Neues Verfahren steigert HIV-Tests effizienter: PEGE + DDB liefert 13 % mehr Erfolge

In einer wegweisenden Studie, die in Zusammenarbeit mit der WHO und der Wits University durchgeführt wurde, präsentiert ein neues Verfahren zur Optimierung von HIV-Tests, das die Effizienz von Screening-Programmen deutlich steigert und damit einen wichtigen Beitrag zum Erreichen des UN-Ziels 3.3 leistet.

Das Verfahren, genannt Policy-Embedded Graph Expansion (PEGE), nutzt ein generatives Modell, das die möglichen Erweiterungen eines Infektionsnetzes direkt in die Entscheidungsfindung einbettet. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die auf unrealistischen Annahmen über die Netzwerkstruktur beruhen, arbeitet PEGE mit schrittweise enthüllten Netzwerken und vermeidet die aufwändige Rekonstruktion von Topologien.

Zur Unterstützung von PEGE wurde Dynamics-Driven Branching (DDB) entwickelt – ein diffusionsbasiertes Expansionsmodell, das besonders in datenarmen Situationen geeignet ist, in denen natürliche Waldstrukturen entstehen, wie sie bei realen Überweisungsprozessen vorkommen. DDB liefert die nötigen Wahrscheinlichkeiten für die Weiterentwicklung des Netzwerks, ohne dass umfangreiche Daten erforderlich sind.

Experimentelle Tests auf echten HIV-Transmissionsnetzen zeigen, dass die Kombination aus PEGE und DDB die bisherigen Baselines um 13 % in Bezug auf den diskontierten Nutzen verbessert und bei einer Testabdeckung von nur 25 % der Bevölkerung 9 % mehr HIV-Infektionen entdeckt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass das neue Verfahren nicht nur effizienter, sondern auch kostengünstiger ist und damit die Grundlage für eine breitere Implementierung in der Praxis bildet.

Die Autoren betonen, dass die vorgestellte Methode die entscheidenden Kompromisse zwischen Testumfang, Kosten und Erkennungsrate besser ausbalanciert und damit ein vielversprechendes Instrument für die globale HIV-Überwachung darstellt.