GesundheitskI Teil 2: Die Stimme ist das neue Blut

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Caro Bauer

Das menschliche Blut ist die Grundlage für eine Vielzahl von medizinischen Anwendungen zur Diagnose. Was aber, wenn unsere Stimme uns auch viel über den aktuellen Gesundheitszustand eines Menschen verraten kann? Ist die Stimme das neue Blut? Um die akustischen Merkmale von Krankheitsbildern, die sich in der menschlichen Stimme zeigen, besser erkennen zu können, müssen wir zunächst den menschlichen Produktionsmechanismus der Stimme verstehen.

Der Stimmapparat

Verschiedene Strukturen in Bauch, Brustkorb, Hals und Kopf müssen koordiniert werden, wenn wir einen Laut von uns geben: Zwerchfell, Lunge, Luftröhre und Brustkorb dienen als Windkasten. Stimmband, Kehlkopf und Stimmritze als Vibrato- und Tonerzeuger, Rachen, Mundhöhle und Nasenhöhle als Resonanzkörper. Praktisch unser gesamter Körper beeinflusst den Klang der Stimme.

Unterscheidung zwischen kranken und gesunden Personen anhand der Stimme

All dies unterliegt zusammen mit anderen Bereichen des Nervensystems einem kognitiven Kontrollprozess. Wenn eine kognitive oder körperliche Anstrengung oder sogar eine Krankheit diesen komplexen Prozess beeinträchtigt, kann dies zu Merkmalen in der Sprache führen, anhand derer eine kranke Person von einer gesunden Person unterschieden werden kann.

Die Merkmale betreffen Intonation, Intensität und Tempo. Wenn KI-Systeme mit geeigneten Ton- und Sprachdaten trainiert werden, die in der Regel aus dem Tupel Audio und zugehörigen Anmerkungen wie Diagnosen bestehen, können sie geeignete Lernziele erkennen.

Beispiele für physische und psychische Aspekte

Es gibt zwei wesentliche Aspekte, die beobachtet werden können: Physische und psychologische Aspekte. Die KI kann all diese Aspekte "hören", indem sie das Audiosignal analysiert und auf der Grundlage einer Vielzahl von Daten entsprechend lernt. Der Sensor, der zur Aufzeichnung der Sprachdaten benötigt wird, ist das Mikrofon, das heute in fast jedem computerbasierten Gerät wie Smartphones und Tablets zu finden ist.

Ein Beispiel, das besonders die physischen Aspekte der motorischen Störungen der Sprachproduktion anspricht, ist das Parkinson-Syndrom. Bei dieser neurodegenerativen Erkrankung sind u. a. die an der Sprachproduktion beteiligten Muskelgruppen beeinträchtigt. Dadurch hat der Betroffene Probleme mit der Aussprache von Wörtern, Monotonie in Bezug auf Intensität und Intonation, verminderte Betonung und eine raue Stimmqualität.

Für die mentalen Aspekte und die psychologische Seite in Bezug auf die Beeinflussung von Klang und Sprachproduktion ist die Erkennung von Emotionen das perfekte Beispiel. Emotionen spielen eine wesentliche Rolle bei Krankheitsbildern wie Burnout und Depression, Autismus und Alzheimer. Für die Erkennung von Emotionen wird die Stimme als ein zunehmend relevanter Indikator angesehen.

Datenerhebung als Grundlage

Ein wesentlicher Einflussfaktor bei der KI-basierten Sprachanalyse ist insbesondere das Vorhandensein entsprechender Sprachdaten und deren Qualität. Um dem Algorithmus relevante Merkmale beizubringen, wird eine große Anzahl von Ton- und Stimmdaten benötigt. Es werden sowohl Daten gesunder Personen mit hoher Variabilität unter Einbeziehung verschiedener anderer Krankheitsbilder und Zustände als auch solche der Krankheiten benötigt.

COVID-19 als aktuelles Beispiel

Ein aktuelles Beispiel für den Einsatz der intelligenten Sprachanalyse und der Stimme ist die Erkennung von COVID-19 anhand von Sprache. Das Virus greift unter anderem die Atemwege an, was sich in folgenden Symptomen äußert: Husten, gepresste Stimme, oft Schmerzen in Hals und Rachen, Kurzatmigkeit oder Probleme mit der Lunge wie Lungengeräusche.

Erste Studien zeigen gute Erkennungsraten für COVID-19. Am besten ist jedoch eine Kombination der Analyse von Sprach- und Schallereignissen, um eine noch validere Aussage über die COVID-19-Symptomatik zu treffen und sie als Diagnoseinstrument zu nutzen. Dies könnte einen wichtigen Beitrag zur Eindämmung der Pandemie leisten, insbesondere um Infektionsketten zu unterbrechen und die Krankheit in einem frühen Stadium zu erkennen.

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