08.01.2021 – Lesezeit: 3 Minuten

Marketing, Vertrieb und Service / Technologie

Künstliche Intelligenz erkennt Corona am Husten

Im Kampf gegen SARS-CoV-2 kommt mittlerweile auch Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Beispiele dafür sind die vom MIT entwickelte Erkennung am Hustenbild, die Auswertung großer Datenmengen sowie die Simulation der Wirksamkeit verschiedener Wirkstoffe.

Roboter im Krankenhaus und Pflegebetrieb hätten man vor gar nicht so langer Zeit eher nach Japan verortet. Was Forschung und Entwicklung angeht, sind die USA längst auf der Überholspur. Eine am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelte Künstliche Intelligenz ist nun in der Lage, COVID-19 am Husten zu erkennen.

Für die Corona-Erkennung haben die MIT-Forscher Zehntausende von Husten-Samples in das System eingespeist und einen Algorithmus darauf trainiert, zwischen Husten von infizierten und nicht-infizierten Personen zu unterscheiden. Dabei zeigte sich mit 100 Prozent die höchste Trefferquote ausgerechnet bei den Personen, die keine Symptome verspürten und wo eine Erkennung ohne PCR-Test besonders schwierig ist. Bei infizierten Probanden mit Symptomen lag die Trefferquote mit 98,5 etwas darunter. Veröffentlicht haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ihre Studie Ende September im „Journal of Engineering in Medicine and Biology“. Geplant ist, daraus eine App zu entwickeln.

Andere Beispiele für KI im Kampf gegen Corona

Der KI-Einsatz im Kampf gegen SARS-CoV-2 ist damit aber noch nicht erschöpft. So soll KI helfen, große Datenmengen aus den vielen Studien auszuwerten, die weltweit – zu Ausbruch und Verbreitung der Pandemie sowie zu den damit verbundenen Symptomen – gemacht werden. Eingesetzt werden soll die KI, um bildgebende Verfahren wie CT-Scans von Lungen von Erkrankten und gesunden Personen zu unterscheiden oder rein darüber, die Probanden sprechen. KI kann helfen, das Internet nach Texten über nichtmedizinische Maßnahmen zur Bekämpfung der Pandemie zu durchforsten und in einer Datenbank zusammenzutragen. KI kann auch bei der Suche nach Medikamenten zur Behandlung von COVID-19 beitragen.

Daniel Sonntag, Professor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken sagt, dass KI in den vergangenen zwei Jahren einen neuen Reifegrad erreicht habe, womit das Auswerten und Kombinieren von Daten immer schneller gehe. KI-Potenzial sieht Sonntag vor allem in zwei Bereichen: der automatisierten Auswertung der Vorgeschichte von Patienten und von CT-Bildern, woran er derzeit selbst forscht.

Er hat dazu im Oktober mit Fachkollegen auch eine noch im Preprint-Stadium befindliche Studie veröffentlicht. Der zufolge kam man bei erkrankten Lungen schon auf eine Erkennungsraten von 88 Prozent. Ob sich diese verschlechtert, müsse die Praxis zeigen, so Sonntag in der taz. Interessant sei das von ihm mitentwickelte System deshalb, weil es den menschlichen Faktor direkt „mitdenkt“. Das größte Problem der Forscher ist aber, an genügend Trainingsdaten heranzukommen. Dafür wären mindestens 10.000 Aufnahmen nötig – und das noch dazu in einem anonymisierten Datensatz mit ausreichend guter Aufnahmequalität, wie die taz-Autorin schreibt.

Geteilte Rechenleistung für bessere Auswertungsergebnisse

Björn Schuller, Professor am Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing der Universität Augsburg, habe es da schon leichter. Denn seine KI-Anwendung braucht keine CT-Bilder, sondern lediglich die Sprachaufnahmen von Probanden aus ihren Smartphones. Was bei Kehlkopfkrebs und Parkinson schon gut funktioniert habe, will Schuller nun auch für die COVID-19-Erkennung nutzen.

Schließlich nennt er noch ein Folding@home genanntes Projekt, bei dem Computernutzer ihre Rechenleistung daheim für die Suche nach geeigneten COVID-19-Medikamenten zur Verfügung stellen. Dabei soll mittels Machine Learning simuliert werden, wie sich verschiedene Wirkstoffe auf das Spike-Protein des Coronavirus auswirken. Das Protein zu blockieren, das das Virus nutzt, um im Menschen an den Zellen anzudocken, wäre schon ein vielversprechender Behandlungsansatz.

KI und ML schreiten immer stärker voran

Wie Prof. Sonntag sagt, hat KI gerade in den letzten zwei Jahren riesige Fortschritte gemacht. Wie weit intelligente Algorithmen schon in Richtung KI gehen, darüber streiten sich die Geister noch. Aber Machine Learning (ML) geht schon sehr in die Richtung und findet immer mehr Einsatz, ganz an vorderster Front in der Fertigungsindustrie. Die All for One Group, einer der führenden IT-Dienstleister für den Mittelstand im deutschsprachigen Raum, hat in verschiedenen Projekten Unternehmen schon unterstützt Technologien wie IoT oder IIoT (das industrielle Internet der Dinge), Edge Computing und Machine Learning für die Anbindung von Produktionsanlagen zu nutzen.

Interessant ist auch, wie Künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, CO2-Emissionen zu reduzieren – wie dieses Forschungsprojekt des Fraunhofer IIS zeigt.

Quelle: Titelbild pixabay, Tumisu