Coronatest per Smartphone: Eine Luzerner Studentin hat den Algorithmus dazu mitentwickelt

Die Applikation DetectNow soll anhand der Hustgeräusche erkennen, ob jemand mit Covid-19 infiziert ist oder nicht. Das Projekt mit Luzerner Beteiligung sammelt nun fleissig Tonaufnahmen.

Julian Spörri
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Coronatest am Laptop oder am Smartphone: Ein Projekt mit der HSLU-Studentin Stephana Müller will dies möglich machen.

Coronatest am Laptop oder am Smartphone: Ein Projekt mit der HSLU-Studentin Stephana Müller will dies möglich machen.

Bild: Nadia Schärli,
15. April 2020, Luzern

Das Vorgehen klingt banal: Personen können in ihr Smartphone oder ihren Laptop husten und erfahren, ob sie mit dem Coronavirus infiziert sind oder nicht. Möglich machen soll dies ein Algorithmus des Projekts DetectNow, an welchem auch die Luzerner Studentin Stephana Müller mitarbeitet. «Unsere Vision ist es, dass sich jeder gratis mittels einer Applikation testen kann», sagt die 32-Jährige, die an der Hochschule Luzern den Masterstudiengang Applied Information and Data Sciences besucht. «Das entlastet die Krankenhäuser und sorgt dafür, dass auch Personen in Ländern mit wenig herkömmlichem Testmaterial Klarheit über eine allfällige Erkrankung erhalten.»

Die Projektgruppe von DetectNow besteht aus zehn Mitgliedern, darunter Software-Entwickler und Ärzte. Zusammengefunden haben die Vertreter aus sieben Ländern an einem Online-Hackathon, der vom 27. bis 30. März stattgefunden hat. Am von HackZurich initiierten und vom Bund unterstützen Anlass wurden Apps und Tools zur Bekämpfung der Coronapandemie entwickelt. DetectNow hat im Anschluss in der öffentlichen Abstimmung den Publikumspreis gewonnen – und sich damit gegen 305 andere Projekte durchgesetzt.

Aufnahmen von Corona-Infizierten fehlen

Seither treibt die zehnköpfige Gruppe das Projekt weiter voran. Die Suche nach Ton-Mustern von Personen mit Covid-19 bereitet aber Schwierigkeiten: «Die Ärzte haben derzeit Besseres zu tun, als das Husten ihrer Patienten aufzunehmen», sagt Müller. Nötig wären schätzungsweise 100 bis 150 Minuten solcher Aufnahmen. Auf der Website von DetectNow können aber auch Personen ohne Symptome ihren Husten erfassen. «Je mehr Datenmaterial wir haben, desto besser wird der Algorithmus», so die Studentin aus der Stadt Luzern. Präzise Ergebnisse seien gerade bei einem so sensitiven Thema wie der Gesundheit zentral. Mangels Aufnahmen kann Müller derzeit nicht sagen, mit welcher Genauigkeit die Applikation dereinst Aussagen machen können wird.

Es gibt aber wissenschaftliche Beweise dafür, dass der Husten von Covid-19-Patienten spezielle Charakteristiken aufweist. Gemäss Weltgesundheitsorganisation (WHO) haben 67,7 Prozent der Infizierten einen trockenen Husten ohne Schleim. Der typische Husten einer Erkältung oder einer Allergie sei dagegen feucht, wird Professor David Atienza in einer Mitteilung auf der Website der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) zitiert. Ein Team der Hochschule hat nämlich ebenfalls eine App entwickelt, die anhand der Hustgeräusche das Coronavirus erkennen soll. Ähnliche Projekte werden auch an der University of Cambridge in England oder der amerikanischen Stanford University verfolgt. Bei der EPFL soll die App eine Treffsicherheit von 70 Prozent erreichen – sofern Daten von Patienten gesammelt werden könnten.

Testcenter für klinische Studie angefragt

Angesprochen auf den Zeithorizont, der sich abzeichnet, bis DetectNow marktreif sei, sagt Müller: «Wir rechnen eher mit Wochen als mit Monaten. Ob dies möglich ist, hängt aber davon ab, wann wir eine klinische Studie machen können.» Die Projektgruppe habe dazu alle Schweizer Spitäler und Testcenter angeschrieben. Eine konkrete Vereinbarung liege derzeit noch nicht vor. Müller betont, dass hinter DetectNow kein Geschäftsmodell stecke und die Applikation öffentlich zugänglich sei.

Da es sich um sensible Daten handelt, ist auch deren Schutz ein wichtiges Thema. «Die Applikation ist datenschutzkonform», bekräftigt Müller. Der Server sei abgesichert. Zudem muss beim Hochladen der Aufnahmen kein Name vermerkt werden. Angaben wie das Geschlecht oder die Altersgruppe seien für die Forschenden aber wichtig. Gerade auch bei diesen rechtlichen Aspekten habe sie ihr Wissen aus ihrem Studium einbringen können, so Müller. «Man kann das Modell nicht einfach entwickeln, sondern muss die Algorithmen auch kritisch hinterfragen.» Zudem habe ihr das Studium auch bei Aufgaben wie der Teamorganisation oder dem Aufsetzen der Website geholfen.

Mit diesem Video präsentiert sich das Projekt DetectNow: