Попытка отслеживать COVID-19 с помощью умных колец для респондентов

Попытка отслеживать COVID-19 с помощью умных колец для респондентов
Попытка отслеживать COVID-19 с помощью умных колец для респондентов

Медицинские исследователи надели на него кольцо, чтобы узнать больше о появлении COVID-19.

Image
Image
  • Умные кольца тестируются на работниках скорой помощи Сан-Франциско для отслеживания симптомов COVID-19.
  • Кольца, разработанные компанией Oura, определяют частоту сердечных сокращений, температуру и дыхание.
  • Исследователи надеются построить диагностический алгоритм на основе собранных данных.
  • Существует так много информации о симптомах, сопровождающих появление COVID-19, что легко забыть, как мало на самом деле известно о траектории болезни от новой коронавирусной инфекции до болезни COVID-19. Учитывая, что индивидуальные реакции на инфекцию столь же сильно различаются, кто знает, что и думать. Очевидно, что медицинское сообщество хотело бы лучше понимать, что происходит, когда человек заражается.

    В Сан-Франциско было объявлено о новом проекте. Более 2000 работников скорой медицинской помощи скоро начнут носить смарт-кольца от компании Oura, которые отслеживают их частоту сердечных сокращений, частоту дыхания и температуру. Они также будут заполнять ежедневные опросы. Вместе руководители проекта надеются получить более четкое представление о первых днях пациента с COVID-19, разработать диагностическое программное обеспечение и более внимательно следить за медицинским персоналом, храбро работающим на передовой борьбы с пандемией.

    Image
    Image

    TemPredict

    Исследование TemPredict - это проект Калифорнийского университета в Медицинском центре Сан-Франциско (UCSF) и компании Oura в сотрудничестве с больницей общего профиля Цукерберга в Сан-Франциско (ZSFGH).

    Целью этого исследования является сбор информации с носимого датчика, который может позволить исследователям разработать алгоритм, который может прогнозировать появление таких симптомов, как лихорадка, кашель и усталость, которые могут характеризовать COVID-19. », - говорится в заявлении на веб-сайте UCSF SEA Lab.

    Image
    Image

    Данные для TemPredict получены из имеющегося в продаже носимого устройства - кольца Oura. Кольца обычно продаются как мониторы активности, которые помогают клиентам выработать более здоровые привычки сна. Тем не менее, они оснащены технологиями, которые, как надеется команда TemPredict, помогут им отслеживать распространение COVID-19.

    Каждое титановое кольцо Oura оснащено инфракрасными светодиодами, датчиками температуры NTC, акселерометром и гироскопом для регистрации таких измерений, как частота сердечных сокращений, температура, дыхание и шаги. Кольца также сопровождаются приложением для смартфона, которое собирает данные, необходимые Oura и UCSF для этого проекта.

    Хотя никто не утверждает, что кольцо Oura может обнаруживать COVID-19 само по себе, это может измениться, если команда TemPredict сможет успешно разработать свой диагностический алгоритм на основе собранных данных.

    Вступление в проект

    TemPredict планирует снабдить спасателей кольцом Oura, если они еще не владеют им и не носят его. (Если вы являетесь работником здравоохранения UCSF или ZSFGH, существует краткая онлайн-анкета, в которой вы узнаете, имеете ли вы право присоединиться к исследованию.)

    Участники TemPredict должны загрузить приложение Oura и подключить его к своим кольцам, которые они обязуются носить каждый день в течение трех месяцев после прохождения скрининга и базового опроса.

    Каждый день проекта участники будут заполнять анкету, записывая любые симптомы, которые они приобрели, включая лихорадку, кашель, усталость и другие симптомы. Кроме того, ожидается, что они поделятся данными, собранными их кольцом, включая температуру, частоту сердечных сокращений, частоту дыхания, сон и активность, с Oura, которая, предположительно, направит их в обработчики данных TemPredict. Компания уже собирает данные примерно со 150 000 своих колец по всему миру, а также предоставляет эти данные команде TemPredict.