Aussagekraft der Corona-Daten - „Man muss lernen, Vertrauen in die Zahlen zu entwickeln“

Prof. Dr. Ulrich Mansmann ist Direktor des Instituts für medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBM) an der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU). 

Herr Professor Mansmann, die Entscheidungsträger in Politik und Wirtschaft orientieren sich in Deutschland an den Zahlen des Robert-Koch-Instituts und der Johns-Hopkins-University, wenn es um Entscheidungen in der Corona-Krise geht. Weltweit variieren Transparenz, Tests und Dunkelziffer. Wie valide sind solche Werte vor dem Hintergrund?
Es gibt da verschiedene Probleme. Zum Ersten sind die als krank Gemeldeten sicherlich nicht alle, die wirklich krank sind. Es gibt einen Graubereich mit Infizierten, der in den Meldungen nicht auftaucht. Dann gibt es einen Zeitverzug, Erkrankungen an einem gewissen Tag fließen erst später in die offizielle Statistik ein. Im Grunde sollte man sich auf solche Zahlen nicht blind verlassen. Dazu kommt der Stress in den Gesundheitsämtern, die am Anfang der Meldekette stehen. Wir arbeiten in der klinischen Forschung. In den großen Therapiestudien muss man sehr verlässliche Daten haben – das ist es, was solche Studien so teuer macht. Der Aufwand, der an Kapazität und Sorgfalt dafür betrieben wird, ist riesig. Die Daten aus klinischen Studien sind die Wertvollsten in der medizinischen Forschung. Viele der im Moment schnell gesammelten und in die Corona-Berichterstattung eingebrachten Daten erfüllen diesen Standard nicht.

Gerade beim Faktor R zur Reproduktionszahl kann ein Anstieg der Fallzahlen von wenigen 100 einen gravierenden Unterschied für die Lockerung oder Verschärfung der Maßnahmen machen. Wie würde man einen optimalen kritischen Grenzwert setzen?
Die Berechnung des R-Werts hängt ganz von dem Modell ab, das dazu verwendet wird. Das R ergibt sich auch aus der formalen Struktur, die dieser Berechnung zugrunde gelegt wird und die ist variabel. Das RKI hat ein Modell, die Statistik der LMU ein anders, weiterhin weichen das des Helmholtz-Zentrums in Braunschweig oder das aus dem Max-Planck-Institut in Göttingen voneinander ab. Man macht sich erst jetzt Gedanken darüber, was sich aus diesen verschiedenen Modellen gemeinsam lernen lässt. Nur so findet man zu einem gemeinsamen Schluss über die Dynamik der Epidemie. Damit würde man Crowd Intelligence nutzen, um gut und zielführend entscheiden zu können. Dass das R durch einen lokalen Grenzwert von 50 neuen Fällen pro 100.000 Einwohner pro Woche ergänzt wurde, halte ich prinzipiell für eine gute Entscheidung.

Das RKI hat eine neue Berechnung des Reproduktionsfaktors vorgestellt. Der „geglättete“ R-Wert soll extreme Schwankungen wie eine plötzliche Häufung von Fällen ausgleichen. Genaueres wurde dazu nicht erläutert. Wie kann so eine Berechnung aussehen?
Die versteckten Infektionen und zeitlich versetzten Meldungen werden dadurch korrigiert. Das R wird dadurch verlässlicher. Das statistische Verfahren nennt sich „Nowcasting“ – das ist auch wieder eine Theorie und ein Modell. Ein berühmter Statistiker hat gesagt: Modelle sind niemals richtig, aber oft nützlich. Mit diesem Dilemma müssen wir leben.

Welche Kritik lässt sich noch an dem R-Faktor üben?
Eigentlich gibt es keinen universalen R-Wert. Der R-Wert ist sozial gestaffelt. Mitbürger aus den niedrigen Sozialschichten sind mit einem höheren R konfrontiert – man hat es jetzt in den Fleischbetrieben gesehen, es betrifft aber auch Putzpersonal in Krankenhäusern und Bauarbeiter – als Mitbürger, die in ihrer großen Wohnung Home Office machen können. Die Pandemie macht unsere gesellschaftlichen Schwachstellen deutlich. In dieser Hinsicht muss man also auch mit Zahlen arbeiten, damit die Unterschiede innerhalb der Erkrankungen klar werden. Das wird derzeit noch nicht untersucht. Momentan hat man eine Zahl, die man allen zuschreibt.

Wie würden Sie den Umgang der Politik und Wirtschaft mit den Fallzahlen beurteilen, die doch so extrem unsicher sind? Schaut man bei der Lagebeurteilung zu sehr auf die Zahlen?
Ich denke, dass die Zahlen am Anfang extrem wichtig waren, um sich ein Bild zu machen. Ein wichtiger Aspekt war die Planung von Krankenhauskapazitäten. Da wurde extrem überspannt auf die modellbasierten Zahlen geschaut. Man wird im weiteren Verlauf gute Monitoring- und Frühwarninstrumente brauchen. Auch das werden Zahlen sein. Aber es wurde klar, R allein kann das nicht sein.

Die Behörden arbeiten mit kumulativen Zahlen und kommunizieren so mit der Öffentlichkeit. Ist das nicht extrem verunsichernd? Wäre es nicht besser, eine absolute Zahl der Neuinfektionen und Todesfälle in einem angebrachten zeitlichen Rhythmus anzugeben?
Dieser Schritt wurde Anfang letzter Woche mit der Einführung des Schwellenwertes 50 neue Fälle pro Woche pro 100.000 Bürgern gemacht. In München ist der aktuelle Wert im Moment bei 21. Ich halte den Wert 50 für zu hoch. Man wird in der nächsten Zeit damit umgehen lernen und eine angemessene Lösung finden. Ich finde es auch gut, dass man den R-Wert mit einer neuen Methode berechnet. Auch hier hat man gelernt. Mit dem „geglätteten“ R-Wert macht man da einen Schritt in die richtige Richtung, weil sich die Entwicklungen besser abbilden lassen. Man muss lernen, Vertrauen in die Zahlen zu entwickeln. Ein solches Vertrauen bewahrt davor, nicht in etwas Irrationales abzurutschen. Ich habe das Gefühl, dass Irrationalität um sich greift.

Siehe die Aussage einer Demonstrantin am Wochenende: „Mein Recht an Corona zu erkranken, lass ich mir nicht nehmen.“ Angesichts der Tatsache, dass Corona nicht eine einfache Erkältung ist, sondern dass in den letzten drei Monaten mehr als 7.700 Mitbürger daran gestorben sind, muss man sagen, dass diese Frau manches nicht verstanden hat. Vertrauen in Zahlen zu gewinnen ist nicht leicht. Für viele Mitbürger ist die Angabe zur Wahrscheinlichkeit angesteckt zu werden etwas, das sie für sich selbst nicht einfach umsetzen können. Wie interpretiere ich denn beispielsweise eine Wahrscheinlichkeit von fünf Prozent? So etwas muss gerade jetzt auch von den Medien gut erklärt werden, um es begreifbar zu machen.

Wäre es nicht auch sinnvoll, die Zahl der getesteten Personen zu erheben, um sie in Relation zur Zahl der Infizierten zu setzen?
Sie haben hier völlig Recht. Es wäre wichtig zu sehen, wie die Anzahl der Getesteten die Zahl der entdeckten Neuinfizierten beeinflusst. Wird viel getestet ohne dass sich diese Zahl merklich verändert, verfolgt man eine sinnlose, aber extrem teure Teststrategie. Testen sollte man in Risikopopulationen und nicht querbeet. Das bayerische Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit veröffentlicht diese Zahlen, leider an einer nicht leicht zu findenden Stelle.