Ein jun­ges For­schungs­team der TU Wien ent­wi­ckelt neue Methode für genauere Vor­her­sa­gen der Epi­de­mie­dy­na­mik. Das soge­nannte Epi­de­mo­me­ter inklu­diert auch Län­der­ver­glei­che und ver­knüpft Fak­to­ren wie Virus­va­ri­ante, Spi­tals­auf­ent­halte oder Lockdowns.

Die Corona-Pan­de­mie stellt Regie­run­gen und Gesund­heits­sys­teme noch immer vor große Her­aus­for­de­run­gen beim Kri­sen­ma­nage­ment. Eine tra­gende Rolle spie­len epi­de­mio­lo­gi­sche Modell­rech­nun­gen, sie unter­stüt­zen die Poli­tik durch Vor­her­sage des künf­ti­gen Infek­ti­ons­ver­lau­fes und der Spi­tals­aus­las­tun­gen. Eine wesent­li­che Her­aus­for­de­rung besteht dabei, nicht mess­bare epi­de­mio­lo­gi­sche Zustände wie etwa die Infek­ti­ons­an­fäl­lig­keit (Anm. Sus­zep­ti­bi­li­tät) in Echt­zeit zu bestimmen.

Echt­zeit­be­stim­mung der exo­ge­nen Treiber
Nach­wuchs­for­scher der TU Wien publi­zie­ren nun eine neue Methode, mit der man die Infek­ti­ons­an­fäl­lig­keit der Bevöl­ke­rung infolge einer Virus­mu­ta­tion allein mit­tels offi­zi­ell ver­füg­ba­rer Daten vor­aus­sa­gen kann. Der Ver­lauf einer Pan­de­mie wird durch soge­nannte exo­gene Trei­ber bestimmt, etwa das ver­än­der­li­che soziale Ver­hal­ten der Bevöl­ke­rung, Mobi­li­täts­ver­hal­ten oder Lock­downs. Die Wir­kun­gen die­ser Fak­to­ren sind aber zumeist unbe­kannt und erschwe­ren daher die Ana­lyse. „Bei der neuen Methode kön­nen diese exo­ge­nen Trei­ber nun in Echt­zeit bestimmt wer­den und etwa auch quan­ti­ta­tive Effekte von Lock­downs vor­her­ge­sagt wer­den“, so die TU Wien in einer Aussendung.

Diese genauere epi­de­mio­lo­gi­sche Zustands­schät­zung in Ver­bin­dung mit der Bestim­mung der unbe­kann­ten exo­ge­nen Fak­to­ren ermög­licht auch wesent­lich zuver­läs­si­gere Pro­gno­sen. Mit sei­nen jüngst im inter­na­tio­nal renom­mier­ten Jour­nal of Non­linear Dyna­mics publi­zier­ten Arbei­ten zeigt das TU-Team, wie die Methode aus der nicht­li­nea­ren Kon­troll­theo­rie auf gän­gige epi­de­mio­lo­gi­sche Modelle ange­wen­det wer­den kann und dadurch prä­zise Pro­gno­sen wesent­li­cher Grö­ßen wie etwa Inzi­denz oder Spi­tals­be­le­gun­gen ermöglicht. 

Inter­dis­zi­pli­näre For­schungs­ko­ope­ra­tion für ver­bes­serte Präzision
Ent­wi­ckelt wurde die neue Anwen­dung von einem Team rund um Ste­fan Jaku­bek am Insti­tut für Mecha­nik und Mecha­tro­nik der TU Wien in Koope­ra­tion mit For­schern der Med­Uni Wien. Eine tra­gende Rolle spielt die Arbeit von Johanna Bartlech­ner und Oli­ver Ecker. Ihr Ansatz lie­fert einen neuen Zugang aus der Per­spek­tive der Rege­lungs­tech­nik, kom­bi­niert mit medi­zi­ni­scher Exper­tise. Die For­scher nut­zen die Methode zur quan­ti­ta­ti­ven Echt­zeit­ana­lyse und Vor­her­sage wich­ti­ger Grö­ßen in der Pan­de­mie, spe­zi­ell der Bele­gung von Spi­tä­lern und Intensivstationen.

„Wir haben unsere Metho­den anhand von Daten aus unter­schied­li­chen Län­dern eva­lu­iert, neben Öster­reich etwa auch Süd­afrika, Däne­mark oder Groß­bri­tan­nien“, so Johanna Bartlech­ner. „Viele Fak­to­ren, die Fall­zah­len oder Bet­ten­be­le­gung signi­fi­kant beein­flus­sen, sind quan­ti­ta­tiv schwer oder gar nicht erfass­bar und zeich­nen sich durch stark nicht­li­neare Dyna­mik aus“, ergänzt Oli­ver Ecker. „Die Metho­dik ver­rät zudem in Echt­zeit die Rela­tio­nen zwi­schen neuer Virus­va­ri­ante ver­sus Spi­tals­auf­ent­halte oder die Wirk­sam­keit von staat­li­chen Inter­ven­tio­nen wie etwa Lock­downs“, unter­streicht Ecker. Das TU-For­schungs­team zeigt auf sei­ner Web­site (siehe Link) wöchent­lich aktua­li­sierte Ana­ly­sen und Pro­gno­sen für Öster­reich sowie Ana­ly­sen ande­rer Länder.