Ist Stimme das neue Blut? KI und Stimmbiomarker zu früheren Diagnose – für jedermann, überall und jederzeit

Dagmar M. Schuller () and Björn W. Schuller ()
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Dagmar M. Schuller: audEERING GmbH
Björn W. Schuller: Universität Augsburg

Chapter Kapitel 26 in Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, 2022, pp 565-579 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Wenn ein Mensch spricht oder Laute von sich gibt, transportiert er neben dem Inhalt auch wesentliche andere Merkmale, die Rückschlüsse auf seine Eigenschaften und seinen Zustand zulassen. Wie jemand etwas gesagt hat, überträgt oftmals eine viel wesentlichere Botschaft als der Inhalt selbst. So können aus der Stimme neben Geschlecht, Alter, Dialekt auch Emotionszustände, Persönlichkeitsmerkmale, Sprachstörungen und insbesondere Hinweise auf Krankheiten erkannt werden. Seit Anfang der 2000er-Jahre haben sich der Wissenschaftsbereich der Computer Audition inklusive des Spoken Language Processing (SLP) und der Computational Paralinguistics (CP) zunehmend mit diesen Merkmalen beschäftigt. Die menschliche Laut- und Sprachproduktion ist ein komplexes System, bei welchem eine Vielzahl von Muskelgruppen und Organen beteiligt sind. Beeinträchtigungen einzelner oder mehrerer beteiligter Muskeln oder Organe stören die Produktion, was als Dysfunktionalität oder Anomalie im Audiosignal wahrgenommen werden kann. Ebenso komplex ist die Steuerung dieser Muskelgruppen durch das kognitive System, dessen Störung ebenfalls im Audiosignal „hörbar“ ist. Ferner wirken sich anatomische und physiologische Gegebenheiten auf die Klangprägung aus und sind entsprechend „erhörbar“. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, insbesondere tiefer neuronaler Netze und weiteren Verfahren maschinellen Lernens oder allgemeinerer künstlicher Intelligenz (KI) konnte so in den letzten Jahren eine zunehmend robustere Erkennungsleistung bei der Diagnose von Krankheiten und Symptomen aus den menschlichen Lauten und gesprochenen Sprache erzielt werden. Dieser Beitrag gibt einen kurzen Einblick in die Funktionsweise und zeigt die bereits bestehenden Möglichkeiten des Einsatzes der KI-basierten Audioanalyse für das Gesundheitswesen, insbesondere im Zusammenhang mit neurodegenerativen, neurokognitiven, neuroentwicklungsbezogenen und psychischen, aber auch respiratorischen Krankheiten auf und gibt einen Ausblick über die zukünftige Entwicklung.

Date: 2022
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DOI: 10.1007/978-3-658-33597-7_26

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