Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von abweichenden Mustern in der Syndrom-Überwachung zur Verbesserung der Früherkennung von neu und wieder auftretenden Tierseuchen und Zoonosen
Ansprechpartner: Rahel Struchen
Das übergeordnete Ziel dieses Projektes war es, zur Entwicklung eines Systems zur Früherkennung von neu oder wieder auftretenden Krankheiten in der Schweiz beizutragen. Bereits vorhandene Syndrom-Daten wurden auf deren Vollständigkeit und Eignung zur Syndrom-Überwachung überprüft und evaluiert (insbesondere Rindviehdaten). Mathematische Algorithmen, welche bei abweichenden zeitlichen und räumlichen Mustern in Syndrom-Daten Warnsignale erzeugen, wurden weiterentwickelt und angepasst. In einem ersten Schritt wurden die Daten, die sich für eine Syndrom-Überwachung eignen könnten, überprüft und in Bezug auf die aktuelle Verfügbarkeit und die Eignung, frühe Warnsignale zu erzeugen, beurteilt. Eine Liste von Syndromen, welche in Bezug zu verschiedenen Arten von Krankheiten und zu verschiedenen Stufen der Lebensmittelkette stehen, wurde erstellt. Methoden zur Nutzung von Daten wie Mortalitäten, verendete Tiere, Aborte, Ergebnisse der Fleischkontrolle, etc. wurden entwickelt und Algorithmen zur Erkennung von Abweichungen getestet. Diese Algorithmen wurden hinsichtlich Sensitivität, Spezifität und Zeitnähe untersucht und mittels simulierter Krankheitsausbrüchen validiert. Schliesslich wurden in enger Zusammenarbeit mit möglichen Betreibern eines Systems zur Syndrom-Überwachung bei Nutztieren in der Schweiz Lösungen für die technische Implementierung von Algorithmen in bestehenden Datenbanken für ein Echtzeit-Screening sowie ein Rahmen zur Evaluation eines solchen Systems diskutiert und vorgeschlagen.
Das Projekt dient als Grundlage zur Förderung der Diskussion und des Ideenaustausches zwischen Interessenvertretern des Tiergesundheitssektors in der Schweiz, wie die Überwachung und Bekämpfung von Krankheiten gestärkt werden kann, beispielsweise durch eine Harmonisierung der Datenerfassung und Entwicklung von Schnittstellen zwischen verschiedenen Datenbanken.
