《柳叶刀》智能设备预测新冠不靠谱

在COVID-19大流行的早期，智能手表的倡导者和可穿戴技术公司认为这些设备可以帮助检测疾病。他们想通过心率和氧气水平等东西来标记可能患病的人。根据上周发表在《柳叶刀》上的一篇新评论，该策略仍可能是跟踪疾病的一种合理方式，但两年后，这一承诺并没有得到证实--研究仍未得到发展。

该评论研究了2020年和2021年发表的12项研究和12项拟议的研究方案，这些研究试图在苹果手表、Fitbit和Whoop等设备收集的数据中找到模式。这些研究中的大多数集中在已经检测出COVID-19阳性的人身上。研究人员从一个人生病前几天的可穿戴数据中寻找模式，而不是跟踪健康人并试图预测谁会生病。这项新研究的作者指出，这些研究都不是严格的临床试验。现有的研究都没有测试可穿戴设备是否真的能导致更早发现COVID-19。

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该研究发现，大多数从可穿戴数据中得出COVID-19的算法主要集中在有症状的疾病上。有四个试图在一个人开始出现症状之前检测出感染，取得了不同的成功--它们能够检测出20%到88%的感染。这些模型试图预测疾病的天数越多，其准确性就越低。"评论作者写道："积累的证据表明，在模型的准确性和它在症状出现之前识别SARS-CoV-2感染的能力之间有一个折衷。这也会使这些设备作为COVID-19检测器的作用减弱--这种类型的策略的一些承诺是尽早标记出生病的人，使他们能够在可能向其他人传播疾病之前接受检测和隔离。

他们试图提前越多天预测疾病，模型就越不准确。

有很好的证据表明，体温、心率变异性和其他指标的变化等生理信号与某人患病有关。但这包括其他疾病，而不仅仅是COVID-19，而且本评论中的大多数研究都没有区分COVID-19和流感等疾病。Fitbit公司的研究主任Conor Heneghan去年告诉The Verge，Fitbit公司所做的研究发现流感的数据和COVID-19的数据之间有重叠。"他说："我的直觉是，将很难可靠地区分它们。

新评论的作者写道，将可穿戴设备作为COVID-19或其他疾病检测器也存在公平问题。分析中包括的研究的种族多样性很差，所以不清楚这些模型在非白人群体中是否会有同样好的表现。这甚至更令人担忧，因为研究表明，可穿戴设备在深色肤色上的工作方式往往不同，也不那么准确。而且审查中评估的模型都没有考虑到月经周期，尽管体温和其他变量的变化与周期的不同阶段有关。

尽管现有研究存在局限性，可穿戴设备仍有可能最终成为跟踪和监测疾病的好方法。只是需要做更好的研究来证明这一点，并找出在这些情况下使用这些设备的最佳方法。专家们确实认为，即使有一个基本的工具，可以提醒人们他们可能正在生病，也是很有用的。

"斯克里普斯研究转化研究所数字医学部门的流行病学家詹妮弗-拉丁(Jennifer Radin)去年告诉The Verge，"这只是一个提醒，告诉你有些东西超出了你的正常范围，这可能是需要注意的事情。