Ceasurile inteligente vor ști, în curând, înainte noastră de ce boli suferim

Prognozele meteorologice sunt o normalitate de mai multe zeci de ani. Dar prezicerea stării de sănătate pe termen scurt este o sarcină cu mult mai dificilă. Cu toate acestea, cunoașterea timpurie a posibilității infectării cu virusul răcelii sau COVID-19, ar putea fi de un real folos.

Science News for Students ne oferă însă niște vești bune: tehnologiile portabile, precum ceasurile inteligente, încep să fie dotate cu capacitatea de a putea oferi o avertizare timpurie.

• „Stocarea cuantică” este mai aproape de realitate după ce oamenii de știință au rezolvat o problemă…
• Test de cultură generală. Care este diferența dintre Deep Web și Dark Web?

Jessilyn Dunn este un inginer bio-medical în cadrul Universității Duke din Durham. A făcut parte din echipa care a cercetat ritmul cardiac și alte date oferite de aceste dispozitive portabile. Sistemele ceasurilor inteligente conțin senzori, iar datele colectate – în cantități foarte mari – pot oferi indicii privitor la starea de sănătate.

Voluntari în numele progresului

Echipa lui Dunn a cerut unui număr de 49 de voluntari să poarte la încheietură astfel de brățări, înainte și după ce au intrat în contact cu o răceală sau virus gripal. Cel puțin o dată pe secundă, aceste brățări înregistrau ritmul cardiac, mișcările corpului, temperatura pielii și multe alte asemenea elemente. La 9 din 10 recruți, aceste date au indicat semne ale viitoarei boli, cu cel puțin o zi înainte de apariția simptomelor.

Aceste avertizări timpurii, spune Dunn, pot ajuta la eliminarea infecțiilor din fașă. Pot contribui la prevenirea simptomelor severe care altminteri ar trimite oamenii direct în spital. Și având știință despre faptul că ești bolnav, chiar înainte de a avea primele simptome, îți poate permite o perioadă de repaos astfel încât se va reduce semnificativ riscul răspândirii bolii pe care o ai.

Cu toate acestea, sistemele nu sunt încă pregătite pentru lumea largă, spune specialistul Stacey Schultz-Cherry. Aceasta lucrează la St. Jude Children Research Hospital din Memphis, Tennessee. „Chiar dacă totul poate părea incitant este încă prematur,” spune Schultz-Cherry. „Este nevoie de multă muncă înainte de a aplica aceste metode pe scară largă.”

Filtrarea unui munte de date

Cercetătorii au oferit picături nazale care conțineau virusul gripal pentru 31 din cei 49 de recruți.  Ceilalți au fost expuși la o răceală simplă.

Testele în care voluntarii au fost de acord să primească virusul sunt neobișnuite, notează Schultz-Cherry. Procesul poate să fie unul riscant, așa că cercetătorii s-au asigurat că participanții erau sănătoși și că nu vor avea posibilitatea de a răspândi virusul. (Doctorii efectuau verificări periodice ale subiecților în timpul acestor teste).

Grupul lui Dunn voia să compare datele înregistrate de senzori de la persoanele infectate cu cele de la cele sănătoase. Dar stabilirea infectaților „implica dezbateri aprinse în cadrul echipei”, spunea Emilia Grzesiak. Ea este un analist de date care a luat parte la acest proiect pe vremea când era la Duke.

Decizia finală a echipei?

Recruții erau infectați dacă, într-un interval de cinci zile raportau cel puțin cinci simptome – de la momentul în care au intrat în contact cu virusul. La un interval de două zile era efectuat un test PCR pentru verificarea stării de sănătate.

Recruții au început să poarte brățările înainte de a fi expuși. Acest lucru a oferit datele de bază pentru subiecții sănătoși. Senzorii au continuat să colecteze date vreme de mai multe zile de la expunere. Unele semnale erau măsurate de mai bine de 30 de ori pe secundă –  ceea ce înseamnă că recruții aveau până la 19 milioane de puncte de date (data points) pentru fiecare set, mai spune Grzesiak. Un computer filtra prin acestea pentru identificarea de tipare care să semnaleze începerea bolii.

Pentru aceste filtrări, computerul avea nevoie de un algoritm. Grzesiak a dezvoltat acele instrucțiuni pas cu pas. Algoritmul ei testa toate combinațiile posibile ale datelor oferite de senzori, dar și timpii. Căutau diferențele cele mai mari dintre eșantioanele infectate și cele neinfectate. Un exemplu de combinație câștigătoare era: adunând ritmul cardiac mediu de la 6 sau 7 ore de la expunerea la virus cu timpul mediu dintre bătăile inimii la un timp similar. (Modelul cel mai viabil este în realitate mult mai complex).

Grzesiak s-a folosit de o parte din date pentru a construi un model pe calculator. Aceasta a testat predicțiile sale în restul de date. Apoi a repetat acest proces de mai multe ori. Modelul final putea prezice cu precizie 9 din 10 încercări.

Provocările viitoare

Provocarea este legată de faptul că multe infecții virale au simptome similare. De fapt, multe lucruri în afară de viruși declanșează aceleași simptome. Ca exemple, spune Schults – Cherry, amintim aici intoxicațiile alimentare, astmul sau alergiile sezoniere. În mod similar, ritmul cardiac poate să fie influențat de lucruri care nu au de-a face cu infecțiile. Exemplele pot include antrenamentele fizice sau filmele de groază.

Mai mult, în viața de zi cu zi, nu știm cine și când a fost expus la un anumit virus. Așa că indicatorii temporali pentru post-expunere sunt necunoscuți. Oamenii potențial infectați pot fi aceia ale căror valori depășesc anumite limite, într-un interval de două ore. Dar echipa lui Dunn nu a testat încă, cât de eficient ar fi modelul predictiv într-un astfel de mediu.

Poate un astfel de sistem să indice oamenii care urmează să se infecteze cu COVID-19?

Poate, spune Benjamin Smarr. Acestea este bioinginer la Universitatea din California, San Diego. Tehnologii similare, spune el, sunt dezvoltate și în alte părți pentru a indica o avertizare timpurie pentru astfel de infecții.

Astfel de studii sună interesant. Dar este încă nevoie de foarte multă muncă. De exemplu, mai spune Smarr, precizia de 95% sună bine. Dar asta înseamnă să-i spui „unui om din 20, în fiecare noapte, că va răci, când în realitate acest lucru nu se va întâmpla.”

Smarr se așteaptă la îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește predictibilitatea. Modelele viitoare vor putea include și ale modificări fizice al corpului care să indice boala. Iar cercetătorii vor rafina aceste modele prin analizarea modului în care acestea prezic efectele în rândul a mii de oameni.

Vă mai recomandăm și:

Ceasurile inteligente ar putea lua locul telefoanelor mobile. Ce companie doreşte să realizeze această tranziţie

Producătorii elveţieni de ceasuri renunţă la tradiţie. Ce vor face pe piaţa dispozitivelor smartwatch

Motivul pentru care membrii guvernului britanic nu mai au voie să folosească Apple Watch în timpul şedinţelor de cabinet

Apple lansează oficial primul său ceas inteligent. „Apple Watch va fi testul pe care această categorie de produse îl va da” – LIVE TEXT