Les trackers de santé portés au poignet pourraient être utilisés pour repérer Covid-19 jours avant l’apparition de tout symptôme, selon les chercheurs.
Un nombre croissant de personnes dans le monde utilisent les appareils pour surveiller les changements de température de la peau, de rythme cardiaque et respiratoire. Désormais, une nouvelle étude montre que ces données pourraient être combinées à l’intelligence artificielle (IA) pour diagnostiquer le Covid-19 avant même l’apparition des premiers signes révélateurs de la maladie.
« La technologie des capteurs portables peut permettre la détection de Covid-19 pendant la période présymptomatique », ont conclu les chercheurs. Les conclusions ont été publié dans la revue BMJ Open.
La découverte pourrait conduire à l’adaptation des trackers de santé avec l’IA pour détecter Covid-19 tôt, simplement en repérant les changements physiologiques de base. Cela pourrait aider à fournir un système d’alerte précoce aux utilisateurs qu’ils peuvent être infectés, ce qui pourrait à son tour aider à prévenir la propagation de la maladie plus largement.
Des chercheurs du laboratoire médical Dr Risch de Liechtenstein, l’Université de Bâle en Suisse, l’Université McMaster au Canada et l’Imperial College de Londres ont testé le bracelet Ava, un tracker de fertilité que les gens peuvent acheter en ligne pour suivre le meilleur moment pour concevoir. Il surveille la fréquence respiratoire, la fréquence cardiaque, la variabilité de la fréquence cardiaque, la température de la peau du poignet et le flux sanguin.
Dans l’étude, 1 163 personnes de moins de 51 ans au Liechtenstein ont été suivies depuis le début de la pandémie jusqu’en avril 2021. On leur a demandé de porter le bracelet Ava la nuit, avec l’appareil, qui coûte 249 £, enregistrant des données toutes les 10 secondes. . Les gens doivent dormir au moins quatre heures pour que cela fonctionne.
Les bracelets ont été synchronisés avec une application pour smartphone, les personnes enregistrant toutes les activités susceptibles d’affecter les résultats, telles que l’alcool, les médicaments sur ordonnance et les drogues récréatives. Ils ont également enregistré d’éventuels symptômes de Covid-19 tels que la fièvre.
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Tous les participants à l’étude ont passé des tests d’anticorps rapides réguliers pour Covid-19 tandis que ceux qui présentaient des symptômes ont également passé un test PCR sur écouvillon.
Au total, 1,5 million d’heures de données physiologiques ont été enregistrées et le Covid-19 a été confirmé chez 127 personnes, dont 66 (52%) avaient porté leur appareil pendant au moins 29 jours consécutifs et ont été incluses dans l’analyse.
L’étude a révélé qu’il y avait des changements significatifs dans le corps pendant la période d’incubation de l’infection, la période avant l’apparition des symptômes, lorsque les symptômes sont apparus et pendant la récupération, par rapport à la non-infection.
Globalement, la double combinaison du tracker de santé et de l’algorithme informatique a correctement identifié 68% des personnes positives au Covid-19 deux jours avant l’apparition de leurs symptômes. L’équipe a souligné qu’il y avait des limites à la recherche, notamment que tous les cas de Covid n’avaient pas été capturés.
Alors qu’un test PCR sur écouvillon reste la référence pour confirmer Covid-19, les résultats “suggèrent qu’un algorithme d’apprentissage automatique informé par le portable peut servir d’outil prometteur pour la détection présymptomatique ou asymptomatique de Covid-19”, ont déclaré les chercheurs.
Ils ont ajouté : « La technologie des capteurs portables est une méthode facile à utiliser et peu coûteuse pour permettre aux individus de suivre leur santé et leur bien-être pendant une pandémie.
“Notre recherche montre comment ces appareils, associés à l’intelligence artificielle, peuvent repousser les limites de la médecine personnalisée et détecter les maladies avant (apparition des symptômes), réduisant potentiellement la transmission du virus dans les communautés.”
Les symptômes typiques de Covid-19 peuvent prendre plusieurs jours après l’infection avant d’apparaître, période pendant laquelle une personne infectée peut involontairement propager le virus.
L’algorithme est actuellement testé dans un groupe beaucoup plus important de 20 000 personnes à travers les Pays-Bas, avec des résultats attendus plus tard cette année.
