Das kommt darauf an, für welches Wachstumsmodell du dich entscheidest und welches den Sachverhalt am besten modellieren kann.

Mithilfe einer Polynominterpolation erhielte man das Polynom \(p(t) = \dfrac{29t^4}{6}-\dfrac{169t^3}{3}+\dfrac{665t^2}{3}-\dfrac{1291t}{6}+265\) mit \(t\) in Jahren und \(t=0 \,\hat{=}\, 2014\).

Dementsprechend würde die Infektionsrate 2019 \(p(5) = 710\) betragen und 2050 \(p(36) \approx 5.8\cdot 10^{6}\), was mir sehr unrealistisch erscheint.

Evtl. wäre ein logistisches Wachstumsmodell geeigneter, allerdings wäre ich bei fernen Prognosen sowieso vorsichtig, da zu viele Faktoren eine Rolle spielen (Umwelteinflüsse etc.).