Viele SARS-CoV-2-Infizierte und manche COVID-19-Patienten sind asymptomatisch. Und wer keine Beschwerden hat, lässt sich auch nicht untersuchen. Antigen-Schnelltests, PCR-Massentests bzw. Antikörper-Tests sind weniger praktikable Strategien, auch wegen der knappen Ressourcen.Anwendungen aus dem Bereich der so genannten künstlichen Intelligenz (engl. AI oder KI) könnten diese Lücke schließen, meinen Jordi Laguarta et al. vom Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge/USA: Sie ließen Patienten ins Mikrofon ihres Smartphones husten, wobei hier gekünstelter Husten, wie als Provokation bei der Auskultation, gemeint ist. Dann wurden die Audiodateien analysiert.Mit einem selbst entwickelten Algorithmus erreichten die Forscher angeblich eine Sensitivität von 98,5% und eine Spezifität von 94,2%, wie sie im IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology berichten.Diese Nachricht ist nicht nur m.E. eine publizistische "Ente" des MIT und seines Publikationsteams: "Artificial intelligence model detects asymptomatic Covid-19 infections through cellphone-recorded coughs" - Results might provide a convenient screening tool for people who may not suspect they are infected. Von Jennifer Chu | MIT News Office |Publication Date | October 29, 2020https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029
Sie ist auch ein Beleg für den zunehmend unkritischen, "peer-review"-freien Veröffentlichungswahn ("publish or perish" = "veröffentliche oder verrecke") in medizinischer Forschung und Entwicklung.Wie soll denn, völlig unlogisch, künstliche Intelligenz etwas feststellen können, was gar nicht da ist?Im Abstract ist Folgendes formuliert:"Conclusions: AI techniques can produce a free, non-invasive, real-time, any-time, instantly distributable, large-scale COVID-19 asymptomatic screening tool to augment current approaches in containing the spread of COVID-19. Practical use cases could be for daily screening of students, workers, and public as schools, jobs, and transport reopen, or for pool testing to quickly alert of outbreaks in groups."Der Titel der Publikation lautet: "COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings" vonJordi Laguarta et al. https://www.embs.org/ojemb/articles/covid-19-artificial-intelligence-diagnosis-using-only-cough-recordings/Die korrekte Übertragung ins Deutsche: "COVID-19 Künstliche Intelligenz Diagnose durch alleinigen Gebrauch von Husten-Recordern" (copyright der Übersetzung beim Verfasser).Doch asymptomatische COVID-19 Patienten haben1. Entweder gar keine Infektionen (falsch positiv getestet)2. Schon überstandene, klinisch inapparente Infektionen3. Infektionen ohne Symptomatik (richtig positiv getestet)4. Nie Infektionen gehabt (richtig negativ getestet) oder5. Symptomfreie COVID-19 Infektionen (falsch negativ getestet).Es ist auffällig, dass Fehlerquoten bezüglich Spezitivität und Sensitivität in der KI-Husten-Methode exakt im selben Bereich wie falsch positive und falsch negative Testergebnisse bei SARS-CoV-2-Infektionen und COVID-19-Erkrankungen liegen. Auch ist zu berücksichtigen, dass PCR-Bestimmungen nur primär die Anwesenheit von Virusmaterial und nicht direkt klinisch manifeste Erkrankungen nachweisen.Die durchaus intelligenten MIT-Autoren scheinen dies jedoch mit ihrer unintelligenten künstlichen Intelligenz (uKI, engl. uAI) gar nicht unvoreingenommen genug betrachtet zu haben.Weiterführende Literatur: "Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens: Ein Essay" von Richard David Prechthttps://books.google.de/books/about/K%C3%BCnstliche_Intelligenz_und_der_Sinn_des.html