Während die Welt damit beschäftigt ist, das Coronavirus (SARS-CoV-2) einzudämmen, werden unweigerlich Parallelen zu einer der letzten großen globalen Epidemien hergestellt: dem Ausbruch von SARS im Jahr 2003. SARS war ein anderes Virus mit anderen Auswirkungen, aber auch etwas anderes ist heute ganz anders: Wir sind alle viel stärker miteinander vernetzt.

Fast jeder hat ein Smartphone, viele Menschen haben persönliche Geräte zur Gesundheitsüberwachung wie Fitbits oder intelligente Uhren, mit denen sie ihre Temperatur und Herzfrequenz messen können. Die Menschen kommunizieren ständig über soziale Medienkanäle was sie tun, wohin sie gehen und wie sie sich fühlen.

Diese Hyperkonnektivität schafft zahlreiche Möglichkeiten, die Überwachung und Kontrolle von Pandemien wie dem Coronavirus zu verbessern, und es gibt bereits einige überzeugende Initiativen. In Australien hat die Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, sehr früh vor einer Epidemie zu warnen, indem sie einfach nur die Twitter-Posts überwacht.

Im November 2016 führten die durch ein lokales Gewitter verursachten Umweltbedingungen zu einem enormen Anstieg von Asthmaanfällen in Melbourne, die die Notdienste und Krankenhäuser überforderten. Bis 18.00 Uhr an diesem Tag wurden mehr als 8.000 Asthmatiker in das Krankenhaus eingeliefert, einige starben.

Mit Hilfe anonymisierter und öffentlich zugänglicher Twitter-Daten analysierte ein vom CSIRO entwickeltes Tool mit künstlicher Intelligenz (KI) mehr als 3 Millionen Tweets, die Schlüsselwörter im Zusammenhang mit Asthma wie „Atem“ und „Husten“ enthielten. Die KI war in der Lage, den Ausbruch bis zu 9 Stunden vor der offiziellen Meldung und vor der ersten Berichterstattung zu erkennen.

Ein kanadisches Unternehmen, BlueDot, bietet bereits einen kommerziellen Dienst an, der Kunden – zu denen Regierungsbehörden, Krankenhäuser und Unternehmen gehören – mit Frühwarnungen vor aufkommenden Epidemien versorgt. Es kennzeichnete COVID-19, bevor es zum weltweiten Thema der Nachrichten wurde.

 

BlueDot schlug die WHO in der COVID-19-Alarmierung

Am 31. Dezember 2019 warnte BlueDot die Kunden vor dem Ausbruch eines grippeähnlichen Virus in Wuhan, China, neun Tage bevor die Weltgesundheitsorganisation (WHO) eine Erklärung dazu veröffentlichte.

BlueDot sagt, dass sein globales Frühwarnsystem entscheidende Erkenntnisse über die Verbreitung von Infektionskrankheiten liefert, indem es mehr als 100 Datensätze mit proprietären Algorithmen kombiniert.

Diese Initiativen zeigen, dass die Nutzung von persönlichen und anderen Echtzeitdaten zur Verfolgung und Bekämpfung einer Pandemie ein enormes Potenzial hat. Aber um wirklich nützlich zu sein, müssen diese Daten auf intelligente Weise mit Informationen über die öffentliche Gesundheit verknüpft werden.

Was wir brauchen, ist eine Plattform, die in der Lage ist, Daten aus all diesen Quellen aufzunehmen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen – ein Unterfangen, das aufgrund der stark regulierten Gesundheitsbranche eine Herausforderung darstellt.

Taiwan wird jedoch das Verdienst zugeschrieben, die Infrastruktur seines öffentlichen Gesundheitswesens und die Datenanalyse zur Bekämpfung von COVID-19 einzusetzen.

 

Taiwan integrierte Datenquellen zur Bekämpfung von COVID-19

In einem Artikel, der im Journal of the American Medical Association veröffentlicht wurde, beschrieb Jason Wang, ein außerordentlicher Professor für Pädiatrie an der Stanford University, wie Taiwan seine nationale Krankenversicherungsdatenbank mit seiner Einwanderungs- und Zolldatenbank verknüpfte und Datenanalysen einsetzte, um wahrscheinliche Träger von COVID-19 zu identifizieren.

Taiwan war in der Lage, die Infektionsrisiken der Reisenden in Echtzeit zu klassifizieren, sobald sich die Bürger in einer Klinik meldeten. Dies geschah auf der Grundlage des Abflugortes und der anschließenden Reisen in den nächsten 14 Tagen. Diejenigen, die als besonders gefährdet galten, wurden zu Hause unter Quarantäne gestellt und über ihre Mobiltelefone überwacht, um sicherzustellen, dass sie während der Inkubationszeit zu Hause blieben, berichtete Wang.

Außerdem sagte er, dass die taiwanesische Regierung in der Lage war, 113 Personen ausfindig zu machen, die an schweren Atemwegssymptomen litten, indem sie in der Datenbank der nationalen Krankenversicherung (NHI) nach Personen suchte, die vor kurzem negativ auf Grippe getestet worden waren und diese dann erneut auf COVID-19 testete.

 

Daten können Leben retten

Singapur gehört ebenfalls zu den Nationen, die bei der Kontrolle von COVID-19 am effektivsten waren. Nach einem Bericht der US-Zentren für Krankheitskontrolle und -verhütung setzte die Regierung des Landes mehrere, sich gegenseitig ergänzende Überwachungsmethoden ein, die es ihr ermöglichten, infizierte Personen zu identifizieren. Diese sich überschneidenden Nachweisverfahren erhöhten die Erfolgsquote: Keine der Methoden allein hätte alle Patienten entdeckt.

Die südkoreanische Regierung verwendet eine vom Innen- und Sicherheitsministerium entwickelte Smartphone-App, die mit Hilfe der GPS-Funktion des Telefons den Aufenthaltsort von Personen in Quarantäne verfolgt, um sicherzustellen, dass sie die Quarantäne einhalten. Die Beamten sagten, es solle helfen, die steigende Zahl der Fälle zu bewältigen und „Super-Überträger“ auszumachen, die für eine beträchtliche Zahl von Infektionen verantwortlich gemacht werden.

Südkorea nutzt Daten, die mit Hilfe von Smart City-Technologien gesammelt wurden, um seinen Kampf gegen COVID-19 zu unterstützen. Dies hilft den Ermittlern die Bewegungen von COVID-19-Patienten nachzuverfolgen, indem sie Zugang zu Kreditkartentransaktionen und zu Filmmaterial von Überwachungskameras bekommen.

In den Vereinigten Staaten hat Zencity – ein Unternehmen, das eine auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform betreibt, um den Kommunalverwaltungen zu helfen, die Bedürfnisse ihrer Bürger besser zu verstehen – die öffentlichen Online-Gespräche von Menschen in mehr als 100 US-Städten analysiert, um deren Bedenken und Prioritäten in Bezug auf COVID-19 hervorzuheben.

In einem Beitrag auf Medium sagte Eyal Feder-Levy, der Vorstandsvorsitzende von Zencity: „Mit Hilfe von Themenmodellierung und Clustering konnten wir herausfinden, worüber die Menschen konkret sprechen und woran sie im weiteren Sinne am meisten interessiert oder wovon sie am meisten betroffen sind. Diese Informationen können lokalen Regierungsbeamten dabei helfen, sowohl die Politik als auch die Kommunikation zu optimieren.

Schulschließungen standen ganz oben auf der Liste, gefolgt von der Absage öffentlicher Veranstaltungen und der Einstellung öffentlicher Verkehrsmittel.“

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Möglichkeiten, wie der reiche Fundus an Daten, der durch Technologien wie Smartphones geschaffen wird, erschlossen, kommuniziert und verarbeitet wird, um das, was mit ziemlicher Sicherheit die größte Gesundheitsbedrohung ist, die die Welt seit der Spanischen Grippe von 1918 gesehen hat, besser zu verfolgen, zu verstehen und ihr besser entgegenzuwirken.