KI überwacht das Herz – über den Klang der Stimme

Kann man Menschen mit Herzschwäche per Mikrophon überwachen? Ein bisschen schon, natürlich. Aber ein Team der Charité und der Mayo Clinic hat sich zusammengetan, um die Fern-Überwachung quasi um einen weiteren Dreh zu verbessern: Kontrolle per Stimme.

Dabei werden die Testpersonen gebeten, zweimal täglich den immer gleichen Text in ein Mikrophon zu sprechen.

In der ersten Phase der Studie beobachten die Forscher jeweils 25 Patientinnen und Patienten auf den kardiologischen Stationen in Berlin und Rochester; die Menschen leiden an fortgeschrittener Herzinsuffizienz mit hydropischer Dekompensation.

Die Behandlung der hydropischen Dekompensation umfasst auch Diuretika, also Medikamente zur besseren Ausscheidung von Flüssigkeit. Und hier soll zuerst einmal die Wirksamkeit der Therapie überwacht werden.

Was das mit der Stimme zu tun hat? Die Menge der Flüssigkeit im Körper prägt auch die Ausbreitung von Schallwellen. Kommt es hier zu Veränderungen, färbt es auch die Stimme ein.

Allerdings geht es dabei um Feinheiten, die das menschliche Gehör nicht erkennen kann; doch messbar sind sie.

Längerfristig könnte die Stimme bei Herzschwäche-Patienten dann ganz allgemein als Frühwarnsystem genutzt werden. Denn eben: Es geht um Veränderungen bei der Flüssigkeit. Durch die geschwächte Pumpfunktion des Herzens wird nicht mehr genug Flüssigkeit aus dem Gewebe zu den Ausscheidungsorganen transportiert, es kommt zu Wasseransammlungen im Körper – insbesondere in der Lunge – und in der Folge zu einer weiteren Verschlechterung des Allgemeinzustands.

Bei der deutsch-amerikanischen Studie kommt dann die Software eines Berliner Startups zum Einsatz, das sich unter anderem auf die Anwendung Künstlicher Intelligenz bei der stimmbasierten Diagnostik von Herzerkrankungen spezialisiert hat.

Diese Noah-Labs-KI analysiert in den Stimmproben der Patienten hunderte von Parametern und erfasst dabei selbst kleinste Veränderungen. In der weiteren Entwicklung kombiniert das Programm diese Veränderungen mit der Flüssigkeitsmenge, welche die Testpersonen ausscheiden – und soll dann, auf den folgenden Stufen, «lernen», die Wirksamkeit der Behandlung vorherzusagen. Mit dem Ziel, dass die Ärzte früher gegensteuern können.