Gesundheit

Neues Gerät soll Corona-Tests über die Nase ersetzen

Forschende am Universitätsspital Genf haben ein Stethoskop entwickelt, dass eine Corona-Erkrankung am Geräusch der Lunge erkennen kann.

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    Ein Stethoskop, das am Universitätsspital Genf entwickelt wurde, soll Corona-Erkrankungen erkennen können. (Symbolbild)
    Ein Stethoskop, das am Universitätsspital Genf entwickelt wurde, soll Corona-Erkrankungen erkennen können. (Symbolbild)
    Andrew Brookes / Westend61 / picturedesk.com

    Corona-Tests über den Nasen- oder Rachen-Raum können für Patienten unangenehm oder gar schmerzhaft sein. Eine weitere Methode, eine Corona-Infektion zu erkennen, wird in China angewendet – der Analabstrich. Ein neues Gerät, das am Universitätsspital in Genf entwickelt wird, soll es künftig möglich machen, eine Covid-19-Infektion zu erkennen, ohne in eine Körperöffnung der potenziell Infizierten eindringen zu müssen.

    Es handelt sich dabei um ein digitales Stethoskop, das von künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt wird. Dieses soll anhand der akustischen Signatur einer Person erkennen, ob sie mit dem Corona-Virus infiziert ist oder nicht. Bei einer Studie, an der mehr als 500 Menschen teilgenommen haben, soll das medizinische Gerät gute Resultate geliefert haben und befinde sich nun im Endstadium seiner Entwicklung, so Alain Gervaix, Leiter der Abteilung für Frauen, Kinder und Jugendliche am HUG und Professor an der Uni Genf, gegenüber der Nachrichtenagentur Keystone-SDA.

    Erkrankung vor Symptomen erkennen

    Das neuartige Stethoskop soll aber nicht nur für die Erkennung von Corona-Erkrankungen eingesetzt werden können. Denn wie Gervaix erklärt, klingen verschiedene Atemwegserkrankungen äußerst unterschiedlich. So hört sich der Atem eines Asthmatikers beispielsweise anders an als jener von einer Person, die an Bronchitis oder einer bakteriellen Lungenentzündung leidet. Mit Hilfe des an der ETH Lausanne entwickelten Algorithmus "DeepBreath" soll die Unterscheidung der verschiedenen Geräusche möglich werden.

    Diagnosen durch KI
    Die Idee, Erkrankungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz frühzeitig – und in einigen Fällen bereits vor dem Ausbruch der ersten Symptome – zu erkennen, ist nicht neu. So haben beispielsweise Forschende des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge eine KI entwickelt, die künftig dabei helfen könnte, Corona-Fälle frühzeitig zu identifizieren und so "die Früherkennung zu revolutionieren": Sie ist in der Lage, anhand von einem absichtlichen Husten zu erkennen, ob jemand infiziert ist oder nicht.
    "Die wirksame Umsetzung dieses Diagnostikinstruments könnte die Ausbreitung der Pandemie eindämmen. Beispielsweise, indem es jeder nutzt, bevor er in ein Klassenzimmer, eine Fabrik oder ein Restaurant geht", erklärt einer der Forschenden. So soll die künstliche Intelligenz nun in eine App integriert werden, mit der das System einfach überall genutzt werden kann. Wann diese für die breite Öffentlichkeit zugänglich sein wird, ist allerdings noch nicht klar.

    Laut Telebasel ist es mit dem Stethoskop sogar möglich, Corona-Erkrankungen zu erkennen, bevor der Patient oder die Patientin erste Symptome zeigt. Denn bereits in diesem Vor-Stadium zeigen sich erste Veränderungen im Lungengewebe. 

     "Wir haben enorme Fortschritte gemacht, vor allem in Bezug auf die Mikrofone, die sehr empfindlich sind und manchmal durch Umgebungsgeräusche gestört wurden", sagte Gervaix.

    Das nächste Ziel sei nun, das Gerät dementsprechend weiterzuentwickeln, dass es einfacher zu bedienen sei und den Schweregrad einer Erkrankung zuverlässig erkennen könne. Momentan befindet sich das Stethoskop in der Zertifizierungs- und Patentanmeldephase. In der Zukunft soll es Ärzten zur Verfügung stehen, um Diagnosen stellen zu können, den Verlauf einer Krankheit akkurat vorauszusagen und Behandlungsmöglichkeiten abzuwägen.

    Der Einsatz der künstlichen Intelligenz im Kampf gegen das Coronavirus ist aber keine Neuheit. In China etwa kommen auch Roboter zum Einsatz. Jene führen die Test-Abstriche durch (siehe Video).

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