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Die Covid-19-Pandemie ist eine Gesundheits- und eine Wirtschaftskrise. Die politischen Reaktionen auf beide sind aufgrund der durch fehlende Daten verursachten Unsicherheit nicht optimal. Der Mangel an Daten schränkt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und die Genauigkeit epidemiologischer Modelle ein. Infolgedessen ist die Künstliche Intelligenz noch nicht in der Lage, bei der Vorhersage, dem Tracking und der Diagnose von Covid-19-Infektionen wirklich zu helfen. Der Mangel an Trainingsdaten für die KI schränkt die Verwendung von datenschutzsensitiven Tracing-Apps weiter ein. Wim Naudé kommt zu dem Schluss, dass das Sammeln ausreichender und geeigneter, unverzerrter Daten, gewonnen auch aus Apps und groß angelegten diagnostischen Tests, eine Voraussetzung für die Verbesserung der Strategien zur Bewältigung der Zwillingskrisen ist. Angesichts der exorbitanten wirtschaftlichen Kosten der bisher angewandten ziemlich groben Eindämmungsmaßnahmen werden „intelligente“ Eindämmungsstrategien, die auf einer besseren Datenanalyse beruhen, die Wiederaufnahme der wirtschaftlichen Tätigkeit ermöglichen und verhindern, dass es zu weiteren Infektionswellen kommt. Den Datenschutz zu garantieren und öffentliches Vertrauen zu den Datenanalyse- und KI-Systemen intelligenter Eindämmungsstrategien aufzubauen, ist jetzt noch dringlicher als je zuvor.

Intelligente Eindämmungsstrategien gegen Covid-19: Die Rolle von Künstlicher Intelligenz und Big Data