Institut für Medizinische Biometrie (Prof. Dietz) Modellierer-Gruppe für Infektionsepidemiologie InterSim: Interventionsmodellierung für Infektionskrankheiten Infektionskrankheiten stellen eine ernstzunehmende Gefahr für die Gesellschaft dar. So können jederzeit gefährliche Varianten bekannter Krankheitserreger auftauchen (Influenza), mutwillig freigesetzt werden (Bioterrorismus) oder neu entstehen (SARS). Zur Unterstützung der Entscheidungsträger in den Gesundheitsämtern bei der Konzeption von Überwachungs-, Prognose- und Interventionsstrategien ist ein tieferes Verständnis für die Dynamik der Ausbreitung von Infektionskrankheiten erforderlich. InterSim implementiert individuenbasierte Modelle der quantitativen Infektionsepidemiologie. Ereignisgraph Interventionen Projekte und Anwendungen FI FIT,Q Symptome ND DO ON Infektion SE Suszeptibel EI Infiziert IR Ansteckend Zeitachse Visualisierung Epidemiologische Studien Outbreak Eigenschaften SEIRS-Standardmodell: Die dynamischen Ereignisse einer Epidemie werden durch ein System von elementaren stochastischen Ereignissen modelliert. Discrete Event Simulation: Die Ereignisse werden durch einen DES-Algorithmus in zeitlich korrekter Reihenfolge ausgeführt. Modulare Interventionen: Interventionen (Isolation, Quarantäne, Überwachung von Kontaktpersonen, verschiedene Impfstrategien) können in beliebiger Kombination simuliert werden. Kontaktnetzwerke: Infektionsausbreitung und Kontaktüberwachung erfolgt über Kontaktnetzwerke, die durch Parameter an soziale Gegebenheiten einer zu modellierenden Bevölkerung angepasst werden. InterSim ist die eingeschränkte Version eines Simulators, der als Auftragsarbeit für das Bundesministerium für Gesundheit und soziale Sicherung (BMGS) entwickelt wurde und am RobertKoch Institut in Berlin eingesetzt wird. Im Rahmen von mehreren EU-Projekten wird der Simulator derzeit weiterentwickelt und soll unter anderem zur Modellierung von Masern, Polio, Influenza und SARS eingesetzt werden. Contained Outbreak Periodic Outbreaks Kontaktnetzwerke Local & Small World Network End of Vaccination Random Networks Stochastic Analysis Scalefree Networks Kontakt: Dr. Markus Schwehm und Dr. Martin Eichner Bipartite & Social Networks Limited Ressources www.uni-tuebingen.de/modeling