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#Neues aus der Industrie
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Computermodell zeigt an, wann COVID-19-Messungen aufgehoben werden können
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Neue Forschungsarbeiten verwendeten einen datengesteuerten Modellierungsansatz, um die Frage zu beantworten, wann die strengen sozialen Distanzierungs- und Quarantänemaßnahmen gegen COVID-19 gelockert werden können
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Angesichts der COVID-19-Pandemie, die in verschiedenen Teilen der Welt, von den USA bis hin zu vielen europäischen Ländern, zu Blockaden geführt hat, gab es intensive Debatten darüber, wann und wie wir die Wirtschaft wieder sicher öffnen können.
Neue Forschungen unter der Leitung von Informatikern der Hong Kong Baptist University (HKBU) haben einen datengesteuerten Modellierungsansatz verwendet, um die zeitkritische Frage zu beantworten, wann die strengen sozialen Distanzierungs- und Quarantänemaßnahmen gegen COVID-19 gelockert werden können, damit das normale Leben und die wirtschaftlichen Aktivitäten auf sichere Weise wieder aufgenommen werden können.
Das Forschungsteam entwickelte ein neuartiges Berechnungsmodell, das die zugrundeliegenden Übertragungsmuster zwischen verschiedenen Populationen während der verschiedenen Phasen des COVID-19-Ausbruchs explizit charakterisiert und quantifiziert. Auf der Grundlage des Modells führte das Forschungsteam eine prospektive Analyse der verschiedenen Pläne zur Wiederaufnahme der Arbeit durch, wobei es die jeweiligen wirtschaftlichen Auswirkungen und das mit jedem Plan verbundene Niveau des Krankheits-Übertragungsrisikos aufzeigte.
Die ursprüngliche Forschung trug den Titel "Was sind die zugrundeliegenden Übertragungsmuster des COVID-19-Ausbruchs? An Age-specific Social Contact Characterization", und wurde in der Zeitschrift EClinicalMedicine von The Lancet veröffentlicht.
Neuartiger datenwissenschaftlicher Ansatz für Fragen der öffentlichen Gesundheit
Das Modell wurde von einem Forschungsteam des Fachbereichs Informatik der HKBU entwickelt, und die Studie wurde von Liu Jiming, dem Vorsitzenden des Fachbereichs, in Zusammenarbeit mit dem Nationalen Institut für parasitäre Krankheiten des Chinesischen Zentrums für Krankheitskontrolle und -prävention (China CDC) und der Chinesischen Akademie der Wissenschaften geleitet.
"Seit mehr als einem Jahrzehnt widmet sich unser Forschungsteam an der HKBU einem interdisziplinären Ansatz und setzt gleichzeitig neuartige Methoden der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz ein, um globale Herausforderungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit wie Malaria und Grippe anzugehen. Unsere aktuelle Arbeit, die in einer internationalen medizinischen Fachzeitschrift veröffentlicht wurde, stellt einen einzigartigen wissenschaftlichen Versuch als Antwort auf die COVID-19-Pandemie dar", sagte Liu.
Ein altersspezifisches Modell zur Charakterisierung sozialer Kontakte
Die Forscher konnten die Übertragungsmuster der Krankheit charakterisieren, indem sie die Interaktionen zwischen den Menschen untersuchten. Das Berechnungsmodell teilte die Bevölkerung in sieben Altersgruppen mit ihren eigenen spezifischen sozialen Kreisen, Sammelplätzen und Aktivitätsmustern ein. Vier repräsentative soziale Kontaktsettings - Haushalte, Schulen, Arbeitsplätze und öffentliche Orte - wurden berücksichtigt, da sie Beispiele für dichte Populationen sind, in denen die Verbreitung von COVID-19 auftreten kann.
Sechs Städte auf dem chinesischen Festland, darunter Wuhan und fünf Städte aus drei wichtigen Wirtschaftszonen - Peking, Tianjin, Hangzhou, Suzhou und Shenzhen - wurden analysiert. In jedem Fall wurde eine Kontaktmatrix hergeleitet, um die Kontaktintensität zwischen verschiedenen Altersgruppen für jedes der vier Settings zu beschreiben, wodurch die Dynamik der Krankheitsübertragung berechnet werden konnte. Bestätigte Fälle, Bevölkerungsgrößen und die jeweiligen Interventionsmaßnahmen der Städte wurden beim Aufbau des Modells berücksichtigt.
Prospektive Analyse von Plänen zur Wiederaufnahme der Arbeit
Mit diesem altersspezifischen, auf sozialen Kontakten basierenden Übertragungsmodell fuhr das Team fort, die voraussichtliche Entwicklung des COVID-19-Ausbruchs zu projizieren, wobei der Schwerpunkt auf Plänen zur Wiederaufnahme der Arbeit lag.
Die Risiken der Krankheitsübertragung und die geschätzten Auswirkungen auf das lokale BIP-Wachstum wurden für die verschiedenen Pläne zur Wiederaufnahme der Arbeit untersucht. Diese Pläne variieren von milden Plänen, bei denen die Arbeit früher wieder aufgenommen und innerhalb eines kürzeren Zeitrahmens abgeschlossen wird, bis hin zu strengeren Plänen, bei denen die Arbeit später innerhalb eines längeren Gesamtzeitrahmens wieder aufgenommen wird. Die Ergebnisse der Analyse von Peking, Tianjin, Hangzhou, Suzhou und Shenzhen sind in Tabelle 1 der Studie zusammengefasst. Wuhan wurde ebenfalls analysiert, und die Forscher schlagen vor, dass die Stadt länger für die Wiederaufnahme der Arbeit brauchen sollte, um das potenzielle Übertragungsrisiko zu verringern.
Projektionen, die der Politikgestaltung helfen
Das vom Forschungsteam entwickelte datengestützte Rechenmodell bietet eine wissenschaftlich fundierte analytische Lösung, die es politischen Entscheidungsträgern ermöglicht, Pläne zu entwerfen, mit denen sowohl die Eindämmung des Übertragungsrisikos von Krankheiten als auch die schrittweise Wiedereröffnung betroffener Städte auf sichere Weise erreicht werden kann. Durch die Durchführung einer datengestützten prospektiven Analyse können politische Entscheidungsträger den besten Zeitpunkt für die Wiedereröffnung der Wirtschaft berechnen. So können sie zum Beispiel ausrechnen, ob sie ihre Städte so spät wie möglich wieder öffnen und somit kein Risiko einer Krankheitsübertragung haben sollten, oder ob sie alternativ dazu ihre Arbeit und ihr Leben allmählich und systematisch wieder aufnehmen sollten, wobei alle notwendigen Kontrollmaßnahmen zur Beseitigung einer möglichen Krankheitsübertragung beibehalten werden müssen.
Das Forschungsteam wird seine datengesteuerten computergestützten Modellierungs- und Analysewerkzeuge offen mit Entscheidungsträgern und Forschern im Bereich der öffentlichen Gesundheit auf der ganzen Welt teilen, und dies wird es ihnen ermöglichen, diese Werkzeuge für die Entscheidungsfindung unter Verwendung ihrer nationalen epidemiologischen Daten zu nutzen.