Schlagwort: ebola

In einem ausführlichen Artikel widmete sich Ende Mai David Brown dem Nutzen der tatsächlich angewendeten Epedemievorhersagen, wie sie im vergangenen Jahr während der Ebole-Krise genutzt wurden.

In aller Kürze kann man festhalten, dass insbesondere die Modelle zur Vorhersage der Ausbreitung von Ebola falsch lagen, und alles viel zu schwarz gesehen haben. Da will man natürlich draus gelernt und in Zukunft – vor allem mit noch mehr Daten – besser werden. Es wird, also nicht die eine Datenquelle sein, wie die hier besprochenen CDR, sein, die die Berechnungen leitet, sondern, eher im Sinne der sehr komplexen Klimamodellrechnungen, wird versucht möglichst viele Faktoren mit einzuberechnen.

“It really set off alarm bells.”
(Richard Hattchet von der Biomedical Advanced Research and Development Authority, zitiert nach David Brown )

Trotzdem wird der Einsatz der Modelle von einigen Beteiligten als Positiv gewertet. Interessanterweise aber eben weil sie dramatische Zahlen lieferten. Deren Effekt war dann nicht unbedingt bessere Planbarkeit, sondern dass die Notwendigkeit überhaupt zu Handeln, stieg.

 

Predictive Modeling von Ebola

Die Ebola Epidemie in Westafrika ist eine krasse Sache. Neben medizinischen Problemen der Behandlung, Impfung und so weiter ist ein weitere wichtige Aufgabe bei so einer Epidemie die Eingrenzung und letztendlich der Stopp der weitere Ausbreitung. So werden u.a. von der WHO Zukunftszenarien entworfen, um die Ressourcenverteilung zu optimieren. Für mich interessant waren darüber hinaus gehende Berichte darüber, wie – Big Data sei Dank – die Ausbreitung dieser und anderer Epedemie vorhergesagt und weitere  Ausbrüche frühzeitig erkannt werden können.

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