COVtest

Kurz erklärt

COVtest ermöglicht es die Infektionswahrscheinlichkeit mit COVID-19 sofort zu testen

So funktioniert es

  1. Fülle einen Fragebogen aus
  2. Zeichne Hustengeräusche und Körpertemperaturverlauf auf.
  3. Informiere im Falle eines erhöhten Risikos wichtige Kontakte mit einem Klick

Die Technik hinter COVtest

  • Das Ergebnis wird auf Basis aktuellster Daten des WHO und Robert Koch Instituts intern berechnet.
  • Hustengeräusche und Temperaturverläufe werden mithilfe einer trainierten künstlichen Intelligenz ausgewertet
  • Personenbezogene Daten werden nur Lokal im Gerät gespeichert

Inspiration: Die Pandemie

Die Ausbreitung des Coronavirus brachte viele Veränderungen mit sich. In der Art und Weise, wie wir leben, arbeiten, kommunizieren und unsere Zukunft planen. Viele Menschen fühlen sich ängstlich und gestresst. Die Quarantäne brachte uns auch physisch weiter voneinander weg und veränderte die Art und Weise, wie wir unsere täglichen Aktivitäten erledigen. In diesen Zeiten ist es wichtig, den Menschen dabei zu helfen, das Gefühl der inneren Kontrolle zu bewahren und uns allen Handlungsoptionen zu geben.

Was können wir tun?

Zunächst einmal sollten wir uns bewusst sein, ob wir selbst infiziert sind oder nicht. Nicht jeder kann klinische Tests durchführen, vor allem angesichts der Herausforderungen, denen die medizinischen Arbeitskräfte jetzt gegenübersehen. Deshalb haben wir uns an diesem Wochenende zusammengesetzt, um hart an der Hauptfunktionalität unseres Produkts zu arbeiten - dem COVID-19-Symptomtest mit künstlicher Intelligenz, der die Audiodaten und die Antworten der Fragen analysiert.

Mit welchen Daten können wir arbeiten? Vorerst schien die relevanteste und praktikabelste Lösung die Atmung und der Husten zu sein. Wir überlegten uns, wie wir die Audio-Aufnahmen des Hustens und der Atmung der Menschen sammeln könnten, so dass diese mit Hilfe eine künstlichen Intelligenz analysiert werden können. Darüber hinaus können solche Daten als Grundlage für weitere Studien und größere neuronale Netze dienen.

Neben dem umfangreichen Test selbst, konzentrierten wir uns auf das Szenario, das die Menschen während der Untersuchung durchlaufen. Für uns war es wichtig, den Benutzern ein Gefühl der Informationstransparenz zu vermitteln, dass sie mit ihrer Situation nicht allein sind und wie jetzt die nächsten Schritte aussehen könnten.

Das Konzept

Dem Benutzer wird angeboten, einen Test durchzuführen. Während des Tests werden die Punkte erklärt und die Daten auf verschiedenen Stufen abgefragt. Die Ergebnisse des Tests zeigen deutlich, dass das Ergebnis nur eine Wahrscheinlichkeit ist, die auf den zur Verfügung gestellten Symptominformationen basiert.

Falls die Symptome einer Person mit dem positiven COVID-19-Muster übereinstimmen, wird eine Liste an Handlungsoptionen mit hilfreichen Links und Ressourcen bereitgestellt.

  • Keine Panik. Wir haben auch erwähnt, dass bei den meisten Menschen die Infektion nur leicht verläuft.

  • Medizinische Hilfe anfordern. Falls eine Person keinen Hausarzt hat, dann bieten wir an, die Nummer 116117 anzurufen oder ein Arztregister zu durchsuchen. Die nächste Implementierung könnte darin bestehen, den nächstgelegenen medizinischen Anbieter und seine Informationen auf der Website zu integrieren, so dass die Nutzer nach Postleitzahlen suchen können. Außerdem könnte in diesem Schritt eine automatische Terminbuchung angeschlossen werden. An dieser Stelle möchten wir gerne auch auf einige der vielen tollen Projekte verlinken und diese einbinden die ebenfalls am #wirvsvirushackthon teilgenommen haben wie z.B. Call For Coughs zur erweiterten Erfassung von Hustengeräuschen (20_Corona-Testprozesse_CallForCoughs) oder Pandoa - ein Tracker über Kontakte der letzen Woche (https://devpost.com/software/08_pandoa-corona-virus-tracker).

  • Benachrichtigen Sie andere Personen. Es ist wichtig, verantwortungsbewusst zu sein und diejenigen, mit denen Sie in Kontakt waren, darüber zu informieren, dass Sie Anzeichen einer Coronavirus Infektion aufweisen. Den Benutzern wird die Nachrichtenvorlage zur Verfügung gestellt, da es aufgrund des Stigmas und der Angst um die Diagnose schwierig sein könnte, eine solche zu verfassen. Wir bieten auch an, den Test mit den kontaktierten Personen zu teilen, damit auch sie ihre Symptome überprüfen können.

  • Behalten Sie die Quarantäne bei. Eine der Ideen für die Zukunft war auch, die verschiedenen Online-Aktivitäten zu sammeln, die von Museen, Kinos, Clubs usw. großzügig angeboten werden. Es wäre großartig, die Unterstützungsmöglichkeiten der Gemeinschaft für die Menschen, die zu Hause bleiben, besser auffindbar zu machen.

Für den Fall, dass die Symptome als COVID-19 negativ bewertet werden, wird der Person angeboten, sich an gemeinnützigen Aktionen zu beteiligen, indem sie anderen hilft (zB. quarantaenehelden.org Lebensmittel für ihre Nachbarn einkaufen). Außerdem bieten wir an, eine E-Mail-Erinnerung zu setzen, um den Test in ein paar Tagen erneut zu machen.

Außerdem empfehlen wir den Benutzern, diesen Test mit den ihnen bekannten Personen zu teilen. Wir geben einen Vorschlag: Falls sie Verwandte oder Freunde ohne Internetanschluss haben, können sie diese kontaktieren und den Test in ihrem Namen über einen Anruf durchführen.

Und schließlich können die Benutzerinnen und Benutzer ihre Testdaten an das Forschungszentrum schicken. Das größte Problem wäre dabei, dass die Daten von den Benutzern gefälscht oder überschätzt werden können; es gibt jedoch verschiedene Techniken, die eingesetzt werden können um das zu verhindern. Mit diesem Teil haben wir uns diesem Anwendungsfall nicht näher befasst.

How we built it

Zuerst mussten wir uns unter 42.000 Menschen finden. Dieser Prozess hat 24h gedauert. Wir haben Ideen ausgetauscht, positives Feedback eingebaut, negatives Feedback beachtet und gewandelt. Wir haben für die Mock-Ups Invision und Zeplin genutzt. Das erste Training von Atem- und Hustengeräuschen haben wir mit Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/) durchgeführt. Unsere Software läuft komplett in der Google Cloud und ist aufgeteilt in Front- und Backend. Das Frontend basiert auf React und ist für die Nutzung mit dem Smartphone optimiert. Das Modell für die Hustenerkennung und Klassifizierung wird clientseitig ausgeführt - es ist hier nicht notwendig, die Daten für die Erkennung an einen anderen Server zu senden. Im Backend findet nach Eingabe aller Daten durch den Nutzer die Berechnung des Tests statt - dieses ist als Rest Webservice in Python implementiert, die Persistierung der Daten erfolgt für spätere Analysen in Firestore. Optimalerweise können die so gewonnenen Daten auch dazu genutzt werden, um unsere Modelle zukünftig weiter zu verfeinern.

Zur Vorhersage haben wir dann Informationen der WHO genommen und ein Logistisches Regressionsmodell genutzt um unseren Corona-Test zu bauen. Danach haben wir unseren Test gegen öffentlich zugängliche Daten zu chinesischen Corona Fällen validiert.

Der Link zu unserem Git Repository lautet: https://github.com/cov-test/cov-test

Challenges we ran into

  • Die Organisation in der Gruppe rein Virtuell ist eine Erfahrung.
  • Die richtigen Daten zu erhalten von Husten ist schwierig, ernüchternd. Da keine Daten zur Verfügung stehen haben wir eine negative Annahme gewählt - was ist es nicht. In diesem Feld sehen wir erhebliches Verbesserungspotential
  • Die Anwendung so zu gestalten, dass alles so gut wie möglich datenschutzkonform ist.

Accomplishments that we're proud of

  • wir haben uns als Team gefunden, wir haben zusammengehalten und sind dann mit den Aufgaben persönlich weiter gewachsen
  • bereits 8h nach dem Start hatten wir erste Wireframes
  • durch die Erweiterung des Teams konnten wir die Aufgaben in Machine Learning, Data Analytics, UX Design und Kommunikation gut verteilen
  • wir haben uns über 48h nur virtuell kennen gelernt und doch können gemeinsam feiern
  • wir, 10.000, 20.000 oder 40.000 Menschen haben versucht gemeinsam Lösungen zu finden für eins der größtes Probleme

What we learned

  • die Mischung aus Meetings und Deepwork Phasen sind hilfreich
  • nur weil es schon ähnliche Produkte gibt wie unseren “COVtest.net”, heißt es noch lange nicht, dass diese nicht besser gemacht werden können. Schließlich gab es auch schon gute Suchseiten bevor Google gekommen ist
  • wenn die Gruppengröße eine bestimmte Größe überschreitet kann nicht mehr 1:n im Teamcall kommuniziert werden.
  • Agendas sind eine große Hilfe für Meetings
  • Es gibt viele hilfreiche Tools die hier entwickelt wurden - Zusammen geht vieles, alleine nichts.

What's next for 1_020_A_Corona-Testprozesse_Corona Test mit dem Handy 254

  • Wir retten die Welt vor Angst und kollektivem Freiheitsentzug
  • Wir isolieren die Viren, die wir in unserem Körper nicht kontrollieren können.
  • Wir erhalten Unterstützung in Form von Zugang zu Daten, top Data Scientists und tiefgehendes ML Knowhow
  • Wir werden prämiert beim Hackathon und können gemeinsam weiter arbeiten, damit auch Menschen in anderen Ländern durch unsern Test geholfen werden kann

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Updates

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!Overview! (Copy-paste from Airtable)

Category: Corona-Testprozesse: Wie optimieren wir Corona Testprozesse? Title: Corona Test mit dem Handy

The Problems: Jeder möchte sich Testen aber es dauert zu lange.Idee: Corona "Wahrscheinlichkeits" Test mit dem Handy. z.B.* Nimm ein Video von deinem Husten auf* Gib deine Temperatur ein* Gib noch ein paar Symptome an (um z.B. Hypochonder und andere Krankheiten auszuschließen)* Gib deine PLZ ein* Schnittstelle zu KI-Geräuscherkennung des Hustengeräusch (Trockener Husten?)* Schnittstelle zu den typischen Temperaturverläufen von Corona Patienten* Schnittstelle zu den Fallzahlen in der Gegend -> Wahrscheinlichkeit einer Ansteckung-> Empfehlung - z.B. Quarantäne Empfehlung, zuhause zu bleiben, Arzt aufsuchen, oder Entwarnung mit Rechenbeispiel.

The Challenge: Wie können wir einen einfachen Test auf Covid-19 bereitstellen mithilfe einer App, Handycamera, Handymicro und einer Ton / Bilderkennungssoftware bzw. DataSience.

Approach: Beispielhafte Tonerkennung - https://teachablemachine.withgoogle.com/https://coronadetector.com/

Categories: Kommunikation & Informationsvermittlung an Bürger*innen | Prävention von Verbreitung des COVID-19 | Schutz von Risikogruppen | Medizinische Versorgung | Leben in (Selbst-)Quarantäne

Affected Group(s): Alle Helfer die jetzt gerade Testen müssen und zuviele zum Test kommen* Potentiell Kranke bleiben gleich zuhause und stecken andere nicht noch mit an

Stakeholder: AI-Spezialisten, Datascience, Designer, APP-Developer, Virologen

Challenge-Slack-Channel: 0020_Corona-Testprozesse: Wie optimieren wir Corona Testprozesse?

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Combine mobile service UX to be considered for different age segments and Ai chatbot functions to allow quick covid19 check. Run voice recognition in the background to allow limelight factors as part of the call. Allow data transition to RKI

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