През пролетта стана ясно, че Apple, в сътрудничество с Университета на Вашингтон и организацията Seattle Flu Study, започна проучване, за да провери дали смарт часовници могат да откриват респираторни заболявания като COVID-19 рано. Първите резултати от това изследване се очаква да бъдат известни до края на годината.
Междувременно излязоха резултатите от подобно изследване, проведено от университета Дюк.
Екип от международни изследователи е проучил случаи на свински грип и на обикновена настинка и е установил, че устройствата, които носят, откриват инфекция със свински грип в 92 процента от случаите, а обикновена настинка с 88 процента точност. В допълнение, лека до умерена инфекция може да се разграничи 24 часа преди появата на симптомите с 90% точност за свински грип и 89% точност за обикновена настинка. Констатациите са публикувани от изследователи в онлайн списанието JAMA Network.
Официалните данни казват, че приблизително 9% от световното население се заразява с грип всяка година, с 3 до 5 милиона тежки случая и между 300 000 и 500 000 смъртни случая годишно. Възрастните получават приблизително четири до шест настинки годишно, а децата шест до осем обикновени настинки; повече от половината от инфекциите са причинени от човешки риновируси.
Като се има предвид силно заразният характер на респираторните вируси и различните им инкубационни периоди, инфекциите често се разпространяват бързо, особено след като понастоящем няма предсимптомни скринингови методи за идентифициране на респираторни вирусни заболявания. С появата на нови вируси като SARS-CoV-2 е от решаващо значение бързото идентифициране и изолиране на инфекциозни носители на вируси, включително предсимптомни и асимптоматични индивиди.
Преносимите биометрични сензори за наблюдение се оказаха полезни при откриване на инфекции преди появата на симптомите. Това са евтини и достъпни технологии, цифрови биомаркери, които записват физиологични измервания.
Данни като пулс в покой, променливост на сърдечния ритъм, акселерометрия, електродермална активност на кожата и кожна температура могат да показват инфекция или да предскажат дали и кога човек ще се зарази след излагане на вируса. Затова откриването на абнормални устройства за сигнализиране на биосигнал може да бъде първата стъпка в идентифицирането на инфекциите преди появата на симптомите.
Изследователите са разработили модели на цифрови биомаркери за ранно откриване на инфекция и прогнозиране на тежестта след излагане на патоген, но преди развитието на симптомите. Това от своя страна е позволило идентифицирането на ранни пресимптомни или безсимптомни инфекции. Моделите са създадени с помощта на Python Scikit-learn и са валидирани чрез кръстосана проверка – процедура, която се повтаря за всеки набор от функции на всеки 12 часа.
При това са били разработени 25 бинарни модела, за да се предскаже инфекцията. Моделите, предсказващи инфекцията, са били 78% точни 24 часа преди появата на симптомите.
Това проучване предполага, че рутинното физиологично наблюдение с помощта на конвенционални носители може да идентифицира предстояща вирусна инфекция преди да се развият симптомите. Способността да се идентифицират индивиди по време на този критичен ранен етап, когато мнозина могат да разпространят вируса, без дори да го осъзнават, може да има широк ефект. В контекста на глобалната пандемия SARS-KOV-2 необходимостта от такива подходи никога не е била по-голяма, казват изследователите.
Способността да се открие инфекцията рано, да се предскаже как инфекцията ще се промени с течение на времето и да се определи кога ще настъпят промени в здравето, които изискват клинична помощ, може да подобри разпределението на ресурсите и да спаси човешки животи, заключават изследователите.
За още новини последвайте канала на Дебати в Google Новини
