Tecno

I dispositivi indossabili possono tenere traccia dei sintomi del COVID e di altre malattie

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Se ti ammali di COVID-19, il tuo smartwatch può monitorare la progressione dei tuoi sintomi e potrebbe persino mostrare quanto ti ammali.

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Un vasto campionario di questa tecnologia biomedicale lo si potrà osservare all’opera presso l’ATTD 2022 di Barcellona in programma dal 27 al 30 aprile.

Questo secondo uno studio dell’Università del Michigan che ha esaminato gli effetti del COVID-19 con sei fattori derivati ??dai dati sulla frequenza cardiaca. Lo stesso metodo potrebbe essere utilizzato per rilevare altre malattie come l’influenza e i ricercatori affermano che l’approccio potrebbe essere utilizzato per monitorare le malattie a casa o quando le risorse mediche scarseggiano, come durante una pandemia o nei paesi in via di sviluppo.

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Seguendo studenti di messaggistica unificata e stagisti medici in tutto il paese, i ricercatori hanno scoperto nuovi segnali incorporati nella frequenza cardiaca che indicano quando le persone sono state infettate da COVID e quanto si sono ammalate. I ricercatori hanno scoperto che gli individui con COVID hanno sperimentato un aumento della frequenza cardiaca per passo dopo l’insorgenza dei sintomi e quelli con tosse avevano una frequenza cardiaca molto più alta per passo rispetto a quelli senza tosse.

“Abbiamo scoperto che il COVID ha smorzato i segnali di cronometraggio biologico, cambiato il modo in cui la frequenza cardiaca risponde all’attività, alterato la frequenza cardiaca basale e causato segnali di stress”, ha affermato Daniel Forger , professore di matematica e professore di ricerca di medicina computazionale e bioinformatica. “Quello che abbiamo capito è stata la conoscenza della fisiologia, di come funziona il corpo e la matematica può aiutarci a ottenere maggiori informazioni da questi dispositivi indossabili”.

I ricercatori hanno scoperto che queste misure erano significativamente alterate e potevano mostrare periodi sintomatici rispetto a periodi sani nella vita di chi li indossa.

“Ci sono stati alcuni lavori precedenti sulla comprensione della malattia attraverso i dati sulla frequenza cardiaca indossabili, ma penso che adottiamo davvero un approccio diverso concentrandoci sulla scomposizione del segnale della frequenza cardiaca in più componenti diverse per avere una visione multidimensionale della frequenza cardiaca”, ha affermato Caleb Mayer , uno studente di dottorato in matematica. 

“Tutti questi componenti si basano su diversi sistemi fisiologici. Questo ci fornisce davvero ulteriori informazioni sulla progressione della malattia e sulla comprensione dell’impatto della malattia su questi diversi sistemi fisiologici nel tempo”.

I partecipanti sono stati tratti dalle coorti 2019 e 2020 dell’Intern Health Study, uno studio di coorte multisito che segue i medici di diversi istituti nel loro primo anno di residenza. I ricercatori hanno anche utilizzato le informazioni del Roadmap College Student Data Set, uno studio che ha esaminato la salute e il benessere degli studenti durante l’anno accademico 2020-21 utilizzando i dati indossabili di Fitbits, le diagnosi di COVID-19 auto-riferite e le informazioni sui sintomi e i dati pubblicamente disponibili .

Per questa analisi, i ricercatori hanno incluso individui che hanno riportato un test positivo per COVID, sintomi e avevano dati indossabili da 50 giorni prima dell’insorgenza dei sintomi a 14 giorni dopo. In tutto, i ricercatori hanno utilizzato i dati di 43 stagisti medici e 72 studenti universitari e laureati.

Nello specifico, i ricercatori hanno riscontrato:

  • Aumento della frequenza cardiaca per passo, una misura della disfunzione cardiopolmonare, aumentato dopo l’esordio dei sintomi.
  • La frequenza cardiaca per passo era significativamente più alta nei partecipanti che hanno riportato una tosse.
  • L’incertezza della fase circadiana, l’incapacità del corpo di cronometrare gli eventi quotidiani, è aumentata intorno all’esordio dei sintomi COVID. Poiché questa misura si riferisce alla forza e alla consistenza della componente circadiana del ritmo cardiaco, questa incertezza può corrispondere a segni precoci di infezione.
  • La frequenza cardiaca basale giornaliera tendeva ad aumentare prima o dopo l’insorgenza dei sintomi. I ricercatori ipotizzano che ciò fosse dovuto alla febbre o all’aumento dell’ansia.
  • La frequenza cardiaca tendeva ad essere più correlata all’insorgenza dei sintomi, il che potrebbe indicare gli effetti dell’adenosina, l’ormone correlato allo stress.

I ricercatori hanno utilizzato un algoritmo originariamente sviluppato per stimare la fase circadiana giornaliera dalla frequenza cardiaca indossabile e dai dati sui passi. Hanno esaminato un periodo di riferimento di 8-35 giorni prima dell’insorgenza dei sintomi COVID e un periodo di analisi definito come 7-14 giorni intorno all’insorgenza dei sintomi COVID. I ricercatori sperano che con ulteriori test, gli stessi metodi possano migliorare il pre-rilevamento di COVID con i dispositivi indossabili.

“Lo scoppio globale del virus SARS-CoV-2 ha imposto importanti misure di salute pubblica, che hanno avuto un impatto sulla nostra vita quotidiana”, ha affermato Sung Won Choi , professore associato di pediatria. “Tuttavia, durante questo evento storico nel tempo, la tecnologia mobile ha offerto enormi capacità: la capacità di monitorare e raccogliere dati fisiologici longitudinalmente dagli individui in modo non invasivo e remoto.

“Siamo rimasti stupiti dalla volontà e dal desiderio degli studenti di UM di partecipare a questo studio, che è stato tutto svolto da remoto, dal reclutamento all’iscrizione e all’onboarding. Il lavoro riportato da Mayer e dal nostro team è stato davvero reso possibile non solo dai sensori indossabili stessi, ma la convergenza di nuove analisi dei dati, notevoli progressi nella tecnologia e nella potenza di calcolo e l’intersezione della “scienza del team” tra i team di ricerca”.

Questo approccio di “scienza del team” si è unito come un prodotto collaterale del laboratorio UM Ideas 2019, che includeva i ricercatori senior del team.

I ricercatori affermano che questo lavoro stabilisce algoritmi che possono essere utilizzati per comprendere l’impatto delle malattie sulla fisiologia della frequenza cardiaca, che possono costituire la base per i professionisti medici che potrebbero implementare l’uso di dispositivi indossabili nell’assistenza sanitaria.

“Identificare i modelli variabili dei diversi parametri della frequenza cardiaca derivati ??dai dispositivi indossabili nel corso dell’infezione da COVID-19 è un progresso sostanziale per il campo”, ha affermato Srijan Sen , professore di psichiatria e direttore dell’UM Eisenberg Family Depression Center. “Questo lavoro può aiutarci a seguire in modo più significativo le popolazioni nelle future ondate di COVID-19. Lo studio dimostra anche che seguire coorti con la tecnologia mobile e una solida condivisione dei dati può facilitare scoperte impreviste e preziose”.

I limiti per lo studio includono che il lavoro non considera le malattie simil-influenzali, secondo i ricercatori. Il lavoro futuro dovrebbe concentrarsi sul fatto che i risultati riflettano gli effetti di COVID-19 o se questi effetti persisteranno in altre malattie. I ricercatori, inoltre, non sono stati in grado di tenere conto degli effetti di fattori come età, sesso o BMI, né degli effetti della stagionalità nei dati, ovvero se i dati sono stati acquisiti durante un periodo di tempo in cui l’influenza o altre malattie trasmesse sono elevate .

I coautori dello studio includono anche i ricercatori di messaggistica unificata Jonathan Tyler, Yu Fang, Christopher Flora, Elena Frank e Muneesh Tewari. Il lavoro è stato sostenuto dal National Institutes of Health, Human Frontier Science Program, National Science Foundation e una sovvenzione per il Taubman Institute Innovation Project.

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