Hören auf den Husten

Grippe: KI sagt Epidemieverlauf voraus

Forscher der University of Massachusetts (UMass) Amherst haben mit "FluSense" ein KI-Gerät entwickelt, das dank Machine Learning Trends bei Grippe- und Erkältungswellen beobachtet.

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Tauhidur Rahman (links) und Forsad Al Hossain mit dem von ihnen entwickleten FluSense-Gerät
Quelle: University of Massachusetts

"FluSense" nutzt dazu Hustengeräusche und Wärmebilder, beispielsweise aus Kliniken oder Wartezimmern von Arztpraxen. Dies könnte den Verlauf von Epidemien wie der saisonalen Grippe oder Pandemien wie dem aktuellen Coronavirus unterstützend vorhersagen. Husten ist ein gängiges Zeichen von Grippe, Erkältungen und anderen Atemwegserkrankungen wie dem aktuell grassierenden Covid-19. Das macht sich FluSense zunutze. Das Gerät verarbeitet mit einem Raspberry Pi und dank geeignetem Modell die Daten eines günstigen Mikrofonarrays, um Husten zu erkennen.

Die Entwickler veröffentlichten die Ergebnisse ihrer FluSense-Studie im Fachjournal 'Proceedings of the Association for Computing Machinery on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies'

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Die im Gerät verbauten Komponenten
Quelle: University of Massachusetts

Um zu zeigen, dass das funktioniert, hat das Team vier FluSense-Geräte in Wartezimmern der UMass University Health Services getestet. Von Dezember 2018 bis Juli 2019 haben die Wissenschaftler über 350.000 Wärmebilder und 21 Audio-Samples gesammelt. Damit waren die Geräte in der Lage, die täglichen Krankheitsfälle an der Uniklinik genau vorherzusagen. Das KI-Gerät scheine also geeignet, frühzeitig symptombezogene Daten zu sammeln, die bisherige Bemühungen zur Grippevorhersage unterstützen können, so die Forscher.

"Wir haben die Bestätigung, dass Husten tatsächlich mit grippeartigen Erkrankungen korreliert", betont der Umass-Epidemologe Andrew Lover. Entsprechend groß könnte das Potenzial von FluSense sein. "Wir wollen dies nun jenseits des speziellen Spitalssettings validieren und zeigen, dass wir das quer über verschiedene Örtlichkeiten generalisieren können", so Lover. Denn wenn das gelingt, könnte das KI-Gerät nicht nur in medizinischen Einrichtungen, sondern auch anderswo im öffentlichen Raum zum Einsatz kommen, um so eine viel breitere Datenbasis für die Trendprognose bei Atemwegserkrankungen zu sammeln.


Quelle: University of Massachusetts

23.03.2020

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