通過監測心跳與呼吸，可穿戴設備可提前數天預測新冠肺炎感染

智能手表

智能手表以及其他用于持續測量用戶的心率、皮膚溫度等生理特征的可穿戴設備，被發現還可以在病人確診之前數天提前發現體內的冠狀病毒感染。

紐約西奈山衛生系統和加利福尼亞斯坦福大學等主要醫學機構近日研究發現，蘋果手表、Garmin 和 Fitbit 等可穿戴設備在病人出現明顯癥狀或者通過檢測確診感染病毒之前，即可以預測出此人新冠肺炎是否呈陽性。因此專家稱可穿戴技術在遏制大流行和其他傳染病方面可以發揮重要作用。

細微的心跳變化

西奈山的研究人員發現，蘋果手表可以通過監測個體心跳的細微變化，利用心率變異性指標來衡量人體的免疫系統的工作情況，進而判斷此人是否感染冠狀病毒，并且可在出現身體不適或確診之前 7 天完成預測。

紐約市西奈山伊坎醫學院醫學助理教授、《戰士觀察》研究的作者羅布希爾滕說道：“我們的目標是在病人感染時或者確診之前就能使用工具識別出是否感染?！?/p>

“我們已經知道心率變異性指標會隨著體內炎癥的發展而變化，而 Covid 恰好就是一種顯著的炎癥，”Hirten 表示，“這使得我們能夠在確診前提前預測感染情況?！?/p>

研究發現，新冠肺炎確診患者的心率變化較小，換句話說，與新冠肺炎檢測呈陰性的人相比，確診患者的心跳間的變化很小。

高心率變異并不能反映出心率升高，而是表明個人的神經系統活躍且適應性強，并能從壓力中快速復原。

據悉，調查人員對佩戴蘋果手表的近 300 名西奈山衛生系統工作者進行追蹤。雖然蘋果并沒有參與或資助這項研究，但該公司已經意識到其智能手表的能力。

“目前我們主要是在人們身體產生不適后再開展相應檢測，但佩戴 Apple Watch 意味著不需要任何用戶的輸入，就能夠識別一些無癥狀的感染病人，從而幫助有效控制傳染病?！盚irten 表示。

24 小時全天候監測

斯坦福大學的另一項研究讓實驗參與者佩戴來自 Garmin、Fitbit、Apple 等制造商出產的各種運動追蹤器。研究發現，81% 的冠狀病毒陽性參與者在癥狀出現前長達九天半的時間內，靜息心率發生了變化。研究報告稱，心率過度升高即是癥狀出現的標志。

該研究發現于 2020 年 11 月發表在《自然生物醫學工程》雜志上，研究人員在病人出現確切癥狀之前的 4天～7 天，利用智能手表收集的數據識別出了近2/3的新冠肺炎病例，并對 5000 余名參與者中的 32 名病毒檢測呈陽性的患者數據進行了分析。

該團隊還研發出一種警報系統，可以提醒佩戴者其心率已經持續升高了一段時間。

領導這項研究的斯坦福大學教授邁克爾斯奈德說 ：“我們為這一警報系統設置了一定的靈敏度，這樣它大約每兩個月左右就會響一次。而常規的波動不會觸發警報，只有顯著的、持續的變化才會觸發?！?/p>

他補充說 ：“這一點尤其重要，因為它會提醒人們不要出去和別人約會、聚集?！崩?，最近斯奈德的警報就響起過一次，他立刻取消了一場面對面的會議，以防自己感染病毒。

據悉，這項技術還將有助于彌補冠狀病毒檢測的一些缺陷，比如就同一個人而言，檢測無法做到時刻進行，連續一直做，但是這些設備可以做到全天 24 小時不停地測量;并且智能手表還可以做到實時返回數據，而其他檢測手段則大多需要幾天才能拿到結果。

同時，可穿戴設備制造商也在研究如何利用這項技術來對抗病毒。用來追蹤健康數據的智能環生產商 Oura Health，就資助了加州大學圣地亞哥分校和加州大學舊金山分校的一項研究，并發現該設備能夠檢測出新冠肺炎的細微癥狀，如早期出現的發熱癥狀。

制造睡眠跟蹤設備的 Whoop 與澳大利亞中昆士蘭大學合作，發表了一篇同行評議的論文，表明其技術可以根據用戶夜間睡眠時呼吸頻率的偏差，幫助預測冠狀病毒感染。健康的個體在呼吸頻率上幾乎沒有變化，而出現偏差則表明呼吸道健康受損。

“所有這些研究都表明，從設備上收集的生理功能標記物使我們能夠以一種非侵入性的方式識別這些病癥和疾病，”Hirten 說，“雖然這些可穿戴設備各有局限性，但它們能夠相互補充?！?（綜合整理報道）（編輯/費勒萌）