Datenwissenschaft in Zeiten von Corona prognostiziert nicht nur Fallzahlen. Sie ist auch an der Suche nach molekularbiologischen Ursachen für den Ausbruch einer Lungeninfektion und an der Identifizierung von genetischen Risikofaktoren beteiligt. Das sagt die Datenwissenschaftlerin Professorin Dr. Christiane Fuchs. Seit wenigen Tagen gehört sie zu einem Projektteam aus Wissenschaftler*innen, dessen Sprecher die bayerische Staatsregierung zu weiteren Maßnahmen gegen die Ausbreitung der Krankheit beraten soll. Wie Christiane Fuchs die aktuelle Lage sieht:
„Mit mathematischen Modellen können wir abschätzen, wie schnell und stark sich die Pandemie in Deutschland und anderen Ländern ausbreiten wird, wenn man nicht interveniert. Dabei wird deutlich: Um Fallzahlen gering zu halten und das Wachstum zu verlangsamen, ist es aktuell tatsächlich nötig, Kontakte so weit wie möglich zu vermeiden. Schließlich liegt noch kein Impfstoff vor, und die viel zitierte Durchseuchung ist noch nicht eingetreten. Die Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft sind aber natürlich gravierend.
Der häufig milde Verlauf einer Corona-Infektion ist gleichzeitig Fluch und Segen. Die Problematik ist, dass infizierte Personen mit schwachen Symptomen sich weiterhin in der Öffentlichkeit aufhalten und Mitmenschen infizieren, von denen einige ein weniger starkes Immunsystem haben. Aus datenwissenschaftlicher Sicht ist die Ausbreitung des Coronavirus besonders, weil der Datenerhebung und -veröffentlichung großer Stellenwert beigemessen wird. Die Härte der Krise hat Kräfte in der Wissenschaft, Gesellschaft und Politik mobilisiert. Die Bereitschaft zum Teilen von Daten und Wissen ist groß. Innerhalb kürzester Zeit entstanden zahlreiche Initiativen, mit Hilfe der Forschung das Virus zu bekämpfen. Die Data Science beschränkt sich hier nicht nur auf Abschätzungen und Prognosen von Fallzahlen. Sie ist auch an der Suche nach molekularbiologischen Ursachen für den Ausbruch einer Lungeninfektion und der Identifizierung von genetischen Risikofaktoren beteiligt.
Wir werden es in den nächsten Wochen kaum schaffen, die Fallzahlen auf null zu reduzieren. Gleichzeitig kann das Herunterfahren des öffentlichen Lebens nicht monatelang durchgehalten werden. Maßnahmen sollten zum Ziel haben, einen Kompromiss zwischen zu schneller und zu langsamer Ausbereitung zu erreichen – es geht darum, sowohl eine Überlastung der Krankenhäuser als auch einen Totalschaden der deutschen Wirtschaft abzuwenden. Die Forschung benötigt den Zugang zu verlässlichen und umfänglichen Daten zur Corona-Pandemie, um konkrete Maßnahmen empfehlen zu können.
Das Auftreten erster Corona-Fälle in Deutschland wäre wohl nur durch strenge Abriegelung zu einem sehr frühen Zeitpunkt zu verhindern gewesen. Nun geht es darum, die Folgen abzumildern. Für die Zukunft sollten wir eine verbesserte Koordination zwischen Ländern, Staaten und Kontinenten erreichen und an der Akzeptanz von Schutzmaßnahmen in der Bevölkerung arbeiten. Außerdem benötigen wir eine ausreichende Schutzmittel- und Personalausstattung im medizinischen und Pflegewesen, auch ohne Krise.“
Professorin Dr. Christiane Fuchs ist Datenwissenschaftlerin an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und dem Bielefeld Center for Data Science (BiCDaS). Zusätzlich leitet sie am Helmholtz Zentrum München die Forschungsgruppe Biostatistik. Sie befasst sich damit, Wissen aus Daten zu gewinnen, um diese für Medizin, Umwelt und Gesellschaft nutzbar zu machen. In ihrer Dissertation zeigte sie, wie spezielle Modelle der Wahrscheinlichkeitsrechnung genutzt werden können, um die Ausbreitung von Epidemien vorherzusagen.
Aufgezeichnet von Jörg Heeren
