Genfer Entwicklung Stethoskop erkennt Corona-Infizierte an Atemgeräuschen 

Das Universitätsspital Genf steht kurz vor der Vollendung eines smarten Stethoskops, das mittels Digitaltechnik Covid-Infizierte anhand ihrer Atemgeräuschen identifizieren kann. (Symbolbild)

Das digitale Stethoskop mit künstlicher Intelligenz des Universitätsspital Genf (HUG) befindet sich auf der Zielgeraden der Entwicklung. Das Instrument erkennt anhand der akustischen Signatur von Covid-19 vier von fünf Infizierten.

Das zeige eine an mehr als 500 Patienten durchgeführte Studie, sagte Alain Gervaix, Leiter der Abteilung für Frauen, Kinder und Jugendliche am HUG und Professor an der Uni Genf, gegenüber der Nachrichtenagentur Keystone-SDA. Die Ergebnisse sollen bald veröffentlicht werden.

Gervaix hört seit 2017 Atemgeräusche bei Patientinnen und Patienten ab, um ein intelligentes digitales Stethoskop, das «Pneumoskop», zu entwickeln. Denn Asthma klingt nicht gleich wie eine Bronchiolitis, eine bakterielle Lungenentzündung – oder Covid-19.

Daten füttern Algorithmus

Ursprünglich war das Ziel, die Diagnose für Lungenentzündungen zu verbessern. Im Zuge der Corona-Pandemie begannen Forschende der ETH Lausanne die Daten zu nutzen, um einen Algorithmus mit dem Namen «DeepBreath» zu füttern.

Erste Ergebnisse würden darauf hindeuten, dass dieser Veränderungen im Lungengewebe feststellen könne, bevor die Krankheit ausbreche und asymptomatische Covid-19-Patienten frühzeitig erkenne, berichtete die EPFL im Dezember.

Drei Funktionen in einem

«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 Ziel ist es, eine Schnittstelle zu haben, die einfach zu bedienen und vor allem in der Lage ist, den Schweregrad der Krankheit zu beurteilen.» So enthält das Pneumoskop auch ein Oximeter – das die Sauerstoffversorgung des Blutes misst – und ein Thermometer.

Es befindet sich derzeit in der Zertifizierungs- und Patentanmeldephase. Ärzte und Gesundheitsfachleute könnten es schliesslich nutzen, um eine Diagnose zu stellen, Patienten zu überwachen, den Krankheitsverlauf vorherzusagen oder sogar die beste Behandlung zu antizipieren.

uc, sda