Forscher aus den Niederlanden haben einen Algorithmus für künstliche Intelligenz vorgestellt, der anhand von Audioaufnahmen der Stimme einer Person feststellt, ob sie mit SARS-CoV-2 infiziert ist. Es ist geplant, dass dieser Ansatz die Genauigkeit von Schnelltests erheblich erhöht, vereinfacht und die Kosten des Prozesses senkt.
Bestehende Schnelltests für COVID-19 zeigen je nach Marke unterschiedliche Genauigkeit – im Durchschnitt schwankt die Sensitivität solcher Tests um 50 %. Wissenschaftler der Universität Maastricht haben eine einfache und kostengünstige Alternative zu diesem Ansatz entwickelt – KI, die die Infektion per Sprache bestimmt. Seine Genauigkeit erreicht 89 %, schreibt EurekAlert.
Wissenschaftler haben gezeigt, dass es SARS-CoV-2 in 89 % identifiziert und negative Fälle in 89 % erkennt.
Um die KI zu trainieren, nutzten sie Audioaufnahmen der Stimmen von 4.352 Menschen, von denen 308 mit SARS-CoV-2 infiziert waren. Die Teilnehmer nahmen bestimmte Atemgeräusche auf und luden sie in eine Smartphone-App hoch, darunter tiefe Mundatmung, Husten und das Lesen eines kurzen Satzes. Dadurch war es möglich, KI-Modelle zu bauen, die viele Eigenschaften der Stimme und ihrer Veränderung unterscheiden.
Mehr als 36.000 Menschen haben bereits neue Sprachaufnahmen mit Wissenschaftlern geteilt, daher plant das Team nun, die Tests noch genauer zu machen. Wenn KI kurzfristig ihr Potenzial in einer großen Stichprobe von Teilnehmern beweist, planen Wissenschaftler, sie in den klinischen Alltag einzuführen. Das Aufkommen einer so einfachen Technologie sollte den Prozess der Diagnose von COVID-19 erheblich vereinfachen, die Belastung des medizinischen Personals verringern und die Kosten des Gesundheitssystems senken.
Zuvor haben andere Wissenschaftler eine KI vorgestellt, die die Parkinson-Krankheit – eine häufige, unheilbare neurodegenerative Erkrankung – durch Atmung diagnostiziert.
2022-09-06 17:50:49
Autor: Vitalii Babkin