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ERC

EPIFOR — Ergebnis in Kürze

Project ID: 204863
Gefördert unter: FP7-IDEAS-ERC
Land: Italien

Neue Epidemie-Vorhersagemodelle

Ein EU-Team untersuchte Modelle, die derzeit zur Vorhersage der Verbreitung von Epidemien verwendet werden, auf kritische Weise. Die Arbeit verglich H1NI und MERS-CoV Epidemien, und stellte die Kapazität, Ausbrüche von ansteckenden Krankheiten zu beurteilen und ihre Ausbreitung vorherzusagen, unter Beweis.
Neue Epidemie-Vorhersagemodelle
Eine ständig wachsende Bevölkerung bedeutet auch neue Infektionsquellen, während durch die moderne Konnektivität auch eine sehr schnelle Verbreitung gewährleistet ist. Die Kombination schafft die Möglichkeit für Pandemien, doch das neue Gebiet der rechnergestützten Epidemiologie bietet Werkzeuge für die Verbreitung der Vorhersage.

Das EU-finanzierte Projekt EPIFOR (Complexity and predictability of epidemics: Toward a computational infrastructure for epidemic forecasts) führten grundlegende Untersuchungen der derzeit verwendeten Modelle durch. Die Forschungsfragen befassten sich mit dem theoretischen Realismus der aktuellen Modelle, und den Grenzen der epidemiologischen Vorhersagbarkeit unter Verwendung solcher Modelle.

EPIFOR war eine der wenigen Gruppen, die verschiedene große epidemiologische Datensätze sammelte und analysierte. Aus solchen Quellen entwickelte das Team neue Algorithmen. Die Forscher testeten die Ergebnisse an Daten der H1N1-Pandemie in 2009 und der jüngeren MERS-CoV-Epidemie. Ergebnisse zeigten eine Fähigkeit, laufende Epidemienotfälle zu bewerten und die Ausbreitung von Krankheiten zu prognostizieren.

Die Weiterentwicklung des EPIFOR Projekt auf dem Gebiet der rechnergestützten Epidemiologie hat zu neuen prädiktiven Fähigkeiten geführt. Solche Ergebnisse helfen dabei, die Reaktion des Gesundheitswesens auf Infektionsnotfälle schneller mit Informationen zu versorgen.

Verwandte Informationen

Schlüsselwörter

Epidemie, H1NI, MERS-CoV, Pandemien, Computational Epidemiologie, EPIFOR  
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