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  • Voraussage für Corona in Landkreisen: Supercomputer sagt Infektionszahlen voraus

Ein Supercomputer sagt die Corona-Infektionszahlen für Landkreise vorher

  • Ein neues Computermodell kann berechnen, wie sich die Infektionszahlen in einem Landkreis in den nächsten fünf Tagen entwickeln.
  • Betrieben wird das Programm über Supercomputer des Forschungszentrums Jülich mit maximaler Rechenleistung.
  • Ähnliche Modelle wurden in der Vergangenheit genutzt, um die Verbreitung von Rotaviren, Borreliose oder Campylobacter-Bakterien zu beobachten.
Irene Habich
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In Berlin Mitte dürften in den nächsten fünf Tagen die gemeldeten Infektionszahlen steigen – die Wahrscheinlichkeit dafür liegt bei über 95 Prozent. Anders sieht es in Bielefeld oder dem Landkreis Helmstedt aus: Hier gibt es eine Tendenz von fallenden Infektionszahlen mit einer Wahrscheinlichkeit von mehr als 50 Prozent. Vorhersagen wie diese liefert künftig eine Internetseite des Forschungszentrums Jülich. Von Aachen bis Zwickau sind dort die deutschen Stadt- und Landkreise aufgelistet und es lassen sich Prognosen für das Covid-19-Geschehen auf regionaler Ebene abrufen.

Modell berechnet verschiedene Infektionsszenarien

Möglich macht das das Rechenprogramm Covid-19 Bayesian Modelling for Outbreak Detection oder kurz BSTI-Modell, ein Gemeinschaftsprojekt von Informatikern der Universität Osnabrück und dem Forschungszentrum in Jülich. Die Osnabrücker haben das Programm entwickelt, betrieben wird es über die Superrechner des Jülicher Forschungszentrums. BSTI-Modelle hatte das Robert-Koch-Institut bereits im vergangenen Jahr genutzt, um die Verbreitung von Rotaviren, Borreliose oder Campylobacter-Bakterien zu beobachten.

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Eine Besonderheit, die das Rechenmodell von anderen unterscheidet, ist ein sogenannter Vorhersagehorizont. So rechnet das Modell verschiedene mögliche Entwicklungen der Infektionszahlen durch und gibt dann einen Zahlenbereich an, in welchem die Neuinfektionen mit einer bestimmten statistischen Wahrscheinlichkeit liegen werden.

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“Diese Methode ist besonders gut geeignet, um Vorhersagen zu treffen, wenn man nur sehr geringe Infektionszahlen hat, wie es glücklicherweise in Deutschland der Fall ist”, sagt Jens Henrik Göbbert, einer der beteiligten Wissenschaftler am Supercomputing Centre des Forschungszentrums Jülich. Auf Landkreisebene seien die Zahlen noch einmal niedriger, aber das BSTI-Modell mache auch dort verwertbare Prognosen für die Ausbreitung von Covid-19 möglich.

Supercomputer berechnet Infektionen unabhängig von RKI-Zahlen

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Genau für dieses Durchrechnen verschiedener möglicher Varianten benötige man jedoch Rechenleistung. Mit gewöhnlichen Computern würde es zu lange dauern, bis zu 1000 theoretisch mögliche Entwicklungen pro Landkreis durchzurechnen. Die Computer in Jülich aber gehören zu den leistungsstärksten der Welt und liefern schnell die gewünschten Ergebnisse. Basis für die Berechnungen sind die Meldedaten des Robert-Koch-Instituts (RKI). Allerdings versucht das Rechenmodell, aktueller als das RKI zu sein. So werden neue Infektionen dem RKI erst verzögert gemeldet. Sie entsprechen also nicht der tatsächlichen Zahl der Neuinfektionen an einem Tag, sondern sind zum Zeitpunkt ihres Erscheinens schon veraltet.

So sind am Montag die Zahlen meist niedriger und am Dienstag besonders hoch, weil an den Wochenenden nicht alle Gesundheitsämter Daten übermitteln und diese dann nachreichen. Das BSTI-Modell veröffentliche daher nicht die täglichen RKI-Zahlen, sondern eine eigene Hochrechnung dazu, wie die tatsächlichen Infektionszahlen aktuell sind, erklärt Göbbert: “Diese Abschätzung nennen wir ‘Nowcast’, die Vorhersagen für die nächsten fünf Tage den ‘Forecast’.“ In das Rechenmodell fließt auch mit ein, wie weit und wie schnell sich Infektionen zwischen benachbarten Landkreisen verbreiten. Und es lässt Rückschlüsse darauf zu, ob steigende Infektionszahlen durch den Eintrag aus benachbarten Regionen begünstigt wurden.

Hochrechnungen sind für Laien keine Hilfe

In jedem Fall aber gilt: Das Vorhersageinstrument liefert keine “echten” Daten, sondern eine Abschätzung der Zahlen. “Es handelt sich immer nur um Wahrscheinlichkeiten”, sagt Göbbert. Auch liefert das Forschungszentrum Jülich keine Interpretation der Daten mit. Im Netz abrufbar ist das, was der Superrechner täglich auswirft. Äußere Einflüsse sind dabei nicht berücksichtigt. Inwieweit ein Anstieg der gemeldeten Infektionszahlen durch eine Zunahme von Tests zustande kommt, wird zum Beispiel nicht berechnet.

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“Man sieht die Effekte in Form von Zahlen. Damit allein lässt sich aber nicht sagen, warum genau die Zahlen gestiegen sind”, sagt Göbbert. Man könne aber umgekehrt die errechneten Daten nutzen, um im Nachhinein zu prüfen, ob und wie sich eine bestimmte regionale Maßnahme wie zum Beispiel eine Schulschließung, auf das Infektionsgeschehen ausgewirkt habe.

Wertvoll seien die Daten daher vor allem für Entscheidungsträger, die solche Maßnahmen abzuwägen haben. Weil die Seite offen zugänglich ist, können sich natürlich auch die Bewohner der einzelnen Landkreise dort täglich über die neuen Entwicklungen informieren. Einen Mehrwert für die Allgemeinheit hätten die Daten aber “im Grunde erst, wenn man sie interpretiert”. Momentan kommt die Seite zudem noch recht wissenschaftlich daher, nicht alles ist auf Anhieb gut zu verstehen. Möglich, dass sich das noch ändert, sagt Göbbert. “Wir sind ja gerade erst gestartet. Jetzt hoffen wird zunächst einmal auf Feedback.”

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