Technologie

Diese KI erkennt eine Corona-Infektion an deiner Stimme

Husten, Räuspern, Erkältung, Corona-Infektion erkennen
Unsplash.com / Towfiqu barbhuiya
geschrieben von Christian Erxleben

Die Forscherin Wafaa Aljbawi und ein Forscherteam der Universität Maastricht haben eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die eine Corona-Infektion erkennen kann. Dazu braucht sie lediglich eine Sprachaufnahme und einen ausgefüllten Fragebogen.

Seit mehr als zweieinhalb Jahren beschäftigt uns das Coronavirus und ein Ende ist nicht erkennbar. Selbstverständlich gibt es positive Entwicklungen, was den Umgang mit der Pandemie angeht.

Allerdings steht fest, dass das Coronavirus noch eine Weile fester Bestandteil unseres Lebens bleiben wird. Deshalb ist es umso wichtiger, dass die Wissenschaft und wir als Gesellschaft immer bessere Lösungen finden, um mit dem Virus umzugehen.


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Sprachnachricht statt Schnelltest: Neue KI kann zuverlässig Corona-Infektion erkennen

Genau auf diesem Weg hat nun eine Forschergruppe der niederländischen Universität Maastricht einen wichtigen Meilenstein beschritten. Das Team um die Studentin Wafaa Aljbawi hat auf einer Fachkonferenz im spanischen Barcelona eine neue Technologie vorgestellt.

Konkret hat die Gruppe eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die eine Corona-Infektion sehr zuverlässig erkennen kann. Zur Analyse ist allerdings kein Nasen- oder Rachenabstrich notwendig.

Stattdessen benötigt die Technologie mit dem Namen „Mel-spectrogram“ lediglich eine Sprachnachricht und ein paar medizinische Informationen.

So arbeitet die KI, die den Umgang mit Covid-19 nachhaltig verändern kann

Die Grundlage der technischen Analyse bilden einige akustische Aufnahmen. Die Patient:innen müssen in der entsprechenden App drei Mal einen kurzen Satz einlesen, drei Mal husten und fünf tiefe Atemzüge aufnehmen.

Im zweiten Schritt müssen die Proband:innen einen kurzen Fragebogen ausfüllen. In diesem erkundigen sich die Forscher:innen beziehungsweise die KI nach vorherigen Erkrankungen und (ungesunden) Angewohnheiten wie beispielsweise dem Raucherstatus.

Anhand dieser Informationen und der Stimmfarbe erkennt die App nun, ob eine Person am Coronavirus erkrankt ist.

89 Prozent Erfolgsquote bei positiven Corona-Patienten

Dabei überzeugen vor allem die Ergebnisse der Künstlichen Intelligenz. In 89 Prozent der Fälle hat die Corona-KI positive Fälle korrekt identifiziert. Umgekehrt hat die Technologie 83 Prozent der gesunden Patient:innen als negativ erkannt.

Zum Vergleich: Bei gewöhnlichen Antigen-Schnelltests liegt die Quote bei den positiven Fällen nur bei rund 56 Prozent. Dafür werden gesunde Personen mit einem Schnelltest zu 99,5 Prozent erkannt. Die Sicherheit ist im Ausschlussprinzip folglich deutlich höher.

Insgesamt hat das Forschungsteam mit 893 Audio-Dateien von 4.352 gesunden und erkrankten Personen gearbeitet, von denen 308 Menschen positiv auf das Coronavirus getestet worden sind.

Corona-KI: Kostengünstige Alternative zur aufwändigen Teststruktur

Sollten die Ergebnisse der Corona-KI der Universität Maastricht auch auf einer größeren Skala so gut ausfallen, könnte dadurch potenziell eine interessante Alternative zum herkömmlichen Schnelltest auf den Markt kommen.

Die Hürden sind mit einer App und einer kurzen Sprachaufnahme für die Patient:innen sehr gering. Hinzu kommt, dass keine aufwendige lokale Testinfrastruktur notwendig ist, was vor allem in strukturell schwachen Regionen auf der Welt von Vorteil ist.

Dementsprechend bleibt zu hoffen, dass wir in Zukunft wirklich via App in weniger als einer Minute eine Corona-Infektion erkennen können. Ein großer Fortschritt wäre es allemal.

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Über den Autor

Christian Erxleben

Christian Erxleben arbeitet als freier Redakteur für BASIC thinking. Von Ende 2017 bis Ende 2021 war er Chefredakteur von BASIC thinking. Zuvor war er als Ressortleiter Social Media und Head of Social Media bei BASIC thinking tätig. Durch seine Arbeit im Social-Media- und Marketing-Ressort der INTERNET WORLD Business, am Newsdesk von Focus Online und durch sein Journalismus-Studium sowie sein redaktionelles Volontariat hat er in den Bereichen der Redaktion und des Social Media Managements mehrjährige, fundierte Erfahrung gesammelt. Beruflich und privat beschäftigt er sich mit Social Media, New-Work-Konzepten und persönlicher Entwicklung.

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