19. September 2022 – Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie glauben, Sie könnten COVID haben. Sie sprechen ein paar Sätze in Ihr Telefon. Dann liefert Ihnen eine App zuverlässige Ergebnisse in weniger als einer Minute.
„Du klingst krank“, sagen wir Menschen vielleicht einem Freund. Künstliche Intelligenz oder KI könnte dies zu neuen Grenzen führen, indem sie Ihre Stimme analysiert, um eine COVID-Infektion zu erkennen.
Eine kostengünstige und einfache App könnte in Ländern mit niedrigem Einkommen oder zum Screening von Menschenmassen bei Konzerten und anderen großen Versammlungen verwendet werden, sagen Forscher.
Dies ist nur das jüngste Beispiel in einem aufstrebenden Trend, der die Stimme als diagnostisches Instrument zur Erkennung oder Vorhersage von Krankheiten erforscht.
In den letzten zehn Jahren hat sich gezeigt, dass die KI-Sprachanalyse dabei hilft, die Parkinson-Krankheit, posttraumatische Belastungsstörung, Demenz und Herzerkrankungen zu erkennen. Die Forschung war so vielversprechend, dass die National Institutes of Health gerade eine neue Initiative zur Entwicklung von KI zur Verwendung von Sprache um eine Vielzahl von Erkrankungen zu diagnostizieren. Diese reichen von Atemwegserkrankungen wie Lungenentzündung und COPD über Kehlkopfkrebs bis hin zu Schlaganfall, ALS und psychiatrischen Erkrankungen wie Depression und Schizophrenie. Software kann Nuancen erkennen, die das menschliche Ohr nicht erkennen kann, sagen Forscher.
Mindestens ein halbes Dutzend Studien haben diesen Ansatz zur COVID-Erkennung verfolgt. In der jüngsten Weiterentwicklung berichten Forscher der Universität Maastricht in den Niederlanden, dass ihr KI-Modell in 89 % der Fälle genau war, verglichen mit durchschnittlich 56 % bei verschiedenen Lateral-Flow-Tests. Der Stimmtest war auch genauer bei der Erkennung von Infektionen bei Personen, die keine Symptome zeigten.
Ein Problem: Lateral-Flow-Tests zeigen in weniger als 1 % der Fälle falsch positive Ergebnisse, verglichen mit 17 % beim Stimmtest. Da der Test „praktisch kostenlos“ ist, wäre es dennoch praktisch, nur diejenigen, die positiv getestet wurden, weitere Tests machen zu lassen. sagte Forscher Wafaa Aljbawider die vorläufigen Ergebnisse auf dem internationalen Kongress der European Respiratory Society in Barcelona, Spanien, vorstellte.
„Ich persönlich freue mich über die möglichen medizinischen Auswirkungen“, sagt Visara Urovi, PhD, Forscherin des Projekts und außerordentliche Professorin am Institute of Data Science der Universität Maastricht. „Wenn wir besser verstehen, wie sich die Stimme bei verschiedenen Erkrankungen verändert, könnten wir möglicherweise wissen, wann wir krank werden oder wann wir weitere Tests und/oder Behandlungen in Anspruch nehmen müssen.“
Entwicklung der KI
Eine COVID-Infektion kann Ihre Stimme verändern. Es wirkt sich auf die Atemwege aus, „was zu einem Mangel an Sprachenergie und einem Verlust der Stimme aufgrund von Kurzatmigkeit und Verstopfung der oberen Atemwege führt“, heißt es in dem Preprint-Papier, das noch nicht von Experten begutachtet wurde. Der typische trockene Husten eines COVID-Patienten verursacht auch Veränderungen der Stimmbänder. Und frühere Untersuchungen ergaben, dass Lungen- und Kehlkopffunktionsstörungen durch COVID die akustischen Eigenschaften einer Stimme verändern.
Ein Teil dessen, was die neueste Forschung bemerkenswert macht, ist die Größe des Datensatzes. Die Forscher verwendeten eine Crowdsourcing-Datenbank der University of Cambridge, die 893 Audiobeispiele von 4.352 Personen enthielt, von denen 308 positiv auf COVID getestet wurden.
Sie können zu dieser Datenbank – alles anonym – über Cambridge’s beitragen COVID-19 Sounds-Appdas Sie auffordert, dreimal zu husten, drei- bis fünfmal tief durch den Mund zu atmen und dreimal einen kurzen Satz zu lesen.
Die Forscher der Universität Maastricht haben sich für ihre Studie „nur auf die gesprochenen Sätze konzentriert“, erklärt Urovi. Die „Signalparameter“ des Tons „liefern einige Informationen über die Energie der Sprache“, sagt sie. „Es sind diese Zahlen, die im Algorithmus verwendet werden, um eine Entscheidung zu treffen.“
Audiophile mögen es interessant finden, dass die Forscher die Mel-Spektrogramm-Analyse verwendeten, um Eigenschaften der Schallwelle (oder des Timbres) zu identifizieren. Enthusiasten der künstlichen Intelligenz werden feststellen, dass die Studie ergab, dass das lange Kurzzeitgedächtnis (LSTM) die Art von KI-Modell war, das am besten funktionierte. Es basiert auf neuronalen Netzwerken, die das menschliche Gehirn nachahmen, und eignet sich besonders gut zur Modellierung von Signalen, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden.
Für Laien reicht es aus zu wissen, dass Fortschritte auf diesem Gebiet zu „zuverlässigen, effizienten, erschwinglichen, bequemen und einfach zu verwendenden“ Technologien zur Erkennung und Vorhersage von Krankheiten führen könnten, heißt es in dem Papier.
Was kommt als nächstes?
Um diese Forschung in eine aussagekräftige App umzuwandeln, ist eine erfolgreiche Validierungsphase erforderlich, sagt Urovi. Eine solche „externe Validierung“ – das Testen, wie das Modell mit einem anderen Datensatz von Geräuschen funktioniert – kann ein langsamer Prozess sein.
„Eine Validierungsphase kann Jahre dauern, bevor die App einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden kann“, sagt Urovi.
Urovi betont, dass es selbst mit dem großen Cambridge-Datensatz „schwer vorherzusagen ist, wie gut dieses Modell in der Allgemeinbevölkerung funktionieren könnte“. Wenn sich herausstellt, dass Sprachtests besser funktionieren als ein Antigen-Schnelltest, „könnten die Menschen die billige nicht-invasive Option bevorzugen“.
„Es sind jedoch weitere Untersuchungen erforderlich, um zu untersuchen, welche Sprachfunktionen bei der Auswahl von COVID-Fällen am nützlichsten sind, und um sicherzustellen, dass Modelle den Unterschied zwischen COVID und anderen Atemwegserkrankungen erkennen können“, heißt es in dem Papier.
Sind App-Tests vor Konzerten also unsere Zukunft? Das hängt von Kosten-Nutzen-Analysen und vielen anderen Überlegungen ab, sagt Urovi.
Dennoch: „Es kann dennoch Vorteile bringen, wenn der Test unterstützend oder zusätzlich zu anderen etablierten Screening-Tools wie einem PCR-Test eingesetzt wird.“