Covidcare: Anmerkungen zu Datenbasis und Vorhersage-Qualität

UPDATE August 2020: Wir haben das Berechnungsmodul von covidcare.de vom Netz genommen, weil die Berechnungsverfahren und Datengrundlagen mit den aktuellen Entwicklungen der Pandemie nicht mehr zusammenpassen.

Mit Covidcare haben wir einen Online-Kalkulator  zum schnellen und einfachen Abschätzen von regionalen Convid-19-Pandemie-Patientenzahlen zur Verfügung gestellt. Zur Qualität der Daten bzw. der Vorhersage möchte ich hier einige Anmerkungen teilen:

Die aktuell verwendete Berechnungsmethode für den Dienst covidcare.de haben wir bewusst sehr einfach gehalten um das Werkzeug möglichst einfach für den Anwender zu machen und damit möglichst schnell und möglichst viele potentiellen Benutzer zu erreichen. 

Ausgangsdaten

Mangels besserer Ausgangsdaten bzw. weil andere Modelle sehr komplex sind gehen wir von der aktuellen Zahl der bestätigten Infektionen in einer bestimmten Region aus. Diese Zahl gibt ihrerseits auch nur den Covid-19-Ausbreitungsstand von vor 7-14 Tagen wieder, da Inkubation, Warten-auf-Test und Durchführung-des-Tests insgesamt schnell mal 10 Tage oder mehr dauern, bis ein Fall bestätigt wird.Ganz abgesehen, dass es eine unbekannte Dunkelziffer gibt, die mit hoher Wahrscheinlichkeit selbst wieder veränderlich ist mit der Zeit. 

Bei der Vorhersage für einzelne Landkreis oder Städte ist auch noch wichtig, dass man den Einzugsbereich und “Marktanteil” der Kliniken kennt und berücksichtigt, z.B. ist das Klinikum der Stadt Fürth auch das Versorger für den Landkreis Fürth.

Weiterhin gehen wir von einer – ebenfalls nur im Rückblick zu berechnenden – Wachstumsrate der Infektionen pro Tag für die betreffende Region aus (z.Zt. 30% als pessimistische Word-Case-Betrachtung). Gerade auf Landkreis/Stadt-Ebene sind diese Zahlen noch sehr klein und von starken Schwankungen geprägt.

Außerdem müssen wir von weiteren Annahmen und Zahlen ausgehen (% der Infektionen auf Intensiv, usw.), für die selbst weltweit nur wenige Erfahrungswerte vorliegen oder wo Erfahrungswerte aus anderen Regionen nicht einfach unreflektiert auf Deutschland übertragen werden können. 

Und schließlich bleibt aber immer noch die Frage, wie stark/schnell die Wirkung des Lockdowns auf die Infektionszahlen wirken wird. Da liegen alle Augen auf Italien, wo wir in diesen Tagen auf ein deutliches Abflachen der Neuinfektionszahlen hoffen – als Folge des Lockdowns vor 14 Tagen.

Ich denke es wird hier sichtbar wie wichtig es ist, dass die Nutzer von Covidcare sich mit den Eingangszahlen ausführlich beschäftigt und diese für seine Region und seine Zwecke anpasst, damit er die bestmögliche Abschätzung bekommt.

Daraus ergibt sich natürlich, das die berechneten Zahlen von covidcare.de auch viele Unsicherheiten enthalten. Und dass man die Vorhersagen jeden Tag erneut durchrechnen sollte mit den dann jeweils aktuellen Infektionszahlen und Wachstumsraten.

Trotzdem sollte man sich – nach Auswahl der besten verfügbaren Ausgangszahlen – zumindest auf die Größenordnung der berechneten Patientenfallzahlen vorbereiten. Wir haben leider nicht viel besseres was gleichzeitig so leicht zugänglich ist.

Ausblick

Unser aller Zahlenbasis wird sich in den nächsten Wochen beständig verbessern und ich erwarte, dass wir bereits in 2-3 Wochen, wenn wir hoffentlich den Höhepunkt der – wie oben gesagt mit 14 Tagen Verzögerung gemessenen – “bestätigten Neuinfektionen” erreichen (weil dann der Lockdown seine Wirkung entfacht) bereits bessere Zahlenwerte und Berechnungsmethoden für die Patientenzahlen der Folgetage haben werden. 

Nur wäre es dann zu spät um die umfangreichen Vorbereitungsmaßnahmen in Gang zu setzen, die wir JETZT starten müssen.

Links

Eine ausführlichere Beschreibung des vereinfachten Berechnungsmodells finden Sie im Blog-Artikel https://dirkpaessler.blog/2020/03/20/covid-19-predictor-tool-v1/.

Die weitere Dokumentation von covidcare.de finden Sie hier.

Author: Dirk Paessler

Founder and Chairman, Paessler AG; Founder and Executive, Carbon Drawdown Initiative

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