Das German Epidemic Microsimulation System (GEMS), welches im OptimAgent-Projekt der ersten MONID-Förderphase entwickelt wurde, ist ein agentenbasiertes Modell zur Simulation respiratorischer Infektionen. Es bildet die deutsche Bevölkerung georeferenziert ab und ermöglicht die Bewertung nichtpharmazeutischer Interventionen (NPI). Im Projekt ADAPTI-M wird GEMS technisch und organisatorisch weiterentwickelt: Es integriert Tröpfchen- und Aerosolübertragungen, komplexe Mobilität, Adhärenzverhalten sowie neue Virusvarianten. Mit Reinforcement Learning und Surrogatmodellen wird die Kalibrierung automatisiert. Generative KI unterstützt die Entwicklung und Optimierung von NPI-Strategien anhand mehrerer Kriterien wie Fallzahlen, Schulschließungen oder psychischen Belastungen. Ein gemeinsam mit Entscheidungsträgern entwickeltes Decision-Framework stellt die praxisnahe Anwendung sicher. Der Ansatz wird durch Stresstests und Use-Cases evaluiert.

Die Universität zu Lübeck verantwortet im Projekt ADAPTI-M die Modellierung von Adhärenzverhalten gegenüber Infektionsschutzmaßnahmen. Dazu wird ein webbasiertes, offen zugängliches Tool zur Durchführung Conjoint-basierter Präferenzstudien entwickelt, mit dem psychologische Einflussfaktoren quantifiziert und populationsbezogen in GEMS integriert werden. Die Parametrisierung erfolgt über hierarchisch-bayes’sche Schätzverfahren und wird durch Sensitivitätsanalysen effizient gesteuert. Die Ergebnisse fließen in simulationsbasierte Entscheidungsprozesse ein und ermöglichen eine realitätsnahe Modellierung verhaltensbedingter Rückkopplungseffekte. Darüber hinaus beteiligt sich die Universität zu Lübeck an der Weiterentwicklung des Entscheidungsrahmens und an der praxisorientierten Validierung durch Use-Cases. So leistet die Universität zu Lübeck einen zentralen Beitrag zur evidenzbasierten Politikberatung bei zukünftigen Epidemien.