你手上的可穿戴設備或許是解開流感預測難題的答案

威鋒網 發佈 2020-01-20T20:49:58+00:00

流感,又稱為流行性感冒,是一種由流感病毒造成的傳染性疾病,每年的流感季都會造成約300 萬至 500 萬件重病案例,其中有約 25 萬至 50 萬名患者死亡。

流感,又稱為流行性感冒,是一種由流感病毒造成的傳染性疾病,每年的流感季都會造成約 300 萬至 500 萬件重病案例,其中有約 25 萬至 50 萬名患者死亡。面對這一傳染性疾病,事前預防和發現就顯得極為重要,但流行傳播迅速且難以控制的特性也使得流感往往在發現之後就已經出現大規模傳播。有沒有一種方法能夠更快速地發現流感,在其爆發之前就扼殺在「搖籃」中?

來自斯克利普斯研究所的流行病學家和數字醫學專家珍妮弗·拉丹(Jennifer Radin)認為解決方法可能在人們手腕的「可穿戴設備」上。

史丹福大學的研究人員在 2017 年發現,基於人們手腕的可穿戴設備檢測到的心率、體溫和其他生物數據,可以判斷一個人是否患有疾病。正是這個發現給了拉丹啟發,「在我佩戴的可穿戴設備上,我發現當自己生病時心率會加快,因此我對於是否能將這種數據應用到流行病預測上十分感興趣。」拉丹和他的同事使用了超過 47000 個 Fitbit 用戶的健康數據,最終的研究結果幫助美國五個州完善了他們的流感預測模型。

從公共衛生的角度來看,流感流行傳播迅速且難以控制。多數的流感病毒株感染力不高,受感染的個體也只會繼續傳染個一兩個人。然而,流感病毒的世代間隔極短,病毒從感染個體到具有傳染力、並傳染給下一個人僅需要兩天。這意味著流感疫情能在約兩個月就達到高峰,並在三個月後逐漸消退;因此,干預疫情的政策必須及早決定,但也因此在決定時往往還缺乏完整的流行病學資料。另一個問題是,個體在出現症狀前就具有傳染力,因此在人們生病後才將他們隔離在公衛防治上效果不佳。

以美國為例,美國疾病控制與預防中心(CDC)主要通過取自全國各地的醫院和醫療機構收集到的流感疾病數據進行預測,但這種方法一般存在一到兩周的滯後性,這給了流感進行大規模傳染足夠的時間。

拉丹認為解決流感預測延遲的途徑在可穿戴設備上,因為這種產品能夠輕易獲得人們的各項生物數據,例如心率、體溫等,而當一個人生病時往往會伴隨體溫升高、心率加快、睡眠質量不佳等症狀。因此拉丹和他的同事從 Fitbit 資料庫中調取了 47000 個常年佩戴 Fitbit 手環或者手錶的用戶數據(去除了身份信息,不會導致隱私泄露),這些用戶分布在加利福尼亞州、德克薩斯州、紐約州、伊利諾州和賓夕法尼亞州各地。通過計算這些用戶的平均靜息心率、睡眠時間和平均值的差值來判斷哪些用戶可能患有流感,而最終獲得的數據確實幫助這五個州改善了他們的流感預測模型,研究人員通過新的模型能夠對流感爆發做出更為精確的預測。

「這很可能覆蓋到更多人群,並能夠監測人口隨時間的變化趨勢,不僅是流感,還有人口健康的其他變化。」福加迪國際中心高級研究科學家塞西爾·維布德(Cecile Viboud)對拉丹和她的團隊的研究評價道。

但目前通過可穿戴設備來預測流感的做法可能還不盡完善,因為無法保證所有人都佩戴可穿戴設備或者有能力購買。一項調查研究顯示,在年收入到 75000 美元的家庭中只有 31% 的群體會選擇購買和佩戴可穿戴設備,而對於那些年收入低於 30000 美元的家庭中,這個數據降低到了 12%。

關鍵字: