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Kann man Corona am Klang des Hustens erkennen?

Von Laura Stresing

Aktualisiert am 10.11.2020Lesedauer: 3 Min.
Ein Mann mit Atemschutzmaske nutzt sein Smartphone: Angeblich kann mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz ermittelt werden, ob jemand am Coronavirus erkrankt ist.
Ein Mann mit Atemschutzmaske nutzt sein Smartphone: Angeblich kann mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz ermittelt werden, ob jemand am Coronavirus erkrankt ist. (Quelle: Cavan Images/imago-images-bilder)
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Bitte einmal kräftig ins Smartphone husten: Forscher aus den USA wollen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz am Klang erkennen können, ob sich jemand mit dem Coronavirus infiziert hat. Doch die Idee stößt in der Fachwelt auf viel Skepsis und Kritik.

Ist das nun Covid-19 oder nur eine harmlose Erkältung? Gerade im Herbst und Winter treibt diese Frage viele Menschen um, wenn sie die typischen Symptome an sich selbst oder anderen in ihrem Umfeld beobachten.


Coronavirus-Fotoshow: Das sind die wichtigsten Symptome

Husten: Ein trockener Husten ist ein besonders häufiges Symptom für das Coronavirus. Der Husten kann zusätzlich zu Atemnot führen.
Fieber: Eine erhöhte Temperatur ist ebenfalls ein häufiges Symptom für Covid-19. Viele Patienten haben zudem Gliederschmerzen oder fühlen sich schwach.
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Das Problem: Die durch das neuartige Coronavirus SARS-CoV-2 verursachte Krankheit lässt sich nur durch einen Labortest nachweisen. Und aktuell gibt es keine Kapazitäten, um jeden Verdachtsfall zu überprüfen. Das Robert Koch-Institut und die Bundesregierung haben ihre Teststrategie bereits angepasst. Wer derzeit getestet wird und wer nicht, können Sie hier nachlesen.

Diagnose per Smartphone-App

Forscher aus den USA schlagen jetzt eine alternative Diagnosetechnik vor: Smartphone-Nutzer sollen per App bestimmen, ob bei ihnen ein Verdacht auf eine Corona-Infektion besteht. Die Software, die derzeit am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelt wird, soll das allein am Klang des Hustens erkennen können. Erste Tests hätten vielversprechende Ergebnisse geliefert, berichten Medien.

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Dahinter steckt ein sogenannter "Machine Learning"-Ansatz, also maschinelles Lernen – gemeinhin oft auch als "Künstliche Intelligenz" (KI) bezeichnet. Dabei wird ein selbst lernender Algorithmus so lange mit Daten trainiert, bis er Muster zuverlässig erkennt und mit seinen Prognosen, Aussagen oder Entscheidungen mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig liegt.

100 Prozent Trefferquote – unter bestimmten Vorzeichen

Die Trefferquote der Covid-19-Erkennungssoftware variiert jedoch und hängt von verschiedenen Faktoren ab. Bei symptomatisch erkrankten Personen, die von der Software als "Corona-positiv" diagnostiziert wurden, traf dies laut der Studie in 98,5 Prozent der Fälle zu. Bei erkrankten Testpersonen, die keine Symptome zeigten, erwies sich das positive Ergebnis sogar in 100 Prozent der Fälle als korrekt.

Die Forscher erklären das so: Das Hustengeräusch einer gesunden Person klingt anders als das einer Person, deren Lunge womöglich schon unter dem Einfluss einer Coronavirus-Infektion gelitten hat. Das gelte auch dann, wenn das Husten für den Test erzwungen wurde.

Die Unterschiede seien für das menschliche Ohr kaum wahrnehmbar. Mikrofonaufnahmen lassen sich jedoch mit Hilfe von Software analysieren und vergleichen. Die Künstliche Intelligenz könne die leichten Veränderungen im Hustengeräusch eindeutig erkennen, schreiben die MIT-Forscher in ihrem Aufsatz für das IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.

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KI-Experten sind skeptisch

Das klingt vielversprechend. Doch Experten äußern Zweifel, ob die Methode so zuverlässig funktioniert wie behauptet. Die KI-Forscherin Meredith Whittaker etwa kritisiert, dass sich die Entwickler der Software lediglich auf einen sehr kleinen Datensatz von nur rund 5.392 Aufnahmen stützen, die freiwillige Studienteilnehmer über eine Webseite einreichen konnten. Ob die Testpersonen wirklich mit dem Coronavirus infiziert waren oder nicht, wurde nicht überprüft.

Hinzu kommt: Selbst wenn die App positive Corona-Fälle relativ zuverlässig als positiv identifiziert, ist mit sehr vielen falsch-positiven Ergebnissen zu rechnen. Die sogenannte Spezifität ihres digitalen Corona-Tests geben die Macher mit Werten zwischen 83,2 Prozent (bei asymptomatischen Patienten) und 94,2 Prozent an. Sehr viele Nutzer würden also im "Husten-Test" ein positives Ergebnis erhalten, obwohl sie nicht infiziert sind.

Schnelltests versprechen mehr Spielraum

Wie will man mit diesen zusätzlichen Verdachtsfällen umgehen? Angesichts der ohnehin schon ausgereizten Testkapazität ist es kaum vorstellbar, dass das vorläufige App-Ergebnis durch einen PCR-Test bestätigt werden kann. Umgekehrt wäre es problematisch, Patienten nur aufgrund einer ungeprüften und unsicheren App-Diagnose in Quarantäne zu schicken oder anderweitig in ihrer Freiheit zu begrenzen.

Nach den Vorstellungen der MIT-Forscher soll das Modell aber tatsächlich in Form einer Smartphone-App eingesetzt werden, um beispielsweise "Schnelltests" bei einer Einlasskontrolle durchzuführen. Nur wer den Husten-Test "besteht", dürfte demnach ein Gebäude betreten.

Der Wunsch nach einer schnellen Diagnosemöglichkeit ist nachvollziehbar. Tatsächlich erhoffen sich auch Bundesregierung und Gesundheitsbehörden viel von der Einführung von Corona-Schnelltests. Allerdings haben diese Testmethoden auch ihre Tücken und sollten mit Bedacht eingesetzt werden. Mehr dazu hier. Außerdem werden die Antigen-Schnelltests gerade erst ausgerollt und sind noch nicht überall verfügbar.

Schnelles und flächendeckendes Testen ist aber zum Glück nicht die einzige Strategie für eine erfolgreichen Pandemie-Bekämpfung. Damit die Infektionszahlen wieder sinken und dringend benötigte Testkapazitäten frei werden, sind alle Bürger vorübergehend aufgerufen, ihre Kontakte zu begrenzen und bei milden Symptomen grundsätzlich Zuhause zu bleiben. Wenn sich alle daran halten, haben auch Erkältungs- und Grippeviren wenig Chancen auf Verbreitung.

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