研究发现，可穿戴设备可检测COVID-19症状并预测诊断

西奈山医学院的研究人员在有关该主题的首批研究之一中报告称，可穿戴设备可以比传统诊断方法更早发现COVID-19病例，并有助于跟踪和改善疾病管理。研究结果发表在《科学》杂志上医学互联网研究杂志1月29日。

的战士看研究发现参与者的细微变化心率变异性(HRV)通过苹果手表测量，能够在个人通过鼻拭子诊断出感染COVID-19的7天前发出信号，并识别出有症状的人。

这项研究强调了数字医疗该研究的通讯作者罗伯特·p·赫滕(Robert P. Hirten)医学博士说，他是西奈山伊坎医学院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)的医学(胃肠病学)助理教授，也是西奈山哈索·普拉特纳数字健康研究所(Hasso Plattner Institute for Digital Health)和西奈山临床智能中心(MSCIC)的成员。“这表明我们可以利用这些技术更好地解决不断变化的卫生需求，这将有希望帮助我们改善疾病的管理。”我们的目标是通过运作这些平台来改善患者的健康，而这项研究是朝着这个方向迈出的重要一步。开发一种方法，在人们知道自己被感染之前就能识别出可能患病的人，这将是COVID-19管理方面的一个突破。”

在2020年4月至9月的一项正在进行的数字研究中，研究人员招募了西奈山卫生系统的数百名医护人员。参与者佩戴苹果手表，并通过一个定制的应用程序回答日常问题。他们的心率变化(心率变化是可穿戴设备检测到的神经系统功能的测量指标)被用来识别和预测这些工人是否感染了COVID-19或有症状。收集的其他日常症状包括发烧或发冷、疲倦或虚弱、身体疼痛、干咳、打喷嚏、流鼻涕、腹泻、喉咙痛头痛、呼吸短促、嗅觉或味觉丧失以及眼睛发痒。

此外，研究人员发现，在确诊为COVID-19后7至14天，HRV模式开始恢复正常，与未被感染的人的模式在统计学上不再不同。

“这项技术不仅让我们可以跟踪和预测健康结果,但也及时干预和远程的方式,这是至关重要的大流行期间,要求人们保持分开,”说,研究报告的作者之一、扎西·法耶博士,生物医学工程和成像研究所主任MSCIC的创始人之一,以及西奈山伊坎医学院医学成像和生物工程的露西·g·摩西教授。

战士观察研究由哈索·普拉特纳数字健康研究所(Hasso Plattner Institute for Digital Health)和西奈山卫生系统(Mount Sinai Health System)的不同数据科学家、工程师、临床医生和研究人员组成，于2020年春季共同抗击COVID-19。接下来，该研究将进一步研究HRV、睡眠中断和身体活动等生物特征，以便更好地理解其中的原因卫生保健工作者面临着这一大流行病的心理影响的风险。

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