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Flu Tracking with Wearable Technology
应用可穿戴技术追踪流感
Richard T. Ellison III, MD
可穿戴传感器数据库中去除身份信息的数据有助于我们加强对季节性流感的追踪。
加强对流感的追踪能力有助于公共卫生机构执行干预措施，减小这一疾病的影响。过去10年间出现了可连续追踪个人生理指标的智能手表和类似可穿戴技术传感器。如今研究者与一家公司合作评估了通过此类设备的数据可否加强对流感的监测。
研究者从设备穿戴者获得了为期2年的心率和睡眠活动数据（去除身份信息），并应用设备穿戴者人数最多的5个州的数据确定了个体每周静息心率和睡眠活动的变化是否与美国CDC报告的本州流感样疾病（ILI）发病率相关。研究者应用第一年（2016年3月至2017年3月）的数据构建了分析模型，并应用第二年（2017年3月至2018年3月）的数据进行了验证。
充足的数据来自47,249个用户，包括13,342,651个每日测量值。用户平均心率提高0.5个标准差（SD），睡眠活动减少0.5 SD的分析模型与ILI发病率之间的相关性最强。模型预测值和CDC报告的各州ILI发病率之间的相关性为0.84~0.97。
评论
鉴于CDC对ILI所做的分析通常至少滞后3周，因此应用可穿戴传感器数据可以明显加强对流感的监测，而且有可能实现地方一级的监测。纳入其他类型的数据（如活动水平）有可能提高此类分析的准确度，但也面临以下局限性：监测的只是可买得起此类设备，相对富裕且相对健康的人群。
引文
[1] Radin JM et al. Harnessing wearable device data to improve state-level real-time surveillance of influenza-like illness in the USA: A population-based study. Lancet Digit Health 2020 Feb; 2:E85. (https://doi.org/10.1016/S2589-7500(19)30222-5)
[2] Viboud C and Santillana M. Fitbit-informed influenza forecasts. Lancet Digit Health 2020 Feb; 2:E54. (https://doi.org/10.1016/S2589-7500(19)30241-9)
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