Überwachung von Krankheitsausbrüchen (MOOD)

Die Erkennung des Auftretens von Infektionskrankheiten beruht üblicherweise auf der Meldung von Fällen, d. h. auf der sogenannten indikatorgestützten Überwachung (IBS). Dieser Methode mangelt es jedoch an Sensitivität, da Fälle oft nicht oder verspätet gemeldet werden. In einer sich durch Klimawandel, Mobilität von Tieren und Menschen, Bevölkerungswachstum und Verstädterung verändernden Umwelt besteht ein erhöhtes Risiko des Auftretens neuer und exotischer Krankheitserreger, die bei der IBS möglicherweise unentdeckt bleiben. Daher besteht die Notwendigkeit, Signale für das Auftreten von Krankheiten anhand informeller, multipler Quellen zu erkennen, d.h. durch ereignisbasierte Überwachung (EBS). Das Projekt MOOD (MOnitoring Outbreak events for Disease surveillance in a data science context) zielt darauf ab, Data-Mining- und Analysetechniken für Big Data aus verschiedenen Quellen nutzbar zu machen, um die Erkennung, Überwachung und Bewertung von neu auftretenden Krankheiten in Europa zu verbessern.

Zu diesem Zweck wird im MOOD Projekt eine Analyse- und Visualisierungsplattform entwickelt, die eine Echtzeitanalyse und -interpretation von epidemiologischen und genetischen Daten in Kombination mit umweltbezogenen und sozioökonomischen Variablen in einem integrierten sektorübergreifenden, interdisziplinären One-Health-Ansatz ermöglicht:

1. Data-Mining-Methoden zur Sammlung und Kombination heterogener Big Data (Geo-, Satelliten-, Wetter- und Social Media-Daten),
2. Ein Netzwerk von Krankheitsexpert:innen, um die Ursachen für das Auftreten von Krankheiten zu identifizieren,
3. Datenanalysemethoden, die auf diese Big Data angewandt werden, um das Auftreten und die Ausbreitung von Krankheitsüberträgern und infektiösen Krankheiten zu modellieren,
4. eine Online-Plattform für Endnutzer:innen, d. h. nationale und internationale Organisationen des Gesundheitswesens im Human- und Veterinärbereich, ergänzt durch den Aufbau von Kapazitäten und ein Netzwerk von Krankheitsexperten, um die Risikobewertung der erkannten Signale basierend auf obigen Daten zu erleichtern.

 
Die Ergebnisse von MOOD werden gemeinsam mit den Endnutzer:innen konzipiert und entwickelt, um ihre routinemäßige Verwendung während und nach dem MOOD Projekt zu gewährleisten. Sie werden an luft-, vektor- und wasserübertragenen Krankheiten, einschließlich antimikrobieller Resistenzen, getestet und fein abgestimmt. Ausführliche Konsultationen mit den Endnutzern, Studien über die Hindernisse für die gemeinsame Nutzung von Daten, Verbreitungs- und Schulungsmaßnahmen sowie Studien über die Kosteneffizienz der MOOD-Ergebnisse werden die künftige nachhaltige Übernahme durch die Nutzer unterstützen.