BMBF: Modellierung zu Infektionskrankheiten

Mit der Förderrichtlinie "Stärkung der Modellierungskompetenz zur Ausbreitung schwerer Infektionskrankheiten" sollen interdisziplinäre Forschungsverbünde zu populationsbezogenen Modellierungen von Infektionsgeschehen gefördert werden.

Abgabetermin: 05. Oktober 2021
Fördergeber: BMBF
Fördergebiet: Deutschland
Förderdauer: 3 Jahre oder kürzer
Antragsberechtigte: Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Unternehmen, Einrichtungen und Träger der Gesundheitsversorgung sowie Sozialversicherungsträger

Datenbasierte und modellgestützte Studien sind – wie in der aktuellen COVID-19- und auch in möglichen zukünftigen Pandemien – ein wichtiges Instrument zur Vorhersage der epidemiologischen Ausbreitung von schweren Infektionskrankheiten. Sie aggregieren verfügbares Wissen, machen es interpretierbar und treffen Vorhersagen zum weiteren Infektionsgeschehen, auch unter Berücksichtigung von populationsbezogenen nicht-pharmakologischen Maßnahmen zu dessen Eindämmung. Modellierungen bieten damit auch eine wissenschaftliche Basis für zu treffende politische Entscheidungen über Interventionsmaßnahmen zur Eingrenzung des Infektionsgeschehens.

Gefördert werden interdisziplinäre Verbundprojekte zu innovativen Modellierungsstudien zum populationsbezogenen Verlauf schwerer Infektionserkrankungen, wie z. B. der gegenwärtigen durch das Coronavirus SARS-CoV-2 ausgelösten Pandemie, und darüber hinaus zur Wirksamkeit von vorwiegend nicht-pharmakologischen Interventionsmaßnahmen auf Bevölkerungsebene zur Begrenzung des Infektionsgeschehens.

Gefördert werden insbesondere solche Verbundprojekte, die innovative Ansätze und interdisziplinäre Arbeiten thematisieren. Dabei ist die Einbeziehung und enge Vernetzung aller für die jeweilige Fragestellung erforderlichen Partner aus Wissenschaft und Praxis sowie aller relevanten Fachdisziplinen vorzusehen, wie zum Beispiel virologische, infektiologische, epidemiologische, mathematische, statistische, medizininformatische, psychologische, sozialwissenschaftliche Expertise oder Expertise im Bereich des maschinellen Lernens.

Darüber hinaus können Ansätze gefördert werden, in denen die Integration von unterschiedlichen Daten vorangetrieben wird, oder in denen Voraussetzungen für bessere Modellierungen beziehungsweise bessere Interpretation der Ergebnisse von Modellierungen geschaffen werden. Ziel ist es, in allen Analysen und Modellierungen eine bestmögliche Objektivität, Validität, Systematik und Transparenz zu erzielen. Bereits bestehende Forschungsinfrastrukturen oder existierende Datensätze sollen nach Möglichkeit in den Verbünden einbezogen und genutzt werden.

Neben der Förderung der wissenschaftlichen Verbundprojekte soll eine übergreifende Koordinierungsstelle eingerichtet werden, zu deren Aufgaben die Stärkung der Zusammenarbeit der Verbünde, die Initiierung und Koordinierung verbundübergreifender Querschnittsaktivitäten sowie die Kommunikation der gewonnenen Erkenntnisse gehören.