Носимите здравни устройства предсказват предсимптоматични инфекции с COVID-19

Още от най-ранните устройства за отчитане на стъпки, носещите тракери за активност само нарастват популярност. Умните часовници и други подобни устройства вече могат да наблюдават дишането, сърдечната честота, температурата, качеството на съня и притока на кръв.

Въпреки че тези впечатляващи функции са полезни за хора, които се грижат за здравето си, които искат да проследяват своите тренировки, ново изследване публикуван в BMJ Open предполага, че носимите тракери за активност може да са в състояние да идентифицират инфекциите с COVID-19 дни преди човек да стане симптоматичен.

Често съобщаваните инфекции с COVID-19 включват треска, кашлица, стягане в гърдите, затруднено дишане, умора, диспнея, миалгия, отделяне на храчки, главоболие и стомашно-чревни симптоми. Въпреки това, сега, когато асимптоматичният COVID-19 става все по-често срещан сред здравите и ваксиниран лица, има доказана необходимост от идентифициране на случаите на COVID-19 без или преди типичните симптоми.

Това проучване изследва дали физиологичните промени в тялото, свързани с инфекцията с COVID-19, могат да бъдат идентифицирани от устройства за носене. Изследователите специално разгледаха гривната Ava, регулирано носимо медицинско устройство, което се предлага в търговската мрежа като устройство за проследяване на плодовитостта.

Гривната Ava е избрана, защото данните от нея са били използвани преди това за алгоритъм за машинно обучение, който открива овулацията при жените в реално време, проследявайки най-плодородните дни на носителите си с 90% точност.

Изследователите анализираха промените в тялото, свързани с COVID-19, през 4 периода на инфекция: инкубационен, предсимптоматичен, симптоматичен и възстановяване. Това проспективно кохортно проучване беше първото, което измерва физиологичните промени в дихателната честота, сърдечната честота, вариабилността на сърдечната честота, температурата на кожата на китката и перфузията на кожата, за да се разработи алгоритъм за машинно обучение за откриване на предсимптомна инфекция с COVID-19.

Участниците бяха наети от текущото наблюдателно, базирано на населението, проспективно кохортно проучване, Генетични и фенотипни детерминанти на кръвното налягане и други сърдечно-съдови рискови фактори (GAPP). Общо 1163 жени участници, всички на възраст под 51 години, бяха включени в проучването от март 2020 г. до април 2021 г.

Участниците в проучването носеха гривната Ava през нощта, а данните, събрани по време на сън, се синхронизираха с приложение за смартфон на всеки 10 секунди. Участниците са използвали приложението, за да записват всякакви дейности, които потенциално биха могли да променят централната нервна система, като алкохол, лекарства с рецепта и наркотици за развлечение. Те също така записаха всички възможни симптоми на COVID-19.

Участниците редовно правеха бързи тестове за антитела за SARS-CoV-2, а тези с възможни симптоми също правеха PCR тест за назален тампон. Общо 127 души (11%) са се заразили с COVID-19 по време на проучването. Няма значителни разлики в докладваните фонови фактори между хората, които са дали положителен тест, въпреки че е по-вероятно да са били в контакт с членове на домакинството или колеги от работа, които са имали COVID-19.

От участниците, получили COVID-19, 66 (52%) са носили редовно своята гривна Ava в продължение на поне 29 дни преди инфекцията и по този начин са включени в окончателния анализ. Сред положителната група имаше значителни промени във всичките 5 физиологични показателя на COVID-19 по време на инкубационния, предсимптоматичния, симптоматичния и възстановителния период на инфекцията. Симптомите на COVID-19 продължават средно 8,5 дни.

Алгоритъмът за машинно обучение е обучен, използвайки 70% от данните за 2-10 дни преди началото на симптомите на COVID-19, в 40-дневен период на непрекъснато проследяване на 66 участници, които са дали положителен тест. След това този алгоритъм беше тестван върху останалите 30% от данните.

Приблизително 73% от лабораторно потвърдените инфекции с COVID-19 са идентифицирани в първия „обучен” набор и 68% в последния „тестов” набор.

Изследователите отбелязват, че тези резултати може да не са широко приложими, тъй като се основават на малка и сравнително млада извадка, която е по-малко вероятно да имат тежка инфекция с COVID-19.

Въпреки това, алгоритъмът, разработен по време на това проучване, сега се тества в извадкова група от 20 000 души в Холандия, като резултатите се очакват по-късно тази година. Освен това този алгоритъм може да се приложи към други здравни сензори за носене.

.