{"id":44477,"date":"2021-09-29T10:08:59","date_gmt":"2021-09-29T08:08:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/?p=44477"},"modified":"2021-09-29T11:02:52","modified_gmt":"2021-09-29T09:02:52","slug":"covid-19-forecast-hub","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2021\/09\/29\/covid-19-forecast-hub\/","title":{"rendered":"Mehr als die Summe der einzelnen Teile: Kombination von Vorhersagemodellen verbessert COVID-19 Prognosen"},"content":{"rendered":"\n

Ein Forschungsteam des Heidelberger Instituts f\u00fcr Theoretische Studien (HITS) und des Karlsruher Instituts f\u00fcr Technologie (KIT) hat seit Beginn der Pandemie eine Webplattform zu kurzfristigen Vorhersagen von COVID-19-F\u00e4llen und -Todesf\u00e4llen in Deutschland und Polen aufgebaut. Dort f\u00fchren die Forscherinnen und Forscher Prognosen verschiedener Modellierungsteams zusammen. Jetzt haben sie ihre Erkenntnisse aus einer systematischen Evaluierung im Open-Access-Fachjournal \u201eNature Communications\u201c ver\u00f6ffentlicht. Das Ergebnis: Die Kombination verschiedener Modelle f\u00fchrt zu besseren Vorhersagen, auch wenn Prognosen zu COVID-19 grunds\u00e4tzlich schwierig bleiben.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Screenshot der Plattform, mit den verschiedenen Vorhersagemodellen auf der linken Seite (Quelle: German-Polish COVID-19 Forecast Hub)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Manchmal ergibt sich ein besseres Gesamtbild einer Situation, wenn unterschiedliche Ans\u00e4tze kombiniert werden. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des German-Polish COVID-19 Forecast Hub<\/a> haben diese Herangehensweise gew\u00e4hlt, um St\u00e4rken und Schw\u00e4chen verschiedener COVID-19 Vorhersagemodelle herauszuarbeiten und daraus in Kombination sogenannte Ensemble-Vorhersagen zu bilden, die die Prognosen gegen\u00fcber Einzelmodellen verbessern.<\/p>\n\n\n\n

Der Forecast-Hub erm\u00f6glicht einen transparenten und fairen Vergleich der Modelle<\/strong><\/p>\n\n\n\n

„Unsere Vergleichsplattform f\u00fcr verschiedene Modelle und der regelm\u00e4\u00dfige Austausch zwischen den einzelnen Modellierungsteams  hilft, nicht nur einzelne Modelle, sondern auch die kombinierte Gesamtvorhersage systematisch zu verbessern“, sagt Melanie Schienle<\/a>, Professorin f\u00fcr Statistik und \u00d6konometrie am KIT und derzeit Gastwissenschaftlerin am HITS. Gemeinsam mit  Tilmann Gneiting<\/a> von der HITS-Gruppe Computational Statistics leitet sie das Projektteam. Der Forecast Hub verfolgt einen \u201eOpen-Science\u201c-Ansatz: Er wertet Prognosen aus und sichert die gesamte Historie der Modellergebnisse. „Wenn man Modelle im R\u00fcckblick anwendet, sehen sie oft etwas besser aus, als sie sind, und diesen Fallstrick wollten wir vermeiden“, f\u00fcgt Johannes Bracher<\/a> (HITS und KIT), der Erstautor der Studie, hinzu. „Wir haben die Regeln f\u00fcr den Vergleich im Voraus \u00f6ffentlich festgelegt, \u00e4hnlich wie bei pharmazeutischen oder medizinischen Studien.“<\/p>\n\n\n\n

Ensemble-Prognosen sind mehr als die Summe der Einzelmodelle und schneiden besser ab<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Untersuchungszeitraum, \u00fcber den das Team in \u201eNature Communications\u201c berichtet, umfasst den Beginn der zweiten Welle in Deutschland und Polen vom 12. Oktober bis zum 19. Dezember 2020. Dieser Zeitraum ist durch eine Versch\u00e4rfung der nicht-pharmazeutischen Ma\u00dfnahmen gekennzeichnet, die in der Folge zu einem R\u00fcckgang der F\u00e4lle in Polen und zu einem Plateau und einem erneuten Anstieg der F\u00e4lle in Deutschland f\u00fchrte. Dreizehn unabh\u00e4ngige Modellierungsgruppen lieferten probabilistische Echtzeit-Vorhersagen von COVID-19-F\u00e4llen und Todesf\u00e4llen f\u00fcr Vorlaufzeiten von einer bis vier Wochen. Insgesamt zeigten die Ensemble-Vorhersagen eine gute relative Performance – insbesondere in Bezug auf die Quantifizierung der Unsicherheit – und schnitten in der Regel \u00e4hnlich gut ab wie die besten Einzelmodell-Vorhersagen. Au\u00dferdem schwankte ihre Leistung in den verschiedenen Wochen weniger stark.<\/p>\n\n\n\n

 „Wir sehen also eindeutig den Vorteil dieses kollaborativen Ansatzes, der eine verbesserte Stabilit\u00e4t bietet“, sagt Johannes Bracher. „Es ist wie bei dem ber\u00fchmten Aristoteles-Zitat: ‚Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile.'“<\/p>\n\n\n\n

Bei Vorhersagen ist deren Unsicherheit entscheidend f\u00fcr die Bewertung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Auswertungen zeigen dar\u00fcber hinaus, dass die Vorhersage von COVID-19 nach wie vor sehr schwierig ist und auch die Ensemble-Vorhersage manchmal daneben liegen kann. „Insgesamt waren die Vorhersagen der unterschiedlichen Modelle sehr heterogen \u2013 sie stimmten oft nicht darin \u00fcberein, was als n\u00e4chstes passieren w\u00fcrde“, f\u00fcgt Melanie Schienle hinzu. „Wenn wir jedoch die verschiedenen Vorhersagen zusammen betrachten, k\u00f6nnen wir den Grad der Unsicherheit realistischer einsch\u00e4tzen und dadurch ein besseres Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Situation gewinnen.“<\/p>\n\n\n\n

Der German-Polish COVID-19 Forecast Hub wurde durch den US-amerikanischen COVID-19 Forecast Hub<\/a> inspiriert, an dem Johannes Bracher und Tilmann Gneiting von Anfang an aktiv beteiligt waren. Seit M\u00e4rz 2021wird der deutsch-polnische Hub schrittweise in eine neue europ\u00e4ische Plattform – den European Covid-19 Forecast Hub<\/a> – integriert, die vom European Centre for Disease Prevention and Control und der London School of Hygiene and Tropical Medicine betrieben wird.<\/p>\n\n\n\n

Die Studie wurde im Fachjournal „Nature Communications“ ver\u00f6ffentlicht und in die „Editors\u00b4 Highlights<\/a>“ von „Nature Communications“ aufgenommen.<\/p>\n\n\n\n

Publikation:
<\/strong>Bracher, J., Wolffram, D., Deuschel, J. et al.<\/em> A pre-registered short-term forecasting study of COVID-19 in Germany and Poland during the second wave. Nat Commun<\/em> 12, <\/strong>5173 (2021). https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41467-021-25207-0<\/a><\/p>\n\n\n\n

Wissenschaftlicher Kontakt
<\/strong>Dr. Johannes Bracher
Chair of Statistics and Econometrics<\/a> am KIT
Computational Statistics Group<\/a> am HITS
johannes bracher@kit edu<\/a><\/p>\n\n\n\n

Prof. Dr. Melanie Schienle
Chair of Statistics and Econometrics, department of Economics and Management,<\/a> KIT
melanie schienle@kit edu<\/a><\/p>\n\n\n\n

Medienkontakt:<\/strong>
Dr. Peter Saueressig
Head of Communications
Heidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien (HITS)
E-Mail: peter.saueressig@h-its.org

Sandra Wiebe
Strategische Entwicklung und Kommunikation (SEK)
Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT)
E-Mail: sandra.wiebe@kit.edu<\/a>
www.kit.edu<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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