Smartwatches有助于探测和跟踪COVID。这就是研究显示
可穿戴技术如smartwatches和活动追踪器吸引了大量的兴趣在过去的几年中他们的潜力监视我们的健康。
在大流行期间,注意力已经转向是否这些可穿戴设备可以检测生理变化可能表明COVID感染。这反过来有助于早期隔离和测试,减少病毒的传播。
证据说什么?将这些技术是一种有效的工具来帮助导航大流行?让我们看一看。
呼吸速率升高,或呼吸率,已被证明一个有用的生物标志物COVID的早期检测。呼吸率可以用一种方法叫做photoplethysmography估计只需要一个单一的联系点(例如,你的手指或手腕)。
Photoplethysmography是经常受到外部因素如环境光、压力或运动。所以大多数研究试图用这种方法检测COVID都集中在监视人在睡眠中。
电子公司Fitbit分析了夜间呼吸率成千上万的用户的设备了解这项措施是否能援助COVID检测。他们发现在七天时间内(从症状出现前的一天,或一天之前积极的测试参与者在无症状),一部分人COVID显示至少一个测量呼吸速率升高。
虽然这是只有大约三分之一的COVID症状患者中发现,四分之一的无症状患者,这项研究表明,商业这套可能是一个非侵入性的方法来检测可能COVID感染和让他们测试。
另一项研究观察潜在的健康跟踪美国品牌呐喊预测COVID风险。呼吸速率和其它心脏功能指标数据从一群人COVID被用来训练一个算法来预测感染。
模型的测试在一个单独的一群人,一些COVID,和其他人没有COVID,但具有类似症状。基于在睡眠时呼吸速率,技术能够识别COVID-positive病例的20%在症状出现前两天,第三天,80%的病例的症状。
一个最近的研究发现生育追踪叫艾娃,也戴在手腕,可以确定生理变化COVID症状出现前两天。设备措施信号包括呼吸频率,心率,皮肤温度和血液流动,以及睡眠数量和质量。
数据从COVID-positive患者同样用来通知一个机器学习算法。测试显示它能够捡起68%的阳性病例症状成为明显的前两天。
其他形式的数字化检测
除了衣物外,数字技术也可以用于其他方法来检测COVID。高质量的麦克风已经嵌入到智能手机和其他设备,铺平了道路音频分析。
COVID通常影响上呼吸道和声带,导致一个人的声音的变化。手机应用数以百计的音频样本训练的人,没有COVID可以准确检测一个人是否有病毒89%的时间。
我和我的同事们已经开发出一个应用程序,旨在检测你是否可能COVID你的咳嗽的声音。目前正在研究的技术。
跟踪疾病
研究还探讨了智能技术的潜力和可穿戴设备监视人在COVID感染。例如,一个团队使用一个入耳式设备来测量血氧饱和度、呼吸频率、心率和温度每15分钟在高风险患者管理COVID在家。数据是由一个训练有素的团队和监控用于帮助确定哪些患者可能需要额外的医疗护理。
提出了在大流行早期,智能手机作为一个潜在的解决方案检测缺氧通过用户的指尖。缺氧是指低氧水平在体内组织和默默的发生在一些COVID患者更严重的疾病。
可穿戴技术也被用于地图的影响COVID在更广泛的范围内。例如,数据从成千上万的fitbit高亮显示改变睡眠在大流行期间(在大流行的早期人们通常睡更长时间,例如)。
一个额外的一道防线
大部分的可穿戴和其他技术进行试验的潜力检测COVID依靠人工智能(AI)方法,特别是机器学习和深度学习。AI可以有效地扫描大量数据详细识别相关的身体信号识别中的模式感兴趣的健康状况。
然而,生物信号的模式可以在和病人之间高度可变,所以可能会有限制这些人工智能模型在现实世界中。同样值得注意的是现成的可穿戴设备还没有专门设计不断监测传染病的症状。所以可能有改进需要的技术和算法。
我们需要继续研究解决这些挑战,同时密切关注与采集生物数据相关的任何可能的隐私问题。但衣物和其他数字技术可以提供额外的防线来帮助我们保持COVID和其他传染病。
