OptimAgent
Das primäre Ziel von OptimAgent ist die Entwicklung eines agenten-basiertes Modells, welches speziell auf die deutsche Bevölkerung zugeschnitten ist und zur Entscheidungsunterstützung während Pandemien dienen soll.
Das Vorhaben ist in die Phasen „Konzeptualisierung“, „Entwicklung & Analyse“ und „Anwendung“ gegliedert und umfasst sechs miteinander verknüpfte Teilprojekte, die im Nachfolgenden näher beschrieben sind.
Teilprojekt 1
Heterogenität im Kontaktverhalten und in der Inanspruchnahme von Präventionsmaßnahmen in verschiedenen Phasen einer Epidemie
Teilprojekt 1 untersucht die Heterogenität im Kontaktverhalten und der Compliance mit nichtpharmazeutischen Interventionen sowie deren Auswirkungen auf Transmissionsmuster in der Bevölkerung.
Das übergeordnete Ziel von TP1 besteht darin,
1) die Heterogenität und Dynamik von Kontaktnetzwerkstrukturen auf der Grundlage detaillierter Analysen von Kontaktdaten aus der Zeit vor der Pandemie und der Pandemie besser zu verstehen und
2) die Auswirkungen der Verwendung eines realistischeren Kontaktnetzwerks auf die Ergebnisse dynamischer mathematischer Modelle in verschiedenen Phasen einer Epidemie einer durch die Luft übertragenen Infektionskrankheit zu bewerten.
Teilprojektleiter: Prof. Dr. André Karch
Partner:innen:
Prof. Dr. Rafael Mikolajczyk, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Dr. Veronika Jäger, Universität Münster
Prof. Dr. Vitaly Belik, Freie Universität Berlin
Phuong Huynh, Universität Münster
Andrzej Krzysztof Jarynowski, Freie Universität Berlin
Chao Xu, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Richard Pastor, NET CHECK
Steven Schulz, NET CHECK
Heterogenität der sozio-psychologischen Determinanten von Gesundheitsverhalten
Teilprojekt 2 konzentriert sich auf psychosoziale Aspekte, die das Gesundheitsverhalten beeinflussen, und erstellt ein Modul zur Erzeugung künstlicher Populationen.
Das primäre Ziel von Teilprojekt 2 ist es, menschliches Verhalten in Pandemien besser zu verstehen. Spezifisch soll die deutsche Bevölkerung mit Hilfe von sozio-psychologischen Parametern beschrieben werden, die für die agentenbasierte Modellierung geeignet sind.
Teilprojektleiter: Prof. Dr. André Calero Valdez, Universität zu Lübeck
Partner:innen:
Lilian Kojan, Universität zu Lübeck
Teilprojekt 2
Teilprojekt 3
Schätzung der räumlichen und zeitlichen Heterogenität - Methoden zur Parametrisierung und zum Anlernen von Modellen
Teilprojekt 3 entwickelt einen prinzipiellen Ansatz zur Ableitung von zeit- und ortsaufgelösten epidemiologischen Parametern aus verschiedenen Datenquellen.
Das hauptsächliche Ziel von Teilprojekt 3 besteht in der Entwicklung und Anwendung eines allgemeinen Ansatzes zur Parametrisierung epidemiologischer Modelle, um zeit- und ortsaufgelöste Parameterschätzungen und Verteilungen zu ermitteln.
Teilprojektleiter: Prof. Dr. Markus Scholz, Universität Leipzig
Erzeugung von repräsentativen Szenariopopulationen für epidemiologische Modelle
Teilprojekt 4 erstellt ein Tool zur Erzeugung repräsentativer Szenariopopulationen für epidemiologische Modelle.
Das vorrangige Ziel von Teilprojekt 4 besteht in der Bereitstellung einer Open-Source-Software zur Erzeugung regional differenzierter Populationen für epidemiologische agentenbasierte Simulationen. Mit dieser Software werden frei zugängliche Populationen erzeugt, die die heterogene Struktur der deutschen Bevölkerung nachbilden, einschließlich gesundheitsbezogener Variablen wie Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen.
Teilprojektleiter: Prof. Dr. Jan Pablo Burgard, Universität Trier
Partner:innen:
Prof. Dr. Ralf Münnich, Universität Trier
Soheil Shams, Universität Trier
João Vitor Pamplona, Universität Trier
Teilprojekt 4
Teilprojekt 5
Entwicklung des German Epidemic Micro-Simulation Systems
In Teilprojekt 5 wird ein agentenbasiertes Referenzmodell für Deutschland entwickelt, das Arbeiten aus den Teilprojekten 1-4 und 6 integriert und die Simulation komplexer Szenarien ermöglicht.
Das wesentliche Ziel von Teilprojekt 5 ist die Entwicklung einer modularen und anpassungsfähigen agentenbasierten Simulationsplattform zur Entscheidungsunterstützung während Pandemien. Die Implementierung der Plattform umfasst
(1) ein Bevölkerungsmodul, das eine vollständige Darstellung der deutschen Bevölkerung einschließlich individueller und regionaler Heterogenität in Bezug auf soziodemografische Merkmale und Mobilität sowie ausgewählte individuelle psychologische Merkmale bietet, die bestimmen, wie Individuen auf wahrgenommene Risiken und empfohlene oder vorgeschriebene Kontrollmaßnahmen für die Epidemie reagieren,
(2) ein Kontaktmodul, um sich dynamisch verändernde soziale Netzwerkstrukturen während einer Pandemie (Kontaktkerne) einzubeziehen, und
(3) ein Interventionsmodul, das Funktionalitäten zum Testen verschiedener kontaktbasierter (z.B. social distancing) und restriktionsbasierter (z.B. Schulschließungen) Eindämmungsstrategien bietet.
Dieses Modell wird mit einem Modul zur medizinischen Entscheidungsfindung gekoppelt, das in TP6 entwickelt wird.
Teilprojektleiter: Dr. Wolfgang Bock, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Partner:innen:
Prof. Dr. Mirjam E. Kretzschmar, UMC Universität Utrecht
Prof. Dr. Tyll Krüger, Technische Universität Wroclaw
Prof. Dr. Bernd Hellingrath, Universität Münster
Johannes Ponge, Universität Münster
Dennis Horstkemper, Universität Münster
Dr. Johannes Horn, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Dr. Sudarshan Tiwari, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Lukas Bayer, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Auswirkungen synergistischer Wechselwirkungen zwischen Exposition und Anfälligkeit gegenüber Infektionskrankheiten auf sozioökonomische Ungleichheiten in der Krankheitslast und die Effekte von Infektionskontrollmaßnahmen
Teilprojekt 6 erstellt ein entscheidungsanalytisches Modul, das Effektivität und Effizienz alternativer nichtpharmazeutischen Interventionen abschätzt.
In erster Linie untersucht Teilprojekt 6, wie synergetische Wechselwirkungen zwischen Exposition und Anfälligkeit (bestehende Grunderkrankungen) gegenüber Infektionskrankheiten das Risiko schwerer gesundheitlicher Folgen, sozioökonomische Gesundheitsunterschiede und die Wirksamkeit, Effizienz und Egalität von nicht-pharmazeutischen Interventionen (NPIs) beeinflussen. In diesem Zusammenhang wird die Ausbreitung von Infektionskrankheiten zwischen verschiedenen sozioökonomischen Gruppen und die mögliche Rolle dieser Gruppen bei der überregionalen Krankheitsdynamik analysiert.
Teilprojektleiter: Jun.-Prof. Dr. Alexander Kuhlmann, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Partner:innen:
Dr. Berit Lange, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
Dr. Isti Rodiah, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
Prof. Dr. Beate Jahn, UMIT TIROL – Private Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie
Prof. Dr. Uwe Siebert, UMIT TIROL – Private Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie
Prof. Dr. Wolfgang Greiner, Universität Bielefeld
Maren Steinmann, Universität Bielefeld
Sebastian Gruhn, Universität Bielefeld
