The Power to Make a Difference in COVID-19

Dass wir bei STAT-UP Statistical Consulting & Data Science über ein Projekt öffentlich sprechen, ist und bleibt die große Ausnahme. Denn anders als in den Standard-Show-Cases rund um #DataScience und #KI, die man zu Tausenden im Netz findet, geht es bei unseren Kunden regelmäßig um sehr innovative Möglichkeiten der Datennutzung. Diese beinhalten wichtige (und häufig sehr wertvolle) Wettbewerbsvorteile und Differentiatoren – daher halten wir uns in der Regel bedeckt, was wir genau für unsere Kunden tun.

In wenigen Fällen machen wir jedoch eine Ausnahme. Christian Neckermann, CEO von Cogent Healthcare, schrieb uns:

„Wir sind so “blown away“ von der gemeinsamen Analyse, dass ich sie gerne auf LI und unserer Website posten wuerde.

Da Ihr natuerlich erwaehnt seid, wollte ich kurz Bescheid geben und wuerde Dich fragen, ob es Dir so recht ist. Wuerde mich freuen, wenn wir etwas Awareness kreieren koennen, dass die ganzen Muehen (Lock downs, Masken, Impfungen, etc.) sich wirklich lohnen.“

Hinter der Studie zum Einfluss von Impfungen, individuellem Verhalten und staatlichen Eingriffen auf den langfristigen Verlauf der Corona-Pandemie in Europa und den USA verbirgt sich ein komplexes Simulationsmodell, das unterschiedlichste Szenarien in kurzer Zeit abbilden kann.

Erweitertes SEIR und Meta-Modell

Mit einem erweiterten SEIR (SEIR beschreibt die Zustände, in denen sich ein Individuum befinden kann: Susceptible, Exposed, Infectious, Recovered) werden Fallzahlen in verschiedenen Altersgruppen und regional differenziert simuliert. Die Erweiterung umfasst einerseits weitere Zustände:

• Der Zustand „Infectious“ wird weiter differenziert nach asymptomatisch und symptomatisch Infizierten, die sich in Quarantäne, im Krankenhaus oder in intensivmedizinischer Behandlung befinden
• Der Zustand „Recovered“ unterscheidet zwischen temporär und dauerhaft Immunen

Darüber hinaus können für Teilpopulationen unterschiedliche Parameter festgelegt werden: So ist die Ansteckungswahrscheinlichkeit der Gruppe „Superspreader“ erhöht; das Risiko eines schweren Verlaufs variiert über die Altersgrpppen usw.

Ein Meta-Modell simuliert den Einfluss verschiedener Szenarien auf die Modellparameter – so hängt beispielsweise die Reproduktionszahl ab vom Ausmaß staatlicher Eingriffe sowie von der Impfbereitschaft, der Impfstoff-Verfügbarkeit und -Wirksamkeit. Anhand von umfangreichen Daten zum Pandemie-Verlauf in den einzelnen Ländern und Regionen werden die Modelle kalibriert, die Ergebnisse validiert und regelmäßig aktualisiert.

Unser Experimentierlabor: Szenario-Dashboard SUCCe-D

Dass wir innerhalb weniger Wochen so detaillierte Ergebnisse liefern konnten, liegt daran, dass wir seit März mit SUCCe-D („STAT-UP Corona Care Dashboard“) eine Spielwiese zur Modellierung von Pandemie-Szenarien gebaut haben. In jeder freien Minute testen wir dort neue Ideen, wie frei verfügbare, regional differenzierte Daten genutzt werden können, um interaktiv automatisierte Prognose- und Szenariorechnungen zu erstellen. SUCCe-D ist öffentlich und kostenlos zugänglich, basiert auf Open Source Technologie und kann dabei helfen, sich mit dem „Was-wäre-wenn“ verschiedenster Parameter auseinanderzusetzen und dabei die „Mechanik“ komplexer Systeme besser zu verstehen.

„Im digitalen Zeitalter sind Daten eine Schlüsselressource für gesellschaftlichen Wohlstand und Teilhabe, für eine prosperierende Wirtschaft und den Schutz von Umwelt und Klima, für den wissenschaftlichen Fortschritt und für staatliches Handeln.“

So steht es im Eckpunktepapier für eine Datenstrategie der Bundesregierung. Deswegen war es ein richtiger und wichtiger Schritt, dass das Bundesministerium des Innern, für Bau und Heimat (BMI), das Bundesministerium der Finanzen (BMF) und das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) in Kooperation mit dem Statistischen Bundesamt (Destatis) ab dem 15. Dezember 2020 mit dem „Dashboard Deutschland“ aktuelle Informationen zur Bewertung der wirtschaftlichen Lage auf einer öffentlich zugänglichen Online-Plattform bereitstellen.

Dashboard Deutschland

Hochaktuelle Informationen zur Bewertung der aktuellen wirtschaftlichen Lage auf einer öffentlich zugänglichen Online-Plattform. Mehr als 100 aussagekräftige Indikatoren aus unterschiedlichen Datenquellen zu den Themenbereichen Gesundheit, Wirtschaft, Mobilität und Finanzen.”

Aber das kann höchstens ein Anfang sein:

Es wird allerhöchste Zeit, mikrogeographisch zu analysieren.

Das fordert Michael Herter, CEO for Data Science & Geomarketing von infas360, der Firma also, die das „Dashboard Deutschland“ gebaut hat. Bisher fehlt diese feinräumige und hochfrequente Analyse jedoch. Dazu kommt: Szenariorechnungen ermöglicht das „Dashboard Deutschland“ nicht. Dafür bräuchte es vielmehr ein Werkzeug, mit dem die aktuelle Situation und Veränderung regional differenziert und zeitnah zu erkennen sind und mit dem sich durch Prognosen und Simulationen Vorgehensmodelle und Taktiken durchspielen und ableiten lassen. Damit wäre zielgerichtetes Handeln in Krisen- als auch in Normalzeiten möglich, um die Auswirkungen politischer Entscheidungen frühzeitig zu erkennen und zu evaluieren.