”Vi behöver nytänkande datainsamling för att bekämpa covid-19”

Sverige går mot 5 000 dödsfall i covid-19, en hårt belastad vård- och omsorgspersonal, samt en stor mängd uppskjuten vård. Smittspridningen kan fortsättningsvis förväntas vara av allmän karaktär i samhället med stora regionala variationer.

Tekniskt sett är en epidemi ett exempel på ett ​dynamiskt system:​ helt enkelt ett ​tillstånd​ som förändras över tid enligt någon mekanism. Runt om i världen har olika åtgärder för att begränsa smittan kunnat observeras som förändringar i lutningen på en kurva av antalet smittade som inledningsvis har växt exponentiellt.

Vad är det effektivaste sättet att påverka den här processen och få kurvan att avta?

Det vetenskapliga ämne som studerar dynamiska system och dess styrning är ​reglerteknik​. Reglertekniska metoder kan avgöra hur ett dynamiskt system på bästa sätt kan styras.

Två saker är helt nödvändiga för en sådan beräkning: 1. En matematisk modell som beskriver hur systemet fungerar. 2. Mätinformation som gör det möjligt att förstå tillståndet just nu.

Kan man styra en epidemi med samma principer som man styr ett flygplan? Svaret är ja, även om det naturligtvis finns stora utmaningar.

På ett tekniskt plan räcker det om villkor 1 och 2 enligt ovan är uppfyllda. En epidemi är naturligtvis en betydligt mer slumpmässig process än en flygfärd men i allmänhet gäller att ju noggrannare modell och ju mer korrekt mätinformation om nuläget som finns, desto bättre styrprecision kan uppnås. På ett politiskt plan måste det förstås bestämmas vad man vill åstadkomma med sin styrning, liksom vilka resurser man är redo att sätta in.

Från ett reglertekniskt perspektiv är i dag avsaknaden av korrekt mätinformation om epidemins utbredning det största problemet. Här saknas framförallt upprepade representativa stickprovsundersökningar där deltagarna provtas både för pågående och genomgången virusinfektion.

Ett kostnadseffektivt sätt att studera sjukdomens spridning är att ta appar till hjälp. ​Covid Symptom Study ​som i Sverige drivs av Lunds universitet i samarbete med hälsoföretaget Zoe Global Ltd baseras på en sådan app. Över 3,3 miljoner deltagare använder i dag appen varav 177 000 personer i Sverige.

Deltagarna får dagligen svara på samma frågor i alla länder. Baserat på deltagarnas svar i Storbritannien har forskarna tagit fram en skattning för positivt virustest. Ju fler typiska symptom deltagaren registrerar desto mer sannolikt är det att personen skulle testa positivt för pågående virusinfektion. Data från Storbritannien indikerar att denna metod kan förutsäga ökade belastningar inom sjukvården med 5-7 dagars marginal.

Preliminära svenska data visar att skattningen fungerar väl för dem som har testats, men kalibreringen försvåras då testningen över tid varit gles: stickprovsundersökningar saknas exempelvis under maj månad.

Genom att kombinera olika typer av mätningar från symtom-appar, från avloppsvatten och stickprovsundersökningar, med data från etablerade källor såsom sjukhusinläggningar och dödsdata, kommer vi att kunna få en mycket tydligare bild av smittspridningen.

Detta är av största vikt för att förstå vart vi är på väg och även vilken effekt olika åtgärder har eller har haft på smittan, särskilt med tanke på att olika restriktioner nu börjar lätta. Alla mätningar har såväl systematiska som statistiska felkällor och det är därför kritiskt att mäta på flera olika sätt och väga samman resultaten.

Epidemiologiska modeller måste drivas med data. Utan tillräckliga data blir kontrollen av smittspridningen trubbigare och mer osäker, och omgivande länder kan inte bedöma riskerna med att öppna gränserna mot Sverige.

Vi behöver kraftigt utöka sjukdomsövervakningen, både med upprepade stickprovsundersökningar och med nytänkande alternativa datainsamlingar. Sverige är genomgående ett högteknologiskt samhälle med god it-infrastruktur; utgångsläget för att kontinuerligt samla in data, utvärdera denna, och återkoppla på lokal nivå kunde knappast vara bättre. S

om katten i Alice i Underlandet säger: ​Om du inte vet vart du ska så spelar det inte heller någon roll vilken väg du tar.

Stefan Engblom, docent i beräkningsvetenskap Uppsala universitet

Tove Fall, professor i molekylär epidemiologi, Uppsala universitet

Paul Franks, professor i genetisk epidemiologi, Lunds universitet

Maria Gomez, professor i fysiologi, Lunds universitet

Alexander Medvedev, professor i reglerteknik, Uppsala universitet

Tove Fall, Paul Franks och Maria Gomez är Initiativtagare till svenska delen av Covid Symptom Study.