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Dengue: Programm stellt Prävalenz mithilfe von Google fast in Echtzeit fest

Freitag, 21. Juli 2017
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Cambridge/Brüssel – Ein neues Programm soll Ausbrüche von Dengue-Fieber in Schwellenländern schnell und genau vorhersagen. Dafür bedient es sich bei Daten der Google-Suchmaschine und der Ge­sund­heits­mi­nis­terien. Denn je häufiger Menschen im Internet nach bestimmten Krankheiten suchen, desto mehr erhalten vermutlich eine entsprechende Diagnose. Im Vergleich zu vorhandenen Prognosetools erzielte das neue System mit einer Trefferquote von bis zu 97 Prozent eine bessere Prognose in vier von fünf getesteten Ländern, berichten die Forscher in ihrer Publikation, die in PLOS Com­pu­tational Biology erschienen ist (2017; doi: 10.1371/journal.pcbi.1005607).

Anhand von Google-Suchanfragen ist es bereits in der Vergangenheit gelungen, die Verbreitung von Krankheiten vorherzusagen. Nachdem die Systeme Google Flu Trends und Google Dengue Trends nicht die gewünschte Ergebnisqualität liefern konnten, weckte „Autoregression with Google search queries“ (ARGO) im Jahr 2015 neue Hoffnung. Es basiert auf einem korrigierten statistischen Modell und bezieht im Fall der Influenza die Daten von Ärzten mit ein, die diese an Gesundheitsämter weiter­leiten. Das ganze passiert fast in Echtzeit.

Da sich ARGO bei der Influenza-Prognose bereits bewährt hat, nutzten die Forscher um Shihao Yang von der Harvard University das Analysetool als Basis für die Ausbreitung von Dengueviren. Im Rahmen der aktuellen Studie wurde überprüft, wie gut ARGO Dengue-Infektionen in Mexiko, Barsilien, Thailand, Singapore und Taiwan einen Monat früher vorhersagen kann.

Dafür analysierten Yang und seine Ko-Autoren aus Boston und Brüssel die Top Ten Treffer der Google Trends Suchanfragen zum Thema Dengue. Zudem flossen historische Daten von Gesundheitsämtern der Regierungen mit ein. Die ARGO-Prognose wurde anschließend mit der Vorhersage von fünf anderen Methoden verglichen: Ein saisonales Model mit und ohne Google Informationen, Google Dengue Trends, eine reduzierte Variante von ARGO mit Google Trends sowie eine einfache Methode, die eine Schätzung basierend auf dem vergangen Monat vornimmt.

Mit Ausnahme von Taiwan, konnte das aktuelle ARGO-Modell die genauesten Progno­sen erzielen. Die Korrelation mit der Zahl der tatsächlichen Dengue-Infektionen lag in Brasilien bei 97,1 Prozent, während die anderen Methoden 81,2 bis 93,8 Prozent erreichten. In Mexiko erzielte ARGO eine Trefferquote von 92,4 Prozent, in Thailand 92,8 Prozent und in Singapur 90,3 Prozent. In Taiwan gelang die Vorhersage am besten ohne Google mit einer Korrelation von 87,8 Prozent.

ARGO konnte Dengue-Infektionen hingegen nur in 83,4 Prozent korrekt vorhersagen. Die Autoren gehen davon aus, dass die ARGO-Ergebnisse für Taiwan ungenauer waren, da das Land in den vergangen Jahren im Gegensatz zu den anderen Ländern nur sehr unregelmäßig Dengue-Aus­brüche (2014 und 2015) zu verzeichnen hatte.

In Zukunft wollen die Forscher ARGO noch weiter spezifizieren. Potenzielle Faktoren, die überprüft werden sollen, sind Umweltdaten wie etwa Temparatur.

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