App-Entwicklung: Corona-Infektion per Sprache identifizieren

Um eine Corona-Infektion möglichst schnell zu erkennen, arbeitet die Firma audEERING zusammen mit dem Universitätsklinikum Augsburg an der App "AI SoundLab". Dafür analysieren sie in einer Studie Aufnahmen von Probanden, die einen Text mit vielen Vokalen einsprechen. Die Trefferquote von Erkrankungen bei der Spracherkennung liegt laut den Entwicklern bei 82 Prozent. In einem zweiten Schritt analysiert die App zusätzlich Atemwegsgeräusche, um Corona von anderen Erkrankungen zu unterscheiden. Die Macher betonen, dass Privatsphäre und Ethik bei der Entwicklung an erster Stelle stünden.

Die Studie läuft bereits seit März und verwendet zur Analyse der Audioaufnahmen tiefe neuronale Netze. Die Grundlagenforschung entstand am Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing an der Universität Augsburg. Zu Beginn der Pandemie griffen die Forscher auf Sprachmuster zurück, die sie von Medizinern aus der chinesischen Region Wuhan erhielten. Seit sich die Krankheit aber auch in Deutschland verbreitet, tragen Augsburger Probanden Aufnahmen bei.

Größere Erprobungsphase

Bislang arbeiteten die Beteiligten nur mit Test-Apps, um einzelne Methoden zu erproben. Auf Nachfrage von heise online teilte audEERING mit, dass die App "AI SoundLab" in der kommenden Woche öffentlich zugänglich gemacht werden soll, um die Menge an Sprachproben zu vergrößern. "Die Sprache ist hier quasi das neue Blut – wir verwenden es zur Analyse, brauchen es aber auch dringend als Spende, um unsere Systeme für Alle verbessern zu können", sagte der Leiter der Studie Björn Schuller gegenüber der dpa.

Ziel der Forscher ist es, die App auf den Markt zu bringen und damit zur Bekämpfung der Coronavirus-Pandemie beizutragen. Allerdings darf in den App-Stores von Google und Apple pro Land nur eine offizielle Corona-App bereitgestellt werden. Die Audioanalyse müsste also entweder in die bereits veröffentlichte App integriert werden oder sie müsste als eigenständige App parallel genutzt werden. Zudem ist eine medizinische Zertifizierung geplant.

Funktionsweise der App

Bei der Einrichtung geben die Nutzer eine Sprachprobe und einen Symptomtest in der App ein. Anschließend beginnt das sogenannte Self-Monitoring. Hierzu zeichnet die App über einen längeren Zeitraum die Atemgeräusche auf, mindestens für eine halbe Stunde. Dies soll täglich wiederholt werden. Um eine konstante Testumgebung zu schaffen, finden diese Aufnahmen in der Nacht statt, da Hintergrundgeräusche gering ausfallen und die Atmung während des Schlafes sehr gleichmäßig ist.

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(cbo)