gretel

#wirvsvirus

48 Stunden Hacken im Dienst der Corona-Bekämpfung - zusammen mit 44000 Teilnehmern deutschlandweit haben wir das Wochenende damit verbracht, Projekte für #wirvsvirus, den Hackathon der Bundesregierung zum Thema Corona zu entwickeln und zu bearbeiten.

Von Zuhause aus arbeiteten Studierende, Absolventen, Mitarbeiter und Professoren der HfG zwei Tage intensiv daran, Infektionsketten zu verfolgen.

Gretel hilft, Infektionsketten zu identifizieren und zu unterbrechen: Bewegungs- und Kontaktdaten können aus einer digitalen App und einer analogen Scan-Stationen erhoben werden. Daraus können dann passende Handlungsempfehlungen gegeben werden, falls “Risikokontakte” erfolgt sind.

Hierbei liegt ein besonderer Fokus auf Einbindung der nicht-digitalen Risikogruppe. Über die analoge Komponente des Systems kann auch diese registriert und eingeordnet werden.

#flattenTheCurve!

Wir wollten Infektionsketten ausfindig machen, um diese schnellstmöglich unterbrechen zu können. Dazu ist ein guter Überblick über das Bewegungs- und Kontaktverhalten der mindestens letzten 14 Tage wichtig. So können Betroffene, die mit Infizierten in Kontakt waren, frühzeitig ermittelt und entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden.

Gretel erhebt, sammelt und kumuliert Bewegungs- und Kontaktdaten aus verschiedenen Quellen - z.T. automatisch, z. Teil manuell ergänzt. So wird nachvollziehbar, wer wann in welchem Kontext mit wem in Kontakt war, um Infektionsketten schnell zu identifizieren und frühzeitig zu unterbrechen.

Eine digitale App wird durch analoge ID-Karten (im üblichen Scheckkartenformat) und Hardware ergänzt, die auch die Teilnahme nicht digital vernetzter Personen erlaubt. Läden und öffentlichen Einrichtungen werden DIY-Kits zur Verfügung gestellt, welche das Aufstellen von Scan-Stationen ermöglichen. Hier können sich Teilnehmer eine analoge ID-Karte geben lassen, die sie beim Betreten und Verlassen des Gebäudes, Verkehrsmittels etc. scannen können, um ihre Daten zur Verfügung zu stellen.

Alle, die Daten bereitstellen, können zeitnah über Risiken bzgl. Infektion informiert werden. Hierbei werden unterschiedliche Staten – von gesund über infiziert bis geheilt – ermittelt, die eine Einschätzung, sowie Auskunft über die Gesamtsituation erlauben.

Gretel gibt dem Nutzer somit praktische Maßnahmen für die nächsten Tage an die Hand, um auf die aktuelle Situation angemessen und schnell reagieren zu können.

build

Wir haben früh im Prozess Klick-Dummies der App und Paper Prototypes der Hardware-Komponenten erstellt, um unser Konzept zu simulieren und zu überprüfen.

Daneben haben wir mit der Entwicklung der Frontends (Mobile für End-User, sowie Tablet für stationäre Scans) begonnen und auf Basis der Amazon AWS-Infrastruktur ein Backend daran angekoppelt. Die anfallenden Daten werden dabei anonymisiert in der Cloud in Amazon DynamoDB gespeichert, welche auch für große Nutzerzahlen gut skaliert.

Es existiert ein funktionaler Teil der Mobile-App auf Basis von reactnative, sowie eine funktionale Webanwendung für die “analoge” Tablet-Lösung auf Basis von vue.js. Das System ist über REST APIs schnell an andere Systeme wie z.B. Gesundheitsämter anbindbar.

Die mobile App sammelt dabei Positions- und “Begegnungsdaten” unter Verwendung von WLAN- und Bluetooth-Scans, GPS und auch manuellen Barcode-Scans / Checkins, zum Beispiel wenn sich persönlich bekannte App-Nutzer treffen. Diese Daten werden an das Cloud-Backend übermittelt und auf potentielle Begegnungen mit infizierten Personen hin ausgewertet. Daraufhin kann die App oder Tablet-Station Benutzer warnen wenn sie entsprechende Symptome entwickeln, und sie dazu ermutigen einen Arzt zu kontaktieren oder vorsichtshalber ihre Kontakte zu anderen Menschen einzuschränken.

Geplant sind u.a. noch Datenauswertung in den Backend-AWS-Diensten für “Matching” und erweiterte Kontakt-Score-Berechnung.

build with…

Pen and Paper, Miro, Figma, Illustrator, ProCreate, Photoshop, After Effects, Premiere, draw.io, Vue.js, Expo, Visual Studio Code, React, Node.js, AWS Amplify, Rest:API, API Gateway, Amazon Lambda, DynamoDB

Zur besseren Wahrnehmung unserer Gretelstationen sollten diese am besten direkt am Ein- bzw. Ausgang platziert werden. Hierfür sollen die Geräte speziell als Eingangs- oder Ausgangsgerät konfiguriert werden können. Auch der in Supermärkten für die Paybackkarte verwendete Scanner könnte die Aufgabe des Ausgangsgerätes übernehmen.

In diesem Zuge sollte der Kunde vom Kassenpersonal direkt angesprochen werden, ob er sich mit seiner Gretelkarte abmelden möchte.

Besonders viel Potential sehen wir auch in der Anwendung für andere Infektionskrankheiten.

wirvsvirus
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learnings

Wir sind sehr stolz auf das, was wir innerhalb der 48h erreicht haben. Am Anfang gab es nichts bis auf einige Ideen. Die vorhandene Zeit haben wir uns optimal eingeteilt. Das Team und der Spirit der letzte Tage war überwältigent.

Wir haben viele Erfahrungen über die Remotearbeit gesammelt. Obwohl wir in ganz Deutschland verstreut waren, haben wir fast 48h gemeinsam am Projekt gearbeitet. Mit Tools wie Miro für Ideation oder Fimga für Design war uns uns möglich gemeinsam Inhalte und Designs zu erarbeiten.


Hackathon #wirvsvirus
Hacker Carmen Menzel
Dominik Fink
Dominik Witzke
Felix Arnold
Felix Häberle
Florian Geiselhart
Julia Wittich
Lisa Amanm
Luca Stetter
Mario Rieker
Marius Schnabel
Max Walter
Michael Schuster
Sven Löchner
Tobias Schmücker
Vanessa Stöckel
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