DETECT研究的早期结果表明，健身追踪器可以预测COVID-19感染情况
来自斯克里普斯研究转化研究所的一组科学家研究了他们具有里程碑意义的DETECT研究前六周的数据，发现了令人鼓舞的迹象，即可穿戴健身设备可以改善控制COVID-19的公共卫生工作。
3月25日启动的DETECT研究使用了一种手机应用程序从同意的参与者那里收集智能手表和活动跟踪器数据，并收集他们自我报告的症状和诊断测试结果。任何居住在美国的成年人都有资格通过下载研究应用程序mydatahelpers参与这项研究。
今天发表在自然医学在美国，斯克里普斯研究团队报告称，像Fitbit这样的可穿戴设备能够通过评估身体的变化来识别COVID-19病例心率睡眠和活动水平，以及自我报告症状数据-可以比单独观察症状更成功地识别病例。
“令人兴奋的是，我们现在有了COVID-19的有效数字信号。斯克里普斯研究转化研究所主任兼创始人、斯克里普斯研究执行副总裁埃里克·托波尔医学博士说:“下一步是利用这一点来防止新出现的疫情蔓延。”“大约有1亿美国人已经拥有可穿戴追踪器或智能手表，它们可以帮助我们;我们只需要其中的一小部分人——1%或2%——使用这款应用。”
通过应用程序的数据，研究人员可以看到参与者何时超出了正常的睡眠、活动水平或静息心率范围;偏离个人规范是病毒疾病或感染的迹象。
但他们如何知道导致这些变化的疾病是否是COVID-19?为了回答这个问题，研究小组审查了那些报告出现症状并接受了新型冠状病毒检测的人的数据。了解检测结果使他们能够确定COVID-19与其他疾病的具体变化。
斯克里普斯研究转化研究所人工智能主任、该研究的第一作者乔治·奎尔博士说:“阻止COVID-19传播的最大挑战之一是快速识别、追踪和隔离感染者的能力。”“早期识别那些症状前或甚至无症状的人尤其有价值，因为人们在这段时间可能更具传染性。这是最终目标。”
在这项研究中，研究团队使用健身可穿戴设备和其他设备的健康数据来确定(预测准确率约为80%)报告症状的人是否可能患有COVID-19。与其他仅评估自我报告症状的模型相比，这是一个显著的改进。
截至6月7日，共有30529人参加了这项研究，他们来自美国每个州。其中，3811人报告了症状，54人的冠状病毒检测呈阳性，279人的检测呈阴性。比个人正常水平更多的睡眠和更少的活动是预测冠状病毒感染的重要因素。
DETECT正在开发的预测模型有一天可能会帮助公共卫生官员早期发现冠状病毒热点。它还可能鼓励潜在感染者立即寻求诊断检测，并在必要时隔离自己，以避免传播病毒。
领导这项研究的斯克里普斯研究转化研究所流行病学家詹妮弗·拉丁博士说:“我们知道，常见的冠状病毒筛查方法很容易遗漏症状前或无症状病例。”“而且很少进行病毒检测，结果往往会延迟，不能为我们提供控制病毒传播所需的实时见解。”
DETECT团队现在正在积极招募更多的参与者来进行这项重要的研究。他们的目标是招募10万多人，这将有助于科学家提高对谁会生病的预测，包括那些没有症状的人。此外，Radin和她的同事计划纳入来自感染风险特别高的一线基本工作人员的数据。
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