03.12.2020 11:14 |

Digitales Stethoskop

Künstliche Intelligenz erkennt Covid-19 am Atem

Wissenschaftler der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne in der Schweiz wollen mithilfe künstlicher Intelligenz die Fragen beantworten, wie der Atem von Covid-19-Patienten klingt und wie deren Lunge aussieht. Mary-Anne Hartley von der ETH Lausanne arbeitet gemeinsam mit ihrem Team daran, mittels Algorithmen eine Corona-Infektion zu diagnostizieren und am Atem zu erkennen, wie schwer Patienten erkranken werden.

Die neuen Deep-Learning-Algorithmen nannten die Forschenden DeepChest und DeepBreath. Bei Letzterem nutzen sie Daten aus Lungen-Ultraschallbildern, beim DeepBreath abgehörte Atemgeräusche, die sie mit einem digitalen Stethoskop erfassen. „Die bisherigen Ergebnisse sind sehr vielversprechend“, sagte Martin Jaggi von der EPFL.

Grundlage sind Ultaschallbilder von Corona-Patienten
Die Grundlage für DeepChest bilden Lungen-Ultraschallbilder von Tausenden Corona-Patienten, die in die Notaufnahme des Universitätsspitals Lausanne (CHUV) eingeliefert wurden. Am Genfer Universitätsspital hört Alain Gervaix, Kinderarzt und Infektiologe, seit 2017 Atemgeräusche bei Patienten ab, um ein intelligentes digitales Stethoskop zu entwickeln.

Arzt hatte Idee beim Gespräch mit seiner Tochter
Die Idee sei ihm im Gespräch mit seiner Tochter gekommen: Er erklärte ihr, dass er beim Abhorchen der Lunge Geräusche hören könne, die helfen, Asthma, eine Bronchitis oder Lungenentzündung zu erkennen, so der Genfer Arzt.

Asymptomatische Fälle frühzeitig erkennen
Diese Daten verwendeten die EPFL-Forschenden, um den DeepBreath-Algorithmus zu entwickeln. Erste Ergebnisse würden darauf hindeuten, dass er Veränderungen im Lungengewebe feststellen kann, bevor die Krankheit ausbricht. So lassen sich asymptomatische Covid-19-Patienten frühzeitig erkennen.

Bereits im Frühjahr entwickelten EPFL-Forschende eine auf künstlicher Intelligenz basierende App, die den typischen Corona-Husten erkennen soll.

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