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Corona-Früherkennung dank KI Mit Sprache zum Corona-Testergebnis

Redakteur: Julia Bender

Prof. Dr. Björn W. Schuller, Professor für künstliche Intelligenz und digitale Gesundheit an der Universität Augsburg, und sein Team wollen einen Beitrag in der Früherkennung von Covid-19 anhand einer Spracherkennungsapp leisten.

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Mithilfe von Stimmaufnahmen und künstlicher Intelligenz sollen zukünftig Covid-19 Erkrankungen erkannt werden
Mithilfe von Stimmaufnahmen und künstlicher Intelligenz sollen zukünftig Covid-19 Erkrankungen erkannt werden
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Am Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care und Wellbeing an der Universität Augsburg gehen Informatik und moderne Medizin Hand in Hand. In den vergangenen Jahren konnte Prof. Dr. Schuller mit seinem Team durch Stimmanalysen verschiedene Krankheiten wie Kehlkopfkrebs, Autismus und Parkinson diagnostizieren. Mit dem Aufkommen der Corona-Pandemie wurde dem Entwicklerteam nun die Möglichkeit zuteil, das Krankheitsbild Covid-19 zu erforschen. Herauskommen soll eine Anwendung für das Smartphone, die eine Covid-19-Infektion berührungslos, in Echtzeit und sogar auf Distanz feststellen kann.

Schnell und mühelos zur Diagnose

Alles begann mit der Auswertung von Stimmaufnahmen aus Wuhan, die sowohl von infizierten als auch von nicht infizierten Patienten stammten und als erste Lernbeispiele für den Computer fungierten. Inzwischen würden die Sprachaufnahmen vom Universitätsklinikum Augsburg zur Verfügung gestellt, so Prof. Dr. Schuller. Der Direktor der IV. Medizinischen Klinik sowie der zentralen Notaufnahme des Universitätsklinikums Augsburg begrüßt den Sprachanalyse-Ansatz, da ein Sprachtest sehr schnell durchzuführen und wenig belastend für die Patientinnen und Patienten sei. Außerdem läge innerhalb weniger Minuten ein Testergebnis vor, weshalb man Verdachts- und Nicht-Verdachtsfälle rasch unterscheiden könne.

Die Basis der App bilden tiefenneuronale Netzwerke, die - wie das menschliche Gehirn - in der Lage sind, parallel Informationen zu verarbeiten. Dabei bilden sie das Sprachsignal in Ebenen mit zunehmender Komplexität ab und erkennen dadurch schon nach wenigen Worten Covid-19-Einflüsse auf die Stimme.

Voranschreitende Entwicklung

Obwohl sich die Wissenschaftler noch mitten in der Untersuchungsphase befinden, liegt die Erfolgsquote zur Covid-19-Erkennung bereits jetzt bei über 80 Prozent, sagt Prof. Dr. Schuller. Man brauche jedoch noch weitere Daten zur Analyse, um die Genauigkeit der Systeme zu verbessern. Dabei wird stets darauf geachtet, dass die Privatsphäre der Nutzer geschützt ist, weshalb Lösungen entwickelt werden, die die Daten direkt auf dem Endgerät auswerten und so ausschließlich die Nutzerinnen und Nutzer auf sie zugreifen können.

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