LOKI
Local Early Warning System for Control of Infection Outbreaks
Projektinhalte und Ziele
Mit dem Auftreten von Infektionserregern mit pandemischem Potential, wie der Coronavirus-Pandemie durch SARS-CoV-1 2002/2003 oder aviärer Influenza A/H5N1 2005, wurden in Deutschland nationale Pandemiepläne für das Gesundheitssystem entwickelt. Ein Kontrollsystem für Infektionsausbrüche, das Gesundheitsämtern hilft, individuelle Ziele und effektive Maßnahmen zur Bewältigung einer Pandemie unter lokalen Rahmenbedingungen zu entwickeln, wurde jedoch bisher nicht realisiert. Die Erfahrungen der SARS-CoV-2 Pandemie zeigen die Notwendigkeit einer praxisnahen und anwendungsfreundlichen Plattform zur Überwachung lokaler Ausbruchsgeschehen unter Berücksichtigung spezifischer regionaler Strukturen.
Ziel des Projekts LOKI-pandemics ist es deshalb, eine Plattform zu entwickeln, mit der Gesundheitsämter das lokale Infektionsgeschehen durch die Einführung von passgenauen nicht-pharmazeutischen Maßnahmen kontrollieren können.
Um Ausbrüche auf lokaler Ebene frühzeitig erkennen und bewerten zu können, werden im Rahmen des Projekts infektionsrelevante Daten mit unterschiedlichen Verfahren von künstlicher Intelligenz bis hin zur epidemiologischen Modellierung analysiert. Die Plattform bietet die Möglichkeit zur interaktiven Simulation verschiedener Szenarien. Dabei können sich Mitarbeitende der Gesundheitsämter verschiedene Szenarien mit und ohne Maßnahmen darstellen lassen, um den Einfluss von Maßnahmen auf das Infektionsgeschehen abzubilden, die weitere Entwicklung von Ausbrüchen einzusehen und mögliche Eindämmungsstrategien zu entwickeln.
Projektaufbau
Teilprojekt 1 – Datenerhebung
Das Teilprojekt 1 befasst sich mit der Sammlung und Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Diese sind für die Nutzung in den nachfolgenden Teilprojekten relevant und bilden die Grundlage für die Entwicklung von LOKI und den zugrundeliegenden Modellen. Ziel ist es, mehrere Datenquellen strukturiert und leicht nutzbar in einen Datenpool für Modelle und Prognosen zu integrieren. Dies umfasst die Datenerhebung, Strukturierung und Primäranalyse. Darüber hinaus wird das Potenzial für die Integration neuer Datenquellen analysiert. Diese Daten sind entweder öffentlich zugänglich oder entstehen durch Kooperationen mit den Pilotgesundheitsämtern. Weiterhin befasst sich das Teilprojekt 1 mit Fragen des Datenschutzes. Eine wesentliche Einschränkung bei der Bewertung und Vorhersage der Epidemiedynamik sind die Verfügbarkeit, Qualität und Herkunft der Daten. Die Integration einer Vielzahl unabhängiger Datenquellen, ihre Standardisierung und die Automatisierung ihrer Verarbeitung sind für nachgelagerte statistische Analysen und genaue Vorhersagen unerlässlich. Es werden Qualitätskontrollmechanismen eingerichtet, die eine hohe Genauigkeit der Daten und Metadaten bei minimaler, manueller Pflege gewährleisten. Gleichzeitig werden die Daten aggregiert, kombiniert und in standardisierte Formate konvertiert, um eine zuverlässige und vorhersehbare Datenquelle für automatisierte Arbeitsabläufe zu gewährleisten.
Für Vorhersagen müssen epidemiologische Modelle kalibriert werden. Eine zuverlässige Schätzung von Modellparametern aus unzureichenden Daten ist jedoch oft unmöglich. Mit zunehmendem Detailgrad der Modelle verschärft sich dieses Problem. Direkt messbare Modellparameter, die aus Daten abgeleitet wurden, liefern wertvolle Informationen und ihre Nutzung verbessert die Zuverlässigkeit der Vorhersagen. Zu den primären Datenquellen gehören aggregierte öffentliche Surveillancedaten, fallbezogene Daten von lokalen Gesundheitsbehörden, Daten zu klinischen und krankenhausbezogenen Parametern (in Zusammenarbeit mit dem Projekt Lean European Open Survey on SARS-CoV-2 [LEOSS], einer prospektiven europäischen multizentrischen Kohortenstudie), bevölkerungsbezogene Studien und Seroprävalenzerhebungen (https://serohub.net/en/, https://hzi-c19-antikoerperstudie.de/). Außerdem integriert das Teilprojekt 1 vorhandene Daten zu Impfungen, Abwasserproben, Kontaktnetzwerken, Mobilität und Aerosoldynamik. Darüber hinaus wird eine Evidenzsynthese der vorhandenen Literatur durchgeführt, um frühere Schätzungen der Parameter zu integrieren. Die Evidenzsynthese wird sich in der ersten Phase auf SARS-CoV-2 konzentrieren und später laufende Arbeiten (https://respinow.de/) zu anderen Erregern der Atemwege integrieren.
Diese Daten und die synthetisierte Evidenz zu den Modellparametern werden in strukturierter Form für nachgelagerte Teilprojekte bereitgestellt und direkt in Mustererkennungsansätzen, mechanischen Modellen und bei der Modellkalibrierung und Unsicherheitsanalyse verwendet. Um Synergien mit bestehenden internationalen Vorhaben zu fördern, wird das Teilprojekt 1 versuchen, die derzeitige Plattform in eine übergreifende Überprüfung ähnlicher globaler Vorhaben zum Aufbau von Modellierungs- und Prognoseplattformen für die Nutzung durch Gesundheitsbehörden einzubeziehen und zu vergleichen.
Mehrere Bereiche des Teilprojektes befassen sich mit sensiblen Daten. Die gesammelten Daten werden auf ihr Potenzial zur Verletzung der Privatsphäre analysiert und das Risiko durch Inferenzen untersucht. Ebenso wird sichergestellt, dass die Produkte der Datenanalyse oder der Algorithmen keine privaten Daten preisgeben und nicht anfällig für Inferenzangriffe sind. Wo nötig, werden lokale Mechanismen eingesetzt und entwickelt. Die Daten sollen aggregiert und die Analyse vergröbert werden, um den Schutz der Privatsphäre des Einzelnen sicherzustellen.
Die Aggregation einer Vielzahl von Datenquellen wird ein detailliertes Bild der Pandemie und ihrer Parameter liefern und eine bisher nicht gekannte Präzision der Vorhersage in einer durchdachten, teilautomatisierten Weise ermöglichen, die für Mitarbeitende des öffentlichen Gesundheitswesens und andere relevante Fachleute zugänglich ist.
Ziel ist es, mehrere Datenquellen in einen Datenpool für Modelle und Prognosen in strukturierter und leicht nutzbarer Form (zur Verwendung in nachfolgenden Teilprojekten) zu integrieren.
Teilprojekt 2 – Analyse
Das Teilprojekt 2 „Analyse“ beschäftigt sich mit der Entwicklung von Modellen, welche die reale Ausbreitung von Infektionskrankheiten abbilden sollen und stellt Methoden zur Parameterschätzung, Unsicherheitsquantifizierung und Optimierung bereit. Bei der Parameterschätzung wird versucht, Rückschlüsse auf die echten Werte verschiedener Parameter (z.B. die Anzahl der täglichen Kontakte) zu ziehen. Mithilfe der Unsicherheitsquantifizierung kann berechnet werden, wie wahrscheinlich bestimmte Ergebnisse sind, falls bestimmte Aspekte des Modells nicht vollständig bekannt oder unscharf sind bzw. Schwankungen unterliegen. Die Optimierung dient dazu, gemäß einem vorab definierten Ziel möglichst optimale Ergebnisse zu erzielen.
Insgesamt kommen verschiedene Arten von Modellen zum Einsatz. Die erste Modellklasse reicht von klassischen, auf gewöhnlichen Differentialgleichungen-basierenden Modellen des SIR-Typs bis hin zu Modellen, die Integro-Differentialgleichungen und gekoppelte regionale oder Metapopulationsmodelle beinhalten. Darüber hinaus wird LOKI-pandemics agentenbasierte Modelle sowie Modelle basierend auf klassischer Statistik und maschinellem Lernen bereitstellen. Um die Infektionsdynamik zu erforschen, werden diese Modelle entweder eigenständig oder mit Methoden zur Parameterschätzung und -optimierung eingesetzt. Damit die Modelle für zukünftige epidemiologisch relevante Ausbrüche genutzt werden können, werden die Wissenschaftler:innen in Teilprojekt 2 zudem einen Arbeitsablauf für die Kalibrierung und Integration von Echtzeitdaten in die Modelle einrichten.
Teilprojekt 2 wird retrospektive Analysen der Sars-CoV-2-Pandemie liefern, um Schlussfolgerungen aus vergangenen Entwicklungen des Ausbruchsgeschehens zu ziehen. Diese Schlussfolgerungen werden dazu beitragen, die Tiefe der Modelle zur Ausbreitung von Infektionskrankheiten zu erhöhen oder bei Bedarf neue Modelle für potentielle zukünftige Ausbrüche von respiratorischen Viruserkrankungen zu entwickeln. Darüber hinaus werden retrospektive Analysen helfen, die Wirkung von regional beschlossenen, nicht-pharmazeutischen Maßnahmen, wie sie in Deutschland eingeführt wurden, zu bewerten, um diese Erkenntnisse für die zukünftige Eindämmung von Ausbrüchen nutzen zu können.
Alle Modelle sind effizient und modular implementiert, so dass sie in Echtzeit Ergebnisse in Form von Visualisierungen der weiteren Entwicklung eines Ausbruchsgeschehens liefern können und in naher Zukunft leicht austauschbar sind, wenn neuere Modelle entwickelt werden. Mit regional aufgelösten Modellen können zudem regionale Aspekte der Krankheitsausbreitung oder -bekämpfung einbezogen werden. Teilprojekt 2 wird zudem die Simulation von Szenarien mit und ohne nicht-pharmazeutischen Maßnahmen ermöglichen. Dadurch können die Auswirkungen dieser Maßnahmen auf die Inzidenz von Infektionen oder Krankenhausaufenthalten dargestellt werden. Die Ergebnisse helfen dabei, unter Berücksichtigung der Unsicherheitsquantifizierung, das Ausbruchsgeschehen zu bewerten und unterstützen bei der Entscheidung zur Einführung von nicht-pharmazeutischen Maßnahmen und deren Optimierung. Zur Empfehlung angepasster Maßnahmen werden u.a. numerische Optimierungsverfahren eingesetzt.
Der Arbeitsablauf von Teilprojekt 2 wird so allgemein wie möglich gestaltet, sodass die Übertragung auf neue Krankheitserreger dazu beiträgt, die Kosten für die Vorbereitung auf neue Pandemien zu senken. Die im Rahmen des Teilprojekts aus Sars-CoV-2 gezogenen Lehren werden es somit ermöglichen, Entscheidungsträger:innen und die deutsche Bevölkerung besser auf potenziell bevorstehende Pandemien vorzubereiten.
Das Ziel des Teilprojekts 2 ist die Bereitstellung modularer und effizient implementierter Modelle zur Ausbreitung von Infektionskrankheiten sowie die Bereitstellung von Methoden zur Parameterschätzung, Unsicherheitsquantifizierung und Optimierung. Darüber hinaus wird ein möglichst automatischer und allgemeiner Arbeitsablauf erstellt, der die Berechnungen verschiedener Szenarien der Infektionsausbreitung ermöglicht.
Teilprojekt 3 – Implementierung
Das Teilprojekt 3 umfasst die technische Umsetzung und Realisierung der Plattform. Die im Teilprojekt 2 entwickelten modularen Komponenten werden hier zu einer gemeinsamen Plattform zusammengefügt. Diese fußt auf einer cloudbasierten Infrastruktur mit direkter Verbindung zu einem Supercomputer für rechenintensive Operationen und Zugang zu großer Speicherkapazität. Neben der Berechnung von nutzergesteuerten Simulationsszenarien sind Visualisierungs- und Visual-Analytics-Methoden ein wesentlicher Aspekt der LOKI-Plattform.
Im Mittelpunkt der Plattform steht deshalb die Webanwendung mit interaktiven Komponenten, welche die Modellergebnisse visualisieren und einen einfachen Zugang zu den Ergebnissen ermöglichen. Die gesammelten Daten und die Ergebnisse von Datenanalysen, Simulationen und Prognosen werden dem Zielpublikum in knapper, pragmatischer und verständlicher Form vermittelt.
Durch die Kombination von Visualisierung mit Interaktion und automatisierten Algorithmen unterstützt die Webanwendung Entscheidungsträger:innen in der Bewertung von möglichen politischen Maßnahmen. Die Algorithmen vereinfachen die Einordnung komplexer Phänomene und Erkennung neuer Muster in den Daten. Diagramme und Graphen können hier detailliert dargestellt und interaktiv verändert werden.
Für eine realistische, kosten- und zeiteffiziente Einführung der Plattform und die Anpassung an anvisierte Nutzer:innen-Gruppen ist eine nahtlose Integration in bestehende Systeme entscheidend. Eine spezielle API wird es anderen Systemen ermöglichen, Zugang zu den wichtigsten Ergebnissen und aggregierten und simulierten Daten der Plattform zu erlangen, um die Wiederverwendung unserer Algorithmen und Daten in anderen Systemen zu erleichtern. Außerdem wird sich in umgekehrter Richtung aktiv um die Nutzung und technische Integration zusätzlicher Datenquellen bemüht.
Aspekte der Informationssicherheit sind ein integraler Bestandteil der gesamten Plattform, damit sichergestellt wird, dass sensible Daten unter Wahrung der Privatsphäre analysiert werden. Die Lösungen werden in erster Linie durch technische und rechtliche Überlegungen definiert, welche die Zusammenarbeit mit Rechtsexpert:innen erfordern und die Gestaltung der Sicherheitsarchitektur der Plattform betreffen. Da die Plattform verschiedene Formen des Zugangs zu potenziell sensiblen Daten bieten wird, ist es von entscheidender Bedeutung, neuartige Sicherheitsarchitekturen zu entwickeln, die ein Gleichgewicht zwischen der Datennutzung und den Überlegungen zum Datenschutz und zur Sicherheit herstellen können.
Das ehrgeizige Ziel einer integrierten Plattform für verschiedene Methoden der Datenanalyse, Datenspeicherung und Benutzer:innen-Interaktion erfordert Modularität und Flexibilität in der Softwarearchitektur. Nur dann wird die generierte Plattform über die Projektlaufzeit hinaus zur Pandemiebekämpfung dienen und auf verschiedene Atemwegsinfektionen verallgemeinerbar sein.
Das Ziel dieses Teilprojekts ist die technische Umsetzung und Realisierung der Plattform mit der Entwicklung der Webapplikation für die Nutzer:innen als zentrale Komponente. Von hier können nutzergesteuerte Simulationsszenarien angestoßen werden und Ergebnisse visualisiert und analysiert werden. Schnittstellen für die Integration der Plattform in bestehende Systeme, die Kopplung an externe Datenquellen und ein hoher Anspruch an die Informationssicherheit machen die Plattform offen und flexibel einsetzbar.
Teilprojekt 4 – Transfer in die Praxis
Das Teilprojekt 4 ist für den Transfer der Plattform in die Praxis verantwortlich. Das bedeutet, dieses Teilprojekt und die verantwortlichen Mitarbeitenden bilden die Schnittstelle zwischen den Entwickler:innen der Plattform und den kooperierenden Pilotgesundheitsämtern.
Um dieser Funktion gerecht zu werden, organisiert und strukturiert dieses Teilprojekt den Austausch und die Kommunikation zwischen der Entwicklung und der Anwendung von LOKI pandemics.
Durch die Einbindung der Nutzer:innen in den Entwicklungsprozess der Plattform können wertvolle Erfahrungen und Anregungen aus der Praxis direkt in die Weiterentwicklung der Anwendung einfließen. Dies ermöglicht die Anpassung der Plattform an den individuellen Bedarf eines Gesundheitsamtes. Für den Aufbau und die Koordination der Kommunikation zwischen Entwicklung und Anwendung kommen verschiedene Formate zum Einsatz. Regelmäßige Webkonferenzen gewährleisten beispielsweise den direkten Kontakt mit den Entwickler:innen und ermöglichen den Erfahrungsaustausch zwischen teilnehmenden Pilotgesundheitsämtern.
Nach der Einführung der Plattform schulen und beraten die Mitarbeitenden des Teilprojektes 4 die Pilotgesundheitsämter. Die Schulungen werden in verschiedenen Formaten angeboten. Des Weiteren werden Schulungsmaterialien entwickelt und den Pilotgesundheitsämtern zur Verfügung gestellt.
Eine weitere Aufgabe des Teilprojektes 4 ist es, die Plattform zu evaluieren. Dabei sollen der Nutzen und die Qualität der Anwendung für die tägliche Praxis dargestellt werden. Die Mitarbeitenden können das Feedback der Nutzer:innen während der Entwicklung zur Bewertung und Optimierung der Plattform heranziehen.
Die genannten Aufgaben des Teilprojektes werden durch die Bereitstellung eines Benutzer:innen-Supports ergänzt, um den persönlichen Austausch mit den Pilotämtern und die schnelle Klärung offener Fragen zu ermöglichen. Durch eine telefonische Hotline stehen die Mitarbeitenden von Teilprojekt 4 regelmäßig für Fragen, Ideen und Anregungen zur Verfügung.
Ziel des Teilprojektes 4 ist es, die Plattform anwendungsfreundlich und praxisorientiert in Zusammenarbeit mit den Gesundheitsämtern und den Entwickler:innen zu gestalten.
Im Fokus steht dabei insbesondere, den Transfer der Plattform in die Praxis der Gesundheitsämter zu gewährleisten. Ein erfolgreicher Transfer soll durch Schulungen und Support-Möglichkeiten, aber auch durch die Koordination von Austauschforen erreicht werden.
Projektverantwortliche und -partner
- Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann
(Projektleiter) – Helmholtz Zentrum für Infektionsforschung - Dr. Martin Kühn
(stellv. Projektleiter, Leitung TP2) – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt - Dr. Berit Lange
(Leitung TP1) Helmholtz Zentrum für Infektionsforschung - Jens Henrik Göbbert
(Leitung TP3) – Forschungszentrum Jülich - Sybille Somogyi
(Leitung TP4) – Akademie für Öffentliches Gesundheitswesen
