Der Prototyp kann verschiedene Bewegungsprofile (pink vs. lila) auf der Karte visualisieren und vergleichen. Überschneiden sich die Location Histories räumlich und zeitlich, wird das gesondert hervorgehoben (gelb). Sich nach einer COVID-19-Diagnose detailliert an alle besuchten Orte zu erinnern, ist nahezu unmöglich. Unser Prototyp könnte die Location History des Smartphones auswerten und ein Bewegungsprofil darstellen.

COVID-19 hält uns alle in Atem und die News macht die Runde, dass die Medizinische Hochschule Hannover in Zusammenarbeit mit verschiedenen Firmen eine Corona-Warnapp entwickelt. Uns haben viele Anfragen erreicht, inwieweit wir bei Ubilabs in das Projekt involviert sind.

Zum Hintergrund: Wir haben gemeinsam mit Dr. Gernot Beutel von der MHH einen ersten Prototyp entwickelt, der helfen kann, Infektionsketten zu mappen. Mit diesem könnten gleich zwei aktuelle Problemstellungen adressiert werden: 1) das schnelle und sehr detaillierte Erfassen besuchter Orte von COVID-19-Patienten und 2) die Einschätzung des persönlichen Infektionsrisikos von potenziellen Kontaktpersonen.

Unabhängig von unserer Zusammenarbeit mit der MHH entwickelt das Start-up ipGloves eine App namens GeoHealth, die Nutzer über ein Ampelsystem Hinweise zu ihrem COVID-19-Infektionsrisiko geben soll.

Was leistet unser Corona-Mapping-Prototyp?

Die aktuelle Vorgehensweise nach einer COVID-19-Diagnose sieht vor, dass Patienten aus dem Gedächtnis ein Liste aller Orte zusammenstellen, die sie in der vorangegangenen Zeit besucht haben, was naturgemäß zu recht ungenauen Ergebnissen führt. Der Schlüssel zu einer sehr genauen Bewegungshistorie einer Person ist ihr Smartphone. Die meisten Smartphone-Nutzer haben die Erfassung ihrer sogenannten Location History aktiviert, sodass z.B. über das Betriebssystem des Handys und über Standortdienste von Apps wie bspw. Google Maps die Aufenthaltsorte der Nutzer gespeichert werden. Über ein freiwilliges Auslesen und Auswerten dieser Daten könnten sich besuchte Orte von Patienten mit unserem Prototyp also sehr gut nachvollziehen lassen, was die Arbeit für Einrichtungen wie das Robert-Koch-Institut enorm vereinfachen würde.

Denkt man diesen Ansatz weiter, könnte eine anonymisierte Sammlung solcher Daten auch genutzt werden, um Privatpersonen die Möglichkeit zu geben, eine Einschätzung ihres COVID-19-Infektionsrisikos vorzunehmen. Wir haben unseren Prototyp entsprechend weiterentwickelt – zu einer Datenanalyseplattform, die Standortdaten verschiedener Personen abgleichen und Überschneidungspunkte auf einer Karte visualisieren kann. Über einen Abgleich der eigenen Location History mit den anonymisierten Daten von Coronapatienten könnten Nutzer herausfinden, ob sie sich zur selben Zeit an denselben Orten aufgehalten haben. Der Abgleich der Daten würde anonym passieren, manuell und lokal auf dem eigenen Mobiltelefon oder Rechner. Die eigenen Locationdaten würden das Gerät nicht verlassen und wären für niemanden frei zugänglich. Eine möglichst genaue Einschätzung zum eigenen Infektionsrisiko würde Allen eine weitere Möglichkeit geben, bewusst und informiert auf COVID-19 zu reagieren, und im besten Fall dazu beitragen, dass das Gesundheitssystem nur im unbedingt notwendigen Maße beansprucht wird.

Bei Fragen und Anregungen zum Thema kontaktieren Sie bitte unseren Geschäftsführer Jens Wille via wille@ubilabs.net.