02.11.2020

Maßnahmen zur Einschränkung von Covid-19, ein Modell

Ein Multi-Agenten-Simulationsmodell i3mainz, CC BY SA 4.0
Claire Prudhomme stellt computergestütztes Modell für die Bewertung unterschiedlicher Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 vor

Auf der Marami 2020, The 11th Conference on Network Modeling and Analysis, stellte Claire Prudhomme Mitte Oktober ein computergestütztes Modell zur Bewertung unterschiedlicher Maßnahmen zur Eindämmung von COVID-19 vor.

Das Multi-Agenten-Simulationsmodell basiert auf dem epidemiologischen Modell SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered), das die mit dem Coronavirus zusammenhängenden Gesundheitszustände und Übergänge zwischen diesen Zuständen darstellt. Die Agenten repräsentieren die Bevölkerung, anhand der wir die Ausbreitung des Virus untersuchen wollen. Die simulierte Agenten treffen Entscheidungen in Abhängigkeit von georäumlichen Daten und vom Infektionsgeschehen. Jeder Agent zeichnet sich durch ein individuelles Profil aus, das seine wichtigsten sozialen Merkmale, wie Alter oder Geschlecht und Gesundheitsbedingungen definiert. Die Merkmale der Bevölkerung können durch die Parametrisierung einer Reihe von Werten festgelegt werden (siehe Abb.1).

Ziel des Modells ist es, Maßnahmen zur Eindämmung des Virus im Hinblick auf ihre Wirksamkeit zu untersuchen. Zu diesem Zweck erlaubt das Modell auch die Aktivierung einer Reihe von Maßnahmen, wie etwa Schulschließung, Anwendung von Barrieregesten, vor oder während der Durchführung der Simulation (siehe Abb.2). Dank der Parameter für die Aktivierung der Messungen wurde eine Reihe von Simulationen durchgeführt, bei denen die Ausbreitung des Virus ohne Maßnahme verglichen wurde mit der Ausbreitung des Virus unter Anwendung verschiedener Maßnahmen. Als Bezugsrahmen wurden im aktuellen Beispiel das Stadtzentrum und die Bevölkerung von Dijon gewählt, um den Umfang der Geodaten und die Anzahl der Agenten für die Simulationen zu begrenzen (siehe Abb.3). Die dafür verwendeten persönlichen Daten werden vom Nationalen Institut für Statistik zur Verfügung gestellt.

Vorläufige Ergebnisse haben gezeigt, dass das vorgeschlagene Modell ein sehr flexibles Instrument für Entscheidungsträger des öffentlichen Gesundheitswesens sein kann, um verschiedene Kontrollmaßnahmen zu bewerten und so die Ausbreitung von Infektionskrankheiten und die Auswirkungen auf die lokale Wirtschaft zu minimieren. Der nächste Schritt wird darin bestehen, das Modell an die neuen Virusinformationen anzupassen und es anhand der realen Daten zu validieren.