#WirVsVirus: Wie Data-Science bei der Corona-Krise unterstützen kann

Täglich erscheinen neue negativen Schlagzeilen in Bezug auf die aktuelle weltweite Corona (Covid-19) Krise. Doch zur Abwechslung gibt es in diesen unwirklichen Zeiten nun auch eine erfreuliche Nachricht. Im Rahmen der Bekämpfung des Corona-Virus hatte die Bundesregierung am 18. März 2020 zum gemeinsamen kreativ sein in Form eines „Hackathon“ aufgerufen und diesen am Wochenende des 20.-22. März 2020 erfolgreich durchgeführt.

Die Idee hinter einem Hackathon, eine Wortschöpfung aus den beiden Wörtern „Hack“ und „Marathon“, ist es, in einer begrenzten Zeitspanne digitale Lösungsansätze neu oder bereits bestehende weiter zu entwickeln. Deutschland ist damit erstmalig digitaler Trendsetter, bereits sieben weitere Nationen wollen dem Vorbild der Bundesregierung folgen und in den kommenden Wochen ebenfalls einen Hackathon durchführen.

Unter der Schirmherrschaft von Prof. Dr. Helge Braun, Chef des Bundeskanzleramtes, und sieben Organisationen standen über 800 Herausforderungen mit sozialem, wirtschaftlichem oder medizinischem Hintergrund zur Bewältigung von Problematiken der Corona-Krise zur Bearbeitung aus. Im Zeitraum von 20. bis 22. März hatten die Teilnehmer genau 48 Stunden Zeit um die Vielzahl an Herausforderungen zu lösen.

Bewertet wurden die Ergebnisse nach den folgenden drei Kategorien:

  • Neuentwicklungen,
  • Weiterentwicklungen bestehender Lösungen und
  • Kommerzielle Lösungen.

Innerhalb der Kategorien wurde nach fünf Kriterien beurteilt:

  • Gesellschaftliche Mehrwert,
  • Innovationsgrad,
  • Skalierbarkeit,
  • Fortschritt und
  • Verständlichkeit.

Hervorzuheben ist hier vor allem aber der intrinsische Motivationsansatz – es gab keine finanziellen Anreize für die Teilnahme am Hackathon. Es ging allen darum gemeinsam Lösungen von der Gesellschaft für die Gesellschaft zu schaffen. Insgesamt knapp 43.000 Teilnehmer/-innen, über 2900 Mentor/-innen und fast 2000 Ideengeber/-innen haben sich engagiert – was höchstwahrscheinlich einen Eintrag im Guinness-Buch der Rekorde wert ist.

Die bearbeiteten Fragestellungen wurden dabei in sogenannte „Challenges“ mit sozialem, wirtschaftlichem und medizinischen Charakter zusammengefasst. So wurden u.a. Problematiken im Zusammenhang mit dem Social Distancing geprüft. Andere Herausforderungen waren z.B. die Verteilung von Kapazitäten in den Krankenhäusern, die Förderung lokaler Unternehmen und die Bewahrung vor der Insolvenz oder die Aufbereitung von Massendaten zur besseren Nutzbarkeit.

Die Teilnehmer/-innen lieferten eine Vielzahl an hervorragenden Lösungsansätzen der unterschiedlichsten Arten und Formen (eine App, eine Plattform oder eine analoge Lösung o.ä.). Die wichtigsten Erkenntnisse, wie u.a. der Bereich „Data Science“ bei den gestellten Herausforderungen zur weltweiten Pandemie unterstützen kann, waren dabei Folgende:

  • Unterstützung bei der Vorbereitung und Durchführung von Corona-Tests, bspw. durch die Reduzierung von Testzeiten, der Aufteilung von Testkapazitäten und der Risikoeinschätzung bei einer Infektion.
  • Unterstützung bei der Entwicklung von Sprachinteraktionssystemen, bspw. einer weltweiten, kostenlosen Informationshotline für Millionen von Menschen ohne Zugriff auf das Internet oder bei der Aufzeichnung und Bearbeitung von Telefonanfragen hilfsbedürftiger, älterer Menschen bei Einkäufen o.ä.
  • Unterstützung bei der Optimierung und Aufrechterhaltung von Logistikketten und Versorgungsrouten, bspw. durch den Austausch und der Analyse von Daten.
  • Unterstützung bei der Nachvollziehung von Infektionsketten sowie der Sicherstellung eines freien, europaweiten Waren- und Güterverkehrs, bspw. durch die Einführung von digitalen Grenzkontrollen.

Neben den neu- und weiterentwickelten Lösungsansätzen im Rahmen des Hackathon, hat Data Science bereits jetzt vielfach Anwendung bei der Bekämpfung der weltweiten Pandemie gefunden. So wurden und werden weiterhin Machine Learning Techniken in vielen Bereichen zur Unterstützung und Bekämpfung der Krise genutzt.

Bespiele für den Einsatz sind u.a.:

  • Als globales Frühwarnsystem zur Identifizierung neuartiger Krankheiten (beispielsweise meldeten weltweit Maschine Learning Systeme Anomalien als der Virus ausbrach).
  • Zur Verfolgung und Prognose der Ausbreitung (beispielsweise durch Analysen der Flugdaten oder Untersuchungen sozialer Medien, Webseiten, o.ä. auf Anzeichen von neuen Ausbreitungen).
  • Zur Unterstützung bei der Virus-Diagnose, v.a. bei der Computertomographie.
  • Zur Unterstützung bei der Forschung und Entwicklung von Impfstoffen.

Vor wenigen Jahren war ein so großer Einfluss von Data Science noch undenkbar und aufgrund von fehlenden technischen Ressourcen kaum bzw. nicht umsetzbar. Doch in der jüngeren Vergangenheit sind die technischen Möglichkeiten stark angestiegen und die Zukunft wird zeigen, was mit der Hilfe von Data Science noch alles möglich sein kann.

Um zu erfahren wie RSM auch Ihrem Unternehmen durch Data Science Nutzen stiften kann, treten Sie gerne mit unseren Experten in Kontakt.

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