Stanfordi teadlased arendavad pulsikelladele algoritmi COVID-19 tuvastamiseks
15. aprill 2020, 18:09
/nginx/o/2020/04/15/13056282t1h8738.jpg)
Kantav tehnoloogia võib saada tulevikus viirusinfektsioonide ja teiste haiguste ennetavaks tuvastajaks. Stanfordi meditsiinikooli teadlased alustavad uuringuid koostöös Fitbiti ja Scripps Researchi instituudiga, vahendab Stanford Medicine.
Kantavad seadmed, sealhulgas sammukellad, mõõdavad südamelöögisagedust ja kehatemperatuuri, mis tõusevad keha võitlusel viirusega. Stanfordi teadlaste meeskond on asunud katsetama erinevate algoritmidega, mis oleksid indikaatorid immuunsüsteemi võitluse alustamisest.
Stanfordi meditsiiniülikooli geeniteadlane ja uuringu eestvedaja Michael Snyder ütleb, et nutikellad ja teised kantavad seadmed teevad ligi 250 000 kalkulatsiooni päevas, seetõttu on need väga võimsad mõõtmisvahendid. «Minu labor tahab rakendada neid andmeid, et teada, kas suudame võimalikult vara nende põhjalt haigusi tuvastada – potentsiaalselt enne seda, kui inimene teab, et on haigestunud.»
Fitbit plaanib koostööna annetada 1000 pulsi- ja sammukella Snyderi uurimistööle. Scripps Research töötab koostöös Fitbitiga, et jälgida infektsioonide levimist keskkonnas. Õige algoritmiga seade hoiatab kandjat, kui tema kehas tekivad füsioloogilised muutused, mis viitavad haigusele või infektsioonile.
Professor Synder selgitab, et isegi haiguse algperioodis, mil inimene veel kindlaid sümptomeid ei kinnita, on ta nakkav. «Need algoritmid aitavad tuvastada, kas inimene peaks jääma koju, arvestades, et tema keha võitleb viirusega.» Snyderi 2017. aastal loodud algoritm ja uuringud on aluseks avastusele, et kindel südamerütmika viitab haigustele, isegi juhul, kui inimesel sümptomeid ei avaldu.
Katsealustel on oluline jälgida kindlaid tegureid. «Võimalik, et algoritm tuvastab südamerütmi muutumise, aga inimene vaatab sel ajal õudusfilme või osaleb mõnes muus tegevuses, mis südamerütmi kiirendab. Seega ei ole häirekell kindel diagnoos, ja oluliseks saab inimesele oma situatsiooni tuvastamine ja kaine mõistuse kasutamine. Selline algoritm võib aga osutuda väga oluliseks diagnooside ja prognooside tegemisel,» ütleb professor.