Künstliche Intelligenz gegen die Pandemie App soll Corona-Infizierte am Husten erkennen

Forscher haben herausgefunden, dass künstliche Intelligenz symptomfreie Corona-Infizierte am Husten erkennen kann. Sie hoffen, schon in wenigen Monaten eine Test-App herausbringen zu können.
Bitte einmal Luft holen und husten: Forscherinnen und Forscher wollen Massentests per Mobiltelefon möglich machen

Bitte einmal Luft holen und husten: Forscherinnen und Forscher wollen Massentests per Mobiltelefon möglich machen

Foto: Courtney Hale / Getty Images

Wenn Corona-Infizierte husten, klingt das anders, als wenn gesunde Personen husten – selbst wenn die Infizierten keine Symptome zeigen. Für das menschliche Ohr ist der Unterschied kaum wahrnehmbar, anders jedoch für Maschinen. Das wollen Forscher vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge nun nutzen, um die Corona-Pandemie zu stoppen. Sie entwickeln eine App fürs Mobiltelefon, die anhand von absichtlichem Husten erkennen soll, ob ihre Nutzerin oder ihr Nutzer möglicherweise mit dem Virus infiziert ist.

Ein kostengünstiges Screening-Tool für die Masse

Die App wäre bahnbrechend. Smartphone-Besitzer könnten einfach jeden Morgen in ihr Telefon husten und sofort eine Rückmeldung über eine mögliche Corona-Infektion bekommen. Die effektive Nutzung eines solchen Tools zur Massentestung könne die Ausbreitung der Pandemie deutlich verringern. Jeder könnte es nutzen, "bevor er in ein Klassenzimmer, eine Fabrik oder ein Restaurant geht", hofft MIT-Wissenschaftler Brian Subirana.

Die Entwickler setzen bei einem Grundproblem der Pandemie an: Wer sich gesund fühlt, sieht sich seltener veranlasst, sich auf eigene Kosten auf das Coronavirus testen zu lassen. Dass das Virus so häufig nur geringe oder gar keine Beschwerden macht, oder erst nach langer Inkubationszeit, ist einer der Faktoren, weshalb die Ausbreitung des Virus so schwer beherrschbar ist.

Ein positiver Verdacht der Test-App solle zwar noch mit einem formellen Test bestätigt werden, heißt es vom MIT. Wenn die App von der US-Behörde für Arzneimittel FDA genehmigt und in großem Maßstab angenommen würde, könnte sie dennoch von herausragendem Wert sein: als nicht-invasives Vorscreening-Tool, das bequem und kostenloses eine erste Einschätzung des Krankheitsrisikos bietet.

Riesige Hustensammlung

Schon vor dem Ausbruch der Corona-Pandemie hatte ein MIT-Team versucht, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Anzeichen von Alzheimer anhand von Stimm- und Hustenaufnahmen zu erkennen. Im April, mit zunehmender Verbreitung des Coronavirus, begann das Team damit, etliche Audio-Aufnahmen von Husten zu sammeln, einschließlich solcher von Covid-19-Patienten.

Inzwischen haben die Forscher mehr als 200.000 Hörproben absichtlichen Hustens gesammelt, den "größten bekannten Forschungs-Husten-Datensatz", wie die Forscher sagen. Rund 2500 Aufnahmen wurden von Personen eingereicht, bei denen eine Covid-19-Infektion bestätigt wurde, einschließlich asymptomatischer Personen.

Dieser riesige Datensatz ist das Futter für die Künstliche Intelligenz. Mit Tausenden von Hustenaufnahmen trainierten die Forscher ihre Maschine. Und mit etlichen weiteren Aufnahmen stellen sie diese auf die Probe.

Das Ergebnis war erstaunlich: Tatsächlich erkannten die Software die kleinsten neuromuskulären Beeinträchtigungen infizierter Personen. Das Modell identifizierte 98,5 Prozent der nachweislich Covid-19-Infizierten. Die Stärke des Werkzeugs, betont Wissenschaftler Subirana, liege aber in seiner Fähigkeit, asymptomatischen Husten von tatsächlich gesundem Husten zu unterscheiden: Unter den richtig erkannten Hustenden waren alle Personen, die infiziert waren, davon aber nichts spürten.

Wie es weitergeht

Das Team arbeitet nun mit dem japanischen Pharmaunternehmen Takeda zusammen, um auf Basis des KI-Modells eine kostenlose Pre-Screening-App zu entwickeln. In Zusammenarbeit mit mehreren Krankenhäusern auf der ganzen Welt soll der Datensatz von Hustenaufzeichnungen noch größer und vielfältiger werden, um die Genauigkeit des Modells weiter zu stärken. Die Forscher hoffen, ihre App in den nächsten Monaten veröffentlichen zu können.

An ganz ähnlichen Projekten arbeiten zugleich auch andere Forschungseinrichtungen, etwa die Hochschule EPFL im Schweizerischen Lausanne  sowie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Carnegie Mellon University in Pittsburgh .

cs
Die Wiedergabe wurde unterbrochen.