研究人员使用可穿戴技术来检测COVID-19在出现症状之前
戴医疗设备可以与机器学习相结合来检测COVID-19感染早在两天前症状出现,麦克马斯特大学研究人员David Conen和欧洲各地的一个专家小组已经确定。
COVI-GAPP研究中,诞生了一个更大的研究项目总部设在列支敦士登,是由麦克马斯特大学的研究人员,Risch医学实验室的博士,在瑞士巴塞尔大学和伦敦帝国理工学院。
基于团队的发现,发表在上个月BMJ开放,另一组研究人员已经开始一个更大的研究,这可能打开门使用可穿戴健康科技申请其他传染性疾病的早期检测。
COVI-GAPP研究的目的是确定现有的可穿戴式医疗设备可以与机器学习技术来检测和无症状发生前症状COVID-19感染。
“当大流行开始2020年3月,“Conen解释说,“我们快速思考如何[…]有助于获得的知识和帮助预防和治疗患者COVID有助于避免或更好的治疗和更好地处理未来的流行病”。
COVID-19症状一般需要几天出现,在此期间受感染的人可以不知不觉地向他人传播病毒。
“如果你能隔离患者COVID或任何未来的感染,那么这可能有很大的影响公共卫生Conen说:“医学副教授大学健康科学学院和人口健康研究所的科学家。“这项研究多个不同的感染或其他疾病有关,你可以使用这些算法来识别人早期和防止并发症,隔离病人的一种传染性极强的疾病,并改变治疗方法。”
研究收集的数据来自1163名参与者从2020年3月到2021年4月。参与者穿着艾娃生育追踪、商用,FDA和欧洲机构一共批准了卫生手镯,监测呼吸频率,心率,心率变异性晚上,皮肤温度和血液流动,睡觉。
手镯是同步修改手机应用程序这是用来记录任何活动可能会影响人体的中枢神经系统,如饮酒、处方或消遣性药物摄入,以及任何潜在COVID-19症状。
127名参与者在研究COVID-19阳性。手镯拿起显著的变化在所有5个生理指标在所有阶段的感染。
根据患者提供的信息,一个算法训练检测COVID-19症状,70%的参与者为病毒检测呈阳性。73%的确诊阳性病例发现症状出现前两天在培训阶段。
然后算法测试剩下的30%的参与者。结果类似于测试阶段,该算法能够检测出68%的阳性病例早在两天前出现症状。
“这一个现有的医疗设备能够被用于不同的意义[显示],这套前途无量,“Conen说。
最初的参与式研究与一个相对较小的组的参与者,并缺乏多样性种族,年龄,地理位置研究小组指出,。
为应对这些挑战,进一步测试可穿戴的功效健康COVID-19检测设备和机器学习,更大的20000名参与者进行的研究在荷兰。研究人员希望在今年晚些时候发布业绩。
Conen期待这些结果和潜在的这种技术被应用于COVID-19检测。
“这只COVID无关,”他说。“在未来的疾病,它也可能导致预防治疗和预防重大并发症。”
