© fizkes – stock.adobe.com
News • Krankheiten mit KI vorhersagen
Biomarker in der Stimme liefern Hinweise auf Erkrankungen
Neue internationale Studie schafft einen Rahmen für stimmbasierte Biomarker zur krankheitsbezogenen Diagnostik
Die Stimme eines Menschen verrät weit mehr als nur Worte. Forschende entdecken zunehmend, dass subtile Veränderungen der Sprache, der Atmung und der Stimmqualität wertvolle Hinweise auf zahlreiche Erkrankungen liefern können, darunter Parkinson, Alzheimer, Depressionen, Herzinsuffizienz und Typ-2-Diabetes. Diese aus der Stimme gewonnenen Indikatoren, sogenannte stimmbasierte Biomarker, könnten schon bald für die Diagnose und Überwachung von Krankheiten eingesetzt werden.
Um dieses Potenzial auszuschöpfen, haben Forschende und Kliniker des Department of Precision Health (DoPH) am Luxembourg Institute of Health (LIH) sowie des University of South Florida (USF) Morsani College of Medicine eine neue internationale Initiative geleitet, um den ersten konsensbasierten Rahmen und entsprechende Definitionen für stimmbasierte Biomarker zu entwickeln.
Die in der Fachzeitschrift Digital Biomarkers im Rahmen der Initiative VOCAL (Vocal Biomarker Guidelines for Ontology, Classification, Application and Logistics) veröffentlichte Studie vereint 24 internationale Experten aus Europa und Nordamerika, um eine zentrale Herausforderung für sprachbasierte Gesundheitstechnologien zu lösen: das Fehlen einer gemeinsamen wissenschaftlichen Terminologie.
Die Stimme besitzt ein enormes Potenzial als Quelle gesundheitsbezogener Informationen. Ohne eine gemeinsame Sprache kann sich dieses Forschungsfeld jedoch nicht effizient weiterentwickeln
Guy Fagherazzi
Mit dem wachsenden Interesse an stimmbasierten Biomarkern hat das rasche Wachstum des Forschungsfeldes zu einer uneinheitlichen Terminologie geführt. Begriffe wie „voice biomarkers“, „speech biomarkers“ und „vocal biomarkers“ werden häufig synonym verwendet, obwohl sie unterschiedliche physiologische und kognitive Prozesse beschreiben.
Um dieses Problem anzugehen, führten eVoiceNet, ein vom Luxembourg Institute of Health koordiniertes europäisches Netzwerk, und Bridge2AI-Voice, ein von den NIH finanziertes nordamerikanisches Konsortium unter gemeinsamer Leitung von Forschenden der USF, zwischen 2024 und 2025 einen mehrstufigen Konsensprozess durch. Das Ergebnis ist ein strukturierter Rahmen, der klar zwischen Stimmmessungen und validierten stimmbasierten Biomarkern unterscheidet und ein hierarchisches Modell einführt, das die verschiedenen Bereiche der Stimm- und Sprachproduktion umfasst.
Bildquelle: Pizzimenti M, Kalia A, Toghranegar JA et al., Digital Biomarkers 2026 (CC BY-NC 4.0)
Der Rahmen stellt ein wissenschaftlich fundiertes Vokabular bereit, das die Zusammenarbeit zwischen Klinikern, Sprach- und Sprechwissenschaftlern, Ingenieuren, Data Scientists, Regulierungsbehörden und Industriepartnern verbessern soll. Darüber hinaus soll er die zukünftige Entwicklung von Standards, Validierungsverfahren und regulatorischen Leitlinien für sprachbasierte Gesundheitstechnologien unterstützen.
„Die Stimme besitzt ein enormes Potenzial als Quelle gesundheitsbezogener Informationen. Ohne eine gemeinsame Sprache kann sich dieses Forschungsfeld jedoch nicht effizient weiterentwickeln“, sagte Dr Guy Fagherazzi, Leiter des Department of Precision Health am LIH und Vorsitzender von eVoiceNet. „Indem wir klar definieren, was wir unter stimmbasierten Biomarkern verstehen, schaffen wir die Grundlage für robustere Forschung, mehr Transparenz und letztlich für klinisch nutzbare Technologien, die PatientInnen zugutekommen.“
Dr Yael Bensoussan, Associate Professor für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde am USF Health Morsani College of Medicine und Co-Leiterin des Konsortiums Bridge2AI-Voice, erklärte, dass der Rahmen sowohl das Potenzial als auch die Komplexität der Forschung zu stimmbasierten Biomarkern widerspiegele. „Eine der besonderen Stärken stimmbasierter Biomarker besteht darin, dass sie gleichzeitig Informationen aus mehreren physiologischen und kognitiven Systemen erfassen“, so Bensoussan. „Gerade diese Komplexität hat das Forschungsfeld jedoch bislang schwer definierbar gemacht. Diese Arbeit schafft eine Struktur, die es Forschenden ermöglicht, dieselbe wissenschaftliche Sprache zu sprechen und gleichzeitig die ganze Vielfalt des Signals zu bewahren.“
Die Veröffentlichung markiert die erste Phase der umfassenderen VOCAL-Initiative, deren Ziel es ist, internationale Leitlinien und Standards für die Forschung und Anwendung stimmbasierter Biomarker zu etablieren. Die Forschenden hoffen, dass ein gemeinsames Vokabular dazu beitragen wird, den Transfer sprachbasierter Technologien vom Labor in die klinische Praxis zu beschleunigen.
Quelle: Luxembourg Institute of Health
30.07.2026
