Impact Story #19
Frühwarnsystem im Abwasser
Im Abwasser spiegeln sich Krankheiten einer ganzen Bevölkerung. Forschende am MDC nutzen künstliche Intelligenz, um daraus globale Gesundheitsrisiken frühzeitig zu erkennen.
Abwasser enthält genetische Spuren von Viren und anderen Krankheitserregern, die von vielen Menschen gleichzeitig ausgeschieden werden. Diese Daten ermöglichen es, Infektionsgeschehen unabhängig von individuellen Tests zu erfassen – schnell, anonym und flächendeckend.
Forschende am Max Delbrück Center (MDC) entwickeln Verfahren, um diese Daten systematisch auszuwerten und zu verbessern. Im Zentrum steht die Verbindung von Abwasser-Epidemiologie mit Machine Learning. Während der COVID-19-Pandemie zeigte sich, dass sich mithilfe moderner Algorithmen Krankheitserreger nicht nur nachweisen, sondern auch ihre Ausbreitung im Zeitverlauf modellieren lässt.
Die KI hilft dabei, Unsicherheiten in den Messdaten auszugleichen, unterschiedliche Datenquellen zu verknüpfen und verlässliche Aussagen für den Bevölkerungsschutz abzuleiten. Gleichzeitig arbeiten die Forschenden an standardisierten, global einsetzbaren Analyseverfahren, um Abwasserdaten mit anderen Gesundheitssystemen zu verknüpfen.
So entsteht ein neues Instrument für die öffentliche Gesundheit: ein datengetriebenes Frühwarnsystem, das Ausbrüche schneller sichtbar macht und fundierte Entscheidungen ermöglicht – von der lokalen Überwachung bis zur globalen Pandemieprävention.
Bild: Felix Petermann, MDC
