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Corona-Diagnose am eigenen Smartphone

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Stimmanalyse per App - Corona-Diagnose am eigenen Smartphone

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Ins Handy sprechen und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz berechnen, ob man sich mit Corona infiziert hat. Klingt verrückt? Wird aber erfolgreich erforscht - auch hierzulande.

Corona-Diagnose per Spracherkennung
Corona-Diagnose per Spracherkennung
Quelle: dpa

Der Schlüssel zur Bekämpfung des Coronavirus ist eine frühe Erkennung von Infektionen. Da die Testkapazitäten aber an ihre Grenzen kommen und bei den etablierten PCR-Tests häufig mehrere Tage zwischen der Probenentnahme und dem Ergebnis vergehen, sind Forscher auf der Suche nach anderen Verfahren, eine Infektion festzustellen.

Ein spannendes Projekt gibt es dazu an der Universität in Augsburg. Seit Jahren beschäftigen sich Professor Björn Schuller und sein Team dort mit Stimmenanalysen zur Erkennung von Krankheiten. So wurden bereits Verfahren zur Diagnose von Kehlkopfkrebs, Autismus, Parkinson und Erkältung entwickelt. Auch Krankheitsbilder wie Depressionen oder Epilepsien werden erforscht. Diese Technik soll nun auch helfen, Corona-Infektionen an Hand von Stimmaufnahmen zu erkennen.

Diagnose per Sprach-App: Wie funktioniert das genau?

Worauf es ankommt, sind Frequenzmuster in der Sprache, der Fokus liegt dabei auf den Vokalen. Diese unterscheiden sich bei Menschen mit und ohne Corona-Infektion. Eine Künstliche Intelligenz untersucht die Muster anhand von mehreren Tausend Merkmalen und entscheidet dann, ob eine Infektion vorliegt oder nicht. Aktuell könne dies mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 Prozent erkannt werden, erklärt Schuller im Gespräch mit ZDFheute.

Es sei auch schon gelungen, die aufwändigen Rechenprozesse des Verfahrens so herunterzubrechen, dass sie auf mobilen Endgeräten wie Smartphones laufen können, so Schuller.

Prof. Dr. Schuller und die Spracherkennungsapp für Corona-Infizierte
Prof. Dr. Schuller und die Spracherkennungsapp für Corona-Infizierte
Quelle: dpa

Auch Corona-Diagnose-Forschungen in den USA

Auch am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in den USA wird an solch einer alternativen Diagnosetechnik gearbeitet. Mit deren App sollen Menschen am Klang des Hustens erkennen können, ob sie mit dem Coronavirus infiziert sind. Das Husten einer gesunden Person klingt anders als das eines Menschen, dessen Lunge womöglich schon unter dem Einfluss einer Corona-Infektion gelitten hat. Das gelte auch dann, wenn das Husten für den Test erzwungen wurde, erklären die Forscher am MIT. Die Trefferquote liegt demnach bei 98,5 Prozent bei symptomatisch erkrankten Personen. Bei erkrankten Testpersonen, die keine Symptome zeigten, lag die App sogar in 100 Prozent der Fälle richtig. 

Wenn jeder [die App] nutzt, bevor er in ein Klassenzimmer, eine Fabrik oder ein Restaurant geht, könnte die Ausbreitung der Pandemie verringert werden.
Brian Subirana, Wissenschaftler im Auto-ID-Labor des MIT

Professor Schuller aus Augsburg erklärt jedoch, dass man die Angaben zu den Trefferquoten aus den USA nicht uneingeschränkt glauben dürfe, da die Daten per Crowdsourcing und nicht im Labor erhoben wurden und daher nicht gesondert überprüft seien. 

Datenspenden als Training für die Künstliche Intelligenz

Das Entscheidende für beide Projekte ist, dass die Programme mit Daten gefüttert werden. Wer das Projekt an der Uni Augsburg unterstützen möchte, kann Sprachaufnahmen schicken, in denen er einen festgelegten Text vorliest und einige Angaben zu seinem Gesundheitszustand und einer möglichen Erkrankung mit Covid-19 macht.

Wann könnte eine solche App für jeden bereitstehen?

Was bisher von Schuller und seinem Team entwickelt wurde, ist ein Prototyp. Der habe bewiesen, dass das Prinzip funktioniere. Um eine App für Jedermann zu entwickeln, brauche es jedoch sehr viel mehr Entwicklungsarbeit und ein größeres Budget. Sollte dieses aber gefunden werden, ist Schuller optimistisch, dass eine App "in einigen Monaten" in den App-Stores sein könnte.

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