“covid - entify”让智能手机和可穿戴设备对抗冠状病毒

这项名为covid - entify的研究通过一个网站招募参与者covidentify.org．该项目由生物医学工程助理教授Jessilyn Dunn和护理学副教授、健康创新实验室(Health Innovation Lab)主任瑞安·肖(Ryan Shaw)领导。该项目将评估智能手表佩戴者的健康信息，如睡眠时间、氧气水平、活动水平和心率，是否能够检测出智能手表的早期症状新型冠状病毒肺炎．

在之前的工作中，邓恩和她的团队已经证明了这一点生物识别从可穿戴设备收集的数据可以指示一个人是否易受各种健康问题，如糖尿病或心血管疾病，或者如果他们感染。Now, Dunn, Shaw and their collaborators Geoff Ginsburg, M.D., the director of MEDx (Medicine + Engineering at Duke) and Chris Woods, M.D., the associate director of the Duke Center for Applied Genomics and Precision Medicine, will use a similar approach to explore how wearable devices could be a useful tool in the fight against the growing global threat.

除了邓恩之前在可穿戴技术方面的工作，伍兹和金斯伯格还在国防高级研究计划局的资助下，对可穿戴数据用于传染病早期检测进行了几项正在进行的研究。邓恩说:“CovIdentify的想法是在3月初产生的，当时我们意识到COVID-19病例将在美国各地爆发，我们知道这将是一个长期的卫生保健问题。”“该团队迅速制定了一项计划，调查移动设备和智能手表的数据如何提供COVID-19感染的早期信号，以及是否可以预测感染的严重程度。”

covid - entify的第一阶段在4月的第一周正式启动，通过covid - entify.org网站，参与者可以输入相关的人口和医疗信息，并参与每日调查。该调查通过短信或电子邮件发送，询问他们接触过的人，以及他们是否感到不舒服。如果参与者的回答是“是”，他们会被提示回答更多关于他们症状的问题，并将症状从“无”到“非常严重”进行排序。在项目的前30天，参与者将每天回答一次调查，在接下来的两个月里，参与者将每周回答一次调查。参与者还将被要求分享他们的智能手机和智能手表上的数据。

邓恩说:“这项调查的设计很简单，易于完成，因为我们希望鼓励人们持续参与。”“我们询问的常见症状包括鼻塞、流鼻涕、咳嗽、喉咙痛、头痛、发烧和发冷，以及呼吸短促、恶心和味觉和嗅觉丧失等covid - 19特有的症状。这种多样性有助于我们确定哪些症状可能由过敏或感冒等季节性问题引起，哪些症状可能由COVID-19引起。”

FitBit目前是唯一可以连接到该研究的设备。这将在4月底发生变化，当时该团队计划为iPhone推出Covidentify iOS应用程序，可以从与Apple Health应用程序同步的任何可穿戴设备中提取数据。之后不久，该团队将为Android和Google用户推出类似的程序。他们将遵守每个系统的隐私标准，以确保保护所有相关的健康数据并保持匿名。虽然这些设备将提供具有更多生物识别数据的团队，但参与者不需要可穿戴设备才能参与该研究。

这些资源将帮助团队收集参与者的连续生物特征数据——即活动水平、睡眠和心率——然后他们可以将这些数据与日常调查相结合，以确定生物特征数据与用户体验的任何症状之间是否存在联系。

“我们的目标是从这些应用程序获得12个月的历史数据，以及6个月的未来数据，”Shaw说。“这将帮助我们创建一个基线，这样我们就可以看到一个人的健康通常是什么样的。”未来6个月收集的数据和调查将帮助我们创建疾病的轨迹，这样我们就可以看到数字健康数据的变化与特定症状的出现之间的关系。”

“我们想看看生病和没生病的人之间的区别，我们还想看看哪些数据表明了轻微的疾病，哪些数据表明了严重的疾病。”

一旦收集到数据，该团队将开发、测试和改进他们的预测算法，以检测COVID-19病毒的呼吸道感染。邓恩表示，这些信息有可能成为帮助研究人员了解如何及早发现COVID-19的宝贵工具，从而为每个人带来更好的结果。金斯伯格说:“我们预计，可穿戴数据、自我报告症状、分子检测和地理空间数据将大量融合，以帮助我们管理感染和疫情。”“covid - entify处于这种融合的前沿。”

“我的实验室的目标之一是用工具和信息武装卫生保健专业人员，通过在正确的时间向正确的人提供正确的治疗，来检测疾病和早期干预，”邓恩说。“如果这项研究成功，我们将能够使用非侵入性和可获得的工具来帮助我们控制一种危险病毒的传播，并预测某人何时可能需要更多的重症监护。”如果我们能做到这一点，我们就能帮助医生拯救更多的生命。”