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Das KI-Modell der MIT-Forscher erkennt COVID-19 beim Abhören von Husten

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Das Instrument sei "100% genau", wenn es Fälle bei asymptomatischen Personen entdeckte, schrieben die Forscher, und könne als kostengünstiges Vor-Screening zur Unterstützung diagnostischer Testbemühungen eingesetzt werden.

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MIT-Forscher haben ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz entwickelt, das das Husten einer Person abhört, um festzustellen, ob sie COVID-19 hat oder nicht, unabhängig davon, ob sie symptomatisch ist oder nicht, so die letzte Woche im IEEE Open Journal of Engineering veröffentlichte Forschung.

Um sie zu bauen, forderten die Forscher Tonaufnahmen von hustenden Personen und begleitende Informationen über ihren Zustand über eine sich öffnende Online-Website an. Dies ergab einen Datensatz von mehr als 70.000 Aufnahmen mit durchschnittlich drei Hustenanfällen pro Person - und schätzungsweise 2.660 Personen mit einem positiven Fall bis heute.

Anhand dieser COVID-19-Hustenaufzeichnungen und einer gleichen Anzahl von COVID-19-Negativproben, die nach dem Zufallsprinzip aus dem Datensatz ausgewählt wurden (n = 5.320), entwickelten, trainierten und validierten die Forscher ein auf einem neuronalen Faltungsnetz basierendes Modell, das nach spezifischen akustischen Biomarkern sucht, die mit Muskelabbau, Stimmbandveränderungen, Gefühls- oder Stimmungsänderungen sowie Veränderungen in der Lunge oder den Atemwegen in Zusammenhang stehen.

Auf der Grundlage der Tests gaben die Forscher an, dass ihr Werkzeug COVID-19 positive Teilnehmer mit einer Genauigkeit von 97,1%, einer Sensitivität von 98,5% und einer Spezifität von 94,2% diskriminiert. Besonders erwähnenswert ist, dass das Modell bei der Erkennung von Husten bei asymptomatischen positiven Fällen mit 100%iger Genauigkeit arbeitete.

WARUM ES ES GIBT

Das Forschungsteam sieht ihr AI-Tool als kostengünstiges COVID-19-Prescreener an, das in Umgebungen eingesetzt werden könnte, in denen umfassende diagnostische Tests nicht verfügbar sind oder nicht für ganze Populationen skaliert werden können.

"Dieses nicht-invasive, kostenlose Echtzeit-Vorab-Screening-Instrument könnte sich als sehr geeignet erweisen, die derzeitigen Bemühungen zur Eindämmung der Krankheit in gering infizierten Gebieten zu ergänzen und die Auswirkungen in hoch infizierten Gebieten zu mildern, wo unbewusste Asymptomatik das Virus verbreiten kann", schrieben die Forscher. "Wir sind der Meinung, dass der vorgestellte MIT Open Voice-Ansatz ein grosses Potenzial hat, parallel zu den Gesundheitssystemen zu arbeiten, um die derzeitigen Ansätze zur Eindämmung der Ausbreitung der Pandemie zu ergänzen"

Das Team stellte auch fest, dass es sein Modell weiter verfeinert, indem es Krankenhausdaten aus dem Sinai sowie von anderen Anbietern aus Mexiko und Italien einbezieht. Darüber hinaus schrieb das Team in dem Papier, dass es "eine Vereinbarung mit einem Fortune-100-Unternehmen getroffen hat, um den Wert unseres Tools als Teil ihrer COVID-19-Management-Praktiken zu demonstrieren"

DER GRÖßERE TREND

Das MIT-Team hatte zuvor sein Modell der Stimm-Biomarker für die Diagnose von Atemwegserkrankungen und der Alzheimer-Krankheit entwickelt - wobei letztere, wie sie feststellten, "exakt die gleichen Biomarker verwendet, ... was darauf hindeutet, dass es vielleicht zusätzlich zu Temperatur, Druck oder Puls einige Biomarker auf höherer Ebene gibt, die in der Lage sind, Erkrankungen in verschiedenen Fachgebieten ausreichend zu diagnostizieren, von denen man früher dachte, dass sie meist nicht miteinander verbunden sind"

Dennoch sind diese Forscher nicht die ersten, die stimmliche Biomarker für COVID-19 einsetzen. Im Juli brachte Sonde One eine App auf den Markt, die Sprachaufnahmen anhört und zusammen mit von Benutzern gemeldeten Symptominformationen eine Empfehlung ausspricht, ob sie möglicherweise eine Atemwegserkrankung haben oder nicht. Das Unternehmen, das als COVID-19-Screener für Arbeitgeber konzipiert wurde, plante, das Tool im August bei einem 5.000 Personen umfassenden Kunden einzusetzen. Im Laufe des Sommers erwarb Sonde One auch NeuroLex Laboratories, eine andere sprachbasierte Plattform, um seinen Datensatz für Sprachproben zu stärken.