В скором будущем умные часы смогут узнавать, когда вы больны

В скором будущем умные часы смогут узнавать, когда вы больны

Новая технология обнаруживает признаки развивающейся болезни и предупреждает их.

25 ноября
16:20

Источник:

У нас были прогнозы погоды на протяжении десятилетий. Прогнозировать здоровье в ближайшей перспективе гораздо сложнее. Тем не менее, раннее знание того, что мы, возможно, заболеем гриппом или COVID-19, может быть чрезвычайно полезным. Хорошая новость: такие технологии, как умные часы, могут обеспечивать именно такие ранние предупреждения.

Джессилин Данн - инженер-биомедик из Университета Дьюка в Дареме, штат Северная Каролина, была частью команды, которая анализировала частоту сердечных сокращений и другие данные с носимых устройств. Системы, подобные умным часам, содержат датчики. Они собирают данные которые могут указывать на здоровье или болезнь.

Команда Данна попросила 49 добровольцев носить браслеты с датчиками до и после того, как они получили вирус простуды или гриппа. По крайней мере, один раз в секунду эти браслеты регистрировали частоту сердечных сокращений, движения тела, температуру кожи и многое другое. У девяти из каждых 10 новобранцев эти данные показывали признаки развития болезни по крайней мере за день до появления симптомов.

Исследователи описали свои выводы в JAMA Network Open.

Этот метод может предугадать возникновение тяжелых симптомов, которые в противном случае отправили бы уязвимых людей в больницы. И знание того, что вы больны до того, как у вас появятся симптомы, может предупредить вас о том, что вам следует лишний раз не пойти на встречу, а остаться дома, чтобы уменьшить вероятность распространения вашей болезни.

Однако эти системы еще не готовы к реальному миру, отмечает вирусолог Стейси Шульц-Черри. Она работает в Детской исследовательской больнице Святого Иуды в Мемфисе, штат Теннесси.

“Это захватывающе, но также и очень предварительно”, - говорит Шульц-Черри. “Требуется гораздо больше данных, прежде чем этот подход может быть применен в более широком масштабе”.

Гигантские объемы данных

Исследователи закапали 31 из 49 новобранцев капли в нос с вирусом гриппа. Остальные люди подверглись воздействию обычного вируса простуды.

Испытания, в которых добровольцы соглашаются получить вирус, необычны, отмечает Шульц-Черри. Они также могут быть опасны. Поэтому исследователи убедились, что добровольцы здоровы и не передадут грипп другим. (Врачи также часто проверяли их во время испытания.)

Новобранцы начали носить браслеты еще до того, как их заразили. Это обеспечило исходные данные, пока добровольцы были здоровы. Некоторые данные измерялись более 30 раз в секунду. Это означает, что у 49 новобранцев было до 19 миллионов точек данных каждый, отмечает Гржесяк. Компьютер просеивал эти горы данных в поисках закономерностей, которые сигнализировали о зарождающейся болезни.

Для этого просеивания компьютеру требовался алгоритм. Гжесяк разработал эти пошаговые инструкции. Ее алгоритм проверил все возможные комбинации данных датчиков и временных точек. Он искал самую большую разницу между инфицированными и неинфицированными людьми.

Гржесяк использовал некоторые данные для построения компьютерной модели. Она проверила его прогнозы на остальных данных. Затем она повторила этот процесс много раз. Ее окончательная модель точно предсказывала инфекции девять раз из каждых 10.

680_LEM_infection_sensors_data_scientist.jpg

Предстоящие задачи

Одна из проблем заключается в том, что многие вирусные инфекции имеют схожие симптомы. На самом деле, многие вещи, кроме вирусов, вызывают те же симптомы. Например, пищевое отравление, астма или сезонная аллергия. Точно так же частота сердечных сокращений реагирует на вещи, которые не имеют ничего общего с инфекциями. Примеры включают упражнения и фильмы ужасов.

Более того, в реальной жизни мы не знаем, кто и когда подвергся воздействию какого-либо вируса.

Сможет ли такая система однажды указать на людей, заболевших COVID-19? Может быть, говорит Бенджамин Смарр. Он биоинженер из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Он отмечает, что аналогичные технологии разрабатываются в других странах для обеспечения раннего предупреждения об этой инфекции.

Такие исследования звучат захватывающе, но многое еще предстоит сделать. Например, умные заметки с точностью предсказания 95 процентов звучат хорошо. Но это число означает “говорить одному из каждых 20 человек каждую ночь, что они заболеют гриппом, когда на самом деле этого не произойдет”.


Читайте также
19 марта
11:10
Ректор Евразийского международного университета Константин Клименко награжден индийской медалью  
08 марта
21:10
Министр из Шри-Ланки Гита Кумарасинхе стала почетным доктором Евразийского международного университета в Москве
08 февраля
21:50
В поисках знаний - 300 лет РАН