新算法或能让普通的可穿戴设备检测新冠肺炎

日前，由国家健康研究所(NIHR)Maudsley生物医学研究中心(BRC)资助的研究人员创建了MassScience应用程序，该程序使得COVID-Collab研究的参与者可以连接可穿戴设备，比如Fitbit设备，并共享包括心率、活动和睡眠在内的数据。参与者还可以使用该应用程序提供关于地理位置、情绪和精神健康的信息，以及新冠肺炎症状和诊断的信息(如果他们的疾病检测呈阳性的话)。

当参与者报告感觉不适或新冠肺炎检测呈阳性时，伦敦国王学院的研究人员将分析包括参与者心率和活动在内的数据。通过在参与者患病时期与正常健康时期中寻找数据差异，研究人员旨在为新冠病毒早期预警信号开发一种潜在的数字测试。如果Fitbit用户过去曾患病或被诊断为新冠肺炎，他们可以使用这个测试软件来分享自己患病期间的历史数据。

COVID-Collab研究能招募到的人越多，研究人员理解一些关键科学问题的能力就越强。这些问题包括：

可穿戴设备作为新冠肺炎和其他呼吸系统疾病的数字检测手段准确性如何?自动监测疾病症状能帮助在全国或局部热点地区跟踪疾病吗?

哪些症状是重要的?哪些是可靠的感染早期预测因素?

病毒的传染性如何，在英国，不同的社交距离措施会对新冠病毒大流行的传播率有何影响?

社交距离在多大程度上影响了人们的情绪并造成压力?

我们能否在人们出现症状之前使用可穿戴数据识别新冠肺炎感染?

新算法或能让普通的可穿戴设备检测新冠肺炎

早期研究表明，来自可穿戴设备的静息心率数据和其他关键健康指标有可能在患者出现症状之前为患者确诊类似流感的疾病。当APP报告参与者检测为新冠肺炎阳性或有已知症状时，COVID-Collab的研究人员将分析参与者的心率、活动数据和位置数据，寻找的疾病信号。

如果这项研究能够验证出一种可靠的信号，那么经过进一步的发展，这就可能会形成一个持续监测系统的基础，该系统可以在用户可能出现新冠病毒等病毒的早期感染症状(包括静息心率升高)时向他们发送警报。这将会是一个很有意义的工具，并且可以帮助阻止病毒的传播。

研究负责人、NIHRMaudsley生物医学研究中心软件开发组组长AmosFolarin博士说：“由于缺乏关于人群中感染者的信息，尤其是无症状感染者的信息，我们正在研究如何利用可穿戴设备的数据检测新冠肺炎。拥有一种廉价、持续的感染数字测试手段可能会改变现在的局势。”

当应用程序显示你出现了症状时，我们将能够查看你在此之前、期间和之后的数据，并将其与你的健康基线数据进行比较。

在英国各地谨慎解除封锁的情况下，对症状进行被动监测并结合移动数据可能非常有用。随着商店、学校和其他企业重新开业，我们预计人口流动总体上将会增加，并有可能出现第二波新冠肺炎疫情。”

NIHRMaudsleyBRC生物统计和健康信息学系主任理查德多布森(RichardDobson)教授说：“英国有超过800万个经常佩戴可穿戴设备的用户，这些设备产生的数据，对帮助我们理解疾病的发病和疾病轨迹、以及提供区域疾病监测和支持安全解除封禁方面可能非常有意义。

这是一个非常重要的项目，它建立在我们以前和现在在远程监控疾病和心理健康方面的经验、以及我们开源平台的发展之上。”

在今年早些时候，Fitbit宣布了一项合作计划，旨在支持那些利用可穿戴设备(如Fitbit设备)数据帮助检测、跟踪和遏制新冠肺炎等传染病的研究。该计划汇集了已经在进行的研究，包括斯克里普斯转化研究所的DETECT研究[detectstudy.org]和斯坦福医疗创新实验室的新冠肺炎可穿戴设备研究[innovations.stanford.edu]。在这些合作关系的基础上，Fitbit还推出了自己的新冠肺炎研究，以帮助Fitbit确定是否可以建立一种算法，在患者开始出现症状之前检测出新冠肺炎。

EMEA的Fitbit健康解决方案负责人NicolaMaxwell表示：“在全球新冠病毒大流行的背景下，Fitbit帮助人们变得更健康的使命变得前所未有地重要。我们从Fitbit的新冠肺炎研究中已经看到了早期证据，证明可穿戴设备的数据有可能成为一种强大的公共卫生工具，帮助识别患有新冠肺炎等病毒性疾病的人。伦敦国王学院研发的MassScience移动应用有利用社区力量的潜力，它可以探索Fitbit等可穿戴设备会如何扩大我们对新冠肺炎的理解，以及这种疾病会如何影响人们的健康。”

责任编辑：潘一大