JAMAの新しい研究によると、ウェアラブルは、患者が症状を示し始める前でもインフルエンザを検出するための鍵となる可能性がある。

小規模な研究では、H1N1ウイルスとライノウイルスに感染予定のボランティア参加者のコホート2つに集中した。研究者はウイルス早期検出と重症度予測のため、ウェアラブル機器からデータを取得するバイオマーカーモデルを開発した。このモデルは、病原体への曝露後で発症前の期間を狙ったものである。

開発されたモデルは、心拍数、皮膚温度、皮膚電位と運動などの一連の生体データを含んでいた。ただし、2つのコホートに対する予測モデルが異なっていたことには注意が重要だ。

ウェアラブルモデルは発症前のインフルエンザを検出できただけでなく、予測モデルは感染が軽度と中程度を区別できることを発見した。

H1N1ウイルス検出モデルは、 接種後24時間以内で感染/非感染を最大92%の正確さ（精度90%、感度90%、特異度93%）で区別できることを発見した。 

記事原文はこちら（『mobihealthnews』2021年9月30日掲載）

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