Биометрические данные умных часов помогут обнаружить ранние признакиCOVID-19

0

Определенные изменения в сердечном ритме и частоте дыхания человека могут предшествовать симптомам COVID-19, предполагают исследователи Университета Пердью.

Новое исследование поможет определить, можно ли использовать непрерывно собираемые биометрические данные смарт-часов для надежного и точного раннего обнаружения этих признаков, что может указывать на то, что потенциально бессимптомный пользователь должен пройти тестирование на COVID-19.

Умные часы на рынке уже собирают широкий спектр физиологических данных, но включение таких показателей, как частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма и частота дыхания, которые могут помочь обнаружить COVID-19 на самых ранних стадиях, потребует дополнительных исследований, заявили исследования таких компаний, как Fitbit. Хотя устройства, подобные умным часам, в настоящее время не заменяют диагностические тесты золотого стандарта, используемые в клиниках и больницах, некоторые носимые устройства начинают служить инструментами, помогающими клиницисту поставить диагноз.

“Не будет такого момента, когда умные часы смогут сказать вам, что у вас положительный результат COVID-19, но потенциально они могут сообщить, что в течение следующих двух дней вы, возможно, заболеете и должны пройти тестирование”, – сказал Крейг Герген, адъюнкт-профессор биомедицинской инженерии Лесли А. Геддес из Пердью.

“Предыдущие исследования показали, что вирусные инфекции увеличивают частоту сердечных сокращений и дыхания в состоянии покоя и снижают вариабельность сердечного ритма до того, как у пациента развивается лихорадка, – сказал Герген. – Пока неизвестно, можно ли эти показатели, в частности частоту дыхания, достаточно надежно измерить на запястье, чтобы предположить наличие инфекции.Увеличение частоты сердечных сокращений или дыхания означает что-то другое, если оно увеличивается во время отдыха, а не бега, но большинство умных часов с трудом различают это. Таким образом, именно на периоды восстановления и отдыха мы ориентируемся при таком подходе”, – сказал Герген.

В исследовании, включающем до 100 участников, команда Гергена сначала определит, является ли ношение умных часов для сбора этих показателей практичным, ненавязчивым и удобным для пользователя. Исследователи набирают студентов, сотрудников и преподавателей Университета Пердью в качестве участников исследования.

Samsung Samsung Galaxy smartwatch будет отправлен по почте с приложением physIQ, загруженным для сбора данных, биосенсорами на основе клея FDA, которые собирают сигнал электрокардиограммы с одним выводом, и смартфоном Samsung Galaxy для использования в течение пяти дней непрерывного мониторинга, в то время как лаборатория Goergen анализирует данные из приложения удаленно с помощью облачной платформы physiq accelerateIQ. Данные с грудных пластырей будут обрабатываться алгоритмами искусственного интеллекта physIQ, полученными на основе FDA, для определения частоты сердечных сокращений, частоты дыхания и вариабельности сердечного ритма. Эти данные будут служить” золотым стандартом ” ссылок для сравнения с данными из смарт-часов.

Исследователи во главе с Фэнцин Мэгги Чжу, доцентом кафедры электротехники и вычислительной техники Университета Пердью, проанализируют данные, собранные лабораторией Гергена, и определят, какая их часть может быть использована для обучения алгоритмов разработки программного обеспечения smartwatch, направленного на лучшее обнаружение этих показателей. Например, герметичность ремешка может повлиять на доступность и качество данных.

“Мы признаем эту работу первым шагом в создании расширенной персонализированной аналитики для непрерывного мониторинга людей, использующих данные smartwatch. Это может привести к решению, которое применимо ко многим приложениям физиологического мониторинга как на рынках клинических испытаний, так и в сфере оказания медицинской помощи.“, – поделился Стефан Вегерих, главный научный сотрудник physIQ

Конечная цель состоит в том, чтобы программное обеспечение, к которому смарт-часы будут получать доступ с облачного сервера, показывало бы субклинические изменения в метриках, уникальных для конкретного человека, путем “обучения” на основе больших объемов данных, непрерывно собираемых во время ношения часов. Исследователи планируют в конечном итоге расширить исследование, включив в него людей с высоким риском заражения COVID-19.

 

Поделиться в соц сетях:

Комментарии закрыты