Corona-Vorhersage ist nahezu unberechenbar
Corona-Vorhersage ist nahezu unberechenbar
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Folgt eine zweite Welle oder nicht? Corona-Vorhersage ist nahezu unberechenbar!

In Zeiten der Corona-Krise entscheiden insbesondere die Fallzahlen darüber, ob ein Shutdown das öffentliche Leben zum Erliegen bringt oder Lockerungen folgen. In Deutschland ist das Robert-Koch-Institut dafür zuständig, um die Anzahl an neuinfizierten Personen, an Covid-19 verstorbenen Patienten oder den Anteil der Genesenen zu registrieren.

Allerdings bilden diese Zahlen aufgrund der mehrtägigen Inkubationszeit sowie der Dauer der Meldeprozesse stets nur Geschehnisse aus der Vergangenheit ab. Eine Lösung für eine aktuelle Darstellung des Infektionsgeschehens wären hierbei statistische Prognosen.

Fallzahlen und Prognosen unterscheiden sich zum Teil deutlich

Deshalb nahm ein internationales Team an Forschern die Qualität derartiger Prognosen mittlerweile unter die Lupe. Gemäß eines Berichts in der Fachzeitschrift „Chaos“ weichen die Fallzahlen der Prognosen allerdings deutlich voneinander ab.

Daher lassen sich verlässliche Prognosen nur mit äußerster Vorsicht aus diesen Auswertungen ziehen.

Unterteilungen in mehrere Gruppen

Der an der Universität Paris-Saclay tätige Klimaforscher und Physiker Davide Faranda erarbeitete mit Kollegen aus Ländern wie Japan und Großbritannien eine statistische Methode, um eine Entwicklung von Fallzahlen der Corona-Erkrankung besser vorhersagen zu können.

Die Wissenschaftler unterteilten die Gesamtbevölkerung in vier Gruppen.

Die größte Gruppe bestand hierbei aus Personen, die für eine Corona-Infektion anfällig sind. Der zweiten Gruppe gehörten Infizierte an, welche keinerlei Symptome aufwiesen. Die dritte Gruppe schloss aktuell Infizierte mit Krankheitssymptomen ein. Gruppe Nummer vier inkludierte genesene sowie gestorbene Covid-19-Patienten, die andere Menschen folglich nicht mehr anstecken konnten.

Ein Wechsel von einer Gruppe zur nächsten ist wahrscheinlich

Diese Prognose baut auf der Annahme auf, dass Menschen von einer Gruppe zur nächsten wechseln können. Eine maßgebliche Rolle spielen dabei Parameter wie der individuelle Krankheitsverlauf, die Inkubationszeit und Infektionsrate. Die Berechnung der durch die Wissenschaftler erstellten Differentialgleichungen ist für den Startwert auf aktuelle Fallzahlen von allen vier Gruppen in einem bestimmten Gebiet angewiesen. Aufgrund der deutlichen Unsicherheiten bezüglich der Fallzahlen und Parameter schließen die Prognosen allerdings nur Daten mit größeren Abweichungen ein.

Deshalb beeinflussen Dunkelziffern bei Infizierten diese Statistiken deutlich. Sind nur 20 Prozent mehr Personen als offiziell angegeben mit dem Corona-Virus infiziert, variiert die Zahl zu erwartender Infizierter zwischen mehreren Tausend und einigen Millionen.

Prognosen lassen sich nur schwer treffen

Dieses ernüchternde Studienergebnis zeigt auf, dass sich eine Entwicklung der Corona-Infektionen auch mithilfe ausgefeilter statistischer Methoden nur schwer vorhersagen lässt. Insbesondere beim Beginn eines Ausbruchs sind etwaige Unsicherheiten besonders groß. Wesentlich bessere Vorhersagen können Forscher in einer späteren Phase der Pandemie treffen. Allerdings sind diese Prognosen ebenfalls auf vereinzelte Regionen beschränkt.

Neuere sichere Erkenntnisse über die Inkubationszeit sowie das Infektionsrisiko könnten die Qualität derartiger Prognosen steigern.

Bis zu diesem Zeitpunkt sind Entscheidungsträger aus der Politik und Virologen umso stärker auf Resultate von möglichst vielen Corona-Tests angewiesen. Auf diese Weise ist eine zweite Infektionswelle so zeitig wie möglich erkennbar.