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Une étude de préimpression utilisant des données provenant de bracelets médicaux suggère qu’un sommeil perturbé pourrait prédire le moment où les participants à cette étude auraient attrapé la grippe, 24 heures avant qu’ils ne deviennent contagieux.

Une montre intelligente et un algorithme 

Un algorithme d’apprentissage par machine a utilisé les données d’un bracelet médical pour déduire les habitudes de sommeil de 25 participants qui avaient été délibérément exposés à une souche de la grippe. Pour sept des huit participants qui ont attrapé la grippe et qui disposaient également de données utilisables, les preuves d’un sommeil perturbé sont apparues 24 heures avant que les participants ne commencent à excréter des virus.
Bien que l’étude initiale ait porté sur la grippe, cette méthode peut être suffisamment générale pour repérer le début d’autres infections, dont peut-être le COVID-19.
« Au fur et à mesure que nous obtiendrons plus de données des populations portant des montres intelligentes au cours de cette pandémie, nos modèles prédictifs seront affinés. Nous imaginons que ces nouveaux modèles pourraient être utilisés pour générer un signal d’alerte précoce et même éventuellement permettre de prédire une propagation asymptomatique sans devoir passer de tests », a déclaré l’auteur correspondant Alfred Hero.

Elle peut donner des indications utiles

Bien que cette approche ne permette en aucun cas de diagnostiquer le COVID-19, elle peut donner des indications utiles sur le moment où les gens doivent s’isoler par précaution.
Dans la pandémie actuelle, on demande aux personnes qui présentent des symptômes de rhume et de la grippe de s’isoler, car beaucoup de ceux qui ont été testés positifs pour ce nouveau coronavirus n’ont pas présenté les symptômes les plus courants comme de la fièvre, de toux sèche et un essoufflement.
Si l’algorithme peut fonctionner avec des données moins complètes d’une montre intelligente ou d’un système de suivi de la condition physique, les travailleurs en situation critique pourraient être avertis rapidement qu’ils tombent malades et qu’ils doivent s’isoler.
Cette étude a été prépubliée dans arXiv.
Source : University of Michigan
Crédit photo : Pixabay