Dem «Patient Zero» auf der Spur, Hochschule für Wirtschaft FHNW

Spätestens seit der globalen COVID-Pandemie sind nicht-pharmazeutische Massnahmen zur Prävention und Eindämmung der Verbreitung von ansteckenden Krankheiten wie z.B. Contact Tracing einer breiten Allgemeinheit bekannt. Mathematische und empirische Arbeiten während der COVID-Pandemie haben gezeigt, dass Contact Tracing dann am effektivsten ist, wenn die Quelle von lokalen Ausbrüchen identifiziert und alle davon ausgehenden Kontakte informiert und, bei Bedarf, isoliert werden können. Dieses Projekt befasst sich mit Methoden zur Identifizierung des Ursprungs von lokalen Ausbrüchen unter der Annahme, dass Daten über Kontakte zwischen Individuen zumindest teilweise vorhanden sind.

Methoden zur Identifikation des Ursprungs einer Epidemie aufgrund von Kontaktdaten (oft in der Form von sogenannten Kontaktnetzwerken) werden seit rund 15 Jahren erforscht. Viele dieser Forschungsarbeiten untersuchen vereinfachte Problemstellungen auf kleinen Kontaktnetzwerken, weshalb diese Arbeiten nicht direkt in die Praxis übertragbar sind. Dieses Projekt verfolgt deshalb die folgenden zwei übergeordnete Ziele. Wir wollen Methoden entwickeln, die (i) skalierbar sind und sich auch auf riesigen Kontaktnetzwerken anwenden lassen und die (ii) in realistischen Problemkontexten, welche geprägt sind von Unsicherheit über diverse Parameter, einsetzbar sind.

Das Anwendungsfeld der Methoden beschränkt sich nicht nur auf Pandemien unter der menschlichen Bevölkerung, sondern erstreckt sich insbesondere auch auf verschiedene landwirtschaftliche Tierzuchtbranchen, für die Kontaktdaten aufgrund regulatorischer Vorschriften oft in nahezu vollständiger Form vorhanden sind. Die entwickelten Methoden sollen Teil der Toolbox zur Vermeidung zukünftiger Pandemien, sei es im Human- oder im Veterinärbereich, werden.