Das Gesundheitssystem entlasten

Mit dem Hackathon stellte die Bundesregierung einen digitalen Raum zur Verfügung, in dem sich Teilnehmer aus ganz Deutschland den aktuellen Herausforderungen der Corona-Krise widmen konnten. 48 Stunden lang tüftelten alle Akteure an über 800 Herausforderungen aus Bereichen wie kreativem Gesundheitsschutz, Nachbarschaftshilfe, e-Learning, Krisenkommunikation oder Corona-Tracking. Der zuletzt genannte Aspekt spielt auch bei der Lösung Deeper eine Rolle: Die App soll mit Hilfe von Symptom- und Standortabfragen dazu beitragen, Krankheitsverläufe zu erfassen, Risikogebiete frühzeitig zu erkennen und somit das Gesundheitssystem zu entlasten.

Begeistert vom Aufruf der Bundesregierung hat sich innerhalb kürzester Zeit ein Team aus 15 Studenten und jungen Ingenieuren gefunden, um gemeinsam die Herausforderung anzunehmen. Andreas Stutz lieferte dabei den initialen Anstoß für das, was sich dann später zur Corona-Tracking-App entwickelte, und machte sich im VDI auf die Suche nach engagierten Gleichgesinnten.

Dabei fand sich eine bunt gemischte Truppe aus motivierten Ingenieur*innen, die verschiedene Kompetenzen in sich vereinen konnte. Darunter befanden sich sowohl langjährige Bekannte als auch viele, die sich noch fremd waren, sowie einige, die schon lange im VDI tätig oder noch ganz neu dabei sind. Zudem gut: Einige hatten bereits Erfahrungen mit der Teilnahme an Hackathons gesammelt, während andere überhaupt keinen Schimmer davon hatten, was tatsächlich auf sie zukommt.

Hackathon: vor allem technisches Knowhow gefragt

Wie der Begriff Hackathon vermuten lässt, ist vor allem technisches Knowhow gefragt. Neben der entsprechenden Umsetzung der Idee spielen jedoch auch andere Aspekte wie Recherche, Design und Kommunikation eine tragende Rolle. Trotz des gesellschaftlichen Aufrufs, sich voneinander fernzuhalten (Social Distancing), gelang die Kommunikation so gut, dass alle Mitglieder die Chance hatten, sich in einem strukturierten Arbeitsprozess einbringen zu können. Per Videochat konnte das Team nach dem arbeitsreichen Wochenende auch gemeinsam auf das vollendete Projekt anstoßen.

Begonnen hat die Aktion für das Team bereits am Mittwoch, den 18. März. Am Anfang stand die Ausarbeitung einer Herausforderung, die die Teilnehmer pünktlich am Donnerstagabend um 20 Uhr unter dem Titel Disease Pattern Early Recognition in Global Distribution eingereicht hatten. Sofort begann das Bangen, ob die eigene Herausforderung ausgewählt wurde. Am Freitagabend, kurz nach Start des Hackathons, dann die Nachricht: Die Einreichung war unter den 809 angenommenen Herausforderungen – und dies bei insgesamt 1.993 eingereichten Ideen. Stolz wie Oskar begann das Team mit der Arbeit.

Die Ausbreitung des Virus analysieren

Durch eine immer engere Vernetzung sowohl im gesellschaftlichen als auch im wirtschaftlichen Kontext, als auch länder- und kontinentübergreifend, lässt sich die rasante Ausbreitung des neuartigen Coronavirus nur schlecht kontrollieren. Dazu kommen eine lange Inkubationszeit sowie unterschiedlich Krankheitsbilder und -verläufe. Diese Faktoren erschweren die Ermittlung von Infektionsketten und infizierten Individuen. Zudem lassen unterschiedliche Informationen und Ungewissheit über die Krankheit die Bevölkerung zuweilen unsicher oder gar panisch reagieren.

Um die gestellten Herausforderungen anzugehen, hat das Team zunächst bestehende Lösungsansätze recherchiert. Zudem wurden innerhalb der Community zwei Umfragen mit insgesamt über 450 Teilnehmern durchgeführt, um ein Stimmungsbild zu den Anforderungen an unsere App zu erfassen. Das Team kam so zu dem Schluss, dass die App die Features der bisher existierenden Corona-Tracking- und Symptom-Anwendungen vereinen muss.

Symptome eintragen und Positionsdaten erfassen lassen

Die Idee hat es daher zum Ziel, die Herausforderungen zu lösen, indem möglichst alle Bürger täglich ihre Symptome in die App eintragen und ihre Positionsdaten erfassen lassen. So lässt sich eine umfangreiche Datengrundlage schaffen, die Krankheitsverläufe mit Bewegungsprofilen in Beziehung setzt. Dadurch können Behörden die Lage besser einschätzen, und Ärzte sind in der Lage konkreter auf aktuelle Entwicklungen in der Bevölkerung zu reagieren.

Darüber hinaus werden teilnehmenden Bürger basierend auf der algorithmischen Analyse ihrer Symptome Handlungsempfehlungen ausgesprochen, um so den Ansturm auf Arztpraxen und größere medizinische Einrichtungen zu verringern. Risikogebiete kann sich der Benutzer in einer Kartenansicht anschauen, und er wird vom Tool benachrichtigt, sollte er mit einer nachweislich infizierten Person in Kontakt gestanden haben. Dafür sollen letztlich verschiedene bestehende Lösungen in einer App vereint werden.

Im Zuge des Hackathons hat das Team die Idee entwickelt und ausgearbeitet, dazu eine prototypische Umsetzung in einem Mockup und einer App programmiert und gleichzeitig an einem Backend gearbeitet (Dokumentation). Darüber hinaus soll die Idee nicht versanden: Für die Zukunft hat sich das Team bereits mit Beteiligten der CovApp und Geohealth dazu verabredet, gemeinsame Absprachen zu treffen, um nicht nebeneinander an demselben Ziel zu arbeiten.

Autoren: Torben Deppe, Kathrin Korte, Frank Magdans, Luisa Miny

Die Projekt-Teilnehmer:

Andreas Stutz, Benedikt Geib, Charlotte Maschke, David Seck, Janik Ritz, Johanna Hoppe, Jonas Thees, Kathrin Korte, Luisa Miny, Marwin Madsen, Melanie Wassmer, Philipp Gesner, Riadh Dhaoui, Torben Deppe, Vincent Laux.