智能手表研究扩大到识别COVID-19症状

Duke大学的研究人员正在扩大最近的一项研究，旨在帮助识别Covid-19的症状，这是由新型冠状病毒引起的疾病。这种扩大的努力将帮助团队建立更全面的早期症状检测方法，并提供有关如何通过社区传播的更多信息。

最初在四月推出，CovIdentify旨在探索智能手机、苹果手表和其他智能手表收集的数据如何有助于确定设备用户是否患有COVID-19。该项目由生物医学工程助理教授Jessilyn Dunn、护理学副教授兼健康创新实验室主任Ryan Shaw以及杜克健康与医学工程学院(Duke Health and MEDx, Duke Medicine + engineering)的其他合作者领导，探索生物特征信息，如睡眠时间、氧气水平、活动水平和心率有助于显示COVID-19的早期症状。

在其研究的扩展阶段，该团队将启动IOS申请，并将设备发送到目标人群和欠缺社区，这些社区处于循环冠状病毒的最高风险。他们还与Garmin和Fitbit建立了正式的合作伙伴关系，以扩大该研究可用的设备种类。

肖说:“我们的团队认识到COVID-19将成为一个长期的医疗问题，我们知道可穿戴设备和智能手机将是开发可以确定COVID-19感染的数字生物标志物的好方法。”“我们的目标之一是扩大我们的数据收集能力，这将提高我们区分COVID-19感染与其他疾病的能力。这种差异将是关键，因为我们预计，随着国家恢复开放，疫情将出现复苏浪潮，其中一些疫情可能会与流感季节同时爆发。”

邓恩和她的团队注意到，冠状病毒对服务不足的社区、少数民族和患有糖尿病和高血压等慢性病的人产生了不成比例的影响。该团队与合作者合作，计划从这些社区收集更全面的生物特征数据。

“我们看到少数少数群体的少数群体具有更大的承包Covid-19并制定更严重的疾病的风险更大，因此我们探讨了探索的生物识别因素可能导致这种风险有什么影响，”Shaw说。

在CovIdentfy的第一阶段，团队推出了covidentify.org网站，参与者可以输入相关的人口统计和医疗信息。这项每日调查通过短信或电子邮件进行，询问参与者他们曾经接触过的人以及他们感到不舒服时的具体症状。参与者还被要求分享智能手机和智能手表上的生物特征数据。然后，该团队将生物特征数据与调查问题的答案进行匹配，利用报告的症状和生物特征数据的任何变化之间的关系来开发生物标志物。

“iOS应用程序理想地简化注册和调查过程，它扩展了我们可以使用的工具，”Dunn说。“Covidentify应用程序将能够从任何与Apple HealthKit应用程序同步的设备中提取数据，这是所有IPhone上的标准应用程序。”

To ensure that they’re also pulling data from a variety of sources and communities, the team developed a plan to target recruitment of people that have a higher risk of contracting the disease, including delivery drivers, grocery store workers, hospital cleaning and cafeteria staff and nurse aids. They are also exploring how they can deploy watches in high-density housing like nursing homes, college dorms, military barracks and homeless shelters.

研究赞助商正在向这些关键人群提供设备，否则这些人将买不起可穿戴设备。该团队还在美国以外已确定病毒热点的地区加大了锁定力度。

邓恩说，“我们将有针对性的社交媒体广告汇集在全球各地的城市中，该研究部署在全球各地的城市中，”邓恩说。“这是一个全球化的大流行，因此我们能够与世界各地收集的数据开始开发综合诊断解决方案和管理疫情。”

最初，Cocidentify预计将持续到2020年底，这将使团队从可穿戴设备和六个月的数据上收集12个月的历史数据。随着Duke的扩展支持，该项目现在将经营2021年。

邓恩说:“如果covid -识别成功，它将是一种非侵入性和可获得的工具，可以帮助我们控制冠状病毒的传播。”“这种扩大的支持使这一目标更接近于实现，我们非常感谢杜克大学和我们的行业合作伙伴的支持。”

-副主编克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程，CFE媒体和技术，cvavra@cfemedia.com.。