Computermodelle helfen uns, die Ausbreitung von pandemic vorherzusagen

Im August werden über 500.000 Todesfälle von COVID-19 registriert. Diese Vorhersage wurde vom Imperial College in London im März gemacht, schockiert Großbritannien und zwingt Premierminister Boris Johnson, Quarantänemaßnahmen im Land zu erlassen. In den USA waren Vorhersagen noch erschreckender als etwa 2 Millionen Todesfälle, es sei denn, die Regierung ging in Kraft.

Diese Schätzungen basieren auf dem SIR-Modell, das die Anzahl der mit Infektionskrankheiten in einer bestimmten Bevölkerung infizierten Menschen innerhalb eines Zeitrahmens analysiert. Das Modell unterteilt die Bevölkerung in drei Kategorien - gefährdet, infiziert und geheilt. Wissenschaftler fügen dann eine weitere Formel hinzu, die die Ausbreitungsgeschwindigkeit von einer Kategorie zu einer anderen bestimmt. Dies hilft, die Anzahl derjenigen vorherzusagen, die infiziert werden und diejenigen, die sterben:

“Ich hoffe, dass die Menschen verstehen, dass dies eine vereinfachte Version von dem, was in Wirklichkeit geschieht. Wenn wir die Situation genauer analysieren möchten, sollten wir z.B. überlegen, wie viele der infizierten werden in das Krankenhaus aufgenommen werden müssen, um vorherzusagen, wie viel das Gesundheitssystem belastet wird, sagt Epidemiologe Helen Yankees.

Der Faktor, der sich in diesen Modellen ändert, ist Quarantänemaßnahmen. Wissenschaftler verwenden die Daten für neue Fälle von Infektion vor und nach diesen Maßnahmen, um genaue Vorhersagen zu erstellen.

Modelle helfen dabei, so genannte Reproduktionszahlen zu identifizieren, einen Faktor, der die Anzahl der Menschen berechnet, die von einem Patienten, der während der Übergangszeit krank ist, infiziert sind. Wenn es mehr als ein infizierter gibt, multipliziert die Reproduktionsrate.

Als wir im Februar oder März mit der Berechnung begonnen haben, wurden die meisten der Modelle für frühere Epidemien von Prognosen verwendet. Wir haben uns entschieden, die koronarische Epidemie als Basis zu verwenden,” sagt Massachusetts Institute for Technology Professor George Barbastathis.

Die größte Herausforderung des Modells war der Mangel an Daten über die tatsächliche Anzahl der koronaren infizierten Menschen, vor allem da viele der infizierten keine Symptome zeigen. Als Reaktion auf das Problem entwickelten Wissenschaftler an der Washington University ein Muster basierend auf der Anzahl der Patienten, die aus der Krankheit starben.

Wir wussten, dass wir nicht genug Tests haben, um zu diagnostizieren, und wir wussten nicht, wie viele Menschen infiziert wurden. Um gültige Vorhersagen zu machen, haben wir beschlossen, Berechnungen nach der Todesgebühr in einer Ortsansässigkeit oder einem Ort zu erstellen, um mindestens 50 Personen zu erreichen.

Wir dachten, diese Methodik bot mehr Stabilität in Vorhersagen. Wir berechnen Wachstum oder Rückgang,” sagt Ali Mokdad mit der University of Washington.

Dieses Modell blieb das optimistischste, bis die Todesgebühr Anfang Mai deutlich zunimmt. Heute vorhersagen Wissenschaftler bis Anfang August 140 Tausend Tote oder zweimal so viele wie die ersten Vorhersagen. Dieser Anstieg wird als Folge der Lockerung von Isolationsmaßnahmen gesehen.

Als wir begannen, eine Zunahme der Bevölkerungsaktivität zu sehen, wurde zwei Wochen später eine Zunahme der Ausbreitung des Virus beobachtet. Die Wirkung beginnt sofort, das Tempo des Todes zu erhöhen,” sagt Mokdad.

Zehn verschiedener Modelle verwenden mathematische Algorithmen, aber alle Modelle haben eine gemeinsame: Sie warnen nicht, Quarantänemaßnahmen schneller zu entfernen, als es empfohlen wird.