Husten, Fieber, Kurzatmigkeit – das Coronavirus kennt viele Symptome. Es gibt aber auch eine ganze Reihe Menschen, die infiziert sind, das aber überhaupt nicht bemerken. Obwohl die Erkrankung für diese Menschen unproblematisch ist, können sie den Erreger unbewusst weitergeben. Um dieses Risiko einzudämmen, arbeiten Wissenschaftler an verschiedenen Orten der Welt an Corona-Tests übers Smartphone. Die Apps sollen über Tonaufnahmen eine mögliche Infektion erkennen. So tüfteln unter anderem Wissenschaftler der Universität Augsburg an einer Applikation, die Sprachaufnahmen analysiert und anhand der Stimme erkennen soll, ob eine Infektion mit dem Coronavirus vorliegt.
Dafür werten die Forscher bereits seit März Daten aus, arbeiteten zunächst mit Aufnahmen aus dem chinesischen Wuhan, inzwischen aber auch mit Teilnehmern aus Augsburg. Die Probanden sprechen dafür einen Text mit vielen Vokalen ein. Die Stimmmuster von Gesunden und Covid-19-Infizierten werden dann miteinander verglichen. Die Wissenschaftler geben an, dass die App derzeit eine Trefferquote von über 80 Prozent habe. Auch Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology (MIT) forschen derzeit an einer ganz ähnlichen Sache. Wie die Augsburger nutzen auch sie Tonaufnahmen, konzentrieren sich dabei aber auf Hust-Geräusche.
Covid-Husten, oder nicht?
Für das Projekt sammelten die MIT-Wissenschaftler bis dato mehr als 200.000 Tonproben. Dafür richteten sie bereits im April eine Webseite ein, über die Freiwillige eine Reihe von Hustensignalen aufzeichnen konnten. Außerdem beantworteten die Teilnehmer Fragen zu Symptomen. Etwa 2500 Proben stammen dabei von Menschen, bei denen eine Covid-19-Erkrankung vorlag, darunter Infizierte ohne Symptome. Laut Brian Subirana, der zu den beteiligten Wissenschaftlern gehört, handele es sich bei der Sammlung um den größten, den Forschern bekannten, Datensatz von Hust-Geräuschen in der Forschung.
Für den Versuch verwendeten die Wissenschaftler die 2500 Tonaufnahmen der Corona-Infizierten, aber auch 2500 weitere Aufnahmen, die nach dem Zufallsprinzip ausgewählt worden waren. Mit 4000 dieser Proben wurde die Künstliche Intelligenz (KI), die dem Modell zugrunde liegt, trainiert. 1000 weitere Proben speisten die Forscher ein, um zu überprüfen, ob das Modell Covid-Husten von den Hust-Geräuschen gesunder Menschen unterscheiden kann.
In einem Bericht, der kürzlich im "IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology" erschien, berichten die MIT-Wissenschaftler, dass die Künstliche Intelligenz zu 98,5 Prozent das Husten von Covid-19-Infizierten richtig zuordnen konnte. 100 Prozent treffsicher war die Applikation, wenn es sich dabei um Infizierte handelte, die keine Corona-Symptome spürten. Demnach kann die KI Unterschiede im Husten von gesunden und von asymptomatischen Menschen erkennen, die für das menschliche Ohr nicht wahrnehmbar sind. Ein hilfreiches Werkzeug könnte das vor allem in der Vorerkennung sein.
"Die wirksame Einführung dieses Gruppendiagnostik-Tools könnte die Ausbreitung der Pandemie verringern, wenn es jeder vor dem Besuch eines Klassenzimmers, einer Fabrik oder eines Restaurants benutzt", erläutert Subirana. Die MIT-Wissenschaftler arbeiten aktuell daran, ihr Modell in ein alltagstaugliches Format in Form einer kostenlosen App zu überführen. Noch ist keine der beiden Corona-Test-Apps auf dem Markt. Ohnehin werden sie formelle Tests nicht ablösen. Sie können lediglich eine erste Orientierung bieten, aber keine sichere Diagnose liefern. Das kann nur ein Mediziner auf Basis eines sogenannten PCR-Tests.
Quellen: MIT, IEEE
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