Forscher haben herausgefunden, dass sich eine asymptomatische Infektion bei Coronavirus durch Husten von gesunden Personen unterscheiden kann. So ein Unterschied ist jedoch für das menschliche Ohr nicht zu entziffern. Es stellt sich also heraus, dass künstliche Intelligenz auf einem Mobiltelefon so einen Husten bei COVID-19 aufnehmen und differenzieren kann. Asymptomatische Personen, die mit Sars-CoV-2 infiziert sind, weisen per Definition keine erkennbaren körperlichen Symptome der Krankheit auf. Es ist daher weniger wahrscheinlich, dass sie nach dem Virus suchen und könnten so eine Infektion unwissentlich auf andere übertragen.
Kann das Handy eine asymptomatische Infektion aufzeichnen?
Es scheint, dass diejenigen, die asymptomatisch sind, nicht völlig frei von Veränderungen sind, die durch das Virus hervorgerufen werden. MIT-Forscher haben nun herausgefunden, dass Menschen, die asymptomatisch sind, sich in der Art und Weise, wie sie husten, von gesunden Menschen unterscheiden können. In diesem Fall kommt künstliche Intelligenz ins Spiel und kann so ein Symptom per Aufzeichnung unterscheiden. In einem kürzlich im IEEE Journal of Engineering für Medizin und Biologie veröffentlichten Artikel berichtet das Team über ein Modell, das asymptomatische Menschen von gesunden Personen durch erzwungene Hustenaufzeichnungen erkennt. Diese wurden freiwillig über Webbrowser und Geräte wie Mobiltelefone und Laptops eingereicht.
Die Forscher trainierten das KI-Modell an Zehntausenden von Hustenproben sowie an gesprochenen Wörtern. Als sie das Modell mit neuen Hustenaufzeichnungen fütterten, identifizierten sie 98,5 Prozent der Husten von Menschen, die COVID-19 haben, einschließlich 100 Prozent der Husten von Asymptomaten. Sie berichteten, dass sie keine Symptome hatten, aber positiv auf das Virus waren. Das Team arbeitet daran, das Modell in eine benutzerfreundliche App zu integrieren. Wenn diese genehmigt und in großem Maßstab übernommen wird, kann sich so ein Ansatz möglicherweise in ein kostenloses, praktisches und nicht-invasives Vorscreening-Tool verwandeln. Darüber hinaus erleichtert dies die Identifikation von Personen, bei denen COVID-19 wahrscheinlich asymptomatisch ist. Der Benutzer kann sich täglich anmelden, in sein Telefon husten und sofort Informationen darüber erhalten, ob er möglicherweise infiziert ist. Dies sollte dann mit einem formellen Test bestätigt werden.
Neues Konzept zur Diagnose
Die effektive Implementierung derartiger Tools mit künstlicher Intelligenz könnte die Ausbreitung der Pandemie verringern, wenn jeder es nutzt, bevor er in ein Klassenzimmer, eine Fabrik oder ein Restaurant geht, so die Studienautoren. Sie trainierten zunächst einen allgemeinen Algorithmus für maschinelles Lernen oder ein neuronales Netzwerk, bekannt als ResNet50. Diese sollte also Geräusche, die mit unterschiedlichen Graden der Stimmbandstärke verbunden sind, unterscheiden können. Mit ihrem neuen KI-Framework lieferte das Team Audioaufnahmen, einschließlich von Alzheimer-Patienten. So stellten die Forscher fest, dass es die Alzheimer-Proben besser als bestehende Modelle identifizieren konnte. Die Ergebnisse zeigten, dass Stimmbandstärke, Stimmung, Lungen- und Atemleistung sowie Muskelabbau zusammen wirksame Biomarker für die Diagnose der Krankheit waren. Das AI-Modell ist nicht dazu gedacht, symptomatische Menschen zu diagnostizieren, sofern ihre Symptome auf COVID-19 oder andere Erkrankungen wie Grippe oder Asthma zurückzuführen sind. Die Stärke des Werkzeugs liegt in seiner Fähigkeit, eine asymptomatische Infektion von gesundem Husten zu unterscheiden.
Das Team arbeitet mit einem Unternehmen zusammen, um eine kostenlose Pre-Screening-App zu entwickeln, die auf so einem KI-Modell basiert. Sie kooperieren auch mit mehreren Krankenhäusern auf der ganzen Welt. So können sie eine größere, vielfältige Reihe von Aufnahmen sammeln, die diese Genauigkeit des Modells beim Trainieren verhelfen kann. Wie sie in ihrem Artikel vorschlagen, „könnten Pandemien der Vergangenheit angehören, wenn die Tools für das Vorscreening immer im Hintergrund aktiviert und ständig verbessert werden.“ Letztendlich stellen sie sich vor, dass Audio-KI-Modelle wie das von ihnen entwickelte in intelligente Lautsprecher und andere Hörgeräte integriert werden können, damit die Menschen bequem, möglicherweise täglich, eine erste Einschätzung ihres Krankheitsrisikos erhalten.
