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Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) will den Kampf gegen die Corona-Pandemie unterstützen. Die renommierte Hochschule arbeitet an einer KI, die an Covid-19 erkrankte Personen am Geräusch ihres Hustens erkennen soll. Offenbar erkannte die Lösung in ersten Tests 98,5 Prozent der Erkrankten. Dies ist einem Paper zu entnehmen, das drei Informatiker des MIT publiziert haben.
Dabei sei eine Sensitivität von 98,5 Prozent für hustende Erkrankte festgestellt worden, bei einer Spezifität von 94,2 Prozent, so die Forschenden. Die Sensitivität gibt den Prozentsatz der Infizierten an, die durch den Test erkannt wurde. Die Spezifität benennt den Prozentsatz der Gesunden, die im Test als gesund erkannt wurden.
Die MIT-Informatiker stellen die Hypothese auf, dass sie asymptomatische Patienten identifizieren könnten, also Infizierte, die keine Symptome wie Husten zeigten. Diese müssten dafür lediglich ein Husten erzwingen. Sie gingen davon aus, dass auch asymptomatische Infizierte andere Töne erzeugten, als Nichtinfizierte, wird einer der Forschenden in einem Blogbeitrag des MIT
zitiert.
Die Wissenschaftler berichten von einer Sensitivität von 100 Prozent und einer Spezifität von 83,2 Prozent bei asymptomatischen Fällen. Das bedeutet allerdings, dass die Anzahl an falsch-positiven Resultate noch sehr hoch ist: Fast jeder fünfte Nichtinfizierte würde fälschlich als Covid-infiziert erkannt. Dennoch ist das Ziel, dass das Modell künftig asymptomatische Huster von SARS-CoV-2-freien Hustern unterscheidet, wie dem Blogeintrag zu entnehmen ist.
Momentan ist das System also nur bedingt einsatztauglich. Es wird aber fleissig weiter trainiert. Denn ein solches KI-basiertes System könne ein kostenloses, nicht-invasives und jederzeit verfügbares Tool sein, um die Eindämmung der Pandemie zu unterstützen, zeigen sich die MIT-Leute überzeugt. So könnte es dereinst etwa zum Einsatz kommen, um tägliche Screenings durchzuführen. Dies soll sowohl bei der Wiedereröffnung von Schulen und Arbeitsplätzen wie auch bei der zeitnahen Alarmierung bei Ausbrüchen helfen.
Korrigendum 6. November: In der ersten Version des Textes wurde die Sensitivität bei asymptomatischen Fällen mit 98,5 Prozent angegeben. Dies betrifft aber die Gesamtheit der Fälle, bei den asymptomatischen waren es 100 Prozent. Dies wurde im Text angepasst.