Wenn ein Huster viel verrät

Ein Projekt des Luxembourg Institute of Science and Technology beschäftigt sich mit neuen Corona-Diagnosemethoden

Source : Luxemburger Wort
Date de publication : 12/11/2020

Es könnte so einfach sein: ein Anruf, einmal husten – und schon weiß man, ob man mit dem Corona-Virus infiziert ist. Um dies Wirklichkeit werden zu lassen, arbeitet das Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) aktuell an dem Projekt CDCVA.

Die Abkürzung steht für „Covid-19 Detection by Cough and Voice Analysis“. Ziel diese Projektes ist es, mittels Künstlicher Intelligenz (KI) eine kontaktlose Diagnose zu erlauben – anders als die bisher gängigen etwa nukleinsäurebasierten Identifikationsverfahren oder Antikörpertests. „Diese Methoden bedürfen einer physischen Konsultation, was das Infektionsrisiko für das Personal und die Patienten erhöht und viele Ressourcen des Gesundheitssystems in Anspruch nimmt“, erklärt Muhannad Ismael, Leiter der Studie. Auch an anderen Universitäten, etwa in Cambridge oder an der Carnegie Mellon, sei man dabei, ähnliche Projekte zu entwickeln. Bereits fertige Anwendungen gebe es bislang aber noch nicht.

Veränderte Stimme

Durch das Forschungsprojekt CDCVA, das vom Fonds National de la Recherche gefördert wird und in Kooperation mit der Universität Luxemburg und dem Luxembourg Institute of Health (LIH) durchgeführt wird, soll ein System entwickelt werden, das mögliche Infektionen mit dem Corona-Virus auf Basis stimmlicher Veränderungen erkennen kann. „Die Atemwegsprobleme, die mit Covid-19 in Verbindung stehen, wie etwa trockener Husten, Halsschmerzen, Atemnot und Kurzatmigkeit, können die Stimme der Patienten verändern und so erkennbare Signale darstellen, die über unser System identifiziert werden könnten“, so der Forscher weiter. Zur Durchführung des Projektes und zur Verbesserung des Systems benötigen die Wissenschaftler möglichst viele Stimm- und Hustproben von gesunden und erkrankten Personen, um das System der Künstlichen Intelligenz weiterzuentwickeln. Die Proben dienen dazu, bestimmte Stimm- und Hustenmarker zu identifizieren, damit das System diese dann später erkennen kann. Um so viele Proben wie möglich zu bekommen und in die Entwicklung mit einzubeziehen, hat das LIST einen Aufruf gestartet und sucht nun Freiwillige, die auf einer Internetseite Stimm- und Hustproben zur Verfügung stellen.

Neben den Audiodaten werden demografische und medizinische Informationen gesammelt. Teilnehmen können Interessierte über den Computer oder das Telefon. Dabei müssen sie sowohl husten als auch einige Sätze wiederholen. Eine Diagnose erfolge aber nicht, ebenso wenig gebe es medizinische Ratschläge, wie es auf der entsprechenden Internetseite heißt. 

Nach der Erfassung der Daten werden die Aufnahmen verarbeitet und beispielsweise störende oder irrelevante Geräusche entfernt. Anschließend geht es darum, die Merkmale herauszufinden und auszuwählen, die für eine mögliche Infektion relevant sein können. In einem letzten Schritt werden Ansätze erarbeitet, wie eine Künstliche Intelligenz dank der zuvor erstellten Merkmale eine Corona-Erkrankung auf Basis von Audiosignaturen erfassen kann.

Zuerst nur Trainingsdaten

Das System hinter der Vorgehensweise basiere auf einem mathematischen Ansatz, durch den die spezifischen Hustsignale gesunder und erkrankter Personen herausgefiltert werde, wie Muhannad Ismael erklärt. „Diese Charakteristiken, wir sprechen auch von ,Trainingsdaten‘, nutzt unser Klassifikationssystem und entwickelt ein KI-Modell. Dieses Modell kann dann auch Entscheidungen bei Daten treffen, mit denen es vorher nicht ,trainiert‘ hat.“

Die Idee hinter dem Projekt ist nicht ganz neu, wie der Forscher verrät: „Es gibt bereits andere Studien, die eine Tonanalyse nutzen, um etwa anhand der Stimme einer Person zu erkennen, ob sie von einem Schnupfen betroffen ist. Diese Studien zeigen das Potenzial, das die künstliche Intelligenz im Bereich des Aufspürens von Krankheiten über die Stimme haben kann.“

Nähere Informationen gibt es unter bit.ly/38tCBSq. Zur Umfrage gelangt man unter cdcva.list.lu.

SARAH SCHÖTT