Skal forutsi spredning av koronasmitte med mobildata

– Vi jobber på spreng for å lage en modell som kan forusti geografisk spredning av korona-viruset med utgangspunkt i mobiltdata, sier Arnoldo Frigessi, professor ved Universitetet i Oslo og Oslo Universitetssykehus. Han er statistiker og leder for Big Insight-senteret.

Big Insight-senteret er et Senter for forskningsdrevet innovasjon (SFI), finansiert av Forskningsrådet. Senteret samarbeider tett med næringsliv og offentlig sektor og utvikler modeller for statistisk analyse og maskinlæring.

Etter korona-utbruddet har de jobbet intenst med å finne en modell som ved hjelp av mobildata kan analysere folks bevegelsesmønstre og dermed forutsi hvor og når korona-viruset vil smitte. Modellen vil gjøre det mulig å vite hvor mange tilfeller det sannsynligvis vil bli på ulike steder i Norge fremover. Helsevesenet får dermed bedre tid til å forberede seg på belastninger som vil komme.

- Engbretsen, Frigessi og Kenth Engo-Monsen fra Telenor tok en midlertidig pause fra sine pågående prosjekter for å konsentrere seg fullt og helt om dette arbeidet, sammen med et større team på Folkehelsainstituttet ledet av professor Birgitte De Blasio (til venstre).

Fra influensakartlegging i Bangladesh til korona i Norge

– Sammen med Universitetet i Oslo, Folkehelseinstituttet og Telenor har vi samarbeidet om statistisk nettverksvitenskap. Vår tidlige ph.d.-student Solveig Engebretsen, som nå er forsker på Norsk regnesentral, er sentral i dette prosjektet. Vi har blant annet studert hvordan vi ved hjelp av mobildata kan forutsi spredning av influensa i tid og rom. I dette prosjektet fikk vi tilgang til å analysere data fra Bangladesh, forteller Frigessi.

– Vi var i gang med å utvikle en modell som kunne bruke mobiltelefondata til å forutsi spredningen av en normal influensa. Da covid-19 begynte å true også Norge, bestemte Telenor seg for å tilby oss mobilitetsdata fra Norge. Dette var et fantastisk mulighet, og vi er veldig taknemmelig til Telenor som gjør en stor jobb med å forberede data. Vi startet umiddelbart med å tilpasse Bangladesh-modellen til Norge og de nye mobiltelefondataene. Disse dataene er aggregerte i tid og rom for å garantere anonymitet, forklarer Frigessi.

Engbretsen, Frigessi og Kenth Engo-Monsen fra Telenor tok en midlertidig pause fra sine pågående prosjekter for å konsentrere fullt og helt om dette arbeidet, sammen med et større team på Folkehelseinstituttet ledet av professor Birgitte De Blasio.

– Det har vært et krevende arbeid med mye koding, svært komplekse data og mye usikkerhet. Modellen har nå blitt testet for første gang og Folkehelseinstituttet kan snart ta den i bruk sammen med flere andre modeller for å bidra til å ta besluninger for samfunnets beste.

Frigessi forteller at mobilitetsdata for mobiltelefoner er presise og gir sikre opplysninger om hvordan folk beveger seg.


Sanntidsforskning

– Allerede nå ser vi at folk beveger seg mindre, og dette er selvfølgelig gode nyheter for å bremse epidemiene. Mobilitetsdataene fra mobiltelefonene er unike, og gjør prognosene om spredning av covid-19 mye mer presise enn bruk av andre data for mobilitet, sier Frigessi.

For å gjøre beregninger starter vi fra de kjente covid-19-tilfellene, kalibrere de mot andre data fra covid-19 epidemien og så kjører vi tusenvis av simuleringer av fremtiden for å forstå statistisk hva vi kan forvente vil skje.

– Jeg har aldri likt skillet mellom grunnforskning og anvendt forsking, eller mellom nysgjerrighetdrevet forskning og resultat-drevet forskning. De fleste forskere er lidenskapelig nysgjerrige på ting de ikke vet, og samtidig enormt motivert av å bidra til en bedre verden. Forskningen vi nå holder på med er sanntidsforskning, med høy kvalitet, tidspress og er tverrfaglig, understreker Frigessi.

Om Big Insight-senteret

Big Insight-senteret ved Norsk regnesentral og Universitetet i Oslo, er et Senter for forskningsdrevet innovasjon (SFI), finansiert av Forskningsrådet for perioden 2015-2023.

Senteret lager innovative løsninger for viktige datadrevne utfordringer som private, offentlige og forskningspartnere står overfor, ved å utvikle originale statistiske og maskinlæringsmetoder. Senteret bruker analytiske verktøy for å trekke ut kunnskap fra komplekse data.

Senteret bidrar til kompetanse og kapasitetsbygging for den kunnskapsbaserte økonomien, mot et bedre og bærekraftig samfunn.

Les mer om Big Insight-senteret her