Sprachaufnahmen verraten Unterzuckerung

Eine Hypoglykämie zählt zu den häufigen und gefährlichen Komplikationen bei Diabetikern. Glukosesensoren erkennen sie nicht zuverlässig – im Gegensatz zu KI-Anwendungen, die die Stimme auswerten, wie Schweizer Forscher nun belegten.

Es gibt schon seit mehreren Jahren Versuche, die Nuancen der menschlichen Stimme zur Krankheitsfrüherkennung und -diagnose zu nutzen. Tonhöhe, Klangdynamik, Lautstärke, Klarheit oder Resonanz: Parameter wie diese können viel über den Gesundheitszustand des Sprechenden preisgeben, wenn genügend Datenmaterial und Rechenpower zur Auswertung zur Verfügung stehen. Das scheint nun zumindest für eine Unterzuckerung, fachsprachlich Hypoglykämie, der Fall zu sein.

Für Diabetiker gehört die Unterzuckerung zu den gefährlichsten akuten Komplikationen, weshalb eine frühe Diagnose besonders wichtig ist. „Eine Hypoglykämie kann, beginnend mit Schwindel und Verwirrtheit, innerhalb kürzester Zeit zu Bewusstlosigkeit führen und lebensbedrohlich werden“, erklärt der in Berlin-Prenzlauer Berg praktizierende Kardiologe und Internist Peter Hoffmann. Zwar gibt es Glukosesensoren, die vor einer drohenden Unterzuckerung warnen, doch auch die modernsten Geräte erreichen keine zufriedenstellende Zuverlässigkeit. Eine bessere Alternative bieten nun indes Stimmauswertungen mit KI-Unterstützung, wie Forscher des Inselspitals – Universitätsspitals Bern und der Universität Bern im Fachjournal „Diabetes Care“ berichten.

90 Prozent Erkennungsquote
Zur Evaluierung der Diagnosemethode führten die Schweizer Wissenschaftler Versuche mit 22 Typ-1-Diabetikern durch. Unter streng kontrollierten Bedingungen wurde ihr Blutzucker zunächst normal eingestellt und dann abgesenkt. In beiden Phasen fertigten die Probanden jeweils mehrere Sprachaufnahmen mit einem handelsüblichen Smartphone an. Insgesamt entstanden so 540 Audiodateien, die von einer KI analysiert wurden.

Dabei zeigte die KI eine hohe Trefferquote: Unter den Sprachaufnahmen, auf denen laut vorgelesen wurde, konnte sie 90 Prozent der Unterzuckerungen erkennen. 87 Prozent betrug die Diagnoseakkuratesse bei Aufnahmen wiederholter kurzer Silben. Dr. med. Dr. sc. nat. Vera Lehmann, Studienärztin und Erstautorin der Studie, gibt sich ob dieser überzeugenden Ergebnisse erfreut: „Wir konnten zeigen, dass ein handelsübliches Smartphone ausreicht, um physiologische Veränderungen zu erfassen, die der Mensch manchmal selbst noch gar nicht wahrnimmt. Das eröffnet ganz neue Möglichkeiten, wie Technologie in Zukunft helfen kann, gefährliche Situationen zu vermeiden.“