Die Munich Business School hat sich der Vision „Innovativ – Verantwortungsbewusst – Weltoffen“ verschrieben. Das bedeutet, dass wir mit unseren Forschungsaktivitäten Beiträge zu aktuellen Herausforderungen leisten.
Gemeinsam mit einem Team von Forschern an der MBS (Hans H. Jung, Franz M. J. Pfister) und Beratern (Philipp Katzenbach, Niko Hildebrand, Michael Gollan, UNITY AG, HYPERTEGRITY AG) haben wir uns der Aufgabe gestellt, einen Lösungsbeitrag für eine der aktuell größten Herausforderungen zu entwickeln und im Rahmen der ISPIM Innovation Conference: Innovating in Times of Crisis vom siebten bis zehnten Juni 2020 zur Diskussion zu stellen.
Am 9. Januar 2020 veröffentlichte die Weltgesundheitsorganisation eine Erklärung zu einer Häufung von Lungenentzündungsfällen in Wuhan, China. Nach ihrem Ausbruch im Jahr 2019 breitete sich die pandemische Coronavirus-Krankheit (COVID-19) rasch über die ganze Welt aus (WHO 2020a, k.A.).
In vielen Ländern rund um den Globus bedroht die Pandemie das Leben von Menschen sowie die Fähigkeit der Gesundheitssysteme, Infizierte zu identifizieren und zu behandeln. Ohne geeignete Gegenmaßnahmen breitet sich das ansteckende Virus exponentiell aus. Die Aktivitäten zur Eindämmung von Infektionen reichen von allgemeinen Empfehlungen (wie häufiges Händewaschen) bis hin zu strengen Regeln einschließlich der Festlegung von Maßnahmen zur sozialen Distanzierung (WHO, 2020b, k.A.).
Um die Ausbreitung von COVID-19 in Echtzeit zu überwachen, hat ein Team von Wissenschaftler*innen ein Online-Dashboard entwickelt, das vom Center for Systems Science and Engineering (CSSE) an der Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA, betrieben wird. (Dong et al., 2020). Trotz der Bemühungen um eine kontinuierliche Aufzeichnung der Zahlen der bestätigten Fälle und Todesfälle im Zusammenhang mit COVID-19 bleibt die Aussagekraft dieser Daten jedoch weitgehend unklar. Ein großes Manko der etablierten Datenerfassungsprotokolle sind sehr heterogene nationale Teststrategien, die zu einer ungenauen Datenmeldung führen können.
In allen Ländern rund um den Globus wird daher davon ausgegangen, dass die tatsächliche Prävalenz von COVID-19 wesentlich höher ist als die tatsächliche Zahl der bestätigten und gemeldeten Fälle. „Und wie viel hängt davon ab, wie umfangreich die Tests sind, die sehr unterschiedlich ausfallen – es scheint plausibel, dass einige Länder bis zur Hälfte der Infektionen erfassen, während andere nur 1% (oder sogar weniger) erfassen.“ (Koehler et al., 2020, n.p.) Daher kann die tatsächliche Ausbreitungs- und Todesfallrate (CFR) von COVID-19 derzeit nur grob geschätzt werden. Ein CFR von 1% würde den Ausbruch schwerer machen als die Grippepandemie von 1957 (0,6%), aber weniger schwer als die Grippepandemie von 1918 (2%) (Gates, 2020).
Überwiegend analoge globale und nationale Gesundheitssysteme und ihre Interessenvertreter*innen sehen es als Herausforderung an, mit dieser sich abzeichnenden Pandemie fertig zu werden, da sie historisch gesehen durch persönliche Interaktionen zwischen Patient*innen und Kliniker*innen funktionieren (Keesara et al., 2020). Obwohl die digitale Transformation viele Geschäftsmodelle und Märkte disruptiert (Jung & Kraft, 2017), hat sie den medizinischen Sektor noch immer nicht vollständig erreicht. Zur Digitalisierung ihres Gesundheitssystems und zur Bereitstellung von Lösungen zur Eindämmung der COVID-19-Pandemie sowie zur Unterstützung der Forschung und Entwicklung neuartiger interventioneller Ansätze wurden verschiedene mobile Anwendungen (Apps) veröffentlicht und bereits erfolgreich eingesetzt, beispielsweise in China und Südkorea.
Die chinesische App wurde von Ant Financial, einer Tochtergesellschaft von Alibaba, entwickelt. Auf der Grundlage ihres Standorts, grundlegender Gesundheitsinformationen und ihrer Reisegeschichte weist das QR-basierte Gesundheitscodesystem von Ant jedem Benutzer eine von drei Farben – grün, gelb oder rot – zu und zeigt damit das Risiko an, dass diese Person COVID-19 ausstellt. Ob eine Person unter Quarantäne gestellt oder in öffentlichen Räumen zugelassen werden sollte, wurde anhand des Farbcodes entschieden, wobei Grün das höchste Maß an Mobilität ermöglicht (Chaturvedi, 2020).
