Viele Krankheiten lassen sich an der Stimme erkennen, da sie die Sprachproduktion beeinträchtigen. Dazu gehört auch COVID-19, da es sich um eine Atemwegserkrankung handelt. In diesem dritten Teil unserer KI-Reihe zur Gesundheit erklären wir, wie die Krankheit anhand der Stimme erkannt werden kann.
Stimmliche Biomarker für COVID-19
Wissenschaftliche Studien haben gezeigt, dass Husten, Niesen und andere Veränderungen der Stimme zuverlässige Biomarker für den Nachweis von COVID-19 sind. Das bedeutet, dass die Krankheit das Atmungssystem betrifft. Mit vielen relevanten Daten von kranken und gesunden Personen kann ein KI-Modell trainiert werden, um zu unterscheiden, ob eine Person mit dem Virus infiziert ist oder nicht.
Unser Portal AI SoundLab zur Erfassung von COVID-19-Sprachdaten
Das ist der Grund, warum wir unser Portal AI Soundlab entwickelt haben: um relevante Daten für das Training unserer KI zur Erkennung von COVID-19 zu sammeln.
In der Studie sammeln wir Daten wie zum Beispiel Sprachproben einer Person, die einen Text liest, Hustengeräusche und Atemgeräusche beim Ein- und Ausatmen.
Außerdem ermöglicht uns die Plattform, die Symptome über einen längeren Zeitraum zu beobachten. Wenn jemand mit einem PCR- oder Antigen-Schnelltest positiv getestet wird, bitten wir ihn, die Studie zu wiederholen, um zu sehen, wie sich seine Stimme verändert.
Vorteile des Smartphone-Sprachtests
Auf der Grundlage der Daten, die wir mit unserer Plattform AI SoundLab gesammelt haben, werden wir dann eine App entwickeln, die es jedem Smartphone-Nutzer ermöglicht, kurze Sprachaufnahmen zu machen und einen Hinweis darauf zu erhalten, ob man COVID-19 hat. Im Falle einer hohen Wahrscheinlichkeit, positiv zu sein, sollten die Nutzer ihr Ergebnis z.B. mit einem PCR-Test verifizieren.
Unsere Vision ist es, mit dieser einfachen, aber wirkungsvollen Lösung ein normales Leben wieder möglich zu machen. Helfen Sie uns, diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, und tragen Sie Ihre Daten auf unserer Website ein: https://aisoundlab.audeering.com/de/welcome
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