Robert Klatt
Der DeepBreath-Algorithmus erkennt Covid-19 anhand des Atems auch bei Patienten ohne Symptome.
Ecublens (Schweiz). Wissenschaftler der ETH Lausanne (EPFL) haben zwei Künstliche Intelligenzen (KI) vorgestellt, die Covid-19 erkennen können. Laut dem Team um Mary-Anne Hartley nutzt DeepChest dazu Ultraschallbilder der Lunge, ähnlich wie eine kürzlich vorgestellte KI, die Parkinson im Frühstadium anhand von Bildern der Netzhaut erkennt. Die Basis von DeepChest sind Lungenultraschallbilder von tausenden Covid-19-Patienten, die im Universitätsspital Lausanne (CHUV) behandelt wurden.
DeepBreath erkennt Covid-19 hingegen anhand von Atemgeräuschen, die mit einem digitalen Stethoskop abgehört werden. Alain Gervaix, Kinderarzt und Infektiologe analysiert bereits seit 2017 Atemgeräusche seiner Patienten, um das sogenannte Pneumoskop, ein intelligentes digitales Stethoskop zu entwickeln. Die Idee dafür erhielt Gervaix, weil er bemerkte, dass er Abhorchen der Lunge anhand der Geräusche Asthma eine Bronchitis oder Lungenentzündung erkennen kann.
Einen ähnlichen Ansatz verfolgen auch Forscher der Universität Augsburg, die einen Algorithmus vorgestellt haben, der Covid-19 anhand von Veränderungen der Sprache erkennen kann. Die Genauigkeit dieser Diagnosemethode liegt bisher bei 80 Prozent.
Laut den Wissenschaftler deuten erste Ergebnisse des DeepBreath-Algorithmus daraufhin, dass bereits vor dem eigentlichen Ausbruch von Covid-19 Veränderungen im Lungengewebe erfolgen. Dies würde besonders dabei helfen Menschen mit einer asymptotischen Covid-19-Infektion zu erkennen, die ebenfalls infektiös sind. Studien zeigen, dass bei bis zu 80 Prozent aller SARS-CoV-2-Infektionen keine Symptome auftreten.
Laut Hartley „wollen die Wissenschaftler robuste und vertrauenswürdige Instrumente schaffen, die auch nach der Pandemie noch von Nutzen sind.“ Einsatzbereit sein soll die Anwendung von DeepBreath bereits Ende des Jahres.
Weitere Verbesserungen soll in Zukunft ermöglichen anhand des Atems zwischen bakteriellen und viralen Lungenentzündung zu unterscheiden. Außerdem wird an einer Lösung geforscht, die mit den Mikrofonen herkömmlicher Mobiltelefone funktioniert.
