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Neues Grippe-Prognosemodell Verwendet Google-Suchdaten
Durch die Kombination von Daten, die Google-Suchanfragen über Grippe mit den neuesten Techniken der Wettervorhersage verfolgen, haben zwei US-Forscher ein Computermodell entwickelt, das mehr als 7 Wochen vorher regionale Spitzenwerte bei Grippeausbrüchen prognostiziert. Sie hoffen, dass ihr System den Gesundheitsbehörden und der Öffentlichkeit eines Tages helfen wird, sich besser auf saisonale Grippeausbrüche vorzubereiten.
Jeffrey Shaman, Assistenzprofessor für Umweltgesundheitswissenschaften an der Mailman School of Public Health der Columbia University in New York, und Alicia Karspeck, Klimaforscherin am National Center for Atmospheric Research in Boulder, Colorado, schreiben am 26. November online über ihr neues Modell vor Druckausgabe des Proceedings der Nationalen Akademie der Wissenschaften, PNAS.
Der Höhepunkt der saisonalen Grippeausbrüche variiert von Jahr zu Jahr und von Region zu Region enorm. In den gemäßigten Regionen der nördlichen Hemisphäre können die Ausbrüche von Oktober bis April ihren Höhepunkt erreichen.
Shaman sagt in einer Presseerklärung, dass ihr Modell ein "Fenster zu dem bietet, was Woche für Woche passieren kann, wenn die Grippeprävalenz steigt und fällt".
Er sagt, dass er eine Zukunft sehen kann, in der solche Grippevorhersagen zusammen mit Wetterberichten in lokalen Fernsehnachrichten laufen werden.
Wie das Wetter, Grippe Bedingungen variieren von Region zu Region, sagt er. Zum Beispiel könnte Atlanta Wochen vor Anchorage Höhepunkt.
"Weil wir alle mit Wettermeldungen vertraut sind, wenn wir hören, dass es zu 80% Regen gibt, haben wir alle ein intuitives Gespür dafür, ob wir einen Regenschirm tragen sollen oder nicht", sagt Shaman.
"Ich erwarte, dass wir ein ähnliches Komfortniveau und Vertrauen in die Grippeprognosen entwickeln und eine Intuition darüber entwickeln, was wir tun sollten, um uns als Reaktion auf verschiedene Prognoseergebnisse zu schützen", fügt er hinzu.
Dies könnte die Menschen dazu bringen, sich ihrer Gefühle bewusst zu werden und Vorkehrungen zu treffen, wie zum Beispiel einen Grippeimpfstoff zu bekommen und vorsichtiger mit Menschen zu sein, die niesen und husten, sagen die Forscher.
Auf einer anderen Ebene können solche Prognosen den Behörden helfen, Bestände an Impfstoffen und antiviralen Mitteln zu planen, und im Falle von schweren Ausbrüchen beispielsweise Schulen schließen.
Shaman und Karspeck haben die in der Wettervorhersage verwendeten Prinzipien in ihr Modell übernommen. Eine davon ist, sie mit Echtzeit-Beobachtungsdaten zu verfeinern und so "das Modell an die Realität anzupassen und Fehler in den Modellsimulationen zu reduzieren", erklärt Shaman.
Um ihr Modell zu testen, verwendeten sie Daten in Bezug auf die Grippesaison 2003-2008 in New York City.
Von Google Flu Trends erhielten sie "Fast-Echtzeit-Daten", die Ausbrüche aufgrund von Grippe-Suchanfragen in einer bestimmten Region abschätzen. Als sie die Daten in ihr Modell einfügten und mit den tatsächlichen Ausbreitungsmustern verglichen, stellten sie fest, dass das Modell die Spitzen der Ausbrüche in mehr als sieben Wochen voraussagen konnte.
Sie kommen zu dem Schluss, dass ihre Arbeit "ein erster Schritt in der Entwicklung eines statistisch strengen Systems für die Vorhersage der saisonalen Grippe in Echtzeit" ist.
Irene Eckstrand vom National Institute of General Medical Sciences an der National Institutes of Health (NIH), die zur Finanzierung der Studie beigetragen hat, sagt:
"Die Grippe-Prognose hat das Potenzial, unsere Fähigkeit, sich auf die saisonalen Grippeausbrüche, die jedes Jahr auf uns zukommen, vorzubereiten und zu bewältigen, erheblich zu verbessern."
In den USA sterben jedes Jahr rund 35.000 Menschen an Grippe. Weltweit werden pro Jahr zwischen 250.000 und 500.000 Menschenleben gefordert.
Shaman möchte nun das Modell mit anderen Regionen der USA testen, seit:
"Es gibt keine Garantie, dass die Methode in New York funktioniert, nur weil sie in Miami funktioniert."
Das Department of Homeland Security stellte auch Mittel für die Studie zur Verfügung.
Geschrieben von Catharine Paddock
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