Der amerikanische Handelsriese Amazon weitet sein Gesundheitsangebot aus und steigt in den Markt für Abnehmmedikamente ein. Ein neues Programm soll ärztliche Betreuung, Rezeptvergabe und die Medikamentenlieferung direkt aus einer Hand bieten. (Weiter lesen)
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Jedes Jahr erkranken weltweit rund 1,1 Millionen Menschen an Kehlkopfkrebs. Die Diagnose erfolgt oft spät und ist für Patienten sehr belastend. Ein US-Forschungsteam hat nun einen KI-Algorithmus entwickelt, der die Krankheit allein anhand der Stimme erkennen soll.
Die menschliche Stimme könnte künftig als digitaler Fingerabdruck für schwerwiegende Erkrankungen dienen. Eine Künstliche Intelligenz soll in der Lage sein, Kehlkopfkrebs allein durch das Zuhören der Sprache zu erkennen. Laut aktuellen Forschungsergebnissen verbirgt die Stimme subtile akustische Signaturen, die auf frühe Unregelmäßigkeiten hindeuten. Ziel sei es, sogenannte Stimmlippenveränderungen wie Knötchen oder Polypen bereits im Keim zu identifizieren.
Kehlkopfkrebs stellt ein massives globales Gesundheitsproblem dar, an dem jährlich etwa 1,1 Millionen Menschen erkranken. Rund 100.000 Betroffene sterben jedes Jahr an den Folgen. Als wesentliche Risikofaktoren gelten laut den Experten das Rauchen, ein hoher Alkoholkonsum sowie Infektionen mit Humanen Papillomviren (HPV). Die herkömmliche Diagnose über die Endoskopie oder Biopsien gilt als invasiv, schmerzhaft und oft schwer zugänglich, was die lebenswichtige Behandlung verzögern könne.
Das Projekt „Bridge2AI-Voice“ untersucht, wie Computer diese komplexen biomedizinischen Probleme lösen können. Es wird vom Konsortium „Bridge to Artificial Intelligence“ des US National Institute of Health (NIH) gefördert. Für die aktuelle Studie hat ein Team um Phillip Jenkins einen Datensatz mit 12.523 Aufnahmen von 306 Teilnehmern präzise analysiert.
Dabei seien physikalische Merkmale wie die Tonhöhe, die Lautstärke und die generelle Klarheit der Sprache vermessen worden. Die Forscher stellten fest, dass vor allem das Verhältnis von harmonischen Klängen zum Rauschen deutliche Unterschiede aufzeigt. Solche Muster seien insbesondere bei männlichen Patienten mit Kehlkopfkrebs oder gutartigen Stimmlippenveränderungen messbar gewesen.
Die Künstliche Intelligenz sol kleinste Schwankungen in der Frequenz (Jitter) und Amplitude (Shimmer) erfassen können, die für das menschliche Ohr kaum wahrnehmbar sind. Das könnte eine objektivere Einschätzung des individuellen Krebsrisikos in der klinischen Routineversorgung ermöglichen.
Bei weiblichen Studienteilnehmern ließen sich bisher noch keine vergleichbar eindeutigen Trends identifizieren. Die Wissenschaftler gehen jedoch davon aus, dass größere Datensätze in Zukunft verlässlichere Ergebnisse liefern. Ein Schwerpunkt der kommenden Arbeit liegt daher auf der ethischen Beschaffung multi-institutioneller Daten für ein breiteres Training der Modelle.
Erst nach einer umfassenden Validierung im klinischen Umfeld könnte die Technologie als verlässliches medizinisches Werkzeug eingesetzt werden. Jenkins schätzt, dass entsprechende KI-Tools zur Erkennung von Stimmlippenveränderungen bereits in den nächsten zwei Jahren in die Pilotphase gehen könnten.
Die Methode verspricht den Vorteil, dass sie völlig kontaktlos, kostengünstig und schnell in der täglichen Praxis anwendbar ist. Solche digitalen Biomarker könnten die kritische Wartezeit auf Facharzttermine überbrücken und die Heilungschancen durch eine zeitnahe Früherkennung deutlich verbessern. Je nach Stadium und Ort des Tumors liegen die Überlebenschancen bei einer rechtzeitigen Diagnose derzeit zwischen 35 und 78 Prozent.
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