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穿戴装置有助建立流感病毒追踪模型
  • 发布时间:2020-02-29
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  • 作者:DITIMES Tucuishan

    根据斯克里普斯翻译的医学研究所的最新研究,菲特比特的健康手镯收集的心率和睡眠数据,结合美国疾病控制和预防中心(CDC)的数据,将有助于建立一个更加实时和准确的流感病毒跟踪模型。

    目前,疾病预防控制中心的流感数据报告一般要晚1到3周,报告的数据要到几个月后才会修改。研究人员指出,如果可穿戴设备数据能够得到正确使用,将有机会建立一个更加客观和实时的区域性流感样预测模型,医疗急救人员将能够更快地掌握可能的疫情。

    研究人员从美国五个州收集了匿名的Fitbit用户数据。这些用户佩戴Fitbit至少60天,并符合其他相关标准。最后,研究人员收集了多达1330万次心率和睡眠测量数据。

    在将47,000个Fitbit用户数据与类似流感的发病率数据相结合后,斯克里普斯的研究人员成功地将跟踪模型的皮尔逊相关系数提高了32.9%。换句话说,更新后的模型预测值与疾控中心报告的流感样发病率有很强的相关性。

    研究人员指出,这种预测模型的主要能力是反映当前的变化,而不是预测未来的事件。

    使用可穿戴设备收集的静息心率(RHR)等测量数据有助于改善实时流感样监测。当体温、血压、血氧计、心电图、咳嗽检测等功能相继登陆可穿戴设备时,研究人员识别流感的能力有望进一步提高。实时数据的获取也使得流感样病例的检测能够基于几天而不是几周。随着可穿戴设备的日益普及,即使是缺乏监测机构的地区也可以纳入疾病监测系统。

    除了斯克里普斯团队,许多科技公司都在尝试使用数据技术来加强公共卫生系统。例如,谷歌在2008年推出的谷歌流感趋势,希望利用谷歌搜索趋势来预测疾病发展。然而,由于技术不成熟,这项服务将不得不在2015年终止。此外,近年来,推特和脸书也推出了类似的数据应用服务。

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