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Künstliche IntelligenzAugsburger Sprach-App soll Corona erkennen

Wissenschaftler der Universität Augsburg arbeiten daran, eine Covid-19-Infektion mithilfe einer App zu diagnostizieren. Dabei analysiert Künstliche Intelligenz die Sprache auf Veränderungen. Das Interesse ist groß.

Arzt mit Tablet
Blue Planet Studio/stock.adobe.com

Symbolfoto

80 Prozent. Mit dieser Erfolgsquote können Informatiker der Universität Augsburg offenbar eine Covid-19-Infektion erkennen – an der Sprache, mit ihrer App. Das ist der aktuelle Stand – nicht mehr als ein erster Zwischenstand, doch seit er bekannt ist, kommt Prof. Dr. Björn Schuller kaum noch zum Forschen. Die Aussicht, Corona mithilfe einer Anwendung auf Basis von Smartphone-Technologie unkompliziert, schnell und günstig erkennen zu können – noch dazu berührungslos und sogar auf Distanz – musste Interesse wecken.

Seit März arbeiten der Inhaber des Lehrstuhls für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing und sein Team aus knapp über 20 Wissenschaftlern daran. „Sprache ist hier quasi das neue Blut“, sagt Schuller. Die Auswertung übernimmt Künstliche Intelligenz (KI). Sie erkennt Covid-19-bedingte Veränderungen im Stimmbild, durch Kurzatmigkeit zum Beispiel, Ermüdung, Husten oder verstopfte Nase. Schuller will keine Tests ersetzen, sondern bei der Vordiagnose helfen – etwa in kontrollierbaren Einsätzen beim Zugang zu Krankenhäusern und Pflegeheimen. Schlägt die Anwendung bei vielen an, „ist es sinnvoll alle zu testen“, erklärt er. Auch Großszenarien, für die Telefonnummern geschaltet werden, unter denen Freiwillige ihre Stimmprobe abgeben, kann er sich vorstellen – „um Ausbreitungsmuster zu erkennen“. 

Stimmproben aus der Uniklinik Augsburg

Für wirklich belastbare Ergebnisse braucht Schuller jetzt jedoch vor allem eines: mehr Daten, das Lernmaterial seiner KI. Bislang arbeitet sein Team mit „ein paar Hundert Stimmproben“ von Covid-19-Erkrankten und Vergleichskandidaten, ideal wären mindestens 200 000. Eine Kooperation mit dem Universitätsklinikum Augsburg sorgt bereits für neue Aufnahmen, zusätzlich ruft der Lehrstuhl auf seiner Homepage zur Teilnahme an der Studie auf. Doch Schuller möchte vor allem weitere Kliniken interessieren, denn „Daten sind der Dreh- und Angelpunkt“, sagt er. 

Dr. Markus Wehler hat er überzeugt. Wehler ist am Augsburger Uniklinikum Direktor der IV. Medizinischen Klinik sowie der Zentralen Notaufnahme. Seine Ärzte nehmen gemeinsam mit Schullers Team Stimmproben für die App auf. „Aus Sicht der Notfall- und Akutmedizin wäre ein solches Instrument sehr hilfreich, da ein Sprachtest sehr schnell durchzuführen und wenig belastend ist und innerhalb weniger Minuten ein Ergebnis vorliegt“, sagt Wehler. „Es ist keine Blutabnahme nötig, kein Röntgenbild und auch sonst keine aufwendige Diagnostik, das ist von großem Vorteil. Selbst wenn das Ergebnis nicht so genau wie bei einem Abstrich ist, könnte man dennoch sehr schnell die Verdachts- von den Nicht-Verdachtsfällen trennen“, erklärt der Notfallmediziner.

Zweite App horcht nachts auf Husten und mehr

Parallel arbeitet Björn Schuller an einer App, die länger und auch über mehrere Stunden zuhört, zum Beispiel nachts. Sie beobachtet die Häufigkeit hörbarer Symptome wie Husten und Kurzatmigkeit und zieht daraus Rückschlüsse. „Möglichst viele Daten zu mischen, macht die Ergebnisse robuster“, betont Schuller. Wann die Projekte zu realen Anwendungen werden, weiß er nicht. Die Wissenschaftler bieten Lösungen an, mit ihrem Prototyp zeigen sie, was technisch machbar und beherrschbar ist. Doch für mehr brauchen sie große Partner in Wirtschaft und Industrie mit dem entsprechenden Budget für Entwicklung und Werbung.

Er stehe mit Unternehmen in Kontakt, sagt Schuller. Details darf er ohnehin nicht sagen, zudem sei es dafür aber auch „noch viel zu früh“. Schuller ist vorsichtig. Er arbeitet seit zwei Jahrzehnten daran, unterschiedliche Krankheitsbilder anhand von Stimmanalysen zu diagnostizieren, doch so groß wie jetzt bei Corona war das Interesse noch nie – und die Fortschritte bei der Impfstoffentwicklung könnten es auch schon wieder bremsen.

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