的应用程序由一种算法提供动力，该算法可以检测个人静息心率和步数的变化。一项回顾性数据研究发现，该应用程序能够正确地标记新型冠状病毒肺炎63%的情况是在症状出现前或出现时。迈克尔·斯奈德博士说，漏报的病例可能是由几个因素造成的遗传学．一些药物会导致心率变化，使得算法很难检测到稳定的静息心率。其他因素，如长时间的空中旅行、月经周期和高海拔地区的时间，也会触发警报。
斯奈德和他的团队已经准备好超越试验阶段的研究，完善应用程序的准确性算法，它通过“黄色”或“红色”警报通知用户可能的感染，最多可向1000万新用户提供。斯奈德说，重要的是，用户要注意，算法还不能从其他感染中识别COVID-19，比如普通感冒，所以即使是红色警报也不一定意味着COVID-19感染。
算法最初将在Fitbit设备。之后，研究人员计划在一系列智能手表和可以跟踪心率的设备上使用它。
斯奈德说，提醒的重点不仅仅是告诉你什么时候生病了，而是在明显症状出现之前及早发现疾病的隐蔽迹象。在大流行期间，此类警报将让用户知道他们可能需要隔离，并提示他们接受COVID-19筛查。该应用程序可以在症状出现前10天检测到疾病。
“检测的迹象感染研究科学家Tejaswini Mishra博士说:“在出现症状之前，这对公共卫生来说是一笔巨大的财富，因为许多COVID-19传播被怀疑来自无症状的人或轻度感染的人。”“心率特征表明是否感染covid -19的人可以被提醒进行自我隔离。”
广告
广告
黄灯，红灯
斯奈德和他的团队在今年3月启动了这项研究，招募了一些参与者，看看算法能否仅使用Fitbit智能手表上的数据，就能识别出那些在症状出现时或之前感染了病毒的人。在5000多名参与者中，有32人被确诊为COVID-19。在其中的26个病例中，科学家们观察到感染期间静息心率的峰值，这一峰值足以排除由于运动或暂时压力而导致的暂时心率升高。他们还发现，与未感染病毒的人相比，感染病毒的人每天平均少走1440步，多睡30分钟。在这些数据和其他研究数据的支持下，该团队训练了一种算法，向用户发送警报，让他们知道自己的身体是否似乎被感染了。
“我们创建了一个实时发送警报的分级警报系统，”斯奈德说。“黄色表示发生了什么事，这个人应该开始在原地躲避。如果你得到一个红色警报，这基本上是说你正在经历一个重大的压力。如果你知道原因，比如高海拔或饮酒过量，你可以忽略它，但如果你没有做任何不同寻常的事情，你可能是在对抗一些外来微生物，想要自我隔离，可能会寻求COVID-19测试。”
该团队将为第二阶段的研究招募参与者，目标是达到1000万用户，并改进算法，以提高实时检测COVID-19迹象的能力。
“我们决心让尽可能多的人参与进来，”斯奈德说。“没有一种单一的解决方案可以扭转COVID-19的趋势，但一种可以在你的健康似乎不稳定时发出警报的设备，将是遏制传播率和减轻我们的卫生保健系统负担的一大步。”
这项研究发表在自然生物医学工程．
来源:斯坦福大学医学中心
