«ساعة ذكية» تتنبأ باحتمالات الإصابة بـ«كوفيد - 19»

باستخدام خوارزمية جديدة

بيانات الساعة الذكية تتنبأ بإصابات كورونا (جامعة ديوك)

طور باحثون في جامعة ديوك الأميركية طريقة لاستخدام البيانات التي تم جمعها من الأجهزة القابلة للارتداء مثل الساعات الذكية، لتحديد الأشخاص المصابين بعدوى محتملة بـ«كوفيد - 19»، وتم الإعلان عن نتائجهم في العدد الأخير من دورية الطب الرقمي «npj»، ونشر الموقع الرسمي للجامعة أمس (الثلاثاء) تقريرا عن العمل.
وستمكن هذه المعرفة العاملين في مجال الرعاية الصحية من إجراء الاختبارات بكفاءة أكبر، حيث سيتمكنون من تحديد حالات أكثر إيجابية باستخدام اختبارات أقل وفي وقت أقل، ويمكن أن تساعد هذه الكفاءة المحسنة في معالجة اختبار نقص الإمدادات أثناء تفشي المتغيرات والأمراض الجديدة وفي الأماكن التي تندر فيها موارد الاختبار.
وأثناء تفشي المرض، يجري خبراء الصحة العامة اختبارات المراقبة لدراسة ومراقبة انتشار المرض بين السكان، ويمكن أن يساعد ذلك في اكتشاف العدوى قبل انتشارها بشكل أكبر، مما يحد من انتشار الأمراض.
ولكن، كما رأى الجمهور خلال جائحة «كوفيد - 19»، يمكن إعاقة هذه العملية في حالة عدم وجود اختبارات كافية للقيام بذلك. ولمعالجة هذه المشكلة، طورت جيسلين دن، الأستاذة المساعدة في الهندسة الطبية الحيوية في جامعة ديوك الأميركية، وأعضاء مختبرها، تطبيق (COVIDentify) الذي أتاح لمتطوعين ملء استطلاعات منتظمة للأعراض، ومزامنة ساعاتهم الذكية مع التطبيق أو إرسال بياناتهم مباشرة إلى الفريق.
ثم قام الباحثون بتحليل البيانات الحيوية من الأجهزة القابلة للارتداء، وتحديداً مستويات نشاط المشاركين، ومستويات النوم ومعدل ضربات القلب، وفحص كيف تتطابق البيانات الصحية مع الأعراض التي يمكن أن تشير إلى إصابة «كوفيد - 19». وللتأكد من أنهم كانوا يعملون مع مجموعة بيانات قوية، قام الفريق بتوسيع نطاقهم ليشمل دراسة بجامعة ستانفورد، كانت قد طلبت بالمثل من المشاركين مشاركة بيانات الساعة الذكية الخاصة بهم لتتبع أعراض «كوفيد - 19».
وبعد تحليل البيانات، لاحظ الباحثون أن العديد من المرضى الذين أبلغوا عن اختبار «كوفيد–19» إيجابي قد عانوا من ارتفاع معدل ضربات القلب أثناء الراحة (RHR) في الأيام التي سبقت تشخيصهم، ورأوا أيضاً أن العديد من المشاركين اتخذوا خطوات أقل لعدة أيام قبل اختبارهم إيجابيا.
ويقول رو غانيزاد، الباحث المشارك بالدراسة، «لقد طورنا خوارزمية للتعلم الآلي ودربناها على استخدام هذه المؤشرات الحيوية لتحديد عدوى (كوفيد - 19) المحتملة، وفي البداية، اعتقدنا أن دمج كل من مستويات النشاط وبيانات معدل ضربات القلب في خوارزمية لدينا سيجعلها أكثر دقة، ولكن مجرد تحديد التغييرات المستمرة في معدل ضربات قلب الشخص أثناء الراحة كان مؤشراً تنبئيا أكثر دقة للعدوى لأنه يتغير في وقت مبكر من العدوى».
وباستخدام الخوارزمية الخاصة بهم، طور الباحثون طريقة خاصةً بهم لتحديد واختبار حالات «كوفيد - 19» الأكثر احتمالية، ونتج عن نهجهم زيادة 6.5 أضعاف في معدل الإيجابية، مقارنة بالاختبارات التقليدية.