Mit 89 Prozent Treffsicherheit soll die App genauere Ergebnisse liefern als ein Antigen-Schnelltest.
06.09.22, 11:28
Künstliche Intelligenz (KI) kann eingesetzt werden, um eine Covid-19-Infektion mithilfe einer Handy-App an der Stimme zu erkennen. Das zeigen Forschungsergebnisse, die am Montag auf dem European Respiratory Society International Congress in Barcelona, Spanien, vorgestellt wurden.
Die in Studien getestete App soll laut den Forschenden genauere Ergebnisse liefern als ein Antigentest. Zudem wird sie als kostengünstig und einfach in der Anwendung angepriesen. In Ländern, in denen PCR-Tests teuer oder schwer zugänglich sind, könnte sie daher als Alternative zum Einsatz kommen.
Zu 89 Prozent treffsicher
Wafaa Aljbawi, Forscherin am Institut für Datenwissenschaften der Universität Maastricht (Niederlande), erklärte auf dem Kongress, dass die App in 89 Prozent der Fälle richtig lag, während die Genauigkeit von Antigen-Schnelltests je nach Marke stark variiere. Außerdem waren diese beim Nachweis einer COVID-Infektion bei Personen, die keine Symptome zeigten, wesentlich ungenauer .
"Diese vielversprechenden Ergebnisse deuten darauf hin, dass einfache Sprachaufnahmen und fein abgestimmte KI-Algorithmen möglicherweise eine hohe Präzision bei der Bestimmung der Patienten mit einer COVID-19-Infektion erreichen können", zeigt sich Aljbaw zuversichtlich.
Ein weiterer Vorteil der neuen Testart: Die App könne kostenlos angeboten werden, die Ergebnisse seien einfach zu verstehen. "Außerdem ermöglichen sie virtuelle Tests aus der Ferne und haben eine Durchlaufzeit von weniger als einer Minute. Sie könnten beispielsweise an den Eingangspunkten großer Menschenansammlungen eingesetzt werden und ein schnelles Screening der Bevölkerung ermöglichen."
So funktioniert die App
Eine Covid-19-Infektion befällt in der Regel die oberen Atemwege und die Stimmbänder, was zu Veränderungen in der Stimme einer Person führt. Daher wollte ein Forschungsteam um Aljbawi herausfinden, ob es mittels künstlicher Intelligenz möglich sei, an der Stimme Covid-19 zu erkennen. Dafür verwendeten sie 893 Tonaufnahmen der Universität Cambridge, auf denen 4.352 gesunde und kranke Menschen, von denen 308 positiv auf Covid-19 getestet wurden, zu hören waren.
Ist die App einmal auf dem Smartphone der Nutzerinnen und Nutzer installiert, müssen diese einige grundlegende Informationen zu Demografie, Krankengeschichte und Raucherstatus angeben. Danach nehmen sie ihre Atemgeräusche auf. Dazu gehören dreimaliges Husten, drei- bis fünfmaliges tiefes Atmen durch den Mund und dreimaliges Lesen eines kurzen Satzes auf dem Bildschirm.
Stimmanalyse
Mithilfe eines Stimmanalyse-Verfahrens ("Mel-spectrogram") identifizierten sie verschiedene Merkmale wie Lautstärke, Stärke und zeitliche Veränderung. "Auf diese Weise können wir die vielen Eigenschaften der Stimmen der Teilnehmer aufschlüsseln", erklärt Aljbawi. Um Covid-19-Patientinnen und -Patienten von anderen Erkrankten zu unterscheiden, wurden verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz entwickelt und bewertet, welches am besten zur Klassifizierung der Coronafälle geeignet ist.
Laut den Forschenden eignet sich vor allem ein Modell namens Long-Short Term Memory (LSTM). In einem nächsten Schritt sollen die Forschungsergebnisse in einer Studie mit mehr Teilnehmerinnen und Teilnehmern überprüft werden.
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