Умные часы помогут обнаружить и отследить COVID: новое исследование

Носимые технологии, такие как смарт-часы и трекеры активности, за последние несколько лет вызвали большой интерес из-за их способности контролировать наше здоровье

Во время пандемии внимание было обращено на то, могут ли эти носимые устройства обнаруживать физиологические изменения, которые могут указывать на инфекцию COVID. Это, в свою очередь, может помочь в ранней изоляции и тестировании, уменьшая распространение вируса. Так что же говорят доказательства? Могут ли эти технологии стать эффективным инструментом, помогающим справиться с пандемией? Давайте взглянем.

Фото: ixbt.com

Было показано, что повышенная частота дыхания является полезным биомаркером для раннего выявления COVID. Частоту дыхания можно оценить с помощью метода фотоплетизмографии, который требует только одной точки контакта (например, пальца или запястья). Фотоплетизмография часто чувствительна к внешним факторам, таким как окружающий свет, давление или движение. Таким образом, большинство исследований, направленных на использование этого метода для обнаружения COVID, были сосредоточены на наблюдении за людьми во время сна.

Компания по производству электроники Fitbit проанализировала ночную частоту дыхания тысяч пользователей своих устройств, чтобы понять, может ли эта мера помочь в обнаружении COVID. Они выяснили, что в течение семидневного периода (за один день до появления симптомов или за один день до положительного результата теста для участников без симптомов) у части людей с COVID наблюдалось по крайней мере одно измерение повышенной частоты дыхания. Хотя это было обнаружено только примерно у одной трети пациентов с симптомами COVID и у одной четверти бессимптомных пациентов, это исследование предполагает, что коммерческие носимые устройства потенциально могут быть неинвазивным способом обнаружения возможных инфекций COVID и их тестирования.

В другом исследовании рассматривался потенциал фитнес-трекера американского бренда WHOOP для прогнозирования риска COVID. Данные о частоте дыхания и других показателях работы сердца у группы людей с COVID использовались для обучения алгоритма прогнозирования инфекции. Затем модель была протестирована на отдельной группе людей, у одних с COVID, у других без COVID, но с похожими симптомами. Основываясь на частоте дыхания во время сна, технология смогла выявить 20% случаев заражения COVID-19 за два дня до появления симптомов и 80% случаев на третий день появления симптомов.

Недавнее исследование показало, что трекер фертильности под названием Ava, который также носят на запястье, может выявлять физиологические изменения за два дня до появления симптомов COVID. Устройство измеряет сигналы, включая частоту дыхания, частоту сердечных сокращений, температуру кожи и кровоток, а также количество и качество сна. Данные от пациентов с COVID аналогичным образом использовались для информирования алгоритма машинного обучения. Тестирование показало, что он смог выявить 68% положительных случаев за два дня до того, как симптомы стали очевидными.

Другие формы цифрового обнаружения

Помимо носимых устройств, цифровые технологии могут использоваться и другими способами для обнаружения COVID. Высококачественные микрофоны уже встроены в смартфоны и другие гаджеты, прокладывая путь для аудиоаналитики. COVID обычно поражает верхние дыхательные пути и голосовые связки, что приводит к изменению голоса человека. Было показано, что приложение для мобильного телефона, обученное на сотнях аудиозаписей людей с COVID и без него, точно определяет, есть ли у человека вирус, в 89% случаев.

Фото: ferra.ru

Исследования также изучили потенциал интеллектуальных технологий и носимых устройств для наблюдения за людьми во время инфекции COVID. Например, одна команда использовала внутриушное устройство для измерения насыщения кислородом, частоты дыхания, частоты сердечных сокращений и температуры каждые 15 минут у пациентов с высоким риском, лечащих COVID дома. Данные контролировались обученной командой и использовались, чтобы помочь определить, какие пациенты могут нуждаться в дополнительной медицинской помощи.

В начале пандемии смартфоны предлагались как потенциальное решение для обнаружения гипоксии с помощью кончика пальца пользователя. Гипоксия относится к низкому уровню кислорода в тканях организма и незаметно возникает у некоторых пациентов с COVID с более серьезным заболеванием. Носимые технологии также использовались для картирования воздействия COVID в более широком масштабе. Например, данные многих тысяч устройств Fitbit выявили изменения сна во время пандемии (например, в начале пандемии люди обычно спали дольше).

Дополнительная линия обороны

Большинство носимых и других технологий, которые испытываются на предмет их потенциала для обнаружения COVID, основаны на методах искусственного интеллекта (ИИ), в частности, на машинном и глубоком обучении. ИИ может эффективно сканировать большой объем данных в мельчайших деталях, чтобы идентифицировать соответствующие закономерности в сигналах тела, чтобы распознать интересующее состояние здоровья.

Однако паттерны биологических сигналов могут сильно различаться внутри пациентов и между ними, поэтому в реальном мире у этих моделей ИИ могут быть ограничения. Также стоит отметить, что готовые носимые устройства не были специально разработаны для постоянного мониторинга симптомов инфекционных заболеваний. Таким образом, могут потребоваться улучшения в технологии и алгоритмах.

Автор: Хавьер Андреу-Перес, старший преподаватель Школы компьютерных наук и электронной инженерии Университета Эссекса