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CoughNet: Hustenerkennung soll Ansteckungen in Krankenhäusern minimieren
Um etwa in Krankenhäusern ansteckende Krankheiten zu erkennen, werden optische Erkennungssysteme eingesetzt. Es geht aber auch preiswerter über Hustenerkennung.
Ein Raspberry Pi dient als Abhörstation für das CoughNet.
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Ein Wissenschaftsteam der Binghamton University hat ein System zur Hustenerkennung in Innenräumen entwickelt. Das CoughNet genannte System soll medizinischem Fachpersonal erkennen helfen, wie viele verschiedene Personen in einem Raum husten und ob jemand wiederholt hustet, um so mögliche Ansteckungen zu vermeiden.
CoughNet besteht aus mehreren Abhörstationen auf Basis von Raspberry-Pi-Mikrocomputern, die über ein Mikrofon die Umgebungsgeräusche wahrnehmen. Das geht aus der Studie „Low-Cost, and Energy-Efficient Multiple Coughers Detection and Identification System“ hervor, die in 2026 IEEE/ACM Conference on Connected Health: Applications, Systems and Engineering erschienen ist.
Für den Prototyp verteilen die Forscher drei solcher Geräte in einem zu überwachenden Raum. So kann über Laufzeiten und Lautstärke der Geräusche eine hustende Person erfasst werden. Registriert das System ein Geräusch, analysiert es per künstlicher Intelligenz (KI), ob es sich dabei tatsächlich um Husten handelt. Durch Korrelationsanalysen stellt das System fest, ob ein Husten von derselben Person stammt oder nicht.
Zur Datenübertragung verwenden die Abhörstationen LoRa-Funk (Long Range), ein proprietärer Funkstandard zum Aufbau von Low Power Wide Area Networks (LPWAN), der stromsparend arbeitet, sodass die Raspis mit Batterien betrieben werden können. Erkennt eine Abhörstation von CoughNet einen Husten nicht richtig, überträgt die Station einen kurzen Mitschnitt an einen leistungsfähigeren Rechner in der Nähe. Die Audiodaten werden nach der Analyse sofort gelöscht.
Die Wissenschaftler betonen, dass nicht gespeichert wird, welche Person genau gehustet hat, um nicht in Konflikt mit dem Datenschutz zu geraten. Das System registriert lediglich, dass eine Person gehustet oder wiederholt gehustet hat.
Die Forscher sehen CoughNet als Alternative zu anderen Überwachungssystemen im Gesundheitswesen, die etwa auf Wärmebildkameras und andere optische Sensoren angewiesen sind. CoughNet könnte dazu genutzt werden, etwa Innenräume in Krankenhäusern kostengünstiger über Audioanalyse zu überwachen. Dazu müsse das System jedoch noch auf das gleiche Zuverlässigkeitsniveau wie andere Analysesysteme im Gesundheitswesen gebracht werden. Derzeit ist CoughNet eher eine Machbarkeitsstudie.
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