Aufbruch in eine resiliente Gesellschaft

Prevent

Dr. Alexander Stolz, Leiter der Abteilung Sicherheitstechnologie am Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI.
© Fraunhofer / Philipp Horak
Dr. Alexander Stolz, Leiter der Abteilung Sicherheitstechnologie am Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI.

Wie kann man das Schlimmste verhindern?

Der Fluch der Vorsorge ist: Sie rettet Leben, bringt aber wenig Anerkennung. Wie wichtig sie ist, wurde in den letzten Monaten sichtbar. »Hätten wir die Ausbreitung des neuen Coronavirus weltweit frühzeitig konsequent beobachtet, hät­te das viele Prevent-Maßnahmen erleichtert – von einer früh­zeitigen Verschärfung der Einreisebestimmungen über eine Ausweitung der Grippeschutzimpfungen, um die Grippe- und Corona-Welle zu entkoppeln, bis hin zur Vorratshaltung an Schutzmasken oder Medikamenten«, ist sich Dr. Alexander Stolz vom Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI sicher. Dem richtigen Monitoring kommt also in dieser Phase eine große Bedeutung zu. Allein ein gutes Frühwarnsystem nutzt jedoch nichts, wenn die Informationen nicht richtig bewertet werden. So ging die erste Warnung zu einer unbe­kannten Lungenkrankheit in China bereits am 31. Dezember 2019 über das internationale Frühwarnsystem ProMED unter anderem ans Robert-Koch-Institut. Bis zu den ersten Maß­nahmen hierzulande vergingen dennoch 78 Tage.

Um in der Masse an Daten die relevanten Informationen zu finden, bedarf es nicht nur effizienter Software- und KI-Lösungen, sondern auch einer hilfreichen visuellen Aufbereitung. Solche nützlichen Werkzeuge für Medizi­ner, Epidemiologen oder Gesundheitsämter entwickelt das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD in Darmstadt. Dazu zählen zum Beispiel visuelle Datenanalyse- Tools für Populationsstudien sowie Aufbau und Vergleich von Patientenkohorten.

Nicht immer gelingt eine lückenlose Datenerfassung. Wo sich nicht auf vorhandene Daten zurückgreifen lässt, liefert die Mathematik hilfreiche Werkzeuge, um wichtige Fragen zu beantworten. Im Fall einer Pandemie: Wie wird sich die Infektion ausbreiten und welche Maßnahmen sind angemessen und wirkungsvoll? Eine große Unbekannte in der Corona-Gleichung ist die Dunkelziffer. Sie hilft nicht nur, unterschiedliche Sterblichkeiten zu erklären, sondern auch für Prognosen über die weitere Entwicklung und zu treffende Maßnahmen. Forschende am Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM überarbeiteten ein ursprünglich für die Fahrzeugent­wicklung genutztes statistisches Modell, um die Dunkelziffer der Infizierten in unterschiedlichen Ländern zu ermitteln. So ließen die Berechnungen Ende April 298 000 unentdeckte Infektionen in Deutschland vermuten, inklusive 40 Prozent asymptomatischer Fälle.

Um die verantwortlichen Stellen bei der Entscheidungs­findung zu unterstützen, entwickelten die Mathematikerinnen und Mathematiker in Kaiserslautern zudem ein spezielles Simu­lationsmodell. Es verwendet zeitlich variable Parameter, die aus den erhobenen Fallzahlen geschätzt und mit weiteren statisti­schen Daten abgeglichen werden. Damit lässt sich die Wirkung von Maßnahmen auf die Infektionsrate beurteilen. Auf diese Weise konnten die Forschenden, gemeinsam mit Max-Planck, Helmholtz und Leibniz, im April 2020 anhand unterschiedlicher mathematischer Modellierungen die erfolgversprechendste Strategie in der Pandemie errechnen: die konsequente Eindäm­mung von Neuinfektionen, bis es möglich ist, Kontakte effektiv nachzuverfolgen, und im Anschluss ein adaptives Vorgehen, bei dem neue Fälle rückverfolgt und kontakteinschränkende Maßnahmen nachgesteuert werden können.