I dati dei sensori dei dispositivi indossabili possono integrare i test antivirus e lo screening convenzionale per segnalare nuove infezioni.

 

Esaminando i dati delle prime sei settimane del loro fondamentale studio DETECT, un team di scienziati dello Scripps Research Translational Institute vede segnali incoraggianti che i dispositivi di fitness indossabili possono migliorare gli sforzi della salute pubblica per controllare Covid-19.

Lo studio DETECT, lanciato il 25 marzo, utilizza un’app mobile per raccogliere i dati di smartwatch e tracker di dai partecipanti consenzienti allo studio, e raccoglie anche i sintomi auto-riportati e i risultati dei test diagnostici. Qualsiasi adulto che vive negli Stati Uniti può partecipare allo studio scaricando l’app di ricerca MyDataHelps.

In uno lavoro pubblicato il 29 ottobre su Nature Medicine, il team di Scripps Research riferisce che i dispositivi indossabili come Fitbit sono in grado di identificare i casi di Covid-19 valutando i cambiamenti nella frequenza cardiaca, nel sonno e nei livelli di attività, insieme ai dati sui sintomi auto-riportati, e può identificare i casi con maggiore successo rispetto alla sola osservazione dei sintomi. “L’aspetto eccitante è che ora abbiamo un segnale digitale convalidato per Covid-19. Il passo successivo è utilizzarlo per prevenire la diffusione di epidemie emergenti”, afferma Eric Topol, medico, direttore e fondatore dello Scripps Research Translational Institute e vicepresidente esecutivo di Scripps Research. “Circa 100 milioni di americani hanno già un tracker indossabile o uno smartwatch e possono aiutarci; tutto ciò di cui abbiamo bisogno è di una piccolissima parte di loro, solo l’1% o il 2%, per utilizzare al meglio l’app nella ‘lettura’ precoce della comparsa di un evento infettivo”. E sì perché questo studio si pone l’obiettivo di un efficace mezzo per valutare, controllare e monitorare non solo Covid-19, ma ogni futuro evento pandemico”.

Con i dati dell’app, i ricercatori possono vedere quando i partecipanti escono dal loro intervallo normale per il sonno, il livello di attività o la frequenza cardiaca a riposo; le deviazioni dalle normalità individuali sono un segno di malattia virale o infezione.

Ma come fanno a sapere se la malattia che causa questi cambiamenti è Covid-19? Per rispondere a questa domanda, il team ha esaminato i dati di coloro che hanno riferito di sviluppare sintomi e sono stati testati per il nuovo coronavirus. Conoscere i risultati del test ha permesso loro di individuare cambiamenti specifici indicativi di Covid-19 rispetto ad altre malattie.

“Una delle maggiori sfide nell’impedire la diffusione di Covid-19 è la capacità di identificare, rintracciare e isolare rapidamente gli individui infetti”, afferma Giorgio Quer, direttore del laboratorio d’intelligenza artificiale presso Scripps Research Translational Institute e primo autore dello studio. “L’identificazione precoce di coloro che sono pre-sintomatici o addirittura asintomatici sarebbe particolarmente preziosa, poiché le persone potrebbero essere potenzialmente ancora più contagiose durante questo periodo. Questo è l’obiettivo finale”. Per lo studio, il team ha utilizzato i dati sulla salute di dispositivi indossabili per il fitness e altri dispositivi per identificare, con un’accuratezza della previsione di circa l’80%, se una persona che segnala i sintomi è realmente contagiato da Covid-19. Questo è un miglioramento significativo rispetto ad altri modelli che hanno valutato solo i sintomi auto-riportati.

Al 7 giugno, 30.529 individui si erano iscritti allo studio, con rappresentanza da ogni Stato degli Stati Uniti. Di questi, 3.811 hanno riportato sintomi e 54 sono risultati positivi al coronavirus. Più sonno e meno attività rispetto ai livelli normali di un individuo sono stati fattori significativi nella previsione dell’infezione da coronavirus.

Il modello predittivo in fase di sviluppo in DETECT potrebbe un giorno aiutare i funzionari della sanità pubblica a individuare precocemente gli hotspot del coronavirus. Può anche incoraggiare le persone potenzialmente infette a cercare immediatamente test diagnostici e, se necessario, mettersi in quarantena per evitare la diffusione del virus.

“Sappiamo che le comuni pratiche di screening per il coronavirus possono facilmente perdere casi pre-sintomatici o asintomatici – afferma Jennifer Radin, epidemiologa dello Scripps Research Translational Institute -. E i test virali numericamente rari, con risultati spesso ritardati, non offrono le informazioni in tempo reale di cui abbiamo bisogno per controllare la diffusione del virus”. Mentre invece DETECT può prevedere ai primi segnali e aiutare a finalizzare gli screening.

Il team DETECT sta ora reclutando attivamente più partecipanti per questa importante ricerca. L’obiettivo è arruolare più di 100.000 persone, per aiutare gli scienziati a migliorare le loro previsioni su chi si ammalerà, compresi quelli asintomatici. Inoltre, Radin ei suoi colleghi hanno in programma di incorporare i dati dei lavoratori essenziali in prima linea che sono particolarmente a rischio di infezione.

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Foto crediti: Envato Elelents (ove non diversamente specificato)

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