基于智能手表的检测病毒感染的算法

这项创新将是physIQ和大学工程师合作的结果。该算法将由physIQ公司商业化，该公司开发解决方案，通过将人工智能应用于实时生理数据来改善医疗结果可穿戴式传感器．

这项研究是由普渡大学生物医学工程的Leslie A. Geddes副教授Craig Goergen领导的。“智能手表非常适合检测早期病毒感染，包括新型冠状病毒肺炎”,Goergen说。”感染可以在任何时候发生，通过个人的智能手表可以获得持续跟踪的数据，这是唯一适合识别疾病最早迹象的智能手表。特别是，了解一个人在睡眠和长时间活动期间的正常心率和呼吸，对于检测与正常情况的细微变化尤其有价值。”

与“黄金标准”生物传感器数据进行比较

这项研究涉及100名参与者，包括普渡大学的学生、教职员工，以确定是否佩戴smartwatch收集数据是实用的、不显眼的和用户友好的。每位参与者都收到了一块预装了physIQ应用程序以收集数据的三星Galaxy智能手表。除了智能手表，他们还戴着fda批准的胸膜胶粘剂生物传感器捕捉一个单导联心电图信号和多个其他参数进行5天的连续监测。戈尔根的实验室使用physIQ的云计算加速iq™平台远程分析了来自该应用的数据。

来自胸片的数据由physIQ公司的基于人工智能的算法处理，该算法得到了美国食品和药物管理局(fda)的批准，用于计算心率、呼吸频率和心率变异性。这些数据是与智能手表数据进行比较的“黄金标准”。

physIQ首席科学官Stephan Wegerich表示:“实现早期检测的算法建立在智能手表收集的生物传感器数据的生理特征基础上。”“生成准确而稳健的生理特征，构成了后续病毒检测算法的输入。这需要发展复杂的信号处理和机器学习算法。结合起来，它们可以最大限度地利用智能手表的生物传感器数据，这是我们与普渡制药合作的重要组成部分。”

病毒感染检测算法补充了physIQ的其他医疗应用。physIQ所有应用程序的目标是能够描述随时间变化的动态人体生理学，无论是评估新疗法的疗效、治疗期间的安全监测还是总体健康。

physIQ首席医疗官、普渡大学校友Steve Steinhubl博士表示:“我们与普渡大学的合作关系和工作性质有潜力极大地扩展physIQ的生理监测应用，可以使用pinpointIQ和accelerateIQ平台满足广泛的临床需求。”