02. Oktober 2020-17: 39 Uhr Uhr
Das Problem mit den RKI-Nummern
Die Zahl der Infektionen nimmt derzeit in vielen Bereichen zu. Sie können bestimmte Höchstgrenzen erreichen Es werden wieder regional strengere Maßnahmen umgesetztum die Ausbreitung des Coronavirus zu verhindern. Das Problem dabei: mit den Inzidenzraten, die auf Daten des Robert Koch-Instituts und anderer Agenturen basieren Schauen Sie sich zum Beispiel unsere interaktive Nachbarschaftskarte hier an Die Daten wurden geringfügig verzögert, da die Meldung und Übermittlung der tatsächlichen Fallnummern zu Verzögerungen führen kann.
Ein neues nachbarschaftsbezogenes Korona-Prognosemodell der Universität Osnabrück und des Jülich Supercomputing Center ist mit diesem Problem verbunden. Ein Supercomputer sollte nicht nur zuverlässige tägliche Prognosedaten liefern, sondern auch einen Trend darüber liefern, wie sich die Anzahl der Infektionen in einem bestimmten Distrikt in den nächsten fünf Tagen entwickeln wird.
Supercomputer berechnet Tausende von Szenarien
So sieht zum Beispiel die 5-Tage-Prognose für Köln aus. (Ab dem 1. Oktober)
© covid19-bayesian.fz-juelich.de
Im Kölner Bezirk (berechnet ab 1. Oktober) wird es in den nächsten fünf Tagen immer mehr Infektionen geben – mit einer Chance von mehr als 75 Prozent. Im Landkreis Heinsberg wird die Zahl der Infektionen in den kommenden Tagen mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent sinken. Solche Informationen können von interessierten Parteien erhalten werden diese Seite Schauen Sie sich die Daten aus dem Computerprogramm „Covid-19 Bayesian Modeling for Outbreak Detection“ oder kurz BSTI-Modell an. Nach Auswahl des Bezirks wird die Wettervorhersage für die kommenden Tage angezeigt.
Es basiert auf der Berechnung von bis zu 1.000 möglichen Entwicklungsmodellen pro Distrikt – Rechenleistung, die nur sehr leistungsfähige Supercomputer bieten können. So wie im Forschungszentrum in Jülich. Dort sind bereits im vergangenen Jahr Daten vom RKI eingegangen Rotavirus, Lyme-Borreliose oder Campylobacter-Bakterien verwendet, um die Verteilung in einzelnen Provinzen zu beobachten. Aber welche Vorhersagen können mit dem Modell getroffen werden und wie zuverlässig sind die Schätzungen?
Das Supercomputermodell hat 3 entscheidende Vorteile
Zum einen gibt es im BSTI-Modell das sogenannte Nowcast: Ähnlich wie bei den Zahlen des RKI zeigt dies, wie viele Covid 19-Fälle pro Distrikt auf lokaler Ebene täglich aktuell sind. „Sie sollten wissen: Der Wert der aktuellen Fallzahlen ist bereits eine Vorhersage“, sagte ein Sprecher des Forschungszentrums gegenüber RTL. Um der Verzögerung beim Senden von Daten von der Gesundheitsbehörde entgegenzuwirken, basiert die Bewertung „auf Zahlen vor 5 Tagen, da neuere Zahlen aufgrund der Verzögerungen unvollständig sein können und daher kleiner als die tatsächlichen Zahlen sind und korrigiert werden sollten“. Anstatt diese etwas veralteten Daten einfach als aktuelle Entwicklung darzustellen, berechnet der Supercomputer täglich die wahrscheinlichen tatsächlichen Koronafälle.
Darüber hinaus gibt es die 5-Tage-Prognose: „Das Modell kann auf lokaler Ebene für jeden Distrikt vorhersagen, wie sich die Anzahl der Fälle in den nächsten 5 Tagen entwickeln wird“, sagte der Sprecher. „Die Prognose basiert auf einer statistischen Analyse der Anzahl der Fälle in den letzten 4 Wochen und korrigiert regelmäßige Schwankungen, wie sie beispielsweise aufgrund des wöchentlichen Rhythmus auftreten.“
Der dritte Vorteil ist, dass das Modell räumliche Dynamik berücksichtigt: „Das Modell schätzt, wie stark eine gemeldete Infektion eine neue Infektion in einem Umkreis von 50 km betrifft und ob eine Infektion nur die unmittelbare Umgebung betrifft oder Auswirkungen über größere Entfernungen hat.“ Dieser sogenannte Interaktionskern zeigt beispielsweise, ob größere Ausbrüche von einer Nachbarschaft in eine andere übergehen können.
Gibt es irgendwelche Nachteile für das BSTIM?
Die Prognose des Supercomputers hat natürlich ihre Grenzen, verrät uns der Sprecher des Forschungszentrums. „Das Modell leitet Vorhersagen aus den Entwicklungen der letzten 4 Wochen ab. Plötzlich auftretende Ereignisse, bei denen plötzlich eine große Anzahl neuer Infektionen auftritt – zum Beispiel aufgrund von Rückkehrer aus Risikobereichen, Großveranstaltungen oder Partys – daher nicht vorhersehbar. „“
Selbst wenn die Anzahl der Fälle zu gering ist oder zum größten Teil überhaupt keine Fälle gemeldet werden, würde das Modell natürlich an seine Grenzen stoßen und keine aussagekräftigeren Prognosen zulassen, sagte der Sprecher.
Dennoch erhält jeder Interessent einen Eindruck davon, „wie die aktuellen Berichtszahlen zu klassifizieren sind und mit welcher Sicherheit sich in den kommenden Tagen ein bestimmter Trend gegenüber den Zahlen der vergangenen Wochen fortsetzen wird“. Die Zahlen liefern auch mehr Informationen für Gesundheitsbehörden, Politiker und Kommunen, z. B. wie sich Ereignisse entwickeln, wie einzelne Maßnahmen funktionieren oder ob möglicherweise weitere Maßnahmen ergriffen werden müssen.
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