智能手表也能检测新冠病毒?恐怕只是美好的设想

顺势而为 · 发表于 21-2-19 23:13:22

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近期《Nature》子刊上刊登了一项研究，研究结果显示63%的新冠病例可以通过智能手表的数据提前诊断出患者被感染。这里要注意的是，实验人员实际得出的结论为“智能手表等可穿戴设备是有可能被应用到感染性疾病的早期诊断”，但很多媒体却误认为智能手表可以检测出新冠患者，明显夸大了智能手表的功能和研究成果。目前，核酸测试还是检测新冠病毒的主要手段。

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韩越剑桥大学病毒学博士后

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近期《Nature》子刊上刊登了一项研究，研究结果显示63%的新冠病例可以通过智能手表的数据提前诊断出患者被感染。这里要注意的是，实验人员实际得出的结论为“智能手表等可穿戴设备是有可能被应用到感染性疾病的早期诊断”，但很多媒体却误认为智能手表可以检测出新冠患者，明显夸大了智能手表的功能和研究成果。目前，核酸测试还是检测新冠病毒的主要手段。

目前，新冠的诊断方法大多数需要采集患者鼻液、唾液或血液等样本，然后用核酸检测（或连同抗体检测）的方式确认病毒感染。如果有人告诉你，智能手表可以用于病毒诊断，可能你会觉得非常神奇。近期《Nature》子刊上刊登了一项最新研究，研究人员认为63%的新冠病例是可以通过他们设定的模型分析，提前诊断出患者就被感染的结果；此外，通过消费者智能手表上的活动跟踪和健康数据可以用于大规模实时检测，以及呼吸道感染情况[1]。于是，不少媒体解读为“智能手表检测新冠”，这是怎么回事呢？

一、智能手表也许有诊断早期感染性疾病的可能性，但并不体现其有检测新冠的能力

不可否认，智能手表每天会收集佩戴者大量的数据，例如睡眠质量、锻炼的效果、一天中消耗的卡路里等数据；实际上，可佩戴设备平均每天会收集多达25万条佩戴者的测量数据，可包含的数据范围非常的广泛。在最新的研究中，科研人员收集了32位新冠感染者的生理数据和活动数据，这些感染者是从5300位受试者中挑选出来的。通过数据分析，研究人员发现其中26例感染者在心率、每日活动的步数或睡眠时间方面发生了改变，比例达到了感染者总数的81%。在检测到生理变化的25位新冠感染者中，研究人员获得了患者具体的症状信息。通过进一步分析，发现25位感染者的22位在出现新冠症状前（或症状开始发作时）就发生了生理方面的变化，其中的4位更是在症状出现前9天就已经出现了生理方面的相关变化。

通过使用智能手表的回顾性数据，研究人员认为63%的新冠病例是可以通过他们设定的模型分析，提前诊断出患者被感染的结果。在模型中，研究人员发现在出现症状前，被感染者静息心率相对于个体平均基线的比值会突然升高，最终得出结论：通过检测消费者可穿戴设备的活动数据和健康数据，是有可能用于大规模、实时检测呼吸道感染的，特别是感染症状出现前的情况。

这里需要注意的是，实验人员最后得出的结论为智能手表等可穿戴设备是有可能被应用到感染性疾病的早期诊断的，但是很快被一些媒体解读成可穿戴设备成功地检测出新冠患者。两个结论一个是具有可能性（还需要进一步验证），另一个结论则表明事实已经实现，差距非常大。

二、该研究要想得到广泛应用，还有很多问题需要解决

首先，实验中是通过分析患者在心率、每日活动的步数或睡眠时间等生理方面的变化得出的结论。但是平日里影响这些生理过程的因素非常多样，很难说新冠感染是造成这些改变的唯一原因；其次，即使这些生理指标发生了变化，也可能是别的疾病造成的，不仅仅是新冠的原因；最后，实验中使用的样本数量较小，还没有得到大规模样本的验证，实验中使用模型的正确率也没有得到真正的验证。所以现阶段，这种方法最多只能作为一种疾病诊断的辅助手段。

虽然核酸检测灵敏度高，但是当患者确诊的时候，病毒往往已经在患者体内增殖了一段时间。所以很多人希望能出现除核酸外的其他“早期检测”方法，但目前大多数这样的方法都缺少完整科学机理的支持和真实数据的验证。

在新冠防治方面，做到对病毒尽早发现，同时增加自我隔离和早期治疗，对控制疾病的传播非常关键。也希望能有更高效诊断方法尽早问世，解决我们在疾病诊断方面存在的这些“痛点”。

参考资料：

[1] Tejaswini Mishra, Meng Wang, Ahmed A. Metwally,etc.Pre-symptomatic detection of COVID-19 from smartwatch data[J].Nature Biomedical Engineering volume,2020,4:1208-1220.

本文编辑：fycfeng

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