当看似健康的个体从可穿戴设备收到通知，提示他们可能感染了呼吸道病毒—基于他们特定心率、睡眠和活动水平的微小变化—他们会采取什么行动？一项来自斯克里普斯研究所的最新研究在新冠病毒疫情高峰期间进行，发现只有大约25%的人根据这样的警报进行家庭病毒测试。
当看似健康的个体收到来自可穿戴设备的警报，提示他们可能感染呼吸道病毒—基于他们特定心率、睡眠和活动模式的微妙变化—他们会采取什么行动？斯克里普斯研究所的科学家们进行的一项最新研究在新冠病毒疫情高峰期间揭示，仅有四分之一的参与者对这样的警报采取后续行动，进行家庭病毒测试。
这一发现是2024年7月24日发表在The Lancet Digital Health上的新研究的结论之一。该研究探讨了可穿戴传感器及其相关警报在指导人们行动方面的有效性。结果强调了时机和个性化警报沟通的重要作用，这对于开发和实施能够监测各种健康指标的新型可穿戴技术至关重要，从感染和血糖水平到月经周期和怀孕。
斯克里普斯研究转化研究所的人工智能主任、首席作者乔吉奥·奎尔（Giorgio Quer, PhD）解释道：“这项研究最令人兴奋的方面是，我们展示了使用传感器被动收集的数据提供个性化感染警报的潜力。我们还确定了有效向参与者传递这些警报的关键挑战，强调了需要以鼓励个体采取适当行动的方式传达这些变化。”
在早期研究中，奎尔和他的团队了解到，健身和健康追踪器的数据可以以约80%的准确率准确预测COVID-19感染的可能性。增加的睡眠、减少的身体活动和升高的静息心率等指标与呼吸道感染的存在相关。
当前的研究调查了通知个体这些生理变化是否会激励他们即使在没有症状的情况下进行COVID-19和呼吸道合胞病毒（RSV）的家庭检测。从2021年9月到12月，研究人员在美国招募了450名成人。参与者被分为三组：一组根据传感器数据变化或报告的症状收到提示进行检测（提供了传感器和测试），一组仅根据报告的症状收到提示，最后一组没有收到任何提示或测试。
研究的高级作者、斯克里普斯研究的兼任研究员及普渡大学生物医学工程教授史蒂文·斯坦霍布尔（Steven Steinhubl, MD）表示：“通知个体早期生理信号的出现，表明可能感染病毒，可以带来个人和公共健康的好处。这一早期警报可以为个体提供隔离、调整计划的时间，并帮助防止病毒传播。”
在整个研究过程中，118名参与者（39%）被提示至少进行一次自我测试，其中62名（52%）成功完成了测试并记录了结果。更频繁的自我检测与症状警报相关，因为参与者在已经出现症状时更可能进行检测；在接到传感器数据变化的警报时，仅有23%进行了检测，而在症状警报时则有56%进行了检测。
研究人员怀疑这一趋势的一个原因可能是基于传感器数据的警报通知的时机。这些警报在早晨的特定时间发送，而此时参与者可能并不方便进行测试。相反，基于症状的警报是在报告症状时发送的，此时个体可能正考虑感染病毒的可能性，并可能有一些空余时间。
奎尔强调：“这强调了未来可穿戴监测研究中考虑健康警报时机的重要性。通知个体健康变化的时刻对影响他们的行为至关重要。”
从这一数字健康可行性试验获得的其他见解包括：研究人员成功招募了多样化的参与者池，而无需亲自访问医疗机构。然而，访问提供的电子病历中的感染数据比预期更具挑战性。
奎尔指出，这些见解对于塑造未来利用可穿戴健康监测设备的研究至关重要。His团队目前正在调查类似传感器是否可以通知孕妇有关如妊娠糖尿病、先兆子痫或早产等健康问题的风险加重。
“我们不仅要专注于做出准确的预测，还要以有意义的方式将信息反馈给患者，”他补充道。
