I dispositivi indossabili possono identificare i casi di COVID-19 prima dei metodi diagnostici tradizionali

I dispositivi indossabili possono identificare i casi di COVID-19 prima dei metodi diagnostici tradizionali e possono aiutare a monitorare e migliorare la gestione della malattia, Lo riferiscono i ricercatori del Monte Sinai in uno dei primi studi sull'argomento. I risultati sono stati pubblicati nel Journal of Medical Internet Research il 29 gennaio.

Il Warrior Watch Study ha scoperto che sottili cambiamenti nella variabilità della frequenza cardiaca (HRV) di un partecipante misurata da un Apple Watch sono stati in grado di segnalare l'insorgenza di COVID-19 fino a sette giorni prima che all'individuo venisse diagnosticata l'infezione tramite tampone nasale, e anche per identificare coloro che hanno sintomi.

Questo studio mette in evidenza il futuro della salute digitale. Dimostra che possiamo utilizzare queste tecnologie per affrontare meglio le esigenze sanitarie in evoluzione, che speriamo ci aiuti a migliorare la gestione della malattia. Il nostro obiettivo è rendere operative queste piattaforme per migliorare la salute dei nostri pazienti e questo studio è un passo significativo in quella direzione. Sviluppare un modo per identificare le persone che potrebbero essere malate anche prima che sappiano di essere infette sarebbe una svolta nella gestione del COVID-19".

Robert P. Hirten, dottore, Autore corrispondente dello studio e assistente professore di Medicina (Gastroenterologia), Scuola di Medicina Icahn, Monte Sinai

Hirtenis è anche membro dell'Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai e del Mount Sinai Clinical Intelligence Center (MSCIC).

I ricercatori hanno arruolato diverse centinaia di operatori sanitari in tutto il Mount Sinai Health System in uno studio digitale in corso tra aprile e settembre 2020. I partecipanti indossavano Apple Watch e rispondevano alle domande quotidiane tramite un'app personalizzata. I cambiamenti nella loro HRV, una misura della funzione del sistema nervoso rilevata dal dispositivo indossabile, sono stati utilizzati per identificare e prevedere se i lavoratori erano stati infettati da COVID-19 o avevano sintomi.

Altri sintomi quotidiani che sono stati raccolti includevano febbre o brividi, stanchezza o debolezza, dolori muscolari, tosse secca, starnuti, rinorrea, diarrea, gola infiammata, male alla testa, fiato corto, perdita dell'olfatto o del gusto, e prurito agli occhi.

Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che da 7 a 14 giorni dopo la diagnosi di COVID-19, il modello HRV ha iniziato a normalizzarsi e non era più statisticamente diverso dai modelli di coloro che non erano stati infettati.

"Questa tecnologia ci consente non solo di tracciare e prevedere i risultati sulla salute, ma anche di intervenire in modo tempestivo e remoto, che è essenziale durante una pandemia che richiede alle persone di stare separate, ", afferma il coautore dello studio Zahi Fayad, dottorato di ricerca, Direttore dell'Istituto di Ingegneria Biomedica e Imaging, Co-fondatore del MSCIC, e Lucy G. Moses Professore di Medical Imaging e Bioingegneria presso la Icahn School of Medicine del Monte Sinai.

Lo studio Warrior Watch si basa sullo sforzo collaborativo dell'Hasso Plattner Institute for Digital Health e del MSCIC, che rappresenta un gruppo eterogeneo di data scientist, ingegneri, medici clinici, e ricercatori del Mount Sinai Health System che si sono uniti nella primavera del 2020 per combattere il COVID-19. Lo studio esaminerà successivamente i dati biometrici tra cui HRV, disturbi del sonno, e l'attività fisica per capire meglio quali operatori sanitari sono a rischio degli effetti psicologici della pandemia.

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