Die Predi-COVID-Kohortenstudie, ein Projekt unter der Leitung von Dr. Guy Fagherazzi vom Luxembourg Institute of Health (LIH), hat erstmals gezeigt, dass Stimmaufnahmen von COVID-19-Betroffenen zur Überwachung von Krankheitssymptomen verwendet werden können. Diese neue, auf Biomarkern basierende Technologie könnte eine neue, einfache Möglichkeit für medizinische Fachkräfte darstellen, Risikopatienten sofort zu helfen und somit das Gesundheitssystem zu entlasten.

COVID-19 ist eine sehr heterogene Krankheit. Während einige Menschen symptomfrei sind oder nur leichte Beschwerden haben, müssen andere im Krankenhaus behandelt werden - oder sterben sogar. Einige PatientInnen erholen sich schnell, während andere chronisch von Long COVID betroffen sind. Auch die Symptome selbst sind von Person zu Person unterschiedlich und reichen von Fieber, Husten oder Körperschmerzen bis hin zu Geruchsverlust oder Übelkeit und können einzeln oder in beliebigen Kombinationen auftreten. All diese Faktoren machen eine individuelle, auf die Krankheit zugeschnittene medizinische Versorgung zu einer absoluten Notwendigkeit.

Wenn es MedizinerInnen möglich wäre, leichte Fälle aus der Ferne zu überwachen und die Symptome schnell zu beurteilen, würde dies sicherlich das gesamte Gesundheitssystem entlasten und die Priorität auf die schwereren Fälle legen. Die betroffenen PatientInnen könnten dann, wenn nötig, eine gezieltere medizinische Versorgung in Anspruch nehmen. Eine kürzlich veröffentlichte Studie unter der Leitung von Dr. Guy Fagherazzi, Direktor der Abteilung Precision Health am LIH und Gruppenleiter der Arbeitsgruppe Deep Digital Phenotyping, beschreibt eine neuartige Methode, die dies ermöglichen könnte. Und zwar mit Hilfe von vokalen Biomarkern.

Die ForscherInnen erhielten die Stimmdaten über Predi-COVID, eine Studie mit Personen, die positiv auf COVID-19 getestet wurden. Die TeilnehmerInnen zeichneten sich regelmäßig mit ihren Smartphones selbst auf, während sie einen vorgegebenen Text lasen, und füllten anschließend einen Fragebogen über ihre Symptome und ihren allgemeinen Gesundheitszustand aus. Die 272 TeilnehmerInnen wurden dann in zwei verschiedene Gruppen eingeteilt: symptomatisch und asymptomatisch. Die Audiomerkmale wurden extrahiert und miteinander verglichen, woraufhin die Daten in ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell eingegeben wurden, um den symptomatischen Status vorherzusagen. Wie Guy Fagherazzi erklärt, waren die Forscher in der Lage, „einen stimmlichen Biomarker abzulesen, der zur genauen Überwachung von symptomatischen und asymptomatischen Personen mit COVID-19 verwendet werden kann“.

Diese bahnbrechende Studie ist die erste, in der gesprochene Sprachaufnahmen - im Gegensatz zu Husten oder Atmung - von verschiedenen Geräten und in einer realen Umgebung verwendet werden, um COVID-19bezogene Symptome zu identifizieren. In Zukunft werden medizinische Fachkräfte diese neuartige Technologie nutzen können, um PatientInnen zu untersuchen und das Fortschreiten ihrer Symptome per Fernüberwachung zu verfolgen, wobei kostengünstige und nicht-invasive Instrumente wie Smartphones zum Einsatz kommen. Dies könnte auch eine praktische Lösung für die Überwachung von Langzeit-COVIDPatientInnen über einen längeren Zeitraum sein, um die Entwicklung ihrer Symptome zu erfassen.

„Ein solcher vokaler Biomarker könnte in zukünftige Fernüberwachungslösungen, digitale Geräte oder in die klinische Praxis integriert werden. Er bietet ein leicht verfügbares, nicht-invasives Instrument zur Datenerfassung, das von zu Hause aus genutzt werden kann. Dies könnte die Art und Weise, wie PatientInnen überwacht und behandelt werden, revolutionieren und eine dringend benötigte Lösung zur Entlastung unserer Gesundheitssysteme bieten", so Guy Fagherazzi abschließend.