У нас есть прогнозы погоды на десятилетия, при этом спрогнозировать наше собственное здоровье даже на ближайшее будущее бывает гораздо сложнее. Тем не менее, раннее понимание того, что мы можем заболеть гриппом или
COVID-19, может быть чрезвычайно полезным.
Хорошая новость в том, что носимые устройства, такие как смарт-часы, могут обеспечить именно такие ранние предупреждения.
Джессилин Данн (инженер-биомедик из Университета Дьюка в Дареме, Северная Каролина) была частью команды исследователей, которые анализировали частоту сердечных сокращений и другие данные с носимых устройств. Системы, подобные умным часам, содержат датчики и собирают много данных, которые могут указывать на здоровье или болезнь.
В рамках нового исследования учёные попросили 49 добровольцев носить браслеты с датчиками до и после заражения вирусом гриппа, а также другим вирусом вызывающим симптомы простуды. Как минимум раз в секунду эти браслеты записывали частоту сердечных сокращений, движения тела, температуру кожи и многое другое. При этом у девяти из каждых 10 исследуемых людей эти данные показали признаки развития болезни по крайней мере за день до появления симптомов. По словам учёных такое раннее предупреждение, может помочь пресечь инфекцию на начальных стадиях и предотвратить серьёзные симптомы, которые в противном случае отправили бы их в больницы. Кроме того само понимание того, что вы больны, до появления симптомов, может предупредить о необходимости изоляции, чтобы снизить вероятность распространения болезни. Однако такие носимые системы пока не готовы к работе в реальном мире, отмечает Стейси Шульц-Черри (вирусолог Детской исследовательской больницы Мемфиса, штат Теннеси). По её словам предстоит проделать много работы, прежде чем такой подход можно будет развернуть в более широком масштабе.
При проведении исследования учёные закапали в нос 31 из 49 исследуемых людей капли с вирусом гриппа. При этом оставшаяся группа людей подверглась воздействию ещё одного вируса, вызывающего симптомы простуды. В то же время испытания, в которых добровольцы соглашаются получить вирус, необычны, отмечает Шульц-Черри и могут быть опасны. Именно поэтому исследователи убедились, что добровольцы здоровы и не заразят других.
Группа Данн хотела сравнить данные, полученные с датчиков инфицированных и здоровых людей. При этом определение тех, кто был заражён, «повлекло за собой серьёзные дебаты в нашей команде», — отмечает Эмилия Гжесяк (специалист по обработке данных, которая работала над этим проектом в Университете Дьюка). Так, согласно окончательному решению команды исследователей, люди были инфицированы, если они сообщали не менее чем о пяти симптомах в течение пяти дней после потенциального заражения вирусом. При этом ПЦР-тест также должен был обнаружить вирус как минимум в два из этих пяти дней. При этом, исследуемые люди начинали носить браслеты ещё до того, как вирус был у них обнаружен. Это обеспечило исходные данные, полученные когда добровольцы ещё были здоровы. Датчики продолжали собирать данные в течение нескольких дней после потенциального заражения, при этом некоторые данные измерялись более 30 раз в секунду. Это означает, что у каждого из 49 новобранцев было до 19 миллионов записей данных, отмечает Гржесяк. После этого при помощи компьютера учёные проводили анализ этих гор данных в поисках паттернов, сигнализирующих о появлении болезни.
Фото: mobile-review.com
Для выполнения такого анализа учёными был создан специальный алгоритм, который проверял все возможные комбинации данных с датчиков в каждый момент времени. Он искал самую большую разницу между показателями инфицированных и здоровых людей. В дальнейшем учёные использовали полученные данные для построения компьютерной модели, которая в конечном итоге смогла довольно точно предсказывать наличие инфекции.
При этом одна из проблем заключается в том, что многие вирусные инфекции имеют схожие симптомы.
Также существует много других заболеваний которые могут иметь те же симптомы, на пример пищевое отравление, астма или сезонная аллергия. Кроме того на частоту сердечных сокращений могут влиять вещи, которые не имеют ничего общего с инфекциями, например физические упражнения или фильмы ужасов.
По словам Бенджамина Смарра (биоинженера из Калифорнийского университета в Сан-Диего), возможно такая система однажды позволит выявлять людей заболевших COVID-19. Подобные технологии для раннего предупреждения об этой инфекции уже разрабатываются и в других местах, но предстоит ещё много работы. Потому как точность предсказания в 95 процентов звучит неплохо, но это означает «каждую ночь сообщать одному из каждых 20 человек, что он болен, хотя на самом деле это не так», отмечает Смарр. Он ожидает дальнейшего повышения точности прогнозов.
Будущие модели, вероятно, будут включать другие типы изменений, которые точно определят развитие болезни, при этом исследователи будут дорабатывать свои модели, анализируя то, насколько хорошо они предсказывают последствия для тысяч людей.