Dashboard om lokale COVID-19 uitbraken te voorspellen | Technisch Weekblad
Nieuws

Dashboard om lokale COVID-19 uitbraken te voorspellen

Een dashboard dat niet alleen overzichtelijk het aantal COVID-19 besmettingen in Nederland toont, maar ook met grote zekerheid kan voorspellen waar lokale oplevingen kunnen plaatsvinden. Dat is waar een onderzoeksteam onder leiding van Nelly Litvak, hoogleraar Algoritmes voor Complexe Netwerken aan de TU Eindhoven aan werkt. Het team heeft hiervoor een half miljoen euro subsidie ontvangen van de Nederlandse organisatie voor gezondheidsonderzoek en zorginnovatie, ZonMW.

Het duurt nu vaak enkele dagen voordat iemand getest is, de testuitslag bekend is en potentiële vervolgbesmettingen via het contactonderzoek opgespoord zijn. Daardoor lopen de cijfers achter de feiten aan. Het nieuwe dashboard wil hier verandering in brengen door de verspreiding van COVID-19 besmettingen niet alleen te signaleren en te volgen, maar ook te voorspellen, zodat de overheid en gemeentes lokale besmettingsgolven kunnen zien aankomen.

Dit gaat het onderzoeksteam doen door geanonimiseerde data over lokale besmettingen te combineren met geanonimiseerde mobiliteitsdata. De besmettingsinformatie wordt verzameld met de COVID Radar app, die ontwikkeld is met het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC). Deze app is sinds april in gebruik en heeft tot nu toe 3,5 miljoen ingevulde vragenlijsten opgeleverd die ingevuld zijn door ruim 215.000 unieke gebruikers.

De mobiliteitsdata komen van het data-analysebedrijf Mezuro dat uit het mobiele telefoongebruik in Nederland woonlocaties, reistrajecten, de duur van de reizen en de gebruikte vervoersmiddelen afleidt. Deze twee datasets worden samengevoegd door IT-dienstverlener ilionx die vervolgens de informatie visualiseert in een overzichtelijk dashboard dat op een kaart van Nederland de historische en huidige besmettingen toont en de verplaatsingen.

‘Door de geaggregeerde mobiliteitspatronen te combineren met de data van risicovol gedrag in het wiskundige model van verspreiding van het virus, kunnen we de verspreidingsrisico’s van het ene naar het andere gebied vrij nauwkeurig vaststellen,’ zegt projectleider Nelly Litvak in een persbericht. Zo zal het dashboard in de toekomst ook een risicobepaling van potentiële besmettingshaarden in beeld kunnen brengen.

Het onderzoeksteam – dat bestaat uit TU/e, Mezuro, ilionx en Universiteit Utrecht – begon in maart met het maken van een model voor het voorspellen van regionale uitbraken, toen enkel op basis van telefoongegevens. De verwachting is dat de eerste testversie van het voorspellende dashboard halverwege januari klaar is.

Ontvang de nieuwsbrief

Meld je nu aan!

Gratis proefabonnement TW

Bestel nu 2 gratis proefnummers TW