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AP 2: Vorhersagemodelle

Hintergrund und Problemstellung

Im Aufwind der Covid-19 Pandemie wurden Modelle zur Abschätzung der Auswirkung entwickelt in entwickelt. Die Vergleichbarkeit und der Nutzen individuell entwickelter Modelle ist allerdings durch das allumspannende Ausmaß der Pandemie erst jetzt möglich. Datengrundlagen sind in ersten Instanzen geschaffen worden. Die transdiziplinäre Vergleichbarkeit dieser Modelle aus der Schmiede der, z. Bsp., Mathematikern, Physikern, Klinikern ist dabei allerdings aufgrund heterogener Daten- und Endpunktdefinition nur schwer möglich.

Der klare Fokus auf Nachhaltigkeit, Integration und Verifizierbarkeit der wissenschaftlichen Erkenntnis wird dadurch zentraler Bestandteil des transdisziplinären Forschungsprozesses, und vernetzt die Bereiche Hochschulmedizin, Modellierung, Epidemiologie, Statistik, Gesundheitsökonomie. In der ersten Förderperiode liegt der Fokus auf einer regional angepassten zuverlässigen Vorhersage für den Infektionsverlauf und die Bettenauslastung für an Covid-19 erkrankten Patient*innen, getrennt nach Verdachtsfällen, Intensiv- und Normalstation auf möglichst kleinteiliger Ebene (von Kreis- bis zu Krankenhausebene) über den Zeitraum einiger Wochen.

Ziele

  • zuverlässigen Vorhersage des stationären Bettenbedarfs über Modelle und Simulationen
  • Regional angepasste zuverlässige Vorhersage für den Infektionsverlauf und die Bettenauslastung für an Covid-19 erkrankte Patient*innen
  • Bündelung der im Rahmen der Covid-19-Pandemie entstanden Modelle und Datenbeschaffungswege, um Vergleichbarkeit, Zuverlässigkeit und Vernetzung zu fördern.

Methoden

  • Über die bereits teilnehmenden Uniklinika erfolgt ein Aufruf an mit Universitätsklinika assoziierten Modellierergruppen bzw. Gruppen zur Teilnahme
  • Etablierung einer Austauschkultur für schnelle Rückfragen bzgl. Modellanpassungen über eine nicht-öffentliche gemeinsame Plattform auf Art eines Wiki
  • Kommunikation und Dokumentation zentraler und für die Modellierung wichtiger Erkenntnisse in dieser Plattform
  • Öffnung einer nicht-öffentlichen und öffentlichen gemeinsamen Plattform zum Teilen von Code
  • Bereitstellung eines zentralen datenschutzkonformen Testdatensatzes für Modellvergleiche seitens der AP-Leitung

Erwartete Ergebnisse

  • Spezifikation der Mindestanforderungen für die Modellannahmen
  • Harmonisierung des Modelloutputs und der Programmierung so, dass eine längerfristige Verwertbarkeit und Weiterverwendung der Ergebnisse sichergestellt werden kann
  • Best-Practice Empfehlungen für die Modellverwendung sowohl übergeordnet für alle Universitätsklinika als Minimalkonsens sowie unter Berücksichtigung bzw. Ausnutzung föderaler Strukturen
  • Ergreifung zur Maßnahmen zur Verstetigung und Fortführung des AP

Publikationen

Kontakt

Dr. Veronika Bierbaum (veronika.bierbaum@uniklinikum-dresden.de)
Dr. Jens Karschau (jens.kaschau@uniklinikum-dresden.de)