Die neue App soll die Ausbreitung der Pandemie stoppen.
Die neue App soll die Ausbreitung der Pandemie stoppen.

Quelle: Christine Daniloff, MIT

COVID-19

KI erkennt Corona-Infizierte am Husten-Sound

Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben eine KI-gestützte, mobile App entwickelt, die anhand des Geräusches, das beim Husten entsteht, COVID-19 diagnostiziert.

Das Team um Juan Brian Subirana hat die smarte Analyse-Software hierzu mit zehntausenden Husten-Geräuschen von Gesunden und Infizierten trainiert. Parallel dazu wurden die Probanden auf COVID-19 getestet.

Pre-Screening-App als Ziel

"Unser Tool könnte die Ausbreitung der Pandemie verringern, wenn jeder es nutzt, bevor er in ein Klassenzimmer, eine Fabrik oder ein Restaurant geht", sagt Subirana. Das Team arbeitet nun mit der japanischen Takeda Pharmaceutical Company und Krankenhäusern auf der ganzen Welt zusammen, um eine kostenlose Pre-Screening-App zu entwickeln, die auf dem KI-Modell basiert.

Schon vor dem Beginn der verheerenden Pandemie am Anfang dieses Jahres hatten die MIT-Wissenschaftler Husten-Geräusche als Möglichkeit zur zielgerichteten Diagnose untersucht. Sie zielten auf das Erkennen von Lungenentzündungen und Asthma ab. Am MIT befasste man sich dann mehr und mehr mit der Möglichkeit, Alzheimer anhand von Husten-Geräuschen zu erkennen. Diese Krankheit ist nicht nur von einer Zerstörung der Gehirnzellen gekennzeichnet, sondern auch durch Veränderungen der Stimmbänder durch neuromuskulären Abbau.

Ähnlichkeiten zu Alzheimer

Beim Ausbruch der Pandemie gab es Hinweise darauf, dass auch bei Corona-Infizierten neurologische Symptome wie vorübergehende neuromuskuläre Probleme auftreten. "Also dachten wir uns, warum probieren wir diese Alzheimer-Biomarker nicht auch für COVID-19 aus", so Subirana. Es gab Übereinstimmungen zwischen den Husten-Geräuschen bei Menschen mit Alzheimer und jenen, die mit dem Virus infiziert sind. Tests zeigten, dass das auf KI basierende Verfahren 98,5 Prozent der Infizierten erkennen.

Quelle: pressetext/MIT

30.10.2020

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