KI soll Covid-19 am Atem erkennen

Wie klingt der Atem bei Covid-19-Patienten? Und wie sieht deren Lunge aus? Schweizer Forscher arbeiten an Algorithmen, die auf Basis solcher Indikatoren die Krankheit diagnostizieren und ihren Verlauf vorhersagen soll.

Die neuen Deep-Learning-Algorithmen nennen die Forscherinnen und Forscher um Mary-Anne Hartley von der ETH Lausanne (EPFL) DeepChest und DeepBreath. Beim DeepChest nutzen sie Daten aus Lungenultraschallbildern, beim DeepBreath abgehörte Atemgeräusche, die sie mit einem digitalen Stethoskop erfassen. „Die bisherigen Ergebnisse sind sehr vielversprechend“, sagte Martin Jaggi von der EPFL in einer Aussendung.

Die Grundlage für DeepChest bilden Lungenultraschallbilder von tausenden CoV-Patienten, die in die Notaufnahme des Universitätsspital Lausanne (CHUV) eingeliefert wurden. Am Genfer Universitätsspital hört Alain Gervaix, Kinderarzt und Infektiologe, seit 2017 Atemgeräusche bei Patientinnen und Patienten ab, um ein intelligentes digitales Stethoskop, das „Pneumoskop“, zu entwickeln. 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.

Frühzeitige Diagnose

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. Die Forschenden hoffen, dass die Anwendung bis Ende Jahr zur Verfügung stehen wird.

Das Team verfeinert die Algorithmen weiter – unter anderem mithilfe eines einjährigen Hackathons, den Hartley im März ausgerufen hatte. „Wir wollen robuste und vertrauenswürdige Instrumente schaffen, die auch nach der Pandemie noch von Nutzen sind“, sagte sie.

So hoffen die Forschenden, dass die Algorithmen einst zwischen viraler und bakteriellen Lungenentzündung unterscheiden können, um einen Beitrag im Kampf gegen Antibiotikaresistenzen zu leisten. Außerdem arbeiten sie daran, dass die Algorithmen auch auf Mobiltelefonen funktionieren. Bereits im Frühjahr entwickelten EPFL-Forschende eine auf künstlicher Intelligenz basierende App, die den typischen CoV-Husten erkennen soll.