „Wir haben zu Beginn der Pandemie gesehen, dass viele Strukturen überfordert waren. Wichtige Daten mussten erst mühsam zusammengetragen werden, dadurch ging wertvolle Zeit verloren.“ Seine Empfehlung an die Politik: Man sollte wie im Katastrophenschutz regelmäßig Krisensituationen mit verschiedenen Szenarien simulieren, damit die notwendigen Informationen rasch zur Verfügung stehen und ausgewertet werden können.
