战斗中的障碍之一新型冠状病毒肺炎无症状感染者在意识到自己被感染之前就会传播病毒。西弗吉尼亚大学洛克菲勒神经科学研究所执行主席阿里·雷扎伊博士表示:“RNI开发的整体和综合神经科学平台持续监测人类操作系统,可以准确预测与COVID-19相关的病毒感染症状的发作。”“我们认为,在我们适应COVID-19时代的生活时,这个平台将对保护我们的医护人员、一线应急人员和社区必不可少。”
该平台使用RNI应用程序,Oura Ring,和人工智能(AI)指导模型提前三天预测和预测COVID-19相关症状(如发烧、咳嗽、呼吸困难、疲劳等)的发病,准确率超过90%。这项技术有可能成为一个关键的决策工具,帮助遏制病毒的传播,安全重新开放社区,加强经济,并促进公共卫生遏制战略。
这项以神经科学为基础的研究对个体进行了整体监测——将生理测量与心理、认知和行为生物特征相结合。参与者使用RNI的移动应用程序来跟踪压力、焦虑、记忆和其他人类恢复和恢复功能等指标。生理数据,如体温升高的起始时间、心率变异性、静息心率、呼吸频率、睡眠和活动模式,以及“准备就绪”——将长期睡眠和活动趋势与短期行为结合起来的健康指标——通过Oura环进行监测。
这项研究的第一阶段是与Oura Health合作启动的,目前部署在600多名卫生保健专业人员和急救人员中。RNI正在与国家伙伴合作,并计划迅速将这项工作扩大到1万多人。
这一早期结果代表了公共卫生领域的进步,利用现成的可穿戴设备和人工智能引导的模型,可以提供及时的见解,推动健康和健康决策。这种24/7非侵入性、安全和安全的监视功能允许RNI团队预测症状的发作和恢复。
来源:西弗吉尼亚大学