Literature DB >> 32693420

[Contact-Tracing Apps in Contact Tracing of COVID-19].

Tina Jahnel1,2, Sven Kernebeck3, Simone Böbel4, Benedikt Buchner5,6, Eva Grill7, Sebastian Hinck8, Robert Ranisch9, Dietrich Rothenbacher10, Benjamin Schüz6,11, Dagmar Starke12, Julian Wienert13,14, Hajo Zeeb6,13,15, Ansgar Gerhardus2,15,16.   

Abstract

Contact tracing is currently one of the most effective measures to contain the COVID-19 pandemic. In order to identify persons that would otherwise not be known or remembered and to keep the time delay when reporting an infection and when contacting people as short as possible, digital contact tracing using smartphones seems to be a reasonable measure additional to manual contact tracing. Although first modelling studies predicted a positive effect in terms of prompt contact tracing, no empirically reliable data are as yet available, neither on the population-wide benefit nor on the potential risks of contact tracing apps. Risk-benefit assessment of such an app includes investigating whether such an app fulfils its purpose, as also research on the effectiveness, risks and side effects, and implementation processes (e. g. planning and inclusion of different participants). The aim of this article was to give an overview of possible public health benefits as well as technical, social, legal and ethical aspects of a contact-tracing app in the context of the COVID-19 pandemic. Furthermore, conditions for the widest possible use of the app are presented. © Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York.

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Year:  2020        PMID: 32693420      PMCID: PMC7536383          DOI: 10.1055/a-1195-2474

Source DB:  PubMed          Journal:  Gesundheitswesen        ISSN: 0941-3790


Einleitung

Die Übertragung von SARS-CoV-2 kann bisher nur durch allgemeine Hygieneschutzmaßnahmen und Maßnahmen zur Kontaktreduzierung in der Bevölkerung vermindert werden. Die frühe Identifikation und Isolation von infizierten Personen und die Ermittlung und Nachverfolgung von Kontaktpersonen spielen eine wesentliche Rolle. Die konventionelle Kontaktnachverfolgung ist zeit- und personalintensiv und beruht darauf, dass sich infizierte Personen daran erinnern mit wem sie Kontakt hatten. Um einen erneuten Anstieg der Infektionszahlen im Zuge der schrittweisen Rückkehr des öffentlichen Lebens möglichst gering zu halten, kommen daher neben der konventionellen Kontaktpersonenermittlung auch sogenannte Contact-Tracing-Apps (auch „Proximity-Tracing-Apps“) unterstützend zum Einsatz 1 . Diese Apps informieren die Nutzer/innen, wenn sie Kontakt mit einer infizierten Person hatten, um weitere Maßnahmen zu ermöglichen. In Österreich wird eine solche Contact-Tracing-App bereits eingesetzt 2 , ebenso in weiteren Ländern, wie z. B. Australien 3 oder Singapur 4 . Für Deutschland und die Schweiz werden Contact-Tracing-Apps derzeit entwickelt. Bisher liegen allerdings auch international keine unmittelbar empirischen Daten zur Wirksamkeit von Contact-Tracing-Apps im Kontext von COVID-19 vor. Ziel dieses Beitrags ist es, den möglichen Public-Health-Nutzen sowie technische, soziale, rechtliche und ethische Aspekte einer Contact-Tracing-App zur Kontaktpersonennachverfolgung im Rahmen der COVID-19-Pandemie zu betrachten. Weiterhin werden Bedingungen für eine möglichst breite Nutzung der App aufgezeigt und Hinweise zum Forschungsbedarf gegeben.

Methoden

Dieser Beitrag basiert auf einer selektiven, nicht-systematischen Literaturrecherche, zu den Voraussetzungen und wissenschaftlichen Belegen für die Wirksamkeit von Contact-Tracing-Apps, die zwischen dem 20. April 2020 und dem 12. Mai 2020 durchgeführt wurde. Aufgrund der Neuartigkeit der digitalen Kontaktnachverfolgung gibt es nur eine sehr begrenzte Menge an wissenschaftlichen Arbeiten zu Contact-Tracing Apps. Es wurden daher sowohl wissenschaftliche Arbeiten aus Fachzeitschriften als auch Nachrichtenmagazine und webbasierte Inhalte aufbereitet. Die Recherche erfolgte in der elektronischen Fachdatenbank PubMed und in Google Scholar. Zudem wurden Presseberichte sowie Stellungnahmen von Nicht-Regierungsorganisationen berücksichtigt, die im Rahmen einer Internetrecherche durch Google identifiziert wurden. Die inhaltliche Gestaltung erfolgte nach ausführlicher Diskussion und Konsensfindung zwischen den Autor/innen.

Zentrale Gesichtspunkte von Contact-Tracing-Apps

Technische Voraussetzungen

International sind derzeit Bluetooth- und GPS-basierte Systeme für Smartphones im Einsatz und in Entwicklung. Die Datenverarbeitung kann zentral oder dezentral erfolgen 5 . In Deutschland, Österreich und der Schweiz haben sich die Regierungen auf eine dezentrale Lösung auf der Basis von Bluetooth Low Energy (BLE) festgelegt. BLE ist ein energiesparender Modus der Bluetooth-Technologie, welcher seit 2010 auf dem Markt und in den meisten Smartphones verfügbar ist. Gründe für die Entscheidung für eine dezentralen Ansatz mit der Bluetooth-Technologie sind ein besserer Datenschutz und eine bessere Energieeffizienz im Vergleich zu GPS-basierten und zentralen Lösungen 6 . Contact-Tracing-Apps müssen aus den jeweiligen App-Stores auf den Smartphones der Benutzer/innen aktiv heruntergeladen werden. Bei BLE werden Entfernung, Zeitpunkt und Dauer des Kontakts mit einem anderen Smartphone über eine anonymisierte, zufällig generierte Identifikationsnummer (ID) im eigenen Smartphone aufgezeichnet. Beim dezentralen Modell findet die Prüfung auf einen relevanten Kontakt nur auf dem Handy statt, nachdem ein Nutzer, der infiziert ist, die eigene ID an einen Server übermittelt hat 7 . Sobald sich ein/e Nutzer/in der App als infiziert identifiziert, verfolgt die App anhand gespeicherter IDs und Zeitstempel die Kontakte zu anderen Smartphones zurück und benachrichtigt diese. Um zu vermeiden, dass Personen ohne positives Testergebnis – versehentlich oder absichtlich – eine Benachrichtigung (einen „Fehlalarm“) aussenden können, sollte eine Autorisierung z. B. durch eine TAN oder eines QR-Codes des Gesundheitsamtes die Voraussetzung für das Aussenden der Benachrichtigung sein 8 . Mit der Benachrichtigung können die adressierten Personen entsprechend reagieren (Selbstisolation, Kontaktaufnahme mit Corona-Ambulanz, Gesundheitsamt, Hausarzt zur Abklärung und ggf. Testung). Da ein individuelles „händisches“ Recherchieren und Kontaktieren entfällt, könnte somit im Vergleich zum herkömmlichen Contact-Tracing auch Zeit gewonnen werden. Eine Reihe von Faktoren kann sich auf die technische Funktionsfähigkeit des Systems auswirken: Ist die Bluetooth-Verbindung nicht eingeschaltet oder gestört, werden unter Umständen tatsächliche Kontakte nicht protokolliert 9 10 und im Falle einer Infektion nicht benachrichtigt. Bluetooth-Signale werden durch die Umgebung beeinflusst. Der Abstand, in dem Kontakte registriert werden, kann je nach Gerät, Einstellung und Umgebungsbedingungen variieren 9 . Beispielsweise kann die App Gesichtsmasken oder Plexiglasscheiben, wie sie zunehmend in Supermärkten eingesetzt werden, nicht erkennen. Obwohl diese Kontakte mit einem geringen Infektionsrisiko einhergehen, würde die App diese Kontakte registrieren und im Falle einer Infektion möglicherweise unnötig informieren. Gemeinsam nutzbare Schnittstellen (Android/iOS) müssen in der App vorhanden sein. Am 20.Mai 2020 veröffentlichten Apple und Google daher eine Schnittstelle (API), die zum Contact-Tracing für staatliche Gesundheitsbehörden entwickelt wurde 6 11 .

Epidemiologische und systemische Voraussetzungen

Eine App kann nur dann unterstützen, wenn sie möglichst viele Verdachtsfälle korrekt erkennt (also wenige Falsch-Negative produziert) und möglichst wenig Kontakte anzeigt, die kein Risiko darstellen (also wenige Falsch-Positive produziert). Smartphone-Apps wurden bereits früher im Pandemie-Management eingesetzt 12 13 . Ob im Zuge der Lockerungen der Kontrollmaßnahmen ein Anstieg der Infektionszahlen mithilfe der App nachhaltig verhindert werden kann, ist bislang jedoch nicht mit empirischen Daten belegbar 14 15 . Die Effektivität einer App hängt von mehreren Faktoren ab: Der Anteil der Bevölkerung, der die App korrekt nutzt 1 : Eine Modellierungsstudie aus Großbritannien zeigt, dass nach dem Ende des Lockdowns 56% der Bevölkerung die App installieren und durchgehend nutzen müssten, um die Weitergabe des Virus zu verringern und gleichzeitig die Anzahl der unter Quarantäne gestellten Personen zu minimieren 16 . Niedrigere App-Nutzungsraten würden zu einem erneuten Anstieg der Infektionszahlen und entsprechenden Gegenmaßnahmen führen. Allerdings könnte auch bei geringeren Nutzungsraten das Intervall zwischen den Lockdown-Maßnahmen zumindest etwas vergrößert werden. Dieses Modell basiert auf den Wachstums- und Transmissionsraten kurz nach dem Ausbruch der Epidemie in China 1 . Weil die Wachstumsraten global sehr unterschiedlich ausfallen und die Infektiosität von asymptomatischen, infizierten Personen und die der vorsymptomatischen Übertragung nicht hinreichend bekannt ist, können die Ergebnisse dieser Modellierungsstudien nicht direkt auf andere Situationen bzw. Regionen übertragen werden. In Ländern, die bereits eine Contact-Tracing-App einsetzen, bleibt die Nutzungsrate hinter den Erwartungen zurück. In Singapur bspw. wurde die App „Trace Together“ zwischen der Einführung Ende März bis zum 1. Mai 2020 1,1 mio. Mal heruntergeladen, was bei einer Einwohnerzahl von 5,7 mio. nur ca. einem Fünftel der Bevölkerung entspricht 17 . Ähnliche Datenschutzstandards machen diese App für die Contact-Tracing-App im deutschsprachigen Raum vergleichbar. Der Vergleich mit Apps und anderen digitalen Technologien, die in China und Süd-Korea eingesetzt werden, ist nur begrenzt möglich, da die dortigen Ansätze auf gänzlich anderen Technologien beruhen und mit einem Grad an Überwachung (z. B. zentrale Datenspeicherung, Nutzung der App ist Pflicht) verbunden sind, der in Deutschland, Österreich und der Schweiz mit dem geltenden Datenschutz nicht vereinbar wäre. Der Vorteil der höheren Datensouveränität und -sicherheit des dezentralen Ansatzes 18 bedeutet gleichzeitig, dass die App-Nutzer/innen ihrerseits aktiv werden müssen, und weitere Schritte selbst initiieren müssen (z. B. Selbstisolation oder Kontaktaufnahme mit dem zuständigen Gesundheitsamt). Für die Gesundheitsämter hat das Verfahren außerdem einen Mehraufwand zur Folge. Dafür müssen ausreichende Ressourcen zur Verfügung stehen, z. B. in Form von Containment Scouts, die als mobile Teams den öffentlichen Gesundheitsdienst unterstützen. Weil die App auf die korrekte Benutzung des Smartphones und angemessene Reaktionen der Einzelnen angewiesen ist, liegt ein Großteil der Verantwortung bei den einzelnen Nutzer/innen: Aktivierung Bluetooth, kontinuierliches Mitführen des Smartphones, Verhalten nach Infektion und Benachrichtigung von Kontakten, sowie Einhalten von Quarantäne-Maßnahmen. Deshalb ist es wichtig, dass die Einführung einer Contact-Tracing-App durch Maßnahmen flankiert wird, die dazu beitragen können, dass möglichst viele Personen die App benutzen und funktionstüchtig einrichten. Solche Interventionen können neben den Eigeninteressen auf Empfehlungen zu Altruismus, Solidarität und einem Appell an die individuelle Verantwortung für öffentliche Gesundheit aufbauen 19 . Die Effizienz und Wirksamkeit von Apps hängen stark vom öffentlichen Vertrauen in Wissenschaft und Politik ab. Einen detaillierten Überblick dazu gibt es im Public Health COVID-19 Policy Brief „Contact tracing apps and public trust“ (in Vorbereitung). Es ist zu berücksichtigen, dass die Einstellung bzw. Konfiguration der App und die Spezifizierung der nachfolgenden Maßnahmen wesentliche Komponenten der jeweiligen digitalen Contact-Tracing Maßnahme sind. Je nachdem, wie im Entscheidungsalgorithmus bspw. Schwellenwerte für Risikowahrscheinlichkeiten festgelegt werden, welche Personen in die nachfolgenden Quarantänemaßnahmen einbezogen werden oder wie lange die Isolationsmaßnahmen aufrecht zu erhalten sind, ergeben sich unterschiedliche Verhältnisse zwischen der Effektivität bezüglich der erwünschten Verbreitungsreduzierung und den unerwünschten Nebenwirkungen durch Isolationsmaßnahmen von nicht infizierten Personen 16 . Es ist geplant diese Abstandsmessungen via Bluetooth in den Testphasen fortlaufend weiter zu kalibrieren, damit die Genauigkeit verbessert werden kann 20 . Die Entscheidungsalgorithmen der App müssen zudem mit den Strukturen des Gesundheitssystems kompatibel sein. Beispielsweise müssen die Strukturen in Form von zusätzlichen Mitarbeiter/innen (sog. Containment Scouts) in den Gesundheitsämtern vorhanden sein, um die von der App benachrichtigten Nutzer/innen zeitnah betreuen und ggf. testen zu können.

Ethische Voraussetzungen

Aus ethischer Sicht schlagen wir 3 Minimalbedingungen als Voraussetzungen für den akzeptablen Einsatz vor: Die Nutzung sollte nicht verpflichtend sein (Freiwilligkeit)  Bund und Länder haben am 15. April 2020 mitgeteilt, dass die Verwendung einer Contact-Tracing-App freiwillig sein soll 21 . Zudem schreibt die von Apple und Google entwickelte Schnittstelle vor, dass die Nutzer/innen aktiv um Einverständnis für das Contact-Tracing gefragt werden müssen 11 22 . Lasten sowie Nutzen müssen möglichst fair verteilt werden (Gerechtigkeit)  Es besteht das Risiko, dass der Zugang und die Nutzung von Contact-Tracing-Apps ungleich verteilt sein werden. Insbesondere ältere Menschen, die einem besonders hohen Erkrankungsrisiko ausgesetzt sind, Menschen ohne ausreichende Sprachkenntnisse für die Installationsanleitungen und sozial benachteiligte Bevölkerungsgruppen, die nicht zwangsläufig ein Smartphone besitzen, werden nur erschwerten Zugang zu einer solchen App haben 23 24 . Es sind Maßnahmen zu ergreifen, um einen möglichst gerechten Zugang zu Technologien oder Alternativen sicherzustellen. Beispielsweise könnte die App Installationshilfen in mehreren Sprachen anbieten. Die erhoffte positive Gesundheitswirkung für die Bevölkerung müssen stets gegen mögliche Nachteile für Individuen abgewogen werden (Nutzen)  Bei der Beurteilung der Wirksamkeit der App als bevölkerungsbezogener Maßnahme dürfen die Folgen für den Einzelnen nicht außer Acht gelassen werden. Die Zahl derjenigen die zu einem Verdachtsfall werden, ohne tatsächlich infiziert zu sein, wird mit der App zunehmen. Es ist zu berücksichtigen, dass durch das digitale Contact-Tracing keine Stigmatisierungs- oder Diskriminierungstendenzen sowie Einschränkungen der Privatheit entstehen. Das Nutzen-Schaden-Verhältnis ist durch kontinuierliche Untersuchung der Wirksamkeit zu überprüfen. Zusätzlich muss das Nutzen-Schaden-Verhältnis durch die Einstellungen der Schwellenwerte der Wahrscheinlichkeiten (z. B. einer Infektion) in der App stets optimiert und der Situation angepasst werden.

Rechtliche Voraussetzungen

Aus rechtlicher Sicht muss die Entwicklung der App die Umsetzung aller datenschutzrechtlichen Vorgaben gewährleisten („Privacy by Design“) und einen Missbrauch der bereitgestellten Daten verhindern 25 . Wichtige datenschutzrelevante Kriterien sind: dezentrale Datenverarbeitung, Anonymität, Datensparsamkeit, Unverkettbarkeit und Nichtbeobachtbarkeit der Kommunikation 18 . Vor Einwilligung in die Nutzung müssen Bürgerinnen und Bürger so umfassend und transparent wie möglich über den Zweck einer App, deren Einsatz sowie die Verarbeitung der bereitgestellten Daten informiert werden. Neben allgemeinen rechtlichen Grundlagen bedürfen sowohl Datenschutz als auch Datensicherheit einer besonderen Beachtung. Es muss gewährleistet sein, dass die durch die Tracing-App gewonnenen Daten ausschließlich zum Zweck der Kontaktrückverfolgung genutzt werden und die Daten nach Erreichung dieses Zwecks umgehend wieder gelöscht werden 26 . Die App darf zudem stets nur die für die Zwecke der Rückverfolgung unbedingt erforderlichen Daten erheben und muss so weit wie möglich mit anonymisierten Daten arbeiten. Weiterhin beschloss die Bundesregierung in Deutschland am 6. Mai 2020, dass eine Contact-Tracing-App transparent mit Quellcode bereitgestellt wird 21 . Die Offenlegung des Quellcodes erlaubt es unabhängigen Bürgerrechts- und Forschungsorganisationen, die Contact-Tracing-App zu prüfen. Dies stellt eine grundlegende vertrauensbildende Maßnahme dar, die wesentlich zur Akzeptanz und Nutzung einer solchen App führen kann.

Notwendigkeit einer unabhängigen, wissenschaftlichen Begleitforschung

Zu Nutzung, Nutzen und Risiken einer App zum Contact-Tracing von Personen mit SARS-CoV-2 liegen bisher keine empirischen Daten vor. Bei der Einführung der App ist daher eine wissenschaftliche Begleitforschung zwingend notwendig. Außerdem müssen die Effekte der App hinsichtlich Akzeptanz, Wirksamkeit oder Gerechtigkeit (z. B. Alters-/geschlechterdifferente Nutzung, Nutzung in Abhängigkeit des sozioökonomischen Status) zeitnah wissenschaftlich begleitet werden, um ggf. informiert nachjustieren zu können. Weiterhin müssen die Wirksamkeitsanforderungen für die Contact-Tracing-App dem erwarteten Nutzen, dem potenziellen Schaden, aber auch den Kosten (z. B. in Form einer Mehrbelastung des Öffentlichen Gesundheitsdienstes) gegenüber angemessen sein. Umfassende und konkrete Kriterien für eine sinnvolle Nutzenbewertung einer Contact-Tracing-App für den deutschsprachigen Raum gibt es bislang nicht. Allerdings gibt es bereits eine Klassifikation für die Bewertung der Wirksamkeit und des Mehrwerts digitaler Gesundheitstechnologien für das britische Gesundheits- und Pflegesystem 27 . Diese Klassifikation orientiert sich an den Funktionen von digitalen Angeboten im Gesundheitsbereich und ordnet diesen Funktionen verschiedene Anforderungen an die Nutzenbewertung zu. Für die Bewertung der Contact-Tracing-App sind bspw. Belege für die Akzeptanz, Nutzungsraten, Gerechtigkeit und den Mehrwert gegenüber anderen Methoden der Kontaktnachverfolgung zu erbringen. Zudem müssen konkrete Wirksamkeitskriterien vor der Einführung der App festgelegt und geeignete Daten kontinuierlich erhoben werden. Die Bewertungskriterien aus diesem Katalog und die vorgeschlagene Methodik könnten die Grundlage für die Nutzenbewertung der Contact-Tracing-App darstellen.

Danksagung

Wir bedanken uns für die Unterstützung durch den Leibniz-WissenschaftsCampus Digital Public Health Bremen (lsc-diph.de), der gemeinsam von der Leibniz-Gemeinschaft (W4/2018), der Freien Hansestadt Bremen und dem Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS gefördert wird.
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Review 1.  Assessing the Concepts and Designs of 58 Mobile Apps for the Management of the 2014-2015 West Africa Ebola Outbreak: Systematic Review.

Authors:  Gerard Krause; Daniel Tom-Aba; Patrick Mboya Nguku; Chinedu Chukwujekwu Arinze
Journal:  JMIR Public Health Surveill       Date:  2018-10-29

Review 2.  Epidemic Models of Contact Tracing: Systematic Review of Transmission Studies of Severe Acute Respiratory Syndrome and Middle East Respiratory Syndrome.

Authors:  Kin On Kwok; Arthur Tang; Vivian W I Wei; Woo Hyun Park; Eng Kiong Yeoh; Steven Riley
Journal:  Comput Struct Biotechnol J       Date:  2019-01-26       Impact factor: 7.271

3.  Quantifying SARS-CoV-2 transmission suggests epidemic control with digital contact tracing.

Authors:  Luca Ferretti; Chris Wymant; David Bonsall; Christophe Fraser; Michelle Kendall; Lele Zhao; Anel Nurtay; Lucie Abeler-Dörner; Michael Parker
Journal:  Science       Date:  2020-03-31       Impact factor: 47.728

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Review 1.  Current State of the First COVID-19 Vaccines.

Authors:  Birgit M Prüβ
Journal:  Vaccines (Basel)       Date:  2021-01-08

Review 2.  The dawn of digital public health in Europe: Implications for public health policy and practice.

Authors:  Brian Li Han Wong; Laura Maaß; Alice Vodden; Robin van Kessel; Sebastiano Sorbello; Stefan Buttigieg; Anna Odone
Journal:  Lancet Reg Health Eur       Date:  2022-02-03
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