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-19-bezogene 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-COVID-PatientInnen 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
Die laufenden Forschungsarbeiten werden gemeinsam vom LIH, der Integrated Biobank of Luxembourg (IBBL), dem Laboratoire National de Santé (LNS), Research Luxembourg, dem Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) der Universität Luxemburg, dem Centre Hospitalier de Luxembourg (CHL), dem Fonds National de la Recherche (FNR), der Fondation André Losch und der luxemburgischen Regierung durchgeführt.
Die Predi-COVID-Studie wird vom FNR (Predi-COVID, Fördernummer 14716273), der André Losch Stiftung und dem LIH gefördert.
Über das Luxembourg Institute of Health (LIH)
Das Luxembourg Institute of Health (LIH) ist eine öffentliche biomedizinische Forschungseinrichtung, die sich auf Präzisionsgesundheit konzentriert und sich zum Ziel gesetzt hat, eine führende Referenz in Europa für die Umsetzung wissenschaftlicher Spitzenleistungen in einen sinnvollen Nutzen für Patienten zu werden.
Das LIH stellt den Patienten in den Mittelpunkt all seiner Aktivitäten, angetrieben von der kollektiven Verpflichtung gegenüber der Gesellschaft, Wissen und Technologie, die aus der Forschung an patienteneigenen Daten hervorgehen, zu nutzen, um einen direkten Einfluss auf die Gesundheit der Menschen zu haben. Seine engagierten Teams aus multidisziplinären Forschern streben nach Exzellenz und generieren relevantes Wissen im Zusammenhang mit immunbezogenen Krankheiten und Krebs.
Das Institut nutzt Kooperationen, bahnbrechende Technologien und Prozessinnovationen als einzigartige Möglichkeiten zur Verbesserung der Anwendung von Diagnostika und Therapeutika mit dem langfristigen Ziel, Krankheiten zu verhindern.
Über Research Luxembourg
Research Luxembourg ist ein vereintes, agiles Team von Vordenkern, die lernen, forschen und etwas bewirken wollen, um eine bessere Zukunft zu gestalten. Durch die Vernetzung aller Akteure in Luxemburg und im Ausland will Research Luxembourg eine führende Rolle in Forschung und Innovation einnehmen und sich dabei auf vier Forschungsschwerpunkte konzentrieren: (1) Transformation von Industrie und Dienstleistungen; (2) personalisierte Gesundheitsversorgung; (3) nachhaltige und verantwortungsvolle Entwicklung; (4) Bildung im 21. Jahrhunderts. Research Luxembourg ist eine gemeinsame Initiative der wichtigsten Akteure der öffentlichen Forschung in Luxemburg mit Unterstützung des luxemburgischen Ministers für Hochschulwesen und Forschung, darunter das Luxembourg Institute of Health (LIH); Luxembourg Institute of Socio and Economic Research (LISER); Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST); Luxembourg National Research Fund (FNR); Luxinnovation sowie die University of Luxembourg (uni.lu).
Wir verwenden Cookies auf unserer Website, um Ihnen die relevanteste Erfahrung zu bieten, indem wir uns an Ihre Präferenzen erinnern und Besuche wiederholen. Indem Sie auf „Alle akzeptieren“ klicken, stimmen Sie der Verwendung ALLER Cookies zu. Sie können jedoch die „Cookie-Einstellungen“ besuchen, um eine kontrollierte Einwilligung zu erteilen. Für weitere Informationen darüber, wie LIH Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, klicken Sie bitte hier. Mehr InformationenCookie-EinstellungenAlle akzeptierenAlle ablehnen
Verwalten Sie Ihr Einverständnis
Überblick über den Datenschutz
Diese Website verwendet Cookies, um Ihre Erfahrung zu verbessern, während Sie durch die Website navigieren. Von diesen werden die als notwendig eingestuften Cookies in Ihrem Browser gespeichert, da sie für das Funktionieren der grundlegenden Funktionen der Website unerlässlich sind. Wir verwenden auch Cookies von Dritten, die uns helfen zu analysieren und zu verstehen, wie Sie diese Website nutzen. Diese Cookies werden nur mit Ihrer Zustimmung in Ihrem Browser gespeichert. Sie haben auch die Möglichkeit, diese Cookies abzulehnen. Die Ablehnung einiger dieser Cookies kann jedoch Ihr Browsing-Erlebnis beeinträchtigen.
Notwendige Cookies sind für das ordnungsgemäße Funktionieren der Website unbedingt erforderlich. Diese Cookies gewährleisten grundlegende Funktionen und Sicherheitsmerkmale der Website in anonymer Form.
Cookie
Dauer
Beschreibung
_GRECAPTCHA
5 Monate 27 Tage
Dieses Cookie wird vom Google-Recaptcha-Dienst gesetzt, um Bots zu identifizieren und die Website vor bösartigen Spam-Angriffen zu schützen.
cookielawinfo-checkbox-advertisement
1 Jahre
Dieser Cookie wird vom GDPR Cookie Consent Plugin gesetzt und dient dazu, die Zustimmung des Nutzers zu den Cookies der Kategorie "Werbung" zu erfassen.
cookielawinfo-checkbox-analytics
1 Jahre
Dieses Cookie wird vom GDPR Cookie Consent Plugin gesetzt und dient dazu, die Zustimmung des Nutzers zu den Cookies der Kategorie "Analytics" zu erfassen.
cookielawinfo-checkbox-functional
1 Jahre
Das Cookie wird vom GDPR Cookie Consent Plugin gesetzt, um die Zustimmung des Nutzers für die Cookies in der Kategorie "Funktional" zu erfassen.
cookielawinfo-checkbox-necessary
1 Jahre
Dieser Cookie wird vom GDPR Cookie Consent Plugin gesetzt und dient dazu, die Zustimmung des Nutzers zu den Cookies der Kategorie "Notwendig" zu erfassen.
cookielawinfo-checkbox-others
1 Jahre
Dieses Cookie wird vom GDPR Cookie Consent Plugin gesetzt und dient dazu, die Zustimmung des Nutzers für Cookies der Kategorie "Andere" zu speichern.
cookielawinfo-checkbox-performance
1 Jahre
Dieses Cookie wird vom GDPR-Cookie-Consent-Plugin gesetzt und dient dazu, die Zustimmung des Nutzers für Cookies der Kategorie "Leistung" zu speichern.
CookieLawInfoConsent
1 Jahre
Zeichnet den Standardschaltflächenstatus der entsprechenden Kategorie und den Status von CCPA auf. Es funktioniert nur in Abstimmung mit dem primären Cookie.
JSESSIONID
session
Das JSESSIONID-Cookie wird von New Relic verwendet, um eine Sitzungskennung zu speichern, damit New Relic die Anzahl der Sitzungen für eine Anwendung überwachen kann.
PHPSESSID
session
Dieses Cookie ist in PHP-Anwendungen enthalten. Der Cookie wird verwendet, um die eindeutige Sitzungs-ID eines Benutzers zu speichern und zu identifizieren, um die Benutzersitzung auf der Website zu verwalten. Das Cookie ist ein Sitzungscookie und wird gelöscht, wenn alle Browserfenster geschlossen werden.
viewed_cookie_policy
1 Jahre
Das Cookie wird vom GDPR Cookie Consent Plugin gesetzt, um zu speichern, ob der Nutzer der Verwendung von Cookies zugestimmt hat oder nicht. Es speichert keine persönlichen Daten.
Funktionale Cookies helfen dabei, bestimmte Funktionen auszuführen, wie das Teilen des Inhalts der Website auf Plattformen sozialer Medien, das Sammeln von Rückmeldungen und andere Funktionen von Dritten.
Cookie
Dauer
Beschreibung
bcookie
1 Jahre
LinkedIn setzt dieses Cookie von LinkedIn Share Buttons und Anzeigen-Tags, um die Browser-ID zu erkennen.
bscookie
1 Jahre
LinkedIn setzt dieses Cookie, um durchgeführte Aktionen auf der Website zu speichern.
lang
session
LinkedIn setzt dieses Cookie, um sich an die Spracheinstellung eines Benutzers zu erinnern.
li_gc
5 Monate 27 Tage
Linkedin hat dieses Cookie gesetzt, um die Zustimmung des Besuchers zur Verwendung von Cookies für nicht wesentliche Zwecke zu speichern.
lidc
1 Tag
LinkedIn setzt das lidc-Cookie, um die Auswahl des Rechenzentrums zu erleichtern.
pll_language
1 Jahre
Der Cookie pll _language wird von Polylang verwendet, um sich die vom Benutzer gewählte Sprache zu merken, wenn er auf die Website zurückkehrt, und auch um die Sprachinformationen zu erhalten, wenn sie nicht auf andere Weise verfügbar sind.
UserMatchHistory
1 Monate
LinkedIn setzt dieses Cookie für die Synchronisierung der LinkedIn Ads-ID.
Performance-Cookies werden verwendet, um die wichtigsten Leistungsindizes der Website zu verstehen und zu analysieren, was dazu beiträgt, den Besuchern ein besseres Nutzererlebnis zu bieten.
Analytische Cookies werden verwendet, um zu verstehen, wie Besucher mit der Website interagieren. Diese Cookies helfen dabei, Informationen über die Anzahl der Besucher, die Absprungrate, die Verkehrsquelle usw. zu erhalten.
Cookie
Dauer
Beschreibung
_ga
2 Jahre
Das _ga-Cookie, das von Google Analytics installiert wird, berechnet Besucher-, Sitzungs- und Kampagnendaten und verfolgt auch die Nutzung der Website für den Analysebericht der Website. Das Cookie speichert Informationen anonym und weist eine zufällig generierte Nummer zu, um eindeutige Besucher zu erkennen.
_ga_ZM94YP9CD3
2 Jahre
Dieses Cookie wird von Google Analytics gesetzt.
_gat_gtag_UA_16961320_1
1 Minute
Von Google festgelegt, um Nutzer zu unterscheiden.
_gid
1 Tag
Das von Google Analytics installierte _gid-Cookie speichert Informationen darüber, wie Besucher eine Website nutzen, und erstellt einen Analysebericht über die Leistung der Website. Zu den gesammelten Daten gehören die Anzahl der Besucher, ihre Quelle und die Seiten, die sie anonym besuchen.
AnalyticsSyncHistory
1 Monate
Linkedin a défini ce cookie pour stocker des informations sur l'heure à laquelle une synchronisation a eu lieu avec le cookie lms_analytics.
CONSENT
2 Jahre
YouTube setzt dieses Cookie über eingebettete YouTube-Videos und registriert anonyme statistische Daten.
Werbe-Cookies werden verwendet, um Besuchern relevante Werbung und Marketing-Kampagnen anzubieten. Diese Cookies verfolgen Besucher auf verschiedenen Websites und sammeln Informationen, um maßgeschneiderte Werbung bereitzustellen.
Cookie
Dauer
Beschreibung
_fbp
3 Monate
Dieses Cookie wird von Facebook gesetzt, um nach dem Besuch der Website entweder auf Facebook oder auf einer digitalen Plattform, die von Facebook-Werbung betrieben wird, Werbung anzuzeigen.
fr
3 Monate
Facebook setzt dieses Cookie, um Benutzern relevante Werbung anzuzeigen, indem das Benutzerverhalten im Internet, auf Websites mit Facebook-Pixel oder Facebook-Social-Plug-in verfolgt wird.
IDE
1 Jahre 24 Tage
Google DoubleClick IDE-Cookies werden verwendet, um Informationen darüber zu speichern, wie der Benutzer die Website verwendet, um ihm relevante Anzeigen und gemäß dem Benutzerprofil zu präsentieren.
test_cookie
15 Minuten
Das test_cookie wird von doubleclick.net gesetzt und wird verwendet, um festzustellen, ob der Browser des Benutzers Cookies unterstützt.
VISITOR_INFO1_LIVE
5 Monate 27 Tage
Ein Cookie, das von YouTube gesetzt wird, um die Bandbreite zu messen, die bestimmt, ob der Nutzer die neue oder die alte Playeroberfläche erhält.
YSC
session
Das YSC-Cookie wird von Youtube gesetzt und dient dazu, die Aufrufe von eingebetteten Videos auf Youtube-Seiten zu verfolgen.
yt-remote-connected-devices
niemals
YouTube setzt dieses Cookie, um die Videoeinstellungen des Nutzers zu speichern, der ein eingebettetes YouTube-Video verwendet.
yt-remote-device-id
niemals
YouTube setzt dieses Cookie, um die Videoeinstellungen des Nutzers zu speichern, wenn er ein eingebettetes YouTube-Video verwendet.
yt.innertube::nextId
niemals
Dieses Cookie, das von YouTube gesetzt wird, registriert eine eindeutige ID, um Daten darüber zu speichern, welche Videos von YouTube der Nutzer gesehen hat.
yt.innertube::requests
niemals
Dieses Cookie, das von YouTube gesetzt wird, registriert eine eindeutige ID, um Daten darüber zu speichern, welche Videos von YouTube der Nutzer gesehen hat.