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柳叶刀研究：健身追踪器可以帮助监测流感
将用户的数据及其与表明感染期的平均值的偏差与美国疾病控制中心 (CDC) 报告的流感样疾病发病率的每周估计值进行了比较。
在感染发作期间，静息心率往往会飙升。 （文件） 斯克里普斯研究转化研究所的美国研究人员在《柳叶刀数字健康》杂志上报告说，可穿戴健身追踪器（例如 Fitbit）不仅是一种健身时尚，而且可以成为有效、实时流感监测的重要盟友。
在感染发作期间，静息心率往往会飙升。这是由可穿戴设备捕获的，例如跟踪心率的智能手表和健身追踪器。来自 47,249 名 Fitbit 用户的去识别化数据经过数周的回溯识别出静息心率升高和常规睡眠改变的用户，以评估感染发作。
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流感每年导致全球 650,000 人死亡。每年约有 7% 的在职成年人和 20% 的五岁以下儿童感染流感。根据国家疾病控制中心 (NCDC) 的数据，2019 年印度有 28,714 例流感病例，1,216 人死亡。专家表示，实际数字可能要高得多，因为许多病例没有报告。
传统的监测报告需要 1-3 周的时间才能报告，这限制了制定快速爆发应对措施的能力——例如确保患者呆在家里、洗手以及部署抗病毒药物和疫苗。
研究人员得出结论：美国和全球越来越多地使用活动和生理追踪器来监测个人健康。通过访问这些数据，可以改进实时和地理上精细的流感监测。这些信息对于及时制定疫情应对措施以防止流感病例在疫情期间进一步传播至关重要。这是第一次使用心率跟踪器和睡眠数据来实时预测流感或任何传染病。
研究作者、美国斯克里普斯研究转化研究所的 Jennifer Radin 博士说：对流感爆发做出更快的反应可以防止进一步传播和感染，我们很好奇传感器数据是否可以改善州级的实时监测。我们展示了可穿戴设备的指标在加强流感监测并因此改善公共卫生反应方面的潜力。将来，随着这些设备的改进，并且可以访问 24/7 的实时数据，有可能每天而不是每周确定流感的发病率。
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研究人员审查了来自 2016 年 3 月至 2018 年 3 月的研究期间，佩戴 Fitbit 可穿戴设备至少 60 天追踪用户活动、心率和睡眠的 200,000 名用户的去识别化数据。其中，47,248 名用户来自加利福尼亚州、德克萨斯州、纽约州、伊利诺伊州和宾夕法尼亚州在研究期间始终佩戴 Fitbit 设备，每天总共评估了 13,342,651 次测量值。平均用户年龄为 43 岁，60% 为女性。
将用户的数据及其与表明感染期的平均值的偏差与美国疾病控制中心 (CDC) 报告的流感样疾病发病率的每周估计值进行了比较。在所有五个州中，实时监测都有所改进，当异常静息心率被定义为高于正常标准差一半，睡眠低于标准差一半以上时，发现与 CDC 数据最接近。
在一篇评论文章中，美国国立卫生研究院 Fogarty 国际中心的 Cécile Viboud 博士说：Radin 等人的研究是将可穿戴测量整合到传染病预测模型中的第一步。 [...] 我们预计 Fitbit 和其他设备生成的大量实时数据将证明对公共卫生非常有用，并增强了传统的监控系统。
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