Gefährliche Erkrankungen
Können Computer künftig Epidemien voraussagen?

Massenerkrankungen können je nach Schwere die wirtschaftliche Stabilität eines Landes gefährden. Warum gibt es in Zeiten hochpräziser Wettervorhersagen noch kein zuverlässiges Prognosesystem für Krankheitswellen?
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Infektionskrankheiten sind eine wachsende Gefahr – für die öffentliche Gesundheit, aber auch für die wirtschaftliche Stabilität eines Landes. Die Ebola-Epidemie in Westafrika zeigt, dass eine solche Infektionswelle nicht nur das Gesundheitssystem, sondern das gesamte öffentliche Leben zum Erliegen bringen kann. Daher gewinnen Verfahren, die solche Epidemien rechtzeitig vorhersagen können, an Bedeutung.

Das gilt nicht allein für weniger entwickelte Länder und gefährliche Erkrankungen wie Ebola. Wenn man bedenkt, dass allein in den USA die jährliche Grippewelle zwischen 3.000 und 50.000 Menschen dahinrafft und das Bruttoinlandsprodukt im Durchschnitt um knapp 90 Milliarden Dollar schmälert, erscheint ein zuverlässiges Vorhersagesystem auch für Industrieländer und ganz „gewöhnliche“ Erreger erstrebenswert.

Doch bisherige Verfahren sind kostspielig und zeitraubend. Basieren sie doch auch Patientenbefragungen, Laboruntersuchungen und einem bürokratischen Berichtswesen. Dabei vergeht zu viel Zeit zwischen Beobachtung und möglicher Vorhersage.

Da bei der Ausbreitung von Massenerkrankungen eine schnelle Reaktion wichtig ist, war es naheliegend, für deren rechtzeitiges Erkennen ein Massenmedium zu nutzen – das Internet. Seit Jahren versuchen Wissenschaftler Suchanfragen und Meldungen in Sozialen Netzwerken entsprechend auszuwerten. Google-Forscher überraschten 2009 mit der Erkenntnis, sie könnten mit einem Algorithmus anhand der Suchanfragen Grippewellen voraussagen. Dennoch ging ihnen die große H1N1-Epidemie von 2009 durch die Lappen. Andere saisonale Massenerkrankungen wurden dagegen völlig überschätzt. Zudem legte Google weder den Algorithmus noch die für die Prognose verwendeten Suchbegriffe offen.

Einen anderen Ansatz haben jetzt Forscher des Los Alamos National Laboratory im US-Bundesstaat New Mexico verfolgt. Sie nutzten für die Vorhersage frei verfügbare Zugriffsdaten der Online-Enzyklopädie Wikipedia und haben jetzt ihre Ergebnisse veröffentlicht (PLoS, Computational Biology).

Die täglichen Seitenzugriffe werteten sie nach sieben verschiedenen Krankheiten in neun Ländern aus. Und tatsächlich gelangen den Forschern in 8 von 14 Fällen korrekte Prognosen. Frühzeitig erkannten sie etwa die Ausbreitung von Dengue-Fieber in Brasilien und Thailand, von Grippe in Polen, Japan, Thailand und den USA sowie die massenhafte Erkrankung an Tuberkulose in China und Thailand. Frühzeitig bedeutet, die Forscher erkannten die Ausbreitung der Krankheiten bis auf einen Fall vier Wochen vor deren tatsächlichem Ausbruch, wie ihn die Gesundheitsbehörden dann beobachteten.

Noch sehen die Forscher ihre Arbeit lediglich als einen Machbarkeitsnachweis an, der durch weitere Studien bestätigt werden müsse. Gleichwohl besteht nun die Hoffnung, dass die Ausbreitung von Massenerkrankungen schon bald ebenso präzise vorhergesagt werden kann wie das Wetter.

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