Ununterbrochen hätten Forschende der EPFL in Lausanne seit Ausbruch der Corona-Pandemie gearbeitet, teilt die Hochschule mit. Mithilfe von KI seien nun neue Algorithmen entwickelt worden, die mittels Daten aus Ultraschallbildern und Auskultation (Abhören von Brust/Lunge) das neuartige Coronavirus bei Patienten genau diagnostizieren und vorhersagen können, wie schwer sie voraussichtlich erkranken werden.

"Wir haben die neuen Deep-Learning-Algorithmen DeepChest (Verwendung von Lungenultraschallbildern) und DeepBreath (mittels digitalen Stethoskops abgehörte Atemgeräusche) genannt. KI hilft uns dabei, komplexe Muster bei diesen klinischen Basisuntersuchungen besser zu verstehen. Die bisherigen Ergebnisse sind sehr vielversprechend", erklärt Martin Jaggi, Spezialist für Machine Learning an der EPFL.

Beteiligt an der Forschung waren auch die beiden Universitätsspitäler Lausanne und Genf, an deren Abteilungen bereits vor Ausbruch der Corona-Pandemie in Studien notwendige klinische Daten wie Lungenultraschallbilder und Atemgeräusche gesammelt wurden.

Der DeepBreath-Algorithmus werde voraussichtlich bis Ende Jahr bereitstehen und soll die Diagnose von Covid-19 anhand von Atemgeräuschen möglich machen. Erstaunlicherweise würden erste Ergebnisse darauf hindeuten, dass DeepBreath sogar in der Lage sei, asymptomatisches Covid zu erkennen, indem Veränderungen im Lungengewebe festgestellt werden, bevor der Patient sie bemerkt, so die EPFL.

Der DeepBreath-Algorithmus ist auf der EPFL-Website vorveröffentlicht worden.