Kommentar von David Sogn, HCL Technologies Pandemie-Analytik – Daten helfen bei der Bekämpfung von COVID-19

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Die schnelle Ausbreitung von COVID-19 und die damit verbundenen Einschränkungen für Menschen und Unternehmen hätte sich wohl niemand Anfang des Jahres vorstellen können. Während sich die Gesellschaft mit den Herausforderungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit und Wirtschaft auseinandersetzt, suchen Unternehmen nach technologischen Lösungen. Insbesondere die Datenanalyse erweist sich als enger Verbündeter der Epidemiologen. Diese schließen sich mit Datenwissenschaftlern zusammen, um das Ausmaß der Krise zu bewältigen.

Die Verbreitung von COVID-19 und der Wunsch der Öffentlichkeit nach Informationen hat die Pandemie-Analytik entstehen lassen. Dabei werden viele Daten von ganz unterschiedlichen Quellen gesammelt und ausgewertet. Die Analytik wird eingesetzt, um globale Ausbrüche zu untersuchen und zu bekämpfen. Somit ist die Pandemie-Analytik eine moderne Methode, um ein Problem zu lösen, das so alt ist wie die Menschheit selbst: die Verbreitung von Krankheiten. So möchte die Pandemie-Analytik dabei unterstützen, die COVID-19-Krise zu überwinden:

Die richtige Antwort finden

In den frühen 1850er-Jahren hatte London mit einem rasanten Anstieg der Cholerafälle zu kämpfen. Damals bemerkte John Snow – der Begründer der modernen Epidemiologie – bestimmte Cluster-Muster von Cholerafällen in der Nähe von Wasserpumpen. Diese Entdeckung ermöglichte es den Wissenschaftlern erstmals, Daten zur Bekämpfung einer Pandemie zu nutzen. Das trieb die Quantifizierung des Risikos, die Identifizierung der Ursachen und die Entwicklung einer geeigneten Reaktionsstrategie erheblich voran.

170 Jahre später ist längst erwiesen, dass eine frühe Intervention die Ausbreitung einer Krankheit verlangsamen oder sogar aufhalten kann. Die Analyse, Entscheidungsfindung und das anschließende Eingreifen sind jedoch nur dann effektiv, wenn sie zunächst alle zugänglichen und aussagekräftigen Daten berücksichtigen. So nutzen zum Beispiel die Verantwortlichen im Gesundheitswesen am Sheba Medical Center in Israel datengestützte Prognosen, um die Zuweisung von Personal und Ressourcen im Vorfeld potenzieller lokaler Ausbrüche zu optimieren.

Diese Lösungen werden durch Algorithmen des maschinellen Lernens unterstützt, die auf allen zugänglichen Daten über die Verbreitung der Krankheit basieren. Dazu gehören bestätigte Fälle, Todesfälle, Testergebnisse, Kontaktverfolgung, Bevölkerungsdichte, Demografie, Migrationsströme, Verfügbarkeit medizinischer Ressourcen und Pharmabestände. Sie liefern so eine Reihe von prädiktiven Erkenntnissen.

Die Verbreitung von Viren führt dazu, dass exponentiell viele neue Daten entstehen, aus denen Wissenschaftler lernen und darauf reagieren können. Mit den richtigen Analysefähigkeiten sind Fachleute im Gesundheitswesen in der Lage, wichtige Fragen zu beantworten – beispielsweise wo das nächste Cluster am wahrscheinlichsten entsteht, welche demografische Gruppe am anfälligsten ist und wie das Virus im Laufe der Zeit mutieren kann.

Das Unsichtbare sehen

Die Zugänglichkeit von Daten aus vertrauenswürdigen Quellen hat zu einem beispiellosen Austausch von Infografiken und Botschaften zur Aufklärung der Öffentlichkeit geführt. Dazu gehört beispielsweise auch die dynamische Weltkarte, die vom Johns Hopkins' Center for Systems Science and Engineering erstellt wurde oder die einfachen und doch aufschlussreichen Animationen der Washington Post. Solche Darstellungen veranschaulichen der Öffentlichkeit schnell, wie sich Viren verbreiten und welche Aktionen ihre Verbreitung beschleunigen oder verlangsamen können. Die Demokratisierung von Daten und Analysewerkzeugen in Kombination mit der Möglichkeit, massenhaft Informationen über das Internet zu teilen, zeigen deutlich, welches Potenzial Daten haben und wie sie für etwas Gutes genutzt werden können.

In den letzten Monaten haben viele Unternehmen Pandemiedaten gesammelt, um ihre eigenen Erkenntnisse zu erhalten. Einige Unternehmen haben sogar interne Track & Respond Command Center eingerichtet. Damit möchten sie ihre Mitarbeiter, Kunden und ihr Partner-Ökosystem durch die aktuelle Krise führen.

Eigene Kommandozentrale bei HCL

HCL hat bereits frühzeitig erkannt, dass eine eigene Kommandozentrale notwendig ist, um entsprechend auf COVID-19 zu reagieren. Diese wird von der Führungsspitze koordiniert und bietet Datenwissenschaftlern kreative und pragmatische Einsichten für eine fundierte Entscheidungsfindung. Dazu gehört zum Beispiel die Entwicklung vorausschauender Analysen über die potenziellen Auswirkungen auf Kunden und Märkte.

Um während der gesamten Entwicklung der aktuellen Situation schnell zu reagieren, setzt das Unternehmen Techniken wie Statistik, Kontrolltheorie, Simulationsmodellierung und Natural Language Processing (NLP) ein. Basis hierfür ist der Ansatz Track & Respond:

1. Track: HCL verfolgt die Situation quantitativ und qualitativ, um ihre Größenordnung zu verstehen

• Themenmodellierung in Echtzeit auf Basis tausender Publikationen internationaler Gesundheitsbehörden und glaubwürdiger Nachrichtenagenturen; Automatisierung der Extraktion quantifizierbarer Trends (Alarme) und verwertbarer Informationen, die für die Rolle und Verantwortung eines Managers relevant sind.

• Erstellung von Prognosen, wann die für HCL und seine Kunden wichtigen Regionen den Höhepunkt der Infektion erreichen und wie sich die Heilungsrate entwickeln wird.

2. Respond: Verwendung eines mathematischen Modells als Abbildung für die tatsächliche Pandemie

• Erstellung eines mehrdimensionalen Simulationsmodells unter Verwendung von robusten und kontextbezogenen Variablen, um eine aussagekräftige Vorhersage zu erstellen.

3. Diagnose, Behandlung und Heilung

Am 21. Dezember 2019 entdeckte ein KI-System, das von einem in Toronto ansässigen Start-up namens BlueDot betrieben wurde, die ersten Anomalien im Zusammenhang mit den damals als ungewöhnlich eingestuften Fällen von Lungenentzündung in Wuhan. Das KI-System griff auf über eine Millionen Artikel in 65 Sprachen zu und stellte so eine Ähnlichkeit mit dem SARS-Ausbruch von 2003 fest. Nur neun Tage später alarmierte die WHO die Öffentlichkeit über das Aufkommen dieser neuen Gefahr.

Die Entwicklung von Lösungen für das Gesundheitswesen ist eine große Herausforderung. Künstliche Intelligenz (KI) spielt bei der Analyse von großen Datenmengen eine entscheidende Rolle. Die KI-Technologie wurde bereits eingesetzt, um die Diagnose des Coronavirus durch bildgebende Analysen zu unterstützen. Dadurch ließ sich die Diagnosezeit der CT-Scanergebnisse von etwa fünf Minuten auf 20 Sekunden reduzieren. Durch die Automatisierung hilft KI nicht nur dabei, die steigende Arbeitsbelastung in der Diagnostik zu bewältigen, sondern auch wertvolle Ressourcen für die Behandlung der Patienten freizusetzen.

KI und Machine Learning (ML) können zudem den pharmazeutischen Entwicklungsprozess beschleunigen. Zwar hat bislang nur ein einziges von Künstlicher Intelligenz entwickeltes Medikament klinische Studien am Menschen erreicht, aber selbst dieser Erfolg ist äußerst beeindruckend. Denn die Technologie war in der Lage, einen Prozess zu beschleunigen, der normalerweise mehrere Jahre dauert.

Es ist auch durchaus möglich, dass KI in Zusammenarbeit mit medizinischen Forschern dazu beitragen wird, die Entwicklungszeiten für ein Medikament auf Monate oder Wochen zu verkürzen. Da immer noch dringend ein COVID-19-Impfstoff benötigt wird, ist diese Mensch-Maschine-Synergie im pharmazeutischen Bereich ein vielversprechender Ansatz.

Ziel: Das Virus eindämmen und minimieren

Die Welt bereitet sich immer mehr auf die weitreichenden Auswirkungen von COVID-19 vor. Die Technologie kann bei der Entwicklung notwendiger Maßnahmen helfen, um die Menschen zu schützen – so wie sie dies in der Vergangenheit bereits mehrfach getan hat. Niemand weiß, was in den kommenden Wochen und Monaten geschehen wird, aber alle müssen sich gemeinsam den Herausforderungen stellen. Der vielversprechendste Weg ist, das gesamte verfügbare Wissen zu teilen, zu analysieren und Erkenntnisse daraus abzuleiten. Die richtige Technologie bietet das Potenzial, die Auswirkungen von Krankheiten heute und in Zukunft einzudämmen und zu minimieren.

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