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