idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Grafik: idw-Logo

idw - Informationsdienst
Wissenschaft

Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
23.10.2025 11:37

Mit Maschinellem Lernen Ausbrüche der Vogelgrippe in Europa vorhersagen

Marietta Fuhrmann-Koch Kommunikation und Marketing
Universität Heidelberg

    Lokale Faktoren wie saisonale Temperatur, der jahresabhängige Wasser- und Vegetationsindex oder Daten zur Tierdichte können genutzt werden, um regionale Ausbrüche der Vogelgrippe in Europa vorherzusagen. Das zeigen die Arbeiten eines Forschungsteams unter Leitung des Epidemiologen, Mathematikers und Statistikers Prof. Dr. Joacim Rocklöv. Die Forscherinnen und Forscher der Universität Heidelberg entwickelten ein auf Maschinellem Lernen basierendes Modell, das anhand verschiedener Indikatoren Ausbruchsmuster der hochpathogenen aviären Influenza in Europa mit hoher Genauigkeit voraussagen kann.

    Pressemitteilung
    Heidelberg, 23. Oktober 2025

    Mit Maschinellem Lernen Ausbrüche der Vogelgrippe in Europa vorhersagen
    Heidelberger Wissenschaftler identifizieren lokale Ausbruchs-Indikatoren und entwickeln neuen regionalen Modellierungsansatz

    Lokale Faktoren wie saisonale Temperatur, der jahresabhängige Wasser- und Vegetationsindex oder Daten zur Tierdichte können genutzt werden, um regionale Ausbrüche der Vogelgrippe in Europa vorherzusagen. Das zeigen die Arbeiten eines Forschungsteams unter Leitung des Epidemiologen, Mathematikers und Statistikers Prof. Dr. Joacim Rocklöv. Die Forscherinnen und Forscher der Universität Heidelberg entwickelten ein auf Maschinellem Lernen basierendes Modell, das anhand verschiedener Indikatoren Ausbruchsmuster der hochpathogenen aviären Influenza in Europa mit hoher Genauigkeit voraussagen kann. Der Modellierungsansatz und eine gezielte Datenerhebung könnten so einen Beitrag zu proaktiven Präventionsmaßnahmen leisten.

    Die hochpathogene aviäre Influenza-Virus-Infektion – umgangssprachlich als Vogelgrippe oder Geflügelpest bezeichnet – betrifft in erster Linie Vögel. Vermehrt kommt es aber auch zu Infektionen bei Säugetieren. Dadurch steigt nach Angaben der Wissenschaftler die Wahrscheinlichkeit, dass das Virus auf den Menschen überspringt. Um Ausbrüche der Vogelgrippe besser vorhersagen und ihnen frühzeitig entgegenwirken zu können, entwickelte das Team von Prof. Rocklöv am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen und am Heidelberger Institut für Global Health ein Modell, das verschiedene Indikatoren für einen möglichen Ausbruch zusammenführt und für die Modellierung Methoden des Maschinellen Lernens nutzt.

    Trainiert wurde das Modell mit Daten zu Ausbrüchen der Vogelgrippe, die zwischen 2006 und 2021 für Europa dokumentiert sind. Als potentielle Ausbruchs-Indikatoren identifizierten die Heidelberger Wissenschaftler dabei lokale Faktoren wie die Temperatur- und Niederschlagsbedingungen, die Wildvogelarten, die Dichte der Geflügelhaltung, die Beschaffenheit der Vegetation und die Wasserstände. Durch die Zusammenführung dieser komplexen, in Abhängigkeit von Jahreszeit und Region miteinander wechselwirkenden Variablen konnten die Forscherinnen und Forscher Ausbruchsmuster mit einer Genauigkeit von bis zu 94 Prozent modellieren.

    „Die Kombination unseres Modellierungsansatzes mit einer gezielten Datenerhebung kann dazu beitragen, Hochrisikogebiete und Jahreszeiten, zu denen Ausbrüche der Vogelgrippe wahrscheinlich sind, genauer zu kartieren“, betont Joacim Rocklöv. Der Wissenschaftler forscht als Alexander von Humboldt-Professor in einer Reihe von Projekten an der Universität und am Universitätsklinikum Heidelberg zu Auswirkungen von Klima- und Umweltveränderungen auf die öffentliche Gesundheit. Die Forschungsergebnisse könnten nach Angaben von Prof. Rocklöv dazu genutzt werden, regionale Überwachungsprogramme in ganz Europa neu auszurichten und die Früherkennung zu verbessern.

    Die Forschungsarbeiten wurden von der Alexander von Humboldt-Stiftung und der Europäischen Union im Rahmen des „Horizon Europe“-Programms gefördert. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift „Scientific Reports“ erschienen.

    Kontakt:
    Universität Heidelberg
    Kommunikation und Marketing
    Pressestelle, Telefon (06221) 54-2311
    presse@rektorat.uni-heidelberg.de


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof. Dr. Joacim Rocklöv
    Heidelberger Institut für Global Health
    Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen
    joacim.rockloev@uni-heidelberg.de

    Dr. Michael Rogo Opata
    Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen
    michael.opata@iwr.uni-heidelberg.de


    Originalpublikation:

    M. R. Opata, A. Lavarello-Schettini, J. C. Semenza, and Joacim Rocklöv: Predictiveness and drivers of highly pathogenic avian influenza outbreaks in Europe. Scientific Reports (17 July 2025), https://doi.org/10.1038/s41598-025-04624-x


    Weitere Informationen:

    https://www.klinikum.uni-heidelberg.de/heidelberger-institut-fuer-global-health – Heidelberger Institut für Global Health
    https://www.iwr.uni-heidelberg.de – Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen
    https://www.klinikum.uni-heidelberg.de/heidelberger-institut-fuer-global-health/... – Heidelberg Planetary Health Hub


    Bilder

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Informationstechnik, Mathematik, Umwelt / Ökologie
    überregional
    Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
    Deutsch


     

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).