MITTWOCH, 22. Juni 2022 (HealthDay News)
Könnte Ihre Smartwatch vor Ihnen wissen, dass Sie eine COVID-Infektion haben? Es könnte eines Tages möglich sein.
Das legen neue Forschungsergebnisse nahe tragbare Aktivitätstracker die die Veränderungen Ihrer Hauttemperatur, Herz- und Atemfrequenz überwachen, könnten in Kombination mit künstlicher Intelligenz verwendet werden, um eine Infektion Tage vor Beginn der Symptome zu erkennen.
Die Ergebnisse basierten auf einem Tracker namens Ava Bracelet, einem regulierten und kommerziell erhältlichen Fruchtbarkeitstracker, der Atemfrequenz, Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität, Hauttemperatur am Handgelenk, Blutfluss sowie Schlafquantität und -qualität überwacht.
Die Forscher wollten sehen, ob die Überwachung physiologischer Veränderungen dazu beitragen könnte, einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu entwickeln, um COVID bei Menschen zu erkennen, die die Infektion Tage verbreiten könnten, bevor sie wissen, dass sie das Virus haben.
Die Teilnehmer stammten aus einer 2010 gestarteten Studie, um die Entwicklung kardiovaskulärer Risikofaktoren im europäischen Land Liechtenstein zu verstehen.
Für diese Studie, veröffentlicht am 22. Juni in BMJ offen, Das Team zog zwischen März 2020 und April 2021 1.163 Personen aus der Studie.
Die Teilnehmer trugen das Armband nachts und verwendeten dann eine App, um alle Aktivitäten aufzuzeichnen, die die Funktion des zentralen Nervensystems verändern könnten, einschließlich Alkoholkonsum, verschreibungspflichtige Medikamente und Freizeitdrogenkonsum, sowie mögliche COVID-19-Symptome aufzuzeichnen. Sie machten auch regelmäßige Antikörper-Schnelltests auf COVID-19 und einen PCR-Abstrich, wenn sie irgendwelche Symptome hatten, die auf das Virus hindeuten.
Etwa 11 % der Studiengruppe, 127 Personen, entwickelten während des Studienzeitraums eine COVID-19-Infektion. Ein deutlich höherer Anteil derjenigen, die an COVID erkrankt waren, gab an, Kontakt zu Personen in ihrem Haushalt oder zu Arbeitskollegen gehabt zu haben, die ebenfalls an COVID erkrankt waren.
Etwa 52 % dieser COVID-Patienten, insgesamt 66, hatten ihr Armband mindestens 29 Tage vor Beginn der Symptome getragen und wurden von als positiv bestätigt PCR-Abstrichtest. Dies waren die Personen, die in die endgültige Analyse einbezogen wurden.
Die Ermittler fanden signifikante Veränderungen bei allen fünf physiologischen Indikatoren während der Inkubations-, präsymptomatischen, symptomatischen und Erholungsphasen von COVID-19 im Vergleich zu Ausgangsmessungen.
Der Algorithmus wurde mit 70 % der Daten von 10 Tagen vor Beginn der Symptome innerhalb eines 40-tägigen Zeitraums der kontinuierlichen Überwachung der 66 Personen, die positiv auf das Virus getestet wurden, „trainiert“. Es wurde dann mit den verbleibenden 30 % der Daten getestet. COVID-19-Symptome bei den Teilnehmern dauerten durchschnittlich 8,5 Tage.
Etwa 73 % der im Labor bestätigten positiven Fälle wurden im Trainingsset erfasst. Etwa 68 % fanden sich im Testset bis zu zwei Tage vor Beginn der Symptome.
Die Ergebnisse könnten nicht breiter anwendbar sein, sagten die Forscher. Die Stichprobe war auch klein, jung und nicht ethnisch divers. Die erreichte Genauigkeit lag unter 80 %.
Der Algorithmus wird jetzt in den Niederlanden in einer viel größeren Gruppe von Menschen getestet. Die Ergebnisse dieser Studie mit 20.000 Personen werden noch in diesem Jahr erwartet.
„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein tragbarer Algorithmus für maschinelles Lernen als vielversprechendes Werkzeug für die präsymptomatische oder asymptomatische Erkennung von COVID-19 dienen könnte“, sagten die Studienautoren unter der Leitung von Dr. Lorenz Risch vom Dr. Risch Medical Laboratory in Vaduz, Liechtenstein.
„Tragbare Sensortechnologie ist eine einfach zu bedienende, kostengünstige Methode, um es Einzelpersonen zu ermöglichen, ihre Gesundheit und ihr Wohlbefinden während einer Pandemie zu verfolgen“, sagten die Forscher in einer Pressemitteilung der Zeitschrift.
„Unsere Forschung zeigt, wie diese Geräte in Verbindung mit künstlicher Intelligenz die Grenzen der personalisierten Medizin erweitern und Krankheiten im Voraus erkennen können [symptom occurrence]wodurch die Virusübertragung in Gemeinden möglicherweise verringert wird”, schlossen sie.
Mehr Informationen
Die US-Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten haben mehr auf sich COVID-19.
QUELLE: BMJ geöffnetPressemitteilung, 22. Juni 2022
Von Cara Murez HealthDay-Reporterin
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