研究人员使用可穿戴技术在症状出现之前检测COVID-19
麦克马斯特大学的研究员大卫·科南和来自欧洲各地的专家团队确定，腕戴式健康设备可以与机器学习相结合，最早在症状出现的两天前就能检测到COVID-19感染。
新冠病毒-新闻出版新闻署的研究源于列支敦士登的一个更大的研究项目，由麦克马斯特大学、里施博士医学实验室、瑞士巴塞尔大学和伦敦帝国理工学院的研究人员进行。
该团队的研究结果发表在上个月的《科学》杂志上BMJ开放在美国，另一组研究人员已经开始了一项更大规模的研究，这可能为将可穿戴健康技术应用于其他传染病的早期检测打开大门。
这项新冠病毒-新闻出版总署研究的目的是确定现有的可穿戴健康设备是否可以与机器学习技术配对，以检测COVID-19症状前和无症状感染。
“当大流行在2020年3月开始时，”Conen解释说，“我们很快就想到了我们如何[…]有助于知识的获取，帮助预防和治疗COVID患者，并帮助避免或更好地治疗和更好地处理未来的大流行。”
COVID-19症状通常会在几天后出现，在此期间，感染者可能会在不知不觉中将病毒传播给他人。
“如果你能隔离那些感染新冠病毒或任何未来感染的患者，那么这可能会对治疗产生重大影响公共卫生康宁说，他是健康科学学院的医学副教授，也是人口健康研究所的科学家。“这项(研究)与多种不同的感染或其他疾病有关，你可以使用这些算法来早期识别患者，并尝试预防并发症，在这是一种传染性很强的疾病时隔离患者，并改变治疗方法。”
这项研究从2020年3月到2021年4月收集了1163名参与者的数据。参与者佩戴AVA生育追踪器，这是一种经FDA和欧洲机构批准的商业健康手环，可以监测呼吸频率，心率，心率变异性睡眠时的皮肤温度和血液流动。
手链被同步到一个修改过的手机应用程序用来记录任何可能影响身体中枢神经系统的活动，比如饮酒、处方或娱乐性药物的摄入，以及任何潜在的COVID-19症状。
在研究期间，127名参与者的COVID-19检测呈阳性。在感染的所有阶段，这款手环都发现了五项生理指标的显著变化。
根据患者提供的信息，训练了一种算法来检测70%病毒检测呈阳性的参与者的COVID-19症状。73%的确诊阳性病例是在培训阶段出现症状前两天发现的。
然后，该算法与其余30%的参与者进行了测试。测试阶段的结果相似，因为该算法能够早在症状出现前两天检测出68%的阳性病例。
“一个现存的医疗设备能够在不同的意义上使用(表明)可穿戴设备有一个充满希望的未来，”Conen说。
最初的参与性研究是在一个相对较小的参与者群体中进行的，该群体在种族、年龄和性别方面缺乏多样性地理位置研究小组指出。
为了解决这些挑战并进一步测试可穿戴设备的功效健康在COVID-19检测中的设备和机器学习，荷兰正在进行一项更大的研究，有2万名参与者。研究人员预计将在今年晚些时候发表研究结果。
Conen期待着这些结果，以及这项技术在COVID-19检测之外的应用潜力。
“这不仅与COVID有关，”他说。“在未来的疾病中，它还可能导致预防性治疗，并防止重大并发症。”
