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Die vorliegende Erfindung betrifft das technische Gebiet zur Ermittlung und/oder zur Steuerung eines Ansteckungsrisikos bei einer Ansammlung von Menschen. Insbesondere zur Ermittlung und/oder zur Steuerung des Ansteckungsrisikos von Menschen bei Veranstaltungen, insbesondere in geschlossenen Räumen.
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Durch die aktuelle Corona-Pandemie ist das Bedürfnis zur Ermittlung und zur Steuerung von Ansteckungsrisiken zwischen Menschen bedeutend angestiegen. Allerdings sind die vorgestellten Methoden nicht nur im Zusammenhang mit Corona anwendbar, sondern prinzipiell bei einer Vielzahl von übertragbaren Krankheiten, insbesondere bei Infektionskrankheiten, die über Aerosole in der Luft von Mensch zu Mensch übertragen werden. Dies kann insbesondere für politische Entscheidungsträger wichtig sein, um darüber zu entscheiden wie und ob sich Menschen treffen dürfen und auch ob Veranstaltungen stattfinden können.
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Wissenschaftler haben in diesem Zusammenhang Modelle entwickelt, die es ermöglichen, ein Übertragungsrisiko von Mensch zu Mensch zu berechnen und Ansteckungsmodelle unter der Annahme von bestimmten Randbedingungen zu modellieren.
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Die Modelle der Übertragung einer Infektion sind bekannt. Diese unterliegen aber gewissen Unsicherheiten (Standardabweichungen), die allerdings auch bekannt sind und modelliert werden können. Bei diesen Modellen spielen auch persönliche Eigenschaften der Menschen als Sender und Empfänger der Viren eine Rolle, die ebenfalls in der Modellierung berücksichtigt werden können. Im Idealfall sind alle Parameter, die ein Infektionsrisiko beeinflussen bekannt, sodass sich die Ansteckungswahrscheinlichkeit einer einzelnen Person bestimmen lässt, insbesondere in Abhängigkeit ihrer Verweildauer und/oder ihrem Verweilort.
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Sofern mehrere Virusvarianten (z.B. die Mutationen bei Covid-19) gleichzeitig existieren, kann die statistisch mittlere Übertragungsgefahr beispielsweise ermittelt werden, indem eine Gewichtung der mutationsspezifisch unterschiedlichen Übertragungsgefahren an Hand der Verbreitungsanteile der einzelnen Mutationen berücksichtigt werden. Diese mittlere Übertragungsgefahr (Übertragungsrisiko) kann in den Berechnungen einem einzigen fiktiv vorliegenden „gemittelten“ Virus zugeordnet werden und auf Basis dieses einzigen Virus können die Berechnungen durchgeführt werden.
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Ein Nutzen der Modelle, die auch als Ansteckungsmodelle oder Übertragungsmodelle bezeichnet werden können, ist auch, einer Person ihr individuelles Risiko einer Ansteckung vorhersagen zu können, damit kann die Person dann selbst entscheiden, ob sie sich dem Risiko einer Ansteckung aussetzt.
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Im Folgenden soll ein solches Modell beispielhaft illustriert werden:
- Der Nutzen der Modelle bezieht sich im Wesentlichen auf eine Person zu Person Auswirkung durch den Übertragungsweg der Aerosole, also eine 1:1 Beziehung.
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Eine komplexere Beziehung 1:N (mit N als Anzahl der weiteren Menschen mit der die Person maximal Kontakt hat) bezüglich eines definierten Raumes wird aus der 1:1 Personen-Beziehung abgeleitet, indem zeitlich parallele Ansteckungsrisiken zu mehreren Personen „akkumulierend“ berücksichtigt werden. Außerdem kann hierbei die Anreicherung oder Minderung einer Virenkonzentration in einem Raum berücksichtigt werden. 1:N bedeutet in diesem Zusammenhang, dass eine Person von mehreren anderen Personen über Aerosole angesteckt werden kann oder auch mehrere andere Personen anstecken kann und dies im Wesentlichen von der Virenkonzentration in der Luft und der Dauer des Zustandes abhängig ist.
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Unter „akkumulierend“ ist vorliegend zu verstehen, dass ein Ansteckungsrisiko durch mehrere Personen in erster Näherung als Addition der Einzelrisiken durch verschiedene Personen berechnet werden kann, aber auch wesentlich genauer berechnet werden kann indem eine Rekursionsformel RisikoNeu [100%] = RisikoAlt + (1 - RisikoAlt) * RisikoWeiterePerson iterativ für alle zeitlich parallel kontaktierten Personen genutzt wird.
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Durch ein Ausmultiplizieren der Rekursionsformel wird ersichtlich, dass eine reine Addition von Risiko-Werten, also Wahrscheinlichkeiten, einen zu hohen RisikoNeu-Wert ergeben würde:
- RisikoNeu =RisikoAlt + RisikoWeiterePerson - RisikoAlt * RisikoWeiterePers on, da Risiko-Alt*RisikoWeiterePerson>0 gelten muss, da die Risiko-Werte als Wahrscheinlichkeiten positiv sein müssen.
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In dem Wert RisikoWeiterePerson [100%] sind also Modellzusammenhänge enthalten, die die Übertragungswahrscheinlichkeit der Infektion von einer weiteren Person auf eine ursprüngliche Person mit ihrem aktuellen Risiko RisikoAlt berechnen lassen. Dies bedeutet, dass das Risiko mit einer weiteren Person sich nur um das zusätzliche Risiko durch die weitere Person, berechnet den verbleibenden „Nicht-Risiko-Prozentsatz“ (100% - Risiko-Alt), erhöht.
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Dies soll anhand eines Beispiels illustriert werden: Es gelten die folgenden Annahmen: Zwei Kontaktdauern gleicher Länge und gleichem Abstand zu einer Person:
- Wenn eine Person einen Infizierten eine Stunde trifft und dadurch ein 40%tiges Risiko hat (=0,4 [100%]), dass sie sich hierdurch ansteckt, dann kann für das Gesamtrisiko der Ansteckungsgefahr nach einer Stunde nicht 80% gelten. Vielmehr wird nur der verbliebene unifizierte Anteil von einem nach der ersten Kontaktdauer, der 60% ausmacht, kann durch die zweite gleichlange Kontaktdauer zu 40% „infiziert“ werden, was einen zusätzlichen Beitrag von 0,6*0,4=0,24 zu den vorherigen 0,4 ergibt. Also wird die Person nach zwei Stunden zu 64%=40%+24% infiziert. Dies gibt die Rekursionsformel wieder, allerdings ist die Rekursionsformel in der Einheit [100%], sodass eine „1“ 100% ergibt.
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Somit gilt für das vorgenannte Beispiel:
- 0,64[100%] = 0,4+(1-0,4)*0,4=0,4+0,24=0,64 [100%]=64 [%]; also: Neu=Alt+(1-Alt)*RisikoWeiterePerson.
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Will ein Veranstalter eine Veranstaltung organisieren, Eintrittskarten verkaufen und insbesondere einen Raum für eine Personenmenge für eine bestimmte Dauer öffnen, so bekommt er bisher relativ grobe Vorgaben, wie etwa eine maximale Personendichte, Negativtestergebnisse eines Virentests und/oder den Nachweis einer Impfung.
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Da diese Kriterien recht grob sind, kann ein Veranstalter nicht wirklich vorausschauend planen. Wie viele Tickets der Veranstalter wirklich verkaufen kann, respektive verkaufen könnte, bleibt relativ unklar. Um die Auflagen von Gesundheitsbehörden zu erfüllen, wird der Veranstalter also in der Regel eine deutlich geringere Anzahl von Personen zulassen, um keine Strafen zu riskieren und er wird deswegen zahlreichen Gästen den Einlass verweigern müssen. Zudem fehlen einem Veranstalter Möglichkeiten zu ermitteln, ob eine laufende Veranstaltung Vorgaben von Gesundheitsbehörden nicht mehr erfüllt bzw. ob die Veranstaltung droht diese Vorgaben zukünftig nicht mehr zu erfüllen.
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Demnach ist es die Aufgabe der Erfindung Techniken bereitzustellen, die eine Ermittlung und/oder eine Steuerung eines Ansteckungsrisikos bei einer Ansammlung von Menschen ermöglichen.
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Die Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche.
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Weitere vorteilhafte Ausgestaltungsmerkmale der vorliegenden Erfindung sind in den Patentansprüchen definiert.
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Erfindungsgemäß wird ein Verfahren zur Ermittlung eines Ansteckungsrisikos bei einer Ansammlung von Personen angegeben. Insbesondere betreffen die Ansammlungen Veranstaltungen, wobei diese Veranstaltungen bevorzugt in geschlossenen Räumen stattfinden. Das Verfahren wird zumindest teilweise, insbesondere als ein Algorithmus, auf einer Recheneinheit ausgeführt und umfasst die folgenden Schritte:
- • Vorhalten eines Modells zur Berechnung einer Ansteckungswahrscheinlichkeit mit zumindest einer Infektionskrankheit, wobei das Modell die Ansteckungswahrscheinlichkeit von zumindest einer Person in Abhängigkeit von Parametern berechnet, wobei die Parameter zumindest charakteristische Eigenschaften der Ansammlung, wobei die Ansammlung als auch Veranstaltung bezeichnet werden kann, umfassen;
- ◯ ein Modell, das eine Ansteckungswahrscheinlichkeit von zumindest einer Person berechnen kann, ist prinzipiell auch in der Lage eine Ansteckungswahrscheinlichkeit einer Mehrzahl von Personen zu berechnen, da die Ansteckungswahrscheinlichkeit einer Person mit statistischen Mitteln auf eine Mehrzahl von Personen ausgedehnt werden kann. Insbesondere können in dem Modell aktuelle, insbesondere tagesaktuelle, sowie räumlich aufgelöste Inzidenzwerte der entsprechenden Infektionskrankheit übergeben werden, respektive hinterlegt sein. Es ist bekannt, dass eine Ansteckungswahrscheinlichkeit sowohl im Hinblick auf den Ort, wo die Ansammlung stattfindet, als auch auf den Tag an dem die Veranstaltung stattfindet, veränderlich ist. Im Prinzip müssen zur Berechnung der Ansteckungswahrscheinlichkeit nicht alle Parameter des Modells verwendet werden. So kann es beispielsweise der Fall sein, dass für eine gewisse Veranstaltung manche Parameter gar nicht anwendbar sind oder sich sogar widersprechen. Beispielsweise kann es möglich sein, dass das Modell Parameter sowohl für eine Veranstaltung unter dem freien Himmel als auch für eine Veranstaltung in geschlossenen Räumen aufweist. Diese Parameter würden sich in eine Art und Weise widersprechen, sodass nur ein Satz der Parameter in dem Modell angewendet wird.
- • Bekanntmachung der für die Ansammlung relevanten charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung;
- ◯ in diesem Schritt werden dem Modell beispielsweise von einem Nutzer die für die Ansammlung relevanten charakteristischen Parameter bekannt gemacht. Findet die Veranstaltung beispielsweise in geschlossenen Räumen statt, kann dies dem Modell über einen hierzu eingerichteten Inputkanal, insbesondere über ein Nutzerinterface, bekannt gemacht und eingestellt werden. Insbesondere können in diesem Schritt die relevanten charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung auch näher bestimmt werden. So kann dem Modell beispielsweise mitgeteilt werden, wie groß die Räume sind.
- • Übergabe eines vorgegebenen Zielwertes für ein Ansteckungsrisiko von zumindest der einen Person an das Modell;
- ◯ der Zielwert kann dem Algorithmus beispielsweise auch über das Nutzerinterface bekannt gemacht werden. Ein solches Ansteckungsrisiko kann beispielsweise von einer Gesundheitsbehörde vorgegeben werden. Der vorgegebene Zielwert könnte beispielsweise lauten, dass sich eine Person nur mit einer Wahrscheinlichkeit von einer bestimmten Prozentzahl anstecken darf oder aber, dass sich bei einer bestimmten Anzahl von Personen nur ein bestimmter Prozentsatz dieser Personen anstecken darf. Typischerweise liefert ein Modell für das Ansteckungsrisiko diesen Wert als Ergebnis. Mathematisch ist es aber natürlich auch möglich, diesen Wert in die Gleichung des Modells einzusetzen und nach anderen Variablen des Modells aufzulösen.
- • Starten eines Optimierungsschritts, wobei während des Optimierungsschritts die Parameter der charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung im Hinblick auf eine maximale Personenanzahl unter Einhaltung des vorgegebenen Zielwertes variiert werden;
- ◯ die mathematischen Methoden, um ein solches Optimierungsproblem zu lösen, sind an sich bekannt. Die Parameter der charakteristischen Eigenschaften sind je nach Art der Parameter nicht zwingend festgelegt. Diese nicht festgelegten Parameter können mittels numerischer oder analytischer Verfahren so lange variiert werden bis ermittelt wird, welcher Satz von sich ergebenden charakteristischen Parametern eine maximale Personenanzahl unter Einhaltung des vorgegebenen Zielwertes zur Folge hat.
- • Ausgabe der maximalen Personenanzahl und/oder der der maximalen Personenanzahl entsprechenden Parameter der charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung vermittels einer Schnittstelle der Recheneinheit.
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Dies bietet den Vorteil, dass ermittelt werden kann, welche Bedingungen bei einer Veranstaltung geschaffen werden müssen, um es einem Veranstalter zu ermöglichen eine maximale Personenanzahl zu der Veranstaltung zuzulassen. Zugleich wird dem Veranstalter auch mitgeteilt, wie hoch diese maximale Personenanzahl unter diesen Bestimmungen ausfällt. Einem Veranstalter wird hierdurch also ermöglicht beispielsweise seinen Ticketverkauf zu maximieren, wobei gleichzeitig sichergestellt wird, dass das Risiko einer Ansteckung unter einem zuvor festgelegten Wert liegt, sodass das Infektionsgeschehen wirksam kontrolliert werden kann. Wie nachfolgend noch näher erläutert wird, kann hierdurch beispielsweise automatisiert ein optimaler Bestuhlungsplan für einen Veranstalter erstellt werden. Gegebenenfalls kann dieser Bestuhlungsplan auch mittels einer Simulation ermittelt werden, auf die der Veranstalter nicht von alleine gekommen wäre. Gerade bei der Vielzahl von Parameterkombinationen, die das Ansteckungsrisiko einer Veranstaltung bestimmen, ist es für den Veranstalter quasi unmöglich ohne das erfindungsgemäße Verfahren zu einer für ihn optimierten Anzahl von Besuchern - unter Einhaltung von Vorgaben durch die Gesundheitsbehörden - für die Veranstaltung zu gelangen.
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Bevorzugt umfassen die Parameter der charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung:
- • Eigenschaften der Räumlichkeiten umfassend: Raumgrößen, Anzahl der Räume, räumliche Positionen der Personen, insbesondere Bestuhlungspläne, Belüftungskonzepte und/oder sanitäre Räumlichkeiten, insbesondere Toiletten;
- ◯ all diese Eigenschaften bestimmen alleine oder in Kombination die Ansteckungswahrscheinlichkeit. In der Regel führen größere Räume zu einer geringeren Ansteckungswahrscheinlichkeit. Je weiter sich Personen in der Regel voneinander beanstandet aufhalten, desto geringer ist das Infektionsrisiko, etc.
- • Eigenschaften der Personen umfassend: Maskenträger, Impfstatus der Personen und/oder Krankheitshistorie der Personen;
- ◯ im Allgemeinen ist die Ansteckungswahrscheinlichkeit geringer, wenn Personen Masken tragen, geimpft sind und/oder von der Krankheit genesen sind.
- • Eigenschaft der Veranstaltung umfassend: Art der Veranstaltung.
- ◯ es ist beispielsweise bekannt, dass sich Corona wahrscheinlicher verbreitet, wenn bei der Veranstaltung gesungen wird.
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Diese charakteristischen Eigenschaften der Veranstaltung ermöglichen es also, dass die Ansteckungswahrscheinlichkeit der Veranstaltung hinreichend genau im Hinblick auf individuelle Eigenschaften der bestimmten Veranstaltung hin modelliert werden kann.
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Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei ein Nutzer die Parameter der charakteristischen Eigenschaften als veränderbar oder als unveränderbar markiert.
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Dies bietet den Vorteil, dass von einem Veranstalter nur solche Parameter von charakteristischen Eigenschaften als variabel/veränderbar angegeben werden auf die dieser auch Einfluss hat, respektive, die dieser verändern kann. So hat ein Veranstalter in der Regel Einfluss auf welche Art er ein Bestuhlungsplan erstellt und die Stühle zueinander anordnet. Auf der anderen Seite sind in geschlossenen Räumen Fenster oft in vordefinierter Größe vorgesehen, sodass ein Veranstalter hierauf keinen Einfluss hat. Markiert der Veranstalter den Bestuhlungsplan als veränderbar und eine Belüftungssituation in Abhängigkeit von Fenstern als unveränderbar, wird ihm der Algorithmus lediglich den Bestuhlungsplan variabel optimieren und entsprechend ausgeben. Die Belüftungssituation kann allerdings dahingehend variabel sein, wie oft ein Fenster geöffnet wird und/oder ob und wie Belüftungsanlagen verwendet werden sollen.
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Bevorzugt werden die charakteristischen Eigenschaften unter Beachtung von spezifischen Randbedingungen frei simuliert oder es werden der Recheneinheit festgelegte Variationsmöglichkeiten bekannt gemacht, wobei die festgelegten Variationsmöglichkeiten insbesondere in einer Datenbank hinterlegt sind.
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Um beim Beispiel der Bestuhlung zu bleiben: dem Algorithmus kann beispielsweise über ein Nutzerinterface bekannt gemacht werden welche Fläche für die Bestuhlung zur Verfügung steht, welche Form diese Fläche hat und wie viel Stühle vorhanden sind. Anhand dieser spezifischen Randbedingungen kann der Algorithmus dem Bestuhlungsplan frei simulieren. Es besteht aber auch die Möglichkeit, dass der Veranstalter beispielsweise in einer Datenbank mehrere mögliche Bestuhlungspläne hinterlegt, die der Algorithmus als mögliche Variationen im Rahmen der Optimierung verwendet. Im letzteren Fall wird der Algorithmus also einen der vorgegebenen Bestuhlungspläne der Datenbank als optimal auswählen. Dies kann vor allem dann vorteilhaft sein, wenn der Veranstalter nicht die Möglichkeit hat die Stühle mit maximaler Flexibilität anzuordnen. Auf der anderen Seite bietet die Möglichkeit der freien Simulation im Idealfall bessere Optimierungsergebnisse.
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In einer bevorzugten Ausgestaltung werden die Eigenschaften der Personen mittels einer Dateneingabe durch die jeweiligen Personen und/oder mittels eines Datensatzes von hypothetischen Eigenschaften der Personen bekannt gemacht.
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Die Personen können sich also beispielsweise über ein Webinterface an der Recheneinheit registrieren und ihre Eigenschaften im Hinblick auf ein Ansteckungspotenzial als Input für die Berechnungen des Algorithmus übergeben. Eine Person kann also beispielsweise angeben ob sie geimpft ist, ob und welche Masken sie trägt, Alter, Geschlecht, und gegebenenfalls weitere Parameter. Da dies jedoch einen hohen administrativen Aufwand für die Personen bedeutet, können auch hypothetische Eigenschaften der Personen dem Algorithmus bekannt gemacht werden, wobei insbesondere tagesaktuelle und lokale Eigenschaften von Personen verwendet werden, um das Ansteckungsrisiko besonders gut zu modellieren.
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Überschreitet die wahrscheinliche Personenanzahl der Veranstaltung einen festgelegten Wert, so kann die Dateneingabe durch die jeweiligen Personen durch den Datensatz der hypothetischen Eigenschaften der Person ersetzt werden. Aus statistischen Gründen ist anzunehmen, dass wenn die Zahl der Person der Veranstaltung beispielsweise den festgelegten Wert von 100 Personen überschreitet, insbesondere von 250 Personen überschreitet, ein Datensatz mit hypothetischen Eigenschaften dieser Personenmenge nur noch unwesentlich von einem Datensatz abweichen würde, der entsteht, wenn jede einzelne Person ihre Eigenschaften individuell eingibt.
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Zweckmäßigerweise wird der vorgegebene Zielwert bei der Optimierung nicht überschritten.
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Dies bietet den Vorteil, dass das Ansteckungsrisiko immer unter dem vorgegebenen Zielwert bleibt.
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Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Steuerung des Ansteckungsrisikos bei der Ansammlung von Personen, insbesondere bei Veranstaltungen angegeben, wobei das Verfahren zumindest teilweise, insbesondere als ein Algorithmus, auf einer Recheneinheit ausgeführt wird und die folgenden Schritte umfasst:
- • Vorhalten des Modells zur Berechnung einer Ansteckungswahrscheinlichkeit mit zumindest einer Infektionskrankheit, wobei das Modell die Ansteckungswahrscheinlichkeit von zumindest einer Person in Abhängigkeit von Parametern berechnet, wobei die Parameter zumindest charakteristische Eigenschaften der Ansammlung umfassen;
- ◯ auch in diesem Fall können dem Modell tagesaktuelle Inzidenzwerte bekannt gemacht werden.
- • Erfassen der tatsächlichen Parameter der charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung, insbesondere der Personen;
- ◯ hierbei können beispielsweise Impfnachweise eingescannt werden und/oder Tickets auf denen die Eigenschaften der jeweiligen Person codiert sind. Solche Tickets von der Person können beispielsweise erstellt werden, wenn die Person ihre Eigenschaften im Rahmen der vorgenannten Registrierung eingibt.
- • Übergabe des vorgegebenen Zielwertes für ein Ansteckungsrisiko von zumindest der einen Person an das Modell;
- • Echtzeitberechnung der Ansteckungswahrscheinlichkeit und Ausgabe einer Informationsmitteilung sobald der vorgegebene Zielwert erreicht oder überschritten wird oder falls der vorgegebene Zielwert mit einer festgelegten Wahrscheinlichkeit überschritten wird.
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Dies bietet den Vorteil, dass auch während der Veranstaltung das Ansteckungsrisiko, respektive die Ansteckungswahrscheinlichkeit, regelmäßig berechnet und evaluiert wird, sodass gegebenenfalls von den Veranstaltermaßnahmen ergriffen werden können. Eine tagesaktuelle Ansteckungswahrscheinlichkeit kann durchaus von einer zuvor ermittelten Ansteckungswahrscheinlichkeit abweichen, da sich einige Parameter, beispielsweise die Inzidenz - vom Zeitpunkt der ursprünglichen Berechnung in einer Art und Weise ändern können, die zu einer erhöhten oder auch zu einer erniedrigten Ansteckungswahrscheinlichkeit führt. Zugleich kann der Algorithmus eine Handlungsempfehlung ausgeben, welche Maßnahmen unternommen werden müssen, um das Ansteckungsrisiko unter dem vorgegebenen Wert zu halten und gleichzeitig einer maximalen Anzahl von Personen zu ermöglichen weiterhin an der Veranstaltung teilzunehmen. So könnte beispielsweise ein geändertes Belüftungskonzept vorgeschlagen werden oder auch bestimmte Personen, insbesondere die Person, die nicht geimpft sind und/oder keine Maske tragen, zum Verlassen der Veranstaltung aufgefordert werden.
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Das Verfahren kann auch verwendet werden, um in Echtzeit zu steuern, wie viele Personen in eine Veranstaltung eingelassen werden und ab wann der Zugang gesperrt werden muss. Es werden solange neue Personen in die Veranstaltung eingelassen bis das System mitteilt, dass der Grenzwert erreicht worden ist.
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Vorzugsweise wird zumindest eine räumliche Position der Personen als Parameter der charakteristischen Eigenschaft mittels Erfassungsmitteln in Echtzeit erfasst.
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So können beispielsweise Kameras, die an der Decke angebracht werden, die Positionen der Personen, insbesondere anonymisiert, an den Algorithmus übertragen, sodass die Abstände der Personen zueinander in der Echtzeitmodellierung berücksichtigt werden können. Beispielsweise gibt es bei Konzerten die Tendenz, dass sich Personen im Laufe des Konzertes immer mehr in Richtung Bühne drängen. Dies kann von den Kameras erfasst und entsprechend moduliert und demnach in dem Ansteckungsrisiko berücksichtigt werden. Gegebenenfalls kann für den Veranstalter von dem Algorithmus die Handlungsempfehlung ausgegeben werden, das Konzert nach einem Lied zu unterbrechen, sodass sich die Personen wieder entzerren.
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Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung ist ein System, insbesondere eine Recheneinheit, angegeben, wobei das System zur Durchführung der Schritte eines und/oder beider der vorgenannten Verfahren eingerichtet ist.
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Im Folgenden werden bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die begleitenden Figuren erläutert:
- 1: zeigt ein System und ein Verfahren zur Ermittlung eines Ansteckungsrisikos bei einer Ansammlung von Personen;
- 2: zeigt ein System und ein Verfahren zur Steuerung eines Ansteckungsrisikos bei einer Ansammlung von Personen;
- 3: ein Verfahren um Authentizität und Integrität von Daten, d.h. des Vireninfektionsrisiko-Beitrags der Person, sicherzustellen und anderseits den Datenschutz bestmöglich zu schützen
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Nachfolgend werden zahlreiche Merkmale der vorliegenden Erfindung anhand von bevorzugten Ausführungsformen ausführlich erläutert. Die vorliegende Offenbarung ist dabei nicht auf die konkret genannten Merkmalskombinationen beschränkt. Vielmehr lassen sich die hier genannten Merkmale beliebig zu erfindungsgemäßen Ausführungsformen kombinieren, sofern dies nachfolgend nicht ausdrücklich ausgeschlossen ist.
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1 zeigt ein System 100 und ein Verfahren zur Ermittlung eines Ansteckungsrisikos bei einer Ansammlung von Personen. Das System 100 kann insbesondere als eine Rechnereinheit 100 oder als ein Server 100 ausgebildet sein. Das System 100 ist vorzugsweise über entsprechende Schnittstellen mit dem Internet verbunden und kann Daten austauschen und/oder über das Internet (das Internet ist in 1 nicht gezeigt) kommunizieren. Das Verfahren kann auf dem System 100 als ein Algorithmus mit den folgenden Schritten implementiert sein:
- Schritt 101: Vorhalten eines Modells zur Berechnung einer Ansteckungswahrscheinlichkeit mit zumindest einer Infektionskrankheit, wobei das Modell die Ansteckungswahrscheinlichkeit von zumindest einer Person in Abhängigkeit von Parametern berechnet, wobei die Parameter zumindest charakteristische Eigenschaften der Ansammlung umfassen;
- Schritt 103: Bekanntmachung der für die Ansammlung relevanten charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung;
- Schritt 105: Übergabe eines vorgegebenen Zielwertes für ein Ansteckungsrisiko von zumindest der einen Person an das Modell;
- Schritt 107: Starten eines Optimierungsschritts, wobei während des Optimierungsschritts die Parameter der charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung im Hinblick auf eine maximale Personenanzahl unter Einhaltung des vorgegebenen Zielwertes variiert werden;
- Schritt 109: Ausgabe der maximalen Personenanzahl und/oder der der maximalen Personenanzahl entsprechenden Parameter der charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung über eine Schnittstelle der Recheneinheit.
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Über ein Nutzerinterface 117 können dem System 100 die entsprechenden Parameter sowie andere Informationen bekannt gemacht werden.
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Der Schritt 109 der Ausgabe kann beispielsweise auf einem dem System 100 zugeordneten Bildschirm 109a erfolgen und/oder als ein entsprechender Datensatz. Eine mögliche Ausgabe auf dem Bildschirm 109a, respektive die Informationen in dem Datensatz, sind beispielhaft anhand eines Bestuhlungsplans 111 illustriert. Der Bestuhlungsplan 111 zeigt, dass Personen mit einer Maske 113 enger zusammengesetzt werden können als Personen ohne eine Maske 115. Die Ausgabe zeigt dem Veranstalter also die maximale mögliche Anzahl von Personen für ein vorgegebenes Ansteckungsrisiko sowie den zugrundeliegenden Bestuhlungsplan 111, den der Veranstalter in der Folge umzusetzen hat.
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2 zeigt ein System 120 und ein Verfahren zur Steuerung eines Ansteckungsrisikos bei einer Ansammlung von Personen. Das System 120 kann insbesondere als eine Rechnereinheit 120 oder als ein Server 120 ausgebildet sein. Das System 120 ist vorzugsweise über entsprechende Schnittstellen mit dem Internet verbunden und kann Daten austauschen und/oder über das Internet (das Internet ist in 2 nicht gezeigt) kommunizieren. Das Verfahren kann auf dem System 120 als ein Algorithmus mit den folgenden Schritten implementiert sein:
- Schritt 121: Vorhalten des Modells zur Berechnung einer Ansteckungswahrscheinlichkeit mit zumindest einer Infektionskrankheit, wobei das Modell die Ansteckungswahrscheinlichkeit von zumindest einer Person in Abhängigkeit von Parametern berechnet, wobei die Parameter zumindest charakteristische Eigenschaften der Ansammlung umfassen;
- Schritt 123: Erfassen der tatsächlichen charakteristischen Eigenschaften der Ansammlung, insbesondere der Personen;
- Schritt 125: Übergabe des vorgegebenen Zielwertes für ein Ansteckungsrisiko von zumindest der einen Person an das Modell; typischerweise handelt es sich hierbei um denselben Zielwert, der in dem Verfahren gemäß 1 in dem Schritt 105 übergeben wird - und zwar aus dem Grund, weil auf dessen Grundlage die Rahmenbedingungen der Veranstaltung geplant wurden.
- Schritt 127: Echtzeitberechnung der Ansteckungswahrscheinlichkeit;
- Schritt 129: Ausgabe einer Informationsmitteilung sobald der vorgegebene Zielwert überschritten wird oder falls der vorgegebene Zielwert mit einer festgelegten Wahrscheinlichkeit überschritten wird.
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Über ein Nutzerinterface 137 können dem System 120 die entsprechenden Parameter sowie andere Informationen bekannt gemacht werden.
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Der Schritt 129 der Ausgabe kann beispielsweise auf einem dem System 120 zugeordneten Bildschirm 129a erfolgen und/oder als ein entsprechender Datensatz.
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Wo sich Personen bei der Veranstaltung tatsächlich aufhalten, wird in der Regel von dem vorgegebenen Bestuhlungsplan 111 abweichen. So können Erfassungsmittel, insbesondere Kameras, tatsächliche Personenpositionen erfassen und überwachen. Eine solche tatsächliche Personenposition 131 kann dem Algorithmus, insbesondere in Schritt 123, bekannt gemacht werden. Es ist zu sehen, dass sich insbesondere die Personen ohne Maske 115 deutlich enger zueinander als auch zu den Personen ohne Masken 113 aufhalten. Dies hat zur Folge, dass sich das Ansteckungsrisiko erhöht. Demnach gibt das Verfahren in Schritt 129 eine entsprechende Meldung und gegebenenfalls einen angepassten Bestuhlungsplan 133 aus. Dieser angepasste Bestuhlungsplan 133 ist dann von dem Veranstalter umzusetzen. Der angepasste Bestuhlungsplan 133 zeigt, dass die Personen ohne Maske 115 die Veranstaltung verlassen müssen und sich die Personen mit Maske 113 weiter voneinander entfernt platzieren müssen. Auf diese Weise kann das Ansteckungsrisiko so gesenkt werden, dass es sich wieder unter der Zielvorgabe befindet.
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Nachfolgend werden weitere Ausführungsformen der Erfindung beschrieben, die mit den vorgenannten Merkmalen kombiniert werden können, sofern dies nicht technisch ausgeschlossen ist.
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Der Veranstalter kann ein Aerosolverteilmodell, welches Bestandteil des Modells zur Berechnung einer Ansteckungswahrscheinlichkeit sein kann, im Wesentlichen in Abhängigkeit von den ermittelten Infektionswahrscheinlichkeiten der den Raum betretenen Personen (Impfung, Antikörper durch frühere Erkrankung, aktueller negativer Test insb. PCR oder auch Schnelltests), von den sonstigen relevanten Personeneigenschaften (Alter, Blutgruppe, Vorerkrankungen, ...) bis hin zu ob die Personen Schutzmasken tragen und wenn ja welche Maskengüte, des Verhältnisses Raumvolumen zu Fläche, des Lüftungskonzepts und der Luftreinigung und/oder der wahrscheinlichen Abstände der Personen (z.B. Bestuhlungskonzept im Theater oder freie Bewegung im Museum) und den Verweildauern in diesen Abständen berechnen.
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Dies bietet eine Berechnungsgrundlage, damit ProzLimit und GesamtLimit eingehalten werden könnte und z.B. die maximale Anzahl an Personen in den Raum gelassen werden kann.
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Einem Veranstalter wird hierdurch ermöglicht durch iterative Berechnung für jede weitere Person, die eine Veranstaltung betreten möchte, das Ansteckungsrisiko für diese Person und alle anderen Personen bei dieser Veranstaltung zu berechnen und so die maximal erlaubte Anzahl von Personen, basierend auf den personen-individuellen Vireninfektionsrisiko-Beiträgen, einlassen zu können (bevor das aktuell erlaubte Risiko der Gesamtheit aller Personen der Veranstaltung überschritten wird).
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Hierbei wird über Modellrechnungen abgeschätzt, wie viele Personen sich statistisch gesehen bei einer Veranstaltung anstecken werden basierend auf
- • bekannten Viren-Durchseuchungs- und Viren-Schutzwahrscheinlichkeiten von Personen und deren Entwicklungen bis zu/an einem Tag X,
- • den Annahmen über das gegenseitige Ansteckungspotential während einer Zeitspanne in einem Raum mit bekannten Raumeigenschaften und
- • den personen-individuellen Vireninfektionsrisiko-Beiträgen.
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Auf dieser Basis kann der Veranstalter - unter Einhaltung aktuell geltender Bestimmungen und Richtlinien - der maximal zulässigen Anzahl von Besuchern den Zutritt zur Veranstaltung ermöglichen
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Bemerkungen/Einschub: Der Veranstalter kann Personen, die einen hohen Vireninfektionsrisiko-Beitrag haben, den Einlass verwehren, um einer größeren Anzahl von Personen den Besuch der Veranstaltung zu ermöglichen. Hierdurch hätte der Veranstalter einen monetären Vorteil.
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Würden von 20.000 Personen im Mittel jede Person zu 0,15% als zusätzlich angesteckt prognostiziert, so folgt daraus rechnerisch das Äquivalent von 30 Personen=20.000*0,15, die sich durch die Veranstaltung in dem Raum zusätzlich anstecken werden. Dieser Wert liefert nur den Effekt durch den Aufenthalt in dem Raum und nicht Effekte durch die Reise zum Raum oder von ihm zurück.
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Mit obiger Rekursionsformel wird für jede Person für ihren Zeitraum im Raum die Rekursionsformel in vordefinierten Zeiteinheiten genutzt, z.B. im 5 Minuten Rhythmus. Dieser Zeitrhythmus ist für alle Personen im Algorithmus „synchron“. Eine Person kann in diesen 5 Minuten Kontakte zu 0 bis x Personen haben, wobei die Rekursionsformel für diese Person x-mal berechnet wird. Die Modellberechnungen zur Kalkulation der aktuellen Luftverunreinigung mit Viren können in diesen „5-Minuten-Intervallen“ durchgeführt werden und diese Luftverunreinigung kann für eine Person wie der Kontakt zu einer infizierten Person behandelt werden, allerdings mit einer speziellen angepassten Funktion. In diesen Modellen kann berücksichtigt werden, welche Arten von Viren in welcher Verteilung unter den Teilnehmern vorhanden sind. Hieraus kann ein geeigneter gewichteter Mittelwert der Viren berechnet werden und in das Modell einfließen.
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Es kann ein spezieller digitaler Impfausweis Verwendung finden, der z.B. im Mobilfunkgerät über einen QR Code verwaltbar ist und der
- • eindeutig die ausgewiesene Person identifiziert, d.h. einen Abgleich mit einem Personaldokument wie Personalausweis ermöglicht,
- • von dieser Person mitführbar ist,
- • am Eingang des Raumes der Veranstaltung vorzeigbar ist und scannbar ist;
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Der Veranstalter kann den digitalen Impfausweis scannen und verifizieren und somit die Identität der Person mit einem Personaldokument abgleichen. Hierauf kann der Veranstalter auf den Vireninfektionsrisiko-Beitrag durch diese Person aus einer „privacy-ensuring-Datenbank“ zugreifen, um damit aktuelle sukzessiv addierte Werte „ProzLimitGemessenBeiVeranstaltung“ und „GesamtLimitGemessenBeiVeranstaltung“ zu ermitteln und mit den erlaubten Grenzwerten ProzLimit und GesamtLimit abzugleichen.
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Um auf der einen Seite die Authentizität und Integrität der Daten, d.h. des Vireninfektionsrisiko-Beitrags der Person, sicherzustellen und anderseits den Datenschutz bestmöglich zu schützen, wird der folgende exemplarische technische Ablauf gemäß 3 vorgeschlagen (siehe auch Ablaufdiagramm):
- Voraussetzungen und Registrierungen:
- 1. Eine Person lädt eine Impfausweis-App herunter und gibt ihre Daten (z.B. Personaldaten) und über Zertifikate einen nachgewiesenen Status (genesen, Impfstatus, etc.) ein.
- 2. Die Person wird über die Impfausweis-App mit dem Impfausweis „im Hintergrund“ auf einem Server registriert.
- 3. Ein Einlasssystem des Veranstalters registriert sich bei einer „Coronalage-Datenbank“.
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Vorbereitung der Veranstaltung:
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- 4. Im Einlasssystem wird das Veranstaltungskonzept konfiguriert, d.h. Raumgröße, Belüftungskonzept, Bestuhlung, etc.
- 5. Die Person gibt ggf. neue/aktuelle Testergebnisse, Impf- oder Genesenenzertifikate, etc. in der Impfausweis-App ein.
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Direkt vor Veranstaltung (tagesaktuell)
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- 6. Das Einlasssystem fragt tagesaktuell (am Tag der Veranstaltung) die aktuelle Coronalage an und kann diese an das System 120 übergeben.
- 7. Die Coronalage-Datenbank übermittelt eine tagesaktuelle Coronalage.
- 8. Die Impfausweis-App fordert ein aktuelles „Impfausweis-Ticket“ beim Hintergrundsystem des digitalen Impfausweises („privacy-ensuring-Datenbank“) an (gesichert, d.h. authentifiziert und verschlüsselt).
- 9. Das Hintergrundsystem erstellt das aktuelle „Impfausweis-Ticket“ mit den folgenden Daten, die dann vom Hintergrundsystem digital signiert werden:
- • Name der Person;
- • Personal-Daten (je nach geltenden Bestimmungen und Datenschutzrecht) zur Identifikation der Person anhand des Personaldokuments, z.B. Geburtsdatum, Geburtsort oder Personaldokumentnummer/-ID;
- • aktueller Zeitstempel;
- • aktuellen Vireninfektionsrisiko-Beitrag durch die Person;
- • eindeutige ID des Impfausweis-Tickets;
- 10. Das Hintergrundsystem sendet das signierte Impfausweis-Ticket zur Impfausweis-App der Person;
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Einlass zur Veranstaltung:
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- 11. Die Person authentifiziert sich beim Eintritt der Veranstaltung mittels der Applikation (App), in der der digitale Impfausweis gespeichert ist (Impfausweis-App);
- 12. Die Person präsentiert beim Einlass das Impfausweis-Ticket in der Impfausweis-App (in scanbarer Form, z.B. als QR-Code) an ein Ticket-Erfassungsmittel;
- 13. Das Einlasssystem des Veranstalters liest das Impfausweis-Ticket ein, prüft die Authentizität und Integrität des Impfausweis-Tickets mit dem digitalen Zertifikat des Hintergrundsystems (der „privacy-ensuring-Datenbank“) und verifiziert die Gültigkeit und den Zeitstempel;
- 14. Die Person legt ihr Personaldokument bei der Einlasskontrolle vor;
- 15. Der Mitarbeiter des Veranstalters in der Einlasskontrolle verifiziert den Namen der Person und die Personal-Daten gegen das Personaldokument der Person (diese Daten dürfen aus Datenschutzgründen vom Veranstalter nicht gespeichert werden);
- 16. Das Einlasssystem berechnet basierend auf i) der Coronalagen-Datenbank mit z.B. der aktuellen Verteilung und Infektiosität der Mutanten, ii) dem Impfausweis-Ticket der Person und iii) den eigenen Daten des Veranstaltungskonzeptes (Stuhlabstände, Belüftungskonzept, etc.) den Vireninfektionsrisiko-Beitrag. Dieser berechnet sich nicht nur aus den Werten der „aktuellen“ Person, sondern berücksichtigt auch die bereits eingelassenen Personen, das Veranstaltungskonzept und die daraus ggf. neuen Korrelationen (siehe oben in „Ausgangspunkt“). Der Vireninfektionsrisiko-Beitrag wird zu den aktuellen Werten „ProzLimitGemessenBeiVeranstaltung“ und „GesamtLimitGemessenBeiVeranstaltung“ hinzuaddiert und die aktualisierten Werte mit den erlaubten Grenzwerten ProzLimit und GesamtLimit abgeglichen. Außerdem wird die Impfausweis-Ticket-ID (ggf. für spätere Nachverfolgung, etc.) gespeichert.
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Einschub/Klarstellung: Der Begriff Vireninfektionsrisiko-Beitrag suggeriert, dass hier ein zu addierender Beitrag berechnet wird, was aber im Berechnungsalgorithmus nicht so gehandhabt wird. Mit jeder neuen Person kann der Algorithmus zur Berechnung des Wertes GesamtLimitGemessenBeiVeranstaltung immer wieder ganz neu für alle Personen gestartet werden, da sich alle Infektionswerte aller beteiligten Personen über die Zeit ihres Aufenthaltes kontinuierlich erhöhen. Man könnte also die Rekursionsformel z.B. jede Minute erneut für dann alle Anwesenden unter der Berücksichtigung ihres gegenseitigen Risikos nutzen. Ist dann ein neuer Wert GesamtLimitGemessenBeiVeranstaltung ermittelt worden, so kann er mit dem vorherigen Wert ohne diese letzte Person verglichen werden. Die Differenz ergibt dann den Beitrag durch diese Person.
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Mit „immer ganz neu gestartet werden“ sind zwei Fälle zu unterscheiden: Fall 1 ist in 3 illustriert: Einlasszeitpunkte aller einzelnen Personen sind bekannt, da alle Personen beim Eintritt erfasst werden, also auch den Eintrittszeitpunkt unserer aktuell zu prüfenden Person, deren Beitrag zu berechnen ist. Die bis dahin ermittelten Werte GemessenBeiVeranstaltung basieren auf den RisikoNeu Werten aller bis zu diesem Zeitpunkt Anwesenden. Die aktuelle Person erhält dann für diesen Zeitpunkt auch einen RisikoNeu Wert als Anfangswert und danach werden alle diese Risikowerte bis zum Ende der Veranstaltung im z.B. 5 Minuten Takt rekursiv erhöht.
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Fall 2 beschreibt den Spezialfall, dass der Zeitpunkt des Eintreffens der einzelnen Personen nicht bekannt ist und deswegen hierfür eine Verteilungsfunktion annimmt. Dieser Fall 2 liegt bei einem Kartenvorverkauf vor und liefert deswegen ungenauere Berechnungen. Diesen Fall 2 kann der Veranstalter dahingehend berücksichtigen, dass er weniger Personen im Vorverkauf berücksichtigt, z.B. weniger berücksichtigt als bei dem Verkauf an der Tageskasse. An der Tageskasse könnte dann wieder gemäß Fall 1 überprüft werden, wer zusätzlich zum Vorverkauf eingelassen werden kann, wobei die Personen mit Tickets aus dem Vorverkauf zuerst eingelassen werden müssen, da sie ansonsten dem Cut durch bereits eingelassene Tageskassen Personen zum Opfer fallen könnten, obwohl sie im Vorverkauf ein gültiges Ticket erstanden hatten. Eine weitere Abwandlung zu Fall 2 wird nachstehend noch erläutert.
- 17. Das Einlasssystem präsentiert der Einlasskontrolle das Ergebnis.
- 18. Wenn die Grenzwerte nicht erreicht sind, kann die Person an der Veranstaltung teilnehmen.
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Bei der Berechnung des Vireninfektionsrisiko-Beitrages ist zu beachten, dass der Beitrag aus zwei Anteilen besteht. Zum einen der Beitrag den die neue Person durch ihre eigene potentielle Ansteckung durch alle bisherigen Veranstaltungsteilnehmer leistet und zum anderen die Beträge, die die bisherigen Teilnehmer durch die neue Person erhalten. Beide Beiträge sind über die obige Rekursionsformel statistisch streng ermittelbar.
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Nachfolgend soll noch eine Abwandlung des vorstehend beschriebenen Falls 2 erläutert werden:
- Der Veranstalter bietet nur einen Anteil an Tickets im Vorverkauf an und bilanziert dabei im Modell die Impfdaten (Termine, Erst-/Zeitimpfung, welcher Impfstoff, Antikörperkonzentration durch frühere Erkrankung) und prognostiziert damit das Infektionspotential der Person zum Veranstaltungsdatum. Der Anteil der Tickets im Vorverkauf richtet sich nach plausiblen Unterschreitungen der Limits z.B. einer 20% Unterschreitung der zwei Limits. Der Kunde muss seinen Impfpass bei Ticketkauf scannen lassen.
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Am Veranstaltungsbeginn wird der Veranstalter alle Personen mit ihrem speziellen Impfpass und den Daten aus der „privacy-ensuring-Datenbank“ prüfen und die aktuellen sukzessiv addierten Werte „ProzLimitGemessenBeiVeranstaltung“ und „GesamtLimitGemessenBeiVeranstaltung“ zuerst mit den Personen der Ticketvorbestellungen ermitteln (diese müssen zuerst reingelassen werden, da der Impfausweis gescannt werden muss), und danach so lange weitere Personen Einlass gewährt wird bis diese aufdatierten Werte durch diese zusätzlichen Personen die erlaubten Grenzwerte ProzLimit und GesamtLimit erreichen. Sind diese erreicht, wird der Zugang gesperrt.
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Weiterer Sonderfall: Personen verlassen die Veranstaltung früher und kommen nicht mehr wieder herein, dann verringern sich nach dem Scannen der Impfausweise die aktuellen Werte für *LimitGemessenBeiVeranstaltung entsprechend. Zur Sicherheit sollte in den Berechnungen und Grenzwertabfragen aber angenommen werden, dass alle Personen bis zum Schluss der Veranstaltung bleiben. Für den Endzeitpunkt kann eine Verteilungsfunktion angenommen werden, die dem Raumkonzept entspricht.
