Echo

Echo 关注TA

大家好,我是Echo!

Echo

Echo

关注TA

大家好,我是Echo!

  •  普罗旺斯
  • 自由职业
  • 写了309,789,886字

该文章投稿至Nemo社区   资讯  板块 复制链接


智能手表能测新冠?柳叶刀:还不靠谱

发布于 2022/04/27 12:29 311浏览 0回复 3,288

 4 月 27 日消息,发表在全球医学顶刊《柳叶刀》上的一项研究表明,可穿戴设备在监测新冠肺炎感染领域的研究仍处于初期,尚未有较大进展

智能手表能测新冠?柳叶刀:还不靠谱!

在新冠肺炎疫情爆发的早期,智能手表厂商和可穿戴技术公司就想用心率和血氧等指标来提前标记这类人群。即使没有显著进展,但现有的研究仍表明,可穿戴设备仍然是追踪新冠肺炎症状的有效方法。

荷兰乌得勒支大学的研究人员检索了 2020 年至 2021 年 7 月 27 日之间发布的关于使用可穿戴设备识别新冠肺炎感染的研究文章和方案,识别和筛选了 3196 条记录后,研究人员分析了 12 篇文章和研究方案。

这些方案都试图从苹果 Apple Watch、谷歌旗下的 fitbit 和美国智能运动手环 Whoop 的智能手表、手环、智能戒指等设备中,收集的用户健康数据中找到方法,其中,智能手表的相关研究较多。

本文的作者指出,这些研究中的大多数都集中在已经检测出新冠阳性的人身上,都不是严格的临床试验,现有的研究也没有充足的证据表明,可穿戴设备能更早地检测出新冠肺炎感染。

该论文将于 5 月 1 日在《柳叶刀》上开放存取,论文标题为 The performance of wearable sensors in the detection of SARS-CoV-2 infection: a systematic review(《关于可穿戴设备在检测新冠肺炎感染中的性能:系统评价》)。

智能手表能测新冠?柳叶刀:还不靠谱!

论文链接:点此查看

一、研究论文都存在局限性,以确诊人群数据

12 项研究中的研究团队都采用了不同的方法来判断可穿戴设备检测新冠肺炎感染的能力。

其中 9 项研究使用机器学习算法来识别生物数据检测新冠肺炎感染,包括异常检测自编码器、梯度增强分类器和深度卷积或门控循环单元神经网络。其余 3 项研究使用了统计分析,例如混合效应模型和 Wilcoxon 秩和检验。

另外,有 9 项研究建立了直接比较新冠肺炎阳性患者与健康患者的可穿戴数据或新冠肺炎阴性对照的模型。8 项研究考虑了参与者从未感染到症状前再到有症状感染的基线参数变化。

使用可穿戴设备检测新冠肺炎阳性个体生理参数变化的部分研究

▲ 使用可穿戴设备检测新冠肺炎阳性个体生理参数变化的部分研究

这篇评论文章中称,目前大多数研究都采用回顾性数据,样本量较小,并且大多数作者只关注新冠肺炎的症状,忽略了新冠症状与其他流感等疾病的生理差异

虽然有充分的证据表明,体温变化、心率变异性和其他指标等生理信号会指向新冠感染,然而 fitbit 的研究主管 Conor Heneghan 去年告诉外媒 The Verge,fitbit 的研究发现流感数据与新冠肺炎数据之间存在重叠,“我的直觉是,很难明确地区分它们。”

研究发现,大多数从可穿戴数据中预测新冠肺炎的算法主要集中在有症状的疾病上。研究显示,从症状出现前 14 天到前 1 天,算法检测确诊前感染的能力差异很大,会呈现从 20% 到 88% 的趋势。“积累的证据表明,模型的准确性与其在症状出现前识别新冠肺炎感染的能力之间存在权衡。”该篇论文的作者在文中称。

用可穿戴设备识别新冠肺炎感染的方式是为了较早标记那些出现症状的人,以便他们可以在将疾病传播给他人之前接受核酸检测和隔离,最终的确诊标准仍然是核酸监测

这些论文还有一个局限性是,患者感染新冠肺炎的检测标准不同,仅有三篇论文在研究过程中会使用 PCR 检测来确认患者是否被感染新冠,仍有一些研究未采用 PCR 检测确认,这样的话可能会导致诊断偏差并限制研究之间的可比性。

事实上,3 篇引入 PCR 检测的文章中有 2 篇研究是单独面向医疗保健专业人员,因为新冠肺炎爆发期间的工作需求,这类人群可能更容易获得 PCR 检测。

这篇论文中还提到,将可穿戴设备用作新冠肺炎或其他疾病检测器也存在公平问题。这些研究分析的样本具有较差的种族多样性,因此尚不清楚这些模型在非白人人群中的表现是否同样好。

此外,还有研究表明,可穿戴设备在深色肤色上的工作方式不同且不太准确,并且在审查中评估的模型也没有考虑到女性月经周期,因为体温在月经周期的不同阶段其相关的变量也会发生变化。

二、能识别 0.2°C 的细微变化,手腕温度稳定如前额

关于使用可穿戴设备检测新冠肺炎的证据表明,该项研究是有希望的,但仍处于初期阶段

尽管存在这些局限性,但这 12 项研究为未来对可穿戴设备测量生理参数的研究提供了有价值的见解。例如,8 项研究显示心率增加与新冠肺炎感染有关,这与流感相关的人群心率数据一致。同样,体温和心率的变化为配备温度传感器和加速度传感器的新型可穿戴设备提供了机遇。

此外,在呼吸频率和心率变化方面建立一个准确的新冠肺炎预测模型,仍需要更多的研究来证明现有的相互矛盾或不确定的结论。其他还有来自机械声学传感器的咳嗽模式,可用于破译与新冠肺炎感染相关的进一步趋势。

随着技术的进步,可穿戴设备在健康监测领域的功能越来越多,体温、呼吸频率、心率和血氧饱和度等生理参数的细微波动可以通过智能手表、智能戒指和健身追踪器表现出来。

值得注意的是,研究表明,通过可穿戴设备测量的外围温度在检测 0.2°C 以上细微温度变化方面表现出了比口腔测量更高的灵敏度,并且手腕温度与前额温度相比同样稳定且不易受环境影响。

因此,越来越多的研究人员开始对可穿戴设备在早期和全面检测新冠肺炎感染中的作用进行更多研究,发挥出可穿戴设备在监测个人健康和新冠肺炎预测方面的潜在能力。

几项研究已经表明,可穿戴设备通过监测一个或多个生理参数来指示存在新冠肺炎感染风险方面是可行的,但尚无更多研究概述。

尽管现有研究存在局限性,但可穿戴设备仍有可能成为追踪和监测疾病的好方法。只需要进行更好的研究来证明这一点,并找出在这些情况下使用设备的最佳方式。专家们确实认为,即使是一个可以提醒某人他们可能生病的基本工具仍然很有用。

三、无症状患者传播率占一半,潜伏期内仍可传播

研究论文显示,遏制新冠肺炎疫情蔓延的一个关键策略是快速识别和追踪感染者。目前较权威的新冠肺炎诊断测试标准是核酸检测(RT-PCR)。

尽管核酸检测的诊断时间在一步步缩短,但相比于快速的新冠肺炎感染传播阶段,检测时间仍然对控制病毒传播提供了阻力。研究论文称,平均而言,从新冠肺炎感染到出现症状需要 6 天,而潜伏期可能长达 18 天。

在潜伏期内,患者上呼吸道的病毒载量会增加,在症状出现前后达到高峰,然后病毒载量逐渐下降。

许多国家会建议在相关症状出现后或疑似接触病毒几天后对普通人群进行检测,以防止新冠呈阳性前病毒仍继续传播。然而,在人们出现症状之前,人体内病毒载量就足以感染其他人。

仅根据报告的症状,仍难以将新冠肺炎与其他呼吸道疾病区分开来。许多常见的发烧、咳嗽等新冠肺炎症状与其他流感疾病症状类似。

一些确诊的新冠肺炎患者会出现嗅觉丧失等仅新冠病毒会引发的独特症状,但此类症状很少在病毒感染早期出现。

此外,20%-30% 的新冠肺炎感染者会一直呈无症状。美国疾病控制和预防中心报告说,未出现明显症状或无症状的确诊患者占新冠肺炎病毒传播的一半。

因此,为了降低普通人群的传播率,在出现症状之前或没有症状出现的情况下识别新冠肺炎感染至关重要。

结语:无法类比核酸检测,但可用性有提升空间

智能手表、手环、戒指等可穿戴设备功能、品类都越来越多,其与人体的天然适配性以及便捷性使得越来越多的科技巨头们向健康赛道进军。再加上,新冠疫情肆虐,其传播的快速、不可控性也为遏制其传播增加了阻力,因此,可穿戴设备在健康监测、新冠肺炎预测领域的发展潜力不断释放。

但从这些研究分析中,我们也可以看到相比于核酸检测,可穿戴设备对新冠肺炎的检测有用性较低。该论文在最后也指出,关于该领域未来的研究还应考虑可穿戴传感器方法、原始数据处理和算法开发的固有差异如何有助于检测与感染相关的生理测量偏差,以及如何解决偏差来源。

可穿戴设备在预测新冠肺炎症状领域有一定的可行性,随着研究的不断深入,其准确性、实用性也有可能会进一步增强。


本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/615/393.htm]

本文标签
 {{tag}}
点了个评