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Data Mining Open-Source-Plattform unterstützt Exit aus dem Corona-Lockdown

Von André Walter 5 min Lesedauer

Ein Potsdamer Entwicklerteam stellt eine Open-Source-Plattform vor, die den Exit aus dem Corona-Lockdown unterstützen soll. DiVaCor nutzt Methoden des Data Mining, um Trends aus breiter Datenbasis abzuleiten und Entscheidern Handlungsempfehlungen für abgestufte Maßnahmen zur Senkung der Infektionszahlen zu geben.

DiVaCor wendet nach dem Prinzip des Data Mining statistische Methoden auf große Datenbestände aus verschiedenen Quellen an. Das adressierte Ziel ist die Ableitung von Trends und Prognosen zur Einschätzung von Risiken. Zu den Datengrundlagen zählen etwa bestätigte Covid-19-Infektionen, aber auch sonstige Daten zu Bevölkerungsdichte und Demografie. (Bild: DiVaCor)
DiVaCor wendet nach dem Prinzip des Data Mining statistische Methoden auf große Datenbestände aus verschiedenen Quellen an. Das adressierte Ziel ist die Ableitung von Trends und Prognosen zur Einschätzung von Risiken. Zu den Datengrundlagen zählen etwa bestätigte Covid-19-Infektionen, aber auch sonstige Daten zu Bevölkerungsdichte und Demografie.
(Bild: DiVaCor)

Angesichts des Stillstandes in der Corona-Krise wächst der Druck auf Entscheider in Politik und Wirtschaft. Sie sollen eine medizinische Katastrophe verhindern, ohne eine wirtschaftliche heraufzubeschwören, deren Folgen ebenfalls Leben bedrohen – und das bei unklarer Datenlage zur Gefährlichkeit und Sterblichkeit von Covid-19.

Ein Entwicklerteam aus Potsdam hat sich Gedanken gemacht, wie die Datenbasis verbreitert und berechnet werden kann, welche Lockerungen von Maßnahmen wie Ausgeh- und Kontaktverboten sich einzelne Regionen “leisten” können, ohne dass Krankenhäuser überlastet werden.

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