Die zentralen Thesen
- COVID-19-Infektionen beeinträchtigen Atmung und Sprache.
- Forscher des MIT haben ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Tool entwickelt, das Audioaufnahmen von erzwungenem Husten analysiert, um COVID-19 zu diagnostizieren.
- Das Tool könnte möglicherweise bestehende COVID-19-Diagnosetests ergänzen oder ersetzen, jedoch nicht ohne eigene Nachteile.
Gehören Temperaturkontrollen und schmerzhafte Nasenabstriche bald der Vergangenheit an? Durch die Analyse der klanglichen Merkmale eines erzwungenen Hustens zeigt eine hochmoderne Software für künstliche Intelligenz vielversprechend bei der Identifizierung von Menschen mit COVID-19, so die Ergebnisse einer Studie, die von einem Team von drei Forschern am Massachusetts Institute of Technology durchgeführt wurde (MIT). Die September-Studie wurde im IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology veröffentlicht.1
Wie alle Atemwegserkrankungen zielt und greift COVID-19 auf Organe und Gewebe wie die Lunge, den Kehlkopf (oder Stimmkasten) und die Luftröhre (oder Luftröhre) ab, schränkt die Sauerstoffaufnahme ein und verursacht entsprechende Veränderungen in Atmung und Sprache.2 Bei schweren In Fällen können diese Veränderungen zu Atembeschwerden führen, deren Besserung Monate dauern kann, sagt Katherine Herz, MPH, Lehrbeauftragte für globale Gesundheitsstudien an der University of Iowa, die nicht an der Studie beteiligt war, gegenüber Health-huh.com unter Berufung auf die Johns Hopkins University.3 In In leichten Fällen können diese Veränderungen für das menschliche Ohr zu subtil sein, aber nicht für eine hoch entwickelte (und supersensible) KI-Technologie, um sie zu erkennen.
"Die Geräusche des Sprechens und Hustens werden beide von den Stimmbändern und den umgebenden Organen beeinflusst", sagte Brian Subirana, PhD, Direktor des MIT Auto-ID-Labors und einer der Autoren der Studie, gegenüber ScienceAlert. „Das bedeutet, dass beim Sprechen ein Teil des Sprechens wie Husten ist und umgekehrt. Es bedeutet auch, dass die KI Dinge, die wir leicht aus fließender Sprache ableiten können, einfach aus Husten erkennen kann, einschließlich Dinge wie das Geschlecht der Person, die Muttersprache oder sogar emotionaler Zustand.
Was das für Sie bedeutet
Ihr COVID-19-Infektionsstatus kann sich in Ihren Stimmmerkmalen widerspiegeln. Während ein COVID-19-Hustentest vielversprechend aussieht, muss noch mehr geforscht werden. In der Zwischenzeit können Sie die Website Ihres staatlichen oder lokalen Gesundheitsministeriums besuchen, um nach den neuesten lokalen Informationen zu Tests zu suchen. Rufen Sie Ihren Arzt an, wenn Sie an COVID-19 leiden
Wie wurde das Modell entwickelt?
Die Forscher entwickelten das MIT Open Voice Brain Model (MOVBM), ein KI-basiertes Sprachverarbeitungs-Framework, das als COVID-19-Diagnosetest dient. Das MOVBM stützt sich auf eine Reihe von fünf Biomarkern oder Merkmalen, die üblicherweise mit einer bestimmten Krankheit oder Störung in Verbindung gebracht werden, um Atemwegsstörungen der Merkmale einer Infektion mit COVID-19 zu erkennen. Zu diesen Biomarkern gehören:1
- Muskelabbau
- Veränderungen der Stimmbänder
- Stimmungs-/Stimmungsänderungen
- Veränderungen in Lunge und Atemwegen
Die physikalische Struktur der Lunge und der Atemwege wird durch Atemwegsinfektionen verändert, und in den frühen Tagen der COVID-19 [Pandemie] hörten Epidemiologen auf die Lunge, während Patienten als Teil ihrer Diagnosemethoden erzwungenes Husten erzwangen, schrieben die Autoren und beschrieben wie sich COVID-19 auf die Qualität von Lautäußerungen auswirkt.
Durch die Erstellung einer dreisprachigen (Englisch, Spanisch und Katalanisch) Audioaufzeichnungsmaschine konnten die Autoren Audioaufzeichnungen von erzwungenem Husten von 5.320 Teilnehmern sowie alle relevanten medizinischen Informationen sammeln.4 Die Daten von 4.256 der Teilnehmer wurden anschließend in die Modell, um es zu trainieren, um zwischen dem erzwungenen Husten derer, die negativ auf COVID-19 getestet wurden, und dem erzwungenen Husten derer zu unterscheiden, die positiv auf COVID-19 getestet wurden; Daten der verbleibenden 1.064 Teilnehmer wurden verwendet, um seine Fähigkeit dazu zu testen.
Insgesamt identifizierte das Modell 100 % der asymptomatischen COVID-19-positiven Audioaufnahmen, 98,5 % aller COVID-19-positiven Audioaufnahmen und 88 % aller Audioaufnahmen korrekt.
Hat das Modell eine Zukunft im Gesundheitswesen?
Diese Ergebnisse, schrieben die Autoren, legen nahe, dass das MOVBM großes Potenzial hat, parallel mit den Gesundheitssystemen zu arbeiten, um die aktuellen Ansätze zur Bewältigung der Ausbreitung der Pandemie zu erweitern. Sie verweisen auf die Vorteile des Modells gegenüber bestehenden COVID-19-Erkennungstools als Beweis für ihre Behauptung. Im Gegensatz zu aktuellen virologischen und serologischen Tests, die beispielsweise durchschnittlich 23 US-Dollar kosten und mehrere Tage in Anspruch nehmen, ist der MOVBM völlig kostenlos, liefert sofortige Ergebnisse und hat obendrein eine höhere Genauigkeit.
Ärzte sehen jedoch sowohl funktionale als auch praktische Hindernisse für eine flächendeckende Umsetzung. Joshua O. Benditt, MD, Professor in der Abteilung für Lungen-, Intensiv- und Schlafmedizin an der University of Washington School of Medicine, sagt Health-huh.com, dass dies eine interessante Idee ist, die jedoch an einer Population von Menschen getestet werden müsste, die symptomatisch, aber mit einer anderen Krankheit.
Meines Erachtens lautet die eigentliche Frage: Kann dieses Programm den Husten einer Person mit COVID-19 von einer Person mit Erkältung (auch [a] Coronavirus), Grippe, bakterieller Lungenentzündung und anderen häufig auftretenden Erkrankungen unterscheiden? er sagt.
Herz glaubt, dass das Modell Potenzial hat, seine technologische Raffinesse jedoch seinen Untergang erweisen könnte.
Während die Hustenaufzeichnungen hoffnungsvoll klingen, ist nicht klar, wie viel Zeit benötigt wird, um die Zulassung von der FDA zu erhalten, mehr Maschinen herzustellen, die Hustenmuster analysieren können, wie in der Studie beschrieben, sowie die Menschen zu schulen, damit [sie] in der Lage sind Verwenden Sie die Geräte richtig, damit es bei den Tests so wenig falsch positive und falsch negative Ergebnisse gibt, sagt sie. Schließlich ist es viel einfacher, jemandem das Innere des Mundes abzuwischen, als eine Analyse einer Audioaufnahme durchzuführen.
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