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COVID-19-Hotspots anhand Websuchen vorhersagbar

Fabian Peters
Verfasst von Fabian Peters
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23. Oktober 2020
in News
3D-Darstellung der Erdkugel mit darüber frei im Raum schwebenden Coronaviren
Anhand einer Auswertung der Websuchen können COVID-19-Hotspots schon Wochen im voraus erkannt werden. (Bild: denisismagilov/stock.adobe.com)
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COVID-19: Suchanfragen zur Vorhersage von Hotspots nutzen

Die Zahlen die COVID-19-Fälle steigen derzeit rasant und immer wieder tauchen plötzlich neue Hotspots der Infektionen mit dem neuen Coronavirus SARS-CoV-2 auf. Wo solche Hotspots entstehen, könnte sich dabei anhand der Websuchanfragen vorhersagen lassen, berichtet ein Forschungsteam der Mayo Clinic (USA).

Die Auswertung von Websuchen wurde bereits bei anderen Infektionskrankheiten zur Vorhersage des Ausbreitungsgeschehens genutzt und auch bei COVID-19 kann die Analyse von Google-Websuchen nach bestimmten Schlüsselwörtern zur Vorhersage von Infektionshotspots dienen, berichten die Forschenden. Veröffentlicht wurden ihre Studienergebnisse in dem Fachmagazin „Mayo Clinic Proceedings“.

Zehn Suchbegriffe ausgewertet

Das Forschungsteam um Dr. Mohamad Bydon analysierte für zehn Suchbegriffe mögliche Zusammenhänge mit dem COVID-19-Ausbruchsgeschehen. Die Suchanfragen wurden auf der Grundlage der Häufigkeit ihrer Verwendung und der sich abzeichnenden Muster im Internet und in Google News zu dieser Zeit ausgewählt wurden, erläutern die Forschenden. Folgende Suchanfragen fanden dabei Berücksichtigung:

  • COVID-Symptome,
  • Coronavirus-Symptome,
  • Halsschmerzen+Kurzer Atem+Müdigkeit+Husten,
  • Coronavirus-Testzentrum,
  • Verlust des Geruchs,
  • Lysol,
  • Antikörper,
  • Gesichtsmaske,
  • Coronavirus-Impfstoff,
  • COVID-Reizprüfung.

Bei den entsprechenden Suchanfragen war bereits Tage bevor die ersten COVID-19-Fälle in bestimmten Regionen gemeldet wurden eine erhöhtes Volumen feststellbar und jedes der Schlüsselwörter hatte eine unterschiedlich starke Korrelation mit den Fallzahlen, so Dr. Bydon.

Starke Korrelation mit COVID-19-Ausbrüchen

Insgesamt sei eine starke Korrelationen zwischen den entsprechenden Stichwortsuchen und COVID-19-Ausbrüchen in Teilen der USA feststellbar gewesen und diese Korrelationen wurden in einigen Bundesstaaten bis zu 16 Tage vor den ersten gemeldeten Fällen beobachtet, berichten die Forschenden. „Unsere Studie zeigt, dass es Informationen in Google Trends gibt, die den Ausbrüchen vorausgehen“, resümiert Dr. Mohamad Bydon.

Hotspots Wochen im voraus erkennen

„Ein Blick auf die Daten von Google Trends ergab, dass wir in der Lage waren, mit Hilfe von Schlüsselwörtern Prädiktoren für Hotspots zu identifizieren, die sich über einen Zeitraum von sechs Wochen herauskristallisieren würden“, so der Studienleiter weiter. Dies könne auch für eine bessere Ressourcenzuweisung in Bezug auf Tests, persönliche Schutzausrüstung, Medikamente und vieles mehr genutzt werden.

„Jede Verzögerung bei der Information könnte dazu führen, dass Gelegenheiten verpasst werden, die Bereitschaft für einen Ausbruch an einem bestimmten Ort zu verbessern“, betont Dr. Bydon. Und „wenn Sie darauf warten, dass die Hotspots in der Berichterstattung der Medien auftauchen, wird es zu spät sein, um wirksam zu reagieren.“

Die Auswertung der Websuchen sei hier eine gute Möglichkeit, um vorherzusagen, wo zukünftige Krisenherde entstehen werden. Bisher habe die Auswertung zudem lediglich zehn Suchbegriffe umfasst und „hätten wir uns 100 Schlüsselwörter angesehen, hätten wir vielleicht noch stärkere Korrelationen zu den Fällen gefunden“, so der Studienleiter.

Da die Menschen mit dem Fortschreiten der Pandemie auch nach neuen und anderen Informationen suchen werden, sei allerdings immer wieder eine Anpassung der Suchbegriffe erforderlich, erläutern die Forschenden. Insgesamt biete sich hier jedoch eine vielversprechende Option zur Vorhersage des Infektionsgeschehens. (fp)

Autoren- und Quelleninformationen

Dieser Text entspricht den Vorgaben der ärztlichen Fachliteratur, medizinischen Leitlinien sowie aktuellen Studien und wurde von Medizinern und Medizinerinnen geprüft.

Autor:
Fabian Peters
Quellen:
  • Shyam J. Kurian, Atiq ur Rehman Bhatti, Mohammed Ali Alvi, Henry H. Ting, Curtis Storlie, Patrick M. Wilson, Nilay D. Shah, Hongfang Liu, Mohamad Bydon: Correlations Between COVID-19 Cases and Google Trends Data in the United States: A State-by-State Analysis; in: Mayo Clinic Proceedings (veröffentlicht 20.08.2020), mayoclinicproceedings.org
  • Mayo Clinic: Analyzing web searches can help experts predict, respond to COVID-19 hot spots (veröffentlicht 22.10.2020), mayoclinic.org/

Wichtiger Hinweis:
Dieser Artikel enthält nur allgemeine Hinweise und darf nicht zur Selbstdiagnose oder -behandlung verwendet werden. Er kann einen Arztbesuch nicht ersetzen.

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