Nachstehend finden Sie eine Liste von Projekten, die mit IMMIDD in Verbindung stehen. 

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• Epipredict

   

  Beitragende Institute:
  Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, Institut für Wirtschaftsinformatik und Institut für Molekulare Virologie

  Benutzerorientierte Erweiterung und Automatisierung einer agentenbasierten Software zur erregerspezifischen Modellierung von Epidemien

  Vorhersagen von Einflussgrößen, die den Verlauf einer Epidemie durch infektiöse Erreger bestimmen und letztlich die Wirkung von Gegenmaßnahen abschätzen lassen, sind bislang nur ungenügend möglich. Daher wurde im Rahmen eines interdisziplinären Pilotprojekts ein agentenbasiertes Simulationswerkzeug an der Universität Münster in einem Kooperationsprojekt des Instituts für Virologie und Informatikern vom Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik entwickelt. Die Software ist ein erstes IT-Produkt der Zoonosenplattform und stellt aufgrund ihrer modularen Konzeption und leichten Bedienbarkeit eine Innovation im Bereich der agentenbasierten Simulation von Epidemien dar. Der enorme Umfang der Konfigurationsmöglichkeiten stellt allerdings auch eine Herausforderung dar, um realitätsnahe und validierbare Modelle zu erzeugen. In vielen Fällen wird dazu ein sehr fundiertes Domänenwissen vom Anwender vorausgesetzt und umfangreiche vorherige Recherchen zur Abschätzung von Einflussgrößen sind nötig. Das vorliegende Querschnittsprojekt hat daher zum Ziel, gemeinsam mit einer ersten Auswahl an Projektpartnern (Universität Münster, Julius Kühn-Institut Münster, Charité Berlin, Niedersächsisches Landesgesundheitsamt, FLI) eine Spezialisierung und Ausdifferenzierung der Software hinsichtlich verschiedener Erreger und Forschungsfragen (Influenza-, Corona-, Hantaviren, Malaria) zu erreichen. Dabei staffeln sich die drei Kernprojektbereiche nach zunehmender Komplexität der geplanten Modellierung: (1) Ausbreitung zoonotischer Erreger innerhalb der Humanpopulation (Influenza-/Coronaviren), (2) Unidirektionale zoonotische Übertragung von Tier zu Mensch (Hantaviren), (3) Bidirektionale Übertragung zwischen Tier zu Mensch (Malaria).

• OptimAgent

  Beitragende Institute:
  Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin und Institut für Wirtschaftsinformatik

  Optimierte Strategien zur Kontrolle von Epidemien in hochgradig heterogenen Populationen - Ein entscheidungsanalytischer Ansatz zur agentenbasierten Modellierung

  Das primäre Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines standardisierten Frameworks zur Entscheidungsfindung während Pandemien, der auf einem speziell auf die deutsche Bevölkerung zugeschnittenen, agentenbasierten Modell basiert. Besonderer Fokus liegt hierbei auf der Konzeptualisierung des Modells unter Einbeziehung von Fachwissen aus unterschiedlichen Disziplinen und einem realistischen Modellaufbau, der Heterogenitäten in der Bevölkerungsstruktur, intra- und interindividuelle Kontakte, Mobilität, individuelle soziologische und psychologische Merkmale berücksichtigt und epidemiologische Ergebnisse mit einem Framework zur Entscheidungsfindung im Bereich Public Health verknüpft.

  Anwendung des Modells zur Durchführung von epidemiologischen Analysen und gesundheitsökonomischen Evaluationen zu nicht-pharmazeutischen Interventionen (NPIs) zur Kontrolle von schweren respiratorischen Infektionen auf Gesellschaftsebene.

  Analyse der Auswirkungen von Heterogenität auf unterschiedlichen Ebenen, um besonders relevante Dimensionen der Heterogenität zu identifizieren, die bei der Erhebung von Daten bei künftigen Pandemien von zentraler Bedeutung sind. Hierdurch sollen präzisere Schätzungen ermöglicht werden, die die Unsicherheit für Entscheidungsträger verringern.

  Etablierung eines flexiblen modularen Modellaufbaus zur effizienten Anpassung des Modells an neue Erregermerkmale, neue Genotypen, neuartige Interventionen (z. B. Behandlungen zur Verringerung der Infektiosität) etc.

  Entwicklung eines neuartigen Instruments zur Parameterschätzung

  Etablierung eines intensiven Konsultationsprozesses unter Einbeziehung internationaler Experten zur Sicherstellung der Akzeptanz und Validierung anhand gemeinsamer Standards

  Förderung von neuen Erkenntnissen zum Verständnis von Pandemien/Epidemien  

• SpaceImpact

  Beitragende Institute:
  Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin und Institut für Wirtschaftsinformatik

  The goal of this project is to integrate real-time spatial health-, mobility- and behavioural data in a previously developed agent-based simulation platform to provide reliable regional forecasts of age-specific incidence rates for a period of 2-4 weeks at any stage of an epidemic. The model will be based on the agent-based simulation platform EPIPREDICT. The system already offers a comprehensive population model of the German population (approx. 80 million agents) on federal state, district and municipality levels. However, apart from the population structure, the model does currently not include any spatial information about simulated agents. While the platform has been assessed for its general usability in examining local infection dynamics and intervention strategies retrospectively, it has never been intended to provide regional short-term forecasts. These generally require a higher temporal and spatial resolution of input data. Due to its high spatial resolution the EPIPREDICT population model offers the opportunity to close this gap by integrating real-time spatial health-, mobility- and behavioural- data. With the present project proposal, we plan to extend the platform to include this perspective.For this purpose, four types of regional real-time data will be considered in the simulation, enabling regional short-term forecasts: the current pandemic situation, current mobility, current contact- and preventive behaviour, and current locally enforced non-pharmaceutical interventions (NPIs). Our three main project objectives are: (1) the development of a spatial agent-based forecasting model, (2) the development of a modelling workflow enabling efficient regular forecasts and (3) the development of a dashboard to make simulation results publicly available.The work program is divided into the two project areas. First, the "Data Management" project area led by the department of Epidemiology (André Karch) concerns the regular compilation, management, analysis, and preparation of data on the current infection dynamics to be integrated in the model. Second, the "Development" project area led by the department of Information Systems (Bernd Hellingrath) focusses on the model- and method development, dashboard- and interface development, as well as the execution and evaluation of forecasts. To achieve our goals regarding the processing of spatial data, the project team will be advised by the Institute for Geoinformatics of the University of Münster (Christian Kray) who takes a supporting role.Although we intend the model to be used in the context of the current pandemic, our findings and the prototype are applicable to support future pandemics and containment efforts. The modelling workflow proposed here can serve as a feasibility study for the development of a nationwide regional early warning system, which could be implemented in a follow-up project.