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Die Apps zielen darauf ab, das Geräusch von Husten und anderen Geräuschen zu analysieren, um festzustellen, ob ein Benutzer wahrscheinlich infiziert ist
Zwei führende Universitäten versuchen, Apps zu entwickeln, die auf Husten und Stimmen der Benutzer hören, um vorherzusagen, ob sie mit dem Coronavirus infiziert sind.
Die beiden Projekte verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze zum Schutz der Privatsphäre.
Die Bemühungen der Universität Cambridge versuchen, Freiwillige anonym zu halten, sagen jedoch, dass dies derzeit ihre Arbeit einschränkt.
Ein Team der Carnegie Mellon University sagt, es sei wichtig, dass sich Benutzer registrieren, aber es musste vorübergehend offline gehen.
Die beiden Initiativen sind unabhängig voneinander.
Beide basieren auf maschinellem Lernen, einer Form der künstlichen Intelligenz, bei der Computer große Datenmengen analysieren, um Muster zu finden, mit denen Probleme gelöst werden können.
In diesem Fall besteht das Ziel darin, Covid-19 von anderen Krankheiten einschließlich der Grippe unterscheiden zu können.
Beide Teams erkennen an, dass die resultierende Software die Notwendigkeit anderer medizinischer Tests nicht ersetzen würde.
Datenqualität
Universität von Cambridge startete am Dienstag das Covid-19 Sounds-Projekt.
Mitglieder der Öffentlichkeit werden aufgefordert, in das Mikrofon eines Computers zu atmen und zu husten sowie Angaben zu Alter, Geschlecht, ungefährem Standort und ob sie kürzlich positiv auf das Coronavirus getestet wurden.
Sie werden dann gebeten, den folgenden Satz dreimal zu lesen: "Ich hoffe, meine Daten können bei der Bekämpfung der Viruspandemie helfen."
"Ziel ist es, genügend Daten zu sammeln, um zu überprüfen, ob wir anhand dieser Geräusche Menschen mit Covid-19 und möglicherweise sogar das Stadium der Krankheit diagnostizieren können", erklärt Prof. Cecilia Mascolo.
"Wenn dies funktioniert, könnten wir möglicherweise Diensten wie der 111 NHS-Hotline in Großbritannien helfen."
Am ersten Tag lieferten rund 1.200 Personen Aufnahmen, von denen 22 angaben, kürzlich positiv getestet worden zu sein.
Das Team hofft, in nur zwei Monaten ein Produkt fertig zu haben.
"Die Analyse wird nicht zu lange dauern, aber alles hängt von der Qualität der von uns gesammelten Daten ab", fügt Prof. Mascolo hinzu.
Derzeit beschränkt sich das Projekt auf das Sammeln von Proben über eine Website und nicht über eine Smartphone-App.
Dies liegt zum Teil daran, dass Apple und Google einschränken, wer Coronavirus-bezogene Apps in ihren Stores veröffentlichen darf, und diese Bemühungen müssen noch qualifiziert werden.
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Universität von Cambridge
Das Cambridge-Team hofft, dass seine App in den kommenden Tagen zum Download freigegeben wird
"Die App ist besser, weil sie an den folgenden Tagen zu den Freiwilligen zurückkehren und sie bitten kann, erneut Aufnahmen zu machen", erklärt Prof. Pietro Cicuta, ein weiteres Teammitglied.
Dies sei nicht über die Website möglich, ohne die Anonymität der Nutzer zu beeinträchtigen.
Ungewollte Konsequenzen
Das Covid Voice Detector des Carnegie Mellon-Teams ist auf dem gebaut Grundlagen früherer Voice-Profiling-Arbeiten an der Universität in Pittsburgh gemacht.
Es wurde am 30. März kurz live geschaltet. Die Benutzer wurden gebeten, zu husten, Vokale aufzunehmen, das Alphabet zu rezitieren und Details über sich selbst anzugeben.
Am Ende des Prozesses zeigte das Tool einen Hinweis darauf, wie wahrscheinlich es war, dass Covid-19 vorhanden war.
Die Forscher erkannten jedoch, dass ein Umdenken erforderlich war.
"Es spielt keine Rolle, wie viele Haftungsausschlüsse Sie dort aufstellen – wie deutlich Sie den Leuten sagen, dass dies nicht medizinisch validiert wurde – einige Leute werden die Maschine als das Wort Gottes nehmen", erklärt Dr. Rita Singh.
"Wenn ein System einer Person, die Covid-19 unter Vertrag genommen hat, mitteilt, dass sie es nicht hat, kann es diese Person töten.
"Und wenn es einer gesunden Person sagt, dass sie es hat und sie sich testen lassen, verbrauchen sie möglicherweise wertvolle Ressourcen, die begrenzt sind.
"Wir haben also in beiden Fällen nur sehr wenig Spielraum für Fehler und überlegen, wie die Ergebnisse dargestellt werden sollen, damit diese Risiken verschwinden."
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Carnegie Mellon Universität
Ein Hinweis auf der Website des Covid Voice Detector besagt, dass er derzeit offline ist
Sie hofft immer noch, den Aspekt der Datenerfassung des Dienstes vor Ende dieser Woche wieder online zu stellen.
Es ist geplant, Benutzern die Registrierung zu ermöglichen, ohne ihre Namen angeben zu müssen. Im Gegensatz zu Cambridge müssen Freiwillige jedoch ein Konto einrichten, das mit ihrer E-Mail-Adresse verknüpft ist.
Laut Prof. Singh ist dies erforderlich, um Benutzern ein überarbeitetes Feedback zu geben, wenn das Tool genauer wird – beispielsweise wenn jemand in eine Risikogruppe wechselt.
"Die andere Sache ist, dass wir das Recht, vergessen zu werden, ernst nehmen", fügt sie hinzu.
"Sie sollten also die Möglichkeit haben, Jahre später zu uns zurückzukehren, einen Knopf zu drücken und zu sagen, dass ich möchte, dass jede einzelne Probe meiner Stimme gelöscht wird."
Gerätebeschränkungen
Während beide Projekte hinsichtlich ihrer Aussichten optimistisch sind, hat ein anderer Experte für AI-basierte Schallerkennung Bedenken.
"Da die Midlands und London unter den schlimmsten Covid-19-Ausbrüchen in Großbritannien leiden, können die regionalen Unterschiede in der Art und Weise, wie Menschen klingen, dazu führen, dass einige Bereiche einen unangemessenen Einfluss auf das KI-Modell haben, wenn sie nicht sorgfältig in den Daten kontrolliert werden", kommentierte Chris Mitchell, CEO von Audio Analytic.
"Die andere Herausforderung ist rein technisch.
"Das Aufnehmen detaillierter Atemgeräusche für Expertenanalysen wird ohne die Verwendung von Spezialmikrofonen erschwert. In beiden Studien müssen sich die Patienten mit einem Smartphone [oder PC] selbst aufzeichnen."