Krankheitsmodellen

Krankheitsmodellen sind formale Darstellungen der Dynamik von Krankheiten, mit dem Ziel, Mechanismen zu verstehen, Entwicklungen vorherzusagen und die Auswirkungen von Interventionen abzuschätzen. Modelle können sich auf biologische Prozesse, Übertragung zwischen Personen oder beides beziehen und reichen von theoretischen Gleichungssystemen bis zu datengetriebenen Simulationen. Man unterscheidet mechanistische Modelle, die bekannte Prozesse abbilden, von empirischen oder statistischen Modellen, die Muster in Beobachtungsdaten beschreiben.

Im Bereich der Epidemiologie dominieren kompartmentelle Modelle wie SIR, SEIR oder deren Variationen; sie teilen Populationen in Kategorien wie Ansteckende, Immunisierte, Genesene. Weitere Ansätze sind agentenbasierte Modelle, die individuelles Verhalten simulieren, sowie metapopulationen, die räumliche Struktur berücksichtigen. In der klinischen und pharmakologischen Forschung kommen PK/PD-Modelle (Pharmakokinetik/Pharmakodynamik), Tumorwachstumsmodelle oder Dosis-Wirkungs-Beziehungen zum Einsatz. Es gibt auch datengetriebene Zeitreihenmodelle, die Muster in historischen Daten beschreiben, ohne explizite Mechanismen abzubilden.

Wichtige Konzepte sind die Reproduktionszahl R0, Kontaktstrukturen, natürliche Immunität, zeitliche Verzögerungen und Parameterkalibrierung. Modelle werden anhand vorhandener Daten angepasst und validiert; dabei werden Unsicherheiten quantifiziert und verschiedene Szenarien durchgespielt, um robuste Strategien zu prüfen.

Anwendungsfelder umfassen öffentliche Gesundheitsplanung, Einschätzung von Impf- oder Nichtpharmazeutischen Interventionen, Ressourcenplanung in Krankenhäusern, Evaluation von Therapien sowie die Unterstützung von Gesundheitsbehörden bei Ausbruchssituationen. Modellierungsergebnisse dienen als Orientierung, nicht als exakte Vorhersagen, und sollten mit fachlicher Expertise interpretiert werden.

Grenzen umfassen Vereinfachungen biologischer Komplexität, Datenqualität, Verzerrungen in der Beobachtung und Transferbarkeit auf andere Populationen. Ethik, Transparenz und Offenlegung von Annahmen sind zentrale Qualitätsaspekte.