检测研究的早期结果表明健身跟踪器可以预测Covid-19感染

从地标检测研究中的前六周检查数据，来自Scripps Reparch Tresstations Institute的科学家团队认为令人鼓舞的迹象表明可穿戴健身器件可以改善控制Covid-19的公共卫生工作。

在3月25日推出的检测研究使用了移动应用从同意参与者收集SmartWatch和Activity Tracker数据，并且还会收集他们的自我报告的症状和诊断测试结果。生活在美国的任何成年人都有资格通过下载研究应用程序，MyDatahelps参加该研究。

在今天出现的研究中自然医学Scripps Research团队报告说，Fitbit等可穿戴设备能够通过评估变化来识别Covid-19的情况心率，睡眠和活动水平以及自我报告症状数据 - 并且可以识别成功的案件，而不是单独查看症状。

“这是什么令人兴奋的是，我们现在拥有Covid-19的经过验证的数字信号。下一步是使用它来防止出现的爆发蔓延，”Scrips研究翻译学院和执行者的主任和创始人Eric Topol说Scripps Research副总裁。“大约1亿美国人已经拥有可穿戴追随者或智能手表，可以帮助我们;我们所需要的只是它们的小分数 - 只有1％或2％ - 使用该应用程序。”

通过来自应用程序的数据，研究人员可以看到参与者何时落在其正常范围内的睡眠，活动水平或休息心率;来自个体规范的偏差是病毒性疾病或感染的标志。

但他们如何知道导致这些变化的疾病是Covid-19吗？为了回答这个问题，该团队审查了那些报告了发展症状的人的数据，并对新的冠状病毒进行了测试。了解测试结果使它们能够确定指示Covid-19与其他疾病的特定变化。

“停止Covid-19蔓延的最大挑战之一是能够快速识别，追踪和孤立受感染者的能力，”Scripts Research Tresstations Institute和第一个作者的人工智能人工智能总监和第一次作者学习。“早期鉴定那些患有前症状甚至无症状的人会特别有价值，因为人们可能在此期间可能更为传染性。这是最终目标。”

对于该研究，团队使用来自健身性可穿戴物和其他设备的健康数据来识别大约80％的预测准确性 - 是否报告症状的人可能有Covid-19。这是其他仅评估自我报告症状的模型的显着改善。

截至6月7日，30,529人在研究中注册，每个美国国家的代表。其中，3,811例报告症状，54次测试冠状病毒和279次测试负面。比个人的正常水平更多的睡眠和减少的活动是预测冠状病毒感染的重要因素。

检测的开发的预测模型可能会有一天早期帮助公共卫生官员点冠心病热点。它还可以鼓励潜在感染的人立即寻求诊断测试，如有必要，可以检疫自己以避免传播病毒。

“我们知道冠状病毒的常见筛查做法可以轻松错过症状或无症状的案件，”奇姬陵，博士，Ph.D.，Scrips研究翻译学院的流行病学家领导了这项研究。“和少量病毒测试，经常延迟结果，不要提供控制病毒的蔓延的实时洞察力。”

检测团队现在积极招募更多参与者的这一重要研究。招收超过10万人的目标，这将有助于科学家提高他们对谁生病的预测，包括那些无症状的人。此外，Radin和她的同事计划纳入前线基本工人的数据，他们处于特别高的感染风险。

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