Mit Audio Intelligence Krankheiten und Virusinfektion wie COVID-19 erkennen
Letzte Aktualisierung: 13. Dezember 2023
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Seit Jahren erforschen Wissenschaftler weltweit die Analyse von Atmung und Sprache durch Algorithmen. Im März 2019 habe ich bereits über die Früherkennung und Therapie von Parkinson Symptomen mittels Audio Intelligence1 berichtet. In der Corona-Pandemie könnte diese Technologie eine noch größere Bedeutung bekommen. Denn mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – oder Audio Intelligence – könnte das Risiko einer Infektion mit dem COVID-19-Virus frühzeitig erkannt werden.
Audio Intelligence by audEERING
Bei Audio Intelligence geht es nicht um das was, sondern um das wie etwas gesprochen wird. Das System entschlüsselt Sprachsignale und gewinnt daraus Erkenntnisse über den Zustand, in dem sich der Sprechende gerade befindet.
Das Unternehmen audEERING2, Spin-off der Technischen Universität München, hat sich seit 2012 auf die maschinelle Wahrnehmung von Informationen, basierend auf der menschlichen Sprache, spezialisiert. Das Unternehmen ist Innovationstreiber im Bereich der KI-basierten Audioanalyse. Mit maschinellen Verfahren, auch Deep Learning Ansätzen, werden Audiosignale hinsichtlich signifikanter Merkmale untersucht.
Im Bereich von Automotive oder Gaming Anwendungen und auch in Call Centern und in der Marktforschung wird die Technologie bereits erfolgreich eingesetzt. Nun sollen mit sogenannten Biomarkern aus der Stimme auch Krankheiten, wie Virusinfektionen wie COVID-19, Depressionen oder Parkinson, besser und zuverlässiger erkannt werden können. Damit können insbesondere in der Diagnose Ärzte*innen und Therapeuten*innen gezielt unterstützt werden.
Am Husten COVID-19-Symptome erkennen?
Glaubt man audEERING, dann kann KI bzw. Audio Intelligence genau das leisten. Aus der Stimme und bestimmten Geräuschen wie Husten, Niesen 
oder Lungenrasseln kann audEERING mit hoher Wahrscheinlichkeit ableiten, ob eine Veränderung im Bereich der Atemwege und somit eine COVID-19-Erkrankung vorliegt. So könnte man, bei einer positiven Meldung der App, Betroffene frühzeitig isolieren und zeitnah mit einem anschließenden PCR-Test endgültige Gewissheit schaffen. Betreuende Ärzte*innen erhalten genaue Informationen über den Verlauf der Krankheit bei ihren Patienten*innen. Damit können sie eine Verschlechterung des Zustandes bzw. schwere Fälle frühzeitig erkennen.
Der zugrundeliegende Sound- Erkenner ist zum einen auf tausende von Daten aus öffentlichen Quellen und Datenbanken trainiert. Die COVID-19-Daten zum anderen stammen von Patienten*innen aus Wuhan. Beide Modelle werden kombiniert, was eine verbesserte Erkennungsleistung und Validierung der sogenannte Voice-Biomarker ermöglicht. Diese helfen bei der Erkennung von Infektionen und dem Verlauf der COVID-19 Krankheit.
Mein Fazit
Künstliche Intelligenz gegen Covid-19? An der Stimme Krankheiten zu erkennen ist grundsätzlich ein interessanter Ansatz. Künstliche Intelligenz hilft nachweislich in großen Datenmengen in relativ kurzer Zeit Zusammenhänge zu erkennen. Und daraus sinnvolle Maßnahmen bzw. Therapien abzuleiten. Warum also nicht bei COVID-19?
Im Forschungsfeld der Stimmanalyse hat audEERING eine App entwickelt, die an der Sprachaufnahme einer Person und ihrer Art zu husten, niesen oder einzelne Vokale zu halten erkennen will, ob die Person mit dem Coronavirus infiziert ist oder nicht. Natürlich gibt es viele Unbekannte in der Gleichung und die Kritiker haben, sicher auch zu Recht, Vorbehalte. KI kann uns aber helfen, in relativ kurzer Zeit mehr über eine Krankheit zu lernen. Über eine Krankheit, über die noch so wenig bekannt ist.
Aus diesem Grund möchte ich jedem ans Herz legen, die Erforschung von COVID-19 über die Stimmartikulation zu unterstützen. Um die Genauigkeit der Anwendung weiter zu steigern benötigt audEERING noch weitere Datenspenden. Interessierte können sich Datenschutzkonform unter diesem Link registrieren und ihre Daten und Stimme spenden. Die Datenspende jedes Einzelnen kann dazu beitragen, Leben zu retten. Ich habe es getan: zwei Minuten in nicht akuten Fällen 2-3x wöchentlich für unser aller Zukunft.
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