Ausbau DIVI Prognosemodell für Belastung der Intensivstationen durch Covid 19 (CovSimIntensiv)

Motivation

Die Intensivstationen in Deutschland sind durch die besonderen Herausforderungen der COVID-19-Pandemie belastet. Insbesondere die lange intensivmedizinische Behandlungsdauer bei schweren Erkrankungsverläufen, verbunden mit einem hohen Pflegeaufwand und hoher Sterblichkeit, stellt eine besondere Belastung für die Krankenversorgung dar. Durch die schnelle Ausbreitung der Infektionen treten Spitzenbelastungen der intensivmedizinischen Versorgung auf. Der Normalbetrieb der Krankenversorgung kann nicht aufrechterhalten werden und Patientinnen und Patienten müssen weiträumig verlagert werden, um intensivmedizinische Versorgungsengpässe zu vermeiden.

Durch das Auftreten neuer Virusmutanten wie B1.1.7 mit einer deutlich erhöhten Übertragbarkeit im Vergleich zur ursprünglichen Form des SARS-CoV-2-Virus wird die derzeitige Infektionsrate selbst bei Beibehaltung der Lockdown-Beschränkungen wahrscheinlich zu einer erneut starken Belastung der Intensivbettenbelegung mit COVID-19 Erkrankten führen.

Prognosemodelle zur Belegung von Intensivstationen mit COVID-19-Patientinnen und -Patienten sind daher in der aktuellen Pandemie wichtig zur Vermeidung regionaler Überlastungen.

Ziele und Vorgehen

Im Vorhaben soll ein System entwickelt werden, mit dem mittel- bis langfristige Vorhersagen für die Belastung der Intensivstationen mit COVID-19-Erkrankten erstellt werden können. Das Vorhersagesystem soll vor allem die Ausbreitung des Wildtyps und der aktuell vorherrschenden B1.1.7-Mutante, die Zahl der täglichen Erst- und Zeitimpfungen sowie die Ausbreitungsgeschwindigkeit des Sars-CoV-2-Virus berücksichtigen.

Perspektiven für die Praxis

Das Prognosesystem soll für die Simulation der mittelfristigen Auswirkungen von Impfstrategien, Mutantenverbreitung, Öffnungs- und Lockdown-Situationen sowie die Belegung der intensivmedizinischen Betten eingesetzt werden. Es soll sich zudem an zukünftige Situationen in Abhängigkeit von neuen Mutationen oder politischen Entscheidungen schnell anpassen lassen. Außerdem eignet sich das System für die Verfolgung unerwarteter Effekter, wie sie z.B. zu Ferienzeiten auftreten können. Ebenso soll das neue System im Fall neuer großflächiger Erkrankungen, z. B. Grippewellen, schnell anpassbar sein, um kurzfristig die Belastung von Intensivstationen vorhersagen zu können. Darüber hinaus soll das Prognosemodell so entwickelt werden, dass es von Dritten leicht übernommen und eingesetzt werden kann.