I dispositivi indossabili possono individuare il Covid

I tracker riescono a scovare l'infezione prima della comparsa dei sintomi

Il monitoraggio dei parametri vitali grazie ai dispositivi indossabili unito all'impiego dell'intelligenza artificiale ha la capacità di identificare l'infezione da Covid prima della comparsa dei sintomi.
Lo dimostra una ricerca pubblicata sul British Medical Journal da un team di scienziati guidati da Martin Risch della Faculty of Medical Sciences, Private University in the Principality of Liechtenstein di Triesen.
L'idea di partenza è che i cambiamenti fisiologici monitorati da un tracker possano essere utilizzati per sviluppare un algoritmo di apprendimento automatico che rilevi l'infezione prima della comparsa dei sintomi.
Allo scopo sono stati reclutati 1.163 partecipanti con età inferiore ai 51 anni fra il marzo del 2020 e l'aprile del 2021. È stato impiegato un braccialetto già noto per l'algoritmo che rilevava i giorni fertili nelle donne con una precisione del 90%.
Il dispositivo, indossato anche la notte, aggiornava i dati ogni 10 secondi, monitorando la frequenza respiratoria, la frequenza cardiaca, la temperatura, la quantità e la qualità del sonno.
I partecipanti integravano queste informazioni attraverso un'app registrando qualsiasi attività che potesse alterare il normale funzionamento del sistema nervoso centrale, ad esempio alcol, farmaci e potenziali sintomi dovuti a Covid.
Tutti i partecipanti hanno eseguito regolarmente test rapidi anticorpali per Sars-CoV-2, e fornito informazioni personali su età, sesso, stato di fumatore, gruppo sanguigno, esposizione a contatti familiari o colleghi di lavoro risultati positivi al Covid-19 e stato di vaccinazione.
Hanno sviluppato l'infezione 127 persone (11%); di queste, 66 avevano indossato il braccialetto per almeno 29 giorni prima dell'inizio dei sintomi e sono stati confermati positivi dal tampone PCR. I dati di monitoraggio hanno rivelato cambiamenti significativi in tutti e cinque gli indicatori fisiologici durante i periodi di incubazione, presintomatici, sintomatici e di recupero di COVID-19 rispetto alle misurazioni di base. L'algoritmo ha identificato il 68% dei partecipanti positivi a
Covid-19 2 giorni prima dell'insorgenza dei sintomi.
I risultati sono relativi a un piccolo campione di persone e la sensibilità è stata di circa l'80%. Ora però l'algoritmo è in fase di test in un gruppo di persone molto più ampio.
"I risultati suggeriscono che un algoritmo di apprendimento automatico indossabile può fungere da strumento di supporto promettente per il rilevamento presintomatico o asintomatico di Covid-19", concludono gli autori.

Fonte: BMJ Open 2022;12:e058274. doi: 10.1136/bmjopen-2021-058274
BMJ


13/07/2022 16:00:00 Andrea Sperelli


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