Ziel ist der Aufbau eines starken Modellierungsnetzwerks, um das Verständnis und die Fähigkeit zur Vorhersage und Modellierung von durch Vektoren übertragenen Krankheiten (VBD) und zukünftigen Bedrohungen in Deutschland zu stärken. Schwerpunkte: West-Nil-Fieber; durch Zecken übertragene Krankheiten (Lyme-Borreliose, Frühsommer-Meningoenzephalitis); durch Aedes-Mücken übertragene Krankheiten (Denguefieber, Chikungunya).

Ziele:

• Einbindung von Forschenden in die VBD-Modellierung durch Community-Vorhersage-Wettbewerbe (ähnlich wie Kaggle).
• Optimierung und Integration von Daten aus hochwertigen Quellen zur Erleichterung der Modellierungsarbeit.
• Kartierung und Prognose der Ausbreitung von VBD in Deutschland unter Verwendung verschiedener Datenquellen.
• Projektion kurzfristiger Trends in der Vektorenverteilung und des VBD-Risikos in Deutschland.
• Evaluierung der Umsetzung verschiedener Interventionsszenarien, einschließlich Impfprogrammen in Deutschland.

Teilprojekte:
SP1: Koordination, Einbindung von Interessengruppen und Kapazitätsaufbau.
SP2: Datenintegration und -optimierung
SP3: Frühwarnung und Kurzfristprognosen
SP4: Szenariobasierte Modellierung
SP5: Gesundheitsökonomische Modellierung

Modellierungsansatz:

1. Prozessbasierte Modelle – Dynamische (Vektor-)Populationsmodelle unter Verwendung von Lebenszyklusdaten.
2. Statistische Modelle – Generalisierte additive Modelle (GAM), latente Gaußsche Modelle und INLA für raumzeitliche Daten.
3. Maschinelle Lernverfahren – Extreme Gradient Boosting (XGBoost).
4. Multi-Modell-Ensemble – Höhere Vorhersagegenauigkeit und Robustheit als mit Einzelmodellen.

Start: Januar 2026
Ende: Dezember 2029