Wie Wetter-Apps Ihr COVID-Risiko vorhersagen könnten
Von Laura Tedesco
Aug. 17, 2022 - Tapio Schneider ist Klimawissenschaftler, seine Frau Maschinenbauingenieurin. In vielerlei Hinsicht ging es ihnen wie vielen anderen von COVID betroffenen Familien: zwei kleine Kinder, die nicht zur Schule gehen, und endlose Zoom-Meetings von zu Hause aus. Aber die beiden haben nicht nur Sauerteigbrot gebacken und sind während der Abriegelung spazieren gegangen: Sie dachten darüber nach, wie sie mit ihrem Fachwissen helfen könnten.
"Wir haben uns wie alle anderen zu Hause verkrochen und darüber gesprochen, wie Isolation oder Abriegelungen vermieden werden könnten", erinnert sich Schneider, Professor für Umweltwissenschaften und -technik am California Institute of Technology und leitender Forschungswissenschaftler am Jet Propulsion Laboratory der NASA.
Zu dieser Zeit waren Abriegelungen die einzige bekannte Möglichkeit, das Virus zu kontrollieren, aber Schneider war der Meinung, dass sie nicht gut funktionierten.
"Selbst auf dem Höhepunkt der Pandemie waren nur 1 oder 2 % der Bevölkerung tatsächlich ansteckend", sagt er. "Achtundneunzig Prozent mussten nicht isoliert werden." Aber das Problem war herauszufinden, wer diese infektiösen Menschen waren.
Dann kam ihm die Idee: Was wäre, wenn er eine COVID-"Vorhersage" mit der gleichen Technologie erstellen könnte, die auch Wetter-Apps verwenden?
Schneiders Frau, die ebenfalls Professorin am Caltech ist, untersuchte Körpertemperatursensoren. Vielleicht, so die Überlegung der beiden, könnten die Daten ähnlicher Geräte mit den Daten von COVID-Tests kombiniert werden, um die Ansteckungswahrscheinlichkeit einer Person mit dem Virus vorherzusagen. Wenn man diese Daten an eine App sendet, könnte jeder Benutzer sein persönliches Risiko direkt auf sein Smartphone erhalten.
Aus dieser Idee wurde eine Studie in PLOS Computational Biology. Schneider hat sich mit einem internationalen Team zusammengetan - darunter ein Computerwissenschaftler aus Deutschland und ein Krankheitsmodellierer von der Columbia University in New York City - um herauszufinden, ob eine solche App bei der Kontrolle einer Pandemie wie COVID helfen könnte. Und die Ergebnisse sind vielversprechend.
Wie eine COVID-Prognose-App funktioniert
Wenn Sie schon einmal eine Wetter-App benutzt haben, ist Ihnen sicher aufgefallen, dass die Wochenendvorhersage am Montag ganz anders aussehen kann als am Freitag. Und das liegt nicht daran, dass die Meteorologen nicht wissen, was sie tun: Das liegt an der riesigen Menge an Daten, die ständig importiert werden und die Genauigkeit der Vorhersage erhöhen, je näher das tatsächliche Datum rückt.
Alle 12 Stunden führen die Wetter-Apps eine Analyse durch. In einem ersten Schritt wird der aktuelle Zustand der Atmosphäre erfasst - Dinge wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit, die von Quellen wie Wetterstationen und Satelliten gemessen werden. Diese Informationen werden mit der Vorhersage von vor 12 Stunden vermischt und dann in ein atmosphärisches Modell eingefügt. Ein Algorithmus sagt voraus, wie die Bedingungen in weiteren 12 Stunden aussehen werden, die Wetter-App wird aktualisiert, und einen halben Tag später wiederholt sich der Zyklus.
Stellen Sie sich eine App vor, die ein ähnliches Verfahren anwendet, nur dass sie die COVID-Daten in ein Krankheitsverfolgungsmodell einfügt und den Weg von der Gefährdung über die Exposition bis hin zur Infektion und schließlich zur Genesung, zum Krankenhausaufenthalt oder zum Tod aufzeichnet. Die Daten würden das Offensichtliche umfassen - Ergebnisse von Schnelltests und Antigentests, selbstberichtete Symptome - sowie das Unerwartete, wie Daten von Smartphones und die Menge des Virus im lokalen Abwasser, die sich schnell zu einem wertvollen Instrument für die Vorhersage von COVID-Ausbrüchen entwickelt.
"Das Entscheidende ist, dass es sich um eine individuelle Lösung handelt", erklärt Schneider. Die App würde nicht nur den Prozentsatz der Menschen in Ihrer Stadt vorhersagen, die infiziert sind. Vielmehr würde sie Ihr individuelles Risiko für das Virus einschätzen, basierend auf den Daten, die Ihr Bluetooth-fähiges Gerät empfängt.
Bestehende Apps zur Warnung vor dem Virus, die in Europa und Asien weiter verbreitet sind als in den USA, pingen Sie an, nachdem Sie dem Virus ausgesetzt waren, aber sie aktualisieren Sie nicht zwischen den Warnungen. Schneider stellt sich vor, die Daten, die diese Apps verwenden, effizienter zu nutzen, auf andere Datenquellen zurückzugreifen, eine regelmäßig aktualisierte Vorhersage der Ansteckungsgefahr zu liefern und Ihnen zu raten, sich nach einer wahrscheinlichen Exposition selbst zu isolieren.
Wie wirkungsvoll wäre die App?
In der Studie erstellten Schneider und sein Team eine Stadtsimulation, die New York City in der Frühphase der Pandemie nachahmte. Dieses Datennetz umfasste Tausende von sich kreuzenden Punkten, von denen jeder eine Person darstellt - einige mit vielen täglichen Interaktionen, andere mit wenigen. Jedem Punkt wurde ein Alter zugewiesen, da das Alter den Weg von COVID beeinflusst.
Was die Simulationen ergaben: Wenn 75 % der Menschen eine COVID-Vorhersage-App nutzen und sich wie empfohlen selbst isolieren, könnte die Pandemie wirksam bekämpft werden - vorausgesetzt, die diagnostischen Testraten sind hoch.
"Es ist genauso effektiv wie eine Abriegelung, nur dass zu jedem Zeitpunkt nur ein kleiner Teil der Bevölkerung isoliert wird", sagt Schneider und merkt an, dass in diesem Fall ein "kleiner Teil" etwa 10 % der Bevölkerung ausmacht. "Die meisten Menschen können ihr Leben normal weiterführen".
Aber wie die schleppenden COVID-Impfraten gezeigt haben, könnte eine nahezu universelle Befolgung ein Ziel sein, das nicht erreicht werden kann.
Eine weitere potenzielle Herausforderung ist die Überwindung von Datenschutzbedenken, auch wenn die Daten anonymisiert würden. Wenn man mit kleineren Gemeinschaften beginnt, z. B. auf dem Campus oder am Arbeitsplatz, könnte die Akzeptanz größer sein, sagt Schneider, da die Menschen den Nutzen der gemeinsamen Nutzung ihrer Daten erkennen. Jüngere Menschen scheinen ihm zufolge eher bereit zu sein, ihre Gesundheitsdaten preiszugeben, was bedeutet, dass sie eher bereit sind, eine solche App zu nutzen, vor allem, wenn dadurch ein weiterer Einbruch verhindert werden kann.
Die Zukunft der Verfolgung von Infektionskrankheiten: Jeder Einzelne wird befähigt
Die mathematische Modellierung von Infektionskrankheiten ist nichts Neues. Im Jahr 2009, während der H1N1-Pandemie (Schweinegrippe), nutzte die CDC Daten aus verschiedenen Quellen, um die Ausbreitung der Grippe einzudämmen. Während der Zika-Welle von 2016 bis 2017 halfen Modellierungen den Forschern, den Zusammenhang zwischen dem Virus und Mikrozephalie, einem Zustand, bei dem der Kopf eines Babys viel kleiner als normal ist, frühzeitig zu erkennen. Laut einem Artikel in der Zeitschrift Clinical Infectious Diseases aus dem Jahr 2022 hat sich die mathematische Vorhersage bei allen Krankheiten von der Grippe bis zu HIV als nützlich erwiesen.
Dann kam COVID-19 - die schlimmste Pandemie in der Geschichte der USA, die eine neue Stufe der Zahlenakrobatik erforderte.
In Zusammenarbeit mit der University of Massachusetts in Amherst schuf die CDC The Hub, ein Datenspeicher, der mehrere unabhängige Prognosen zusammenführte, um COVID-Fälle, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle vorherzusagen. Dieses umfangreiche Projekt trug nicht nur zur Information der Öffentlichkeit bei, sondern machte auch deutlich, wie wichtig eine schnelle Ermittlung von Kontaktpersonen ist: Wenn die Identifizierung enger Kontakte mehr als 6½ Tage nach der Exposition dauerte, war sie so gut wie nutzlos.
Schneider wiederholt diese Bedenken in Bezug auf das, was einst als Methode zur COVID-Bekämpfung gepriesen wurde. In den Simulationen seines Teams zur App-basierten Vorhersage "reduziert sich die Sterblichkeitsrate um einen Faktor von 2 bis 4, nur weil man mehr Menschen identifiziert, die wahrscheinlich infektiös sind, als dies durch Tests, Rückverfolgung und Isolierung möglich wäre", sagt er. Aufgrund der hohen Übertragungsrate ohne Symptome und der kurzen Latenzzeit des Virus ist die Rückverfolgung von Kontakten nur begrenzt in der Lage, die Ausbreitung von COVID zu kontrollieren. Wenn man mehrere Datenquellen mit einem Modell der Krankheitsübertragung kombiniert, wird man effizienter.
"Man weiß, wie sich das Virus über das Netzwerk ausbreitet", sagt Schneider. "Und wenn man das berücksichtigt, kann man die Epidemie besser kontrollieren.
Die Anwendung dieses mathematischen Ansatzes auf Einzelpersonen - und nicht auf ganze Populationen - ist die wahre Innovation in Schneiders Vision. In der Vergangenheit konnten wir beispielsweise vorhersagen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, eine ansteckende Person in ganz New York City zu finden. Die App, die Schneider zu entwickeln hofft, würde jedoch die individuelle Ansteckungswahrscheinlichkeit für jeden Nutzer ermitteln. Das gibt uns die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen: Gehe ich heute Abend aus? Soll ich mich selbst isolieren? - mehr in die Hände eines jeden gelegt.
"Wir haben hier eine Technologie, die zum Management von Epidemien führen und sie sogar ganz eindämmen kann, wenn sie weit genug verbreitet ist und mit Tests kombiniert wird", sagt Schneider, "und das ist genauso effektiv wie unsere Abriegelungen, ohne dass ein Großteil der Bevölkerung isoliert werden muss."
Diese Innovation könnte helfen, Infektionskrankheiten wie die Grippe zu verfolgen oder sogar die nächste COVID einzudämmen, sagt Schneider.
"Man will Epidemien kontrollieren, man will Krankheiten und Leiden minimieren", sagt er. "Gleichzeitig will man wirtschaftliche Störungen und Beeinträchtigungen des Lebens und der Schulbildung minimieren. Die Hoffnung ist, dass man mit digitalen Mitteln, wie den von uns beschriebenen, diese beiden Ziele erreichen kann.
