Am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge, USA, wird zurzeit eine App entwickelt, die asymptomatisch mit SARS-CoV-2-Infizierte an ihrem speziellen Hustengeräusch erkennen soll.
Die MIT-Forscher trainierten ein Computersystem mit künstlicher Intelligenz mit Tausenden von Hustenaufnahmen und gesprochenen Worten. Die Hustengeräusche (Husten auf Kommando, wie beim Auskultieren) wurden von Freiwilligen mit ihrem Smartphone oder Tablet aufgezeichnet und auf einen MIT-Server hochgeladen. In einem begleitenden Fragebogen gaben sie Auskunft darüber, ob sie COVID-19-Symptome hatten, ob sie glaubten, infiziert zu sein oder nicht, und ob ein Testergebnis als Bestätigung vorlag. Nachdem das System mit den Aufnahmen von 4256 Personen trainiert worden war, wurden ihm 1064 neue Aufnahmen präsentiert. Der Algorithmus kann offenbar erstaunlich gut zwischen einem normalen Hustengeräusch und dem Hustengeräusch eines COVID-19-Patienten unterscheiden: Die Sensitivität beträgt 98,5 Prozent, die Spezifität 94,2 Prozent, berichten die MIT-Forscher. Werden dem System nur Hustengeräusche von asymptomatischen Personen vorgespielt, liege die Sensitivität bei 100 Prozent und die Spezifität bei 83,2 Prozent.
Das Team arbeitet nun an einer App, die asymptomatische Personen als täglichen Coronaschnelltest verwenden könnten, um bei bedenklichem Befund einen Arzt oder ein Testzentrum zur Abklärung aufzusuchen – man müsste dafür nur kurz in sein Smartphone husten. RBO
Medienmitteilung des MIT am 29. Oktober 2020.