Носимые трекеры активности могут использоваться для выявления предсимптомного COVID-19


Носимые трекеры активности, отслеживающие изменения температуры кожи, сердечного ритма и дыхания, в сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) могут быть использованы для выявления инфекции COVID-19 за несколько дней до появления симптомов, предполагает предварительное исследование, опубликованное в журнале BMJ Open.

Носимые трекеры активности могут использоваться для выявления предсимптомного COVID-19

Исследователи основывали свои выводы на данных пользователей браслета AVA, регулируемого и коммерчески доступного устройства для отслеживания фертильности, которое контролирует частоту дыхания, сердечный ритм, вариабельность сердечного ритма, температуру кожи запястья и кровоток, а также количество и качество сна.

Типичные симптомы COVID-19 могут проявиться через несколько дней после заражения, и в это время инфицированный человек может невольно распространить вирус.

Внимание было обращено на потенциал трекеров активности и умных часов для обнаружения всех стадий инфекции COVID-19 в организме от инкубации до выздоровления, чтобы облегчить раннюю изоляцию и тестирование инфицированных.

Поэтому исследователи хотели выяснить, можно ли использовать физиологические изменения, отслеживаемые трекером активности, для разработки алгоритма машинного обучения для выявления инфекции COVID-19 до появления симптомов.

Участники (1 163 человека в возрасте до 51 года) были отобраны из исследования GAPP в период с марта 2020 года по апрель 2021 года.

Браслет AVA был выбран потому, что его данные ранее использовались для создания алгоритма машинного обучения, позволяющего определять наиболее фертильные дни овуляции у женщин в режиме реального времени с точностью 90%.

Участники носили браслет AVA ночью. Устройство сохраняет данные каждые 10 секунд и требует не менее 4 часов относительно непрерывного сна. После пробуждения браслеты синхронизировались с дополнительным приложением для смартфона.

Исследуемые использовали приложение для записи любых действий, которые потенциально могли повлиять на функцию центральной нервной системы, таких как употребление алкоголя, рецептурных препаратов и рекреационных наркотиков, а также для записи возможных симптомов COVID-19.

Все они прошли обычный экспресс-тест на антитела к SARS-CoV-2, вирусу, ответственному за заражение COVID-19. Те, у кого были характерные симптомы, также сдали мазок на ПЦР.

Каждый предоставил личную информацию о возрасте, поле, статуса курения, группе крови, количестве детей, контактах с домашними или коллегами по работе, у которых был положительный тест на COVID-19, и статусе вакцинации.

За период исследования у 127 человек (11%) развилась инфекция COVID-19. Разницы в фоновых факторах между теми, у кого тест был положительным, и теми, у кого он не был положительным, не было. Однако значительно большая доля тех, у кого тест был положительным, заявили, что они контактировали с членами семьи, постоянными клиентами или коллегами по работе, у которых также был обнаружен COVID-19.

Из 127 человек, у которых тест на COVID-19 оказался положительным, 66 (52%) носили браслет не менее чем за 29 дней до начала симптомов и были подтверждены положительным результатом ПЦР-теста, поэтому они были включены в окончательный анализ.

Данные мониторинга выявили значительные изменения всех пяти физиологических параметров во время инкубационного, предсимптоматического, симптоматического и восстановительного периодов COVID-19 по сравнению с исходными измерениями. Симптомы COVID-19 длились в среднем 8,5 дня.

Алгоритм был “обучен” на 70% данных с 10-го по 2-й день до появления симптомов в течение 40-дневного периода непрерывного мониторинга 66 человек, у которых был выявлен SARS-CoV-2. Затем он был протестирован на оставшихся 30% данных.

Около 73% лабораторно подтвержденных положительных случаев были обнаружены в обучающем наборе и 68% – в тестовом наборе, за 2 дня до появления симптомов.

Подписка на FBM.RU в Telegram - удобный способ быть в курсе важных экономических новостей! Подписывайтесь и будьте в центре событий. Подписаться.

Добавьте FBM.ru в избранные новости Добавьте FBM в избранные новости

Оценить новость
( Пока оценок нет )
Рианна Чапаева/ автор статьи

Автор FBM
Филолог по образованию. Ведущий автор разделов «наука», «общество/здоровье». Профессиональные интересы: перевод новостей зарубежных СМИ научного характера, поиск интересной информации

FBM.ru - Финансы  Бизнес Маркетинг