‘CovIdentify’ enfrenta a los teléfonos inteligentes y la tecnología portátil contra el coronavirus

CovIdentify. Crédito: Universidad de Duke

Los investigadores de la Universidad de Duke están explorando cómo los datos recopilados por los teléfonos inteligentes, FitBits, Apple Watches y otros relojes inteligentes pueden ayudar a determinar si los usuarios de dispositivos tienen o no COVID-19, la enfermedad causada por el nuevo coronavirus.

El estudio de investigación llamado CovIdentify está reclutando participantes a través de un sitio web en covidentify.org.

El proyecto, dirigido por la profesora asistente de ingeniería biomédica Jessilyn Dunn y Ryan Shaw, profesor asociado de enfermería y director de Health Innovation Lab, evaluará si la información sobre la salud de los usuarios de relojes inteligentes, como los horarios de sueño, los niveles de oxígeno, los niveles de actividad y la frecuencia cardíaca, pueden detectar los primeros síntomas de COVID-19.

En trabajos anteriores, Dunn y su El equipo había demostrado que los datos biométricos recopilados de dispositivos portátiles podrían indicar si una persona era susceptible a varios problemas de salud, como diabetes o enfermedades cardiovasculares, o si tenía una infección. Ahora, Dunn, Shaw y sus colaboradores Geoff Ginsburg, MD, director de MEDx (Medicina + Ingeniería en Duke) y Chris Woods, MD, director asociado del Duke Center for Applied Genomics and Precision Medicine, usarán un enfoque similar para explore cómo los dispositivos portátiles podrían ser una herramienta útil en la lucha contra la creciente amenaza global.

Además del trabajo anterior de Dunn con tecnología portátil, Woods y Ginsburg tienen varias investigaciones en curso sobre datos portátiles para la detección temprana de infecciones enfermedad con fondos de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa.

«La idea de CovIdentify se nos ocurrió a principios de marzo cuando nos dimos cuenta de que iba a haber una explosión de casos de COVID-19 en todo Estados Unidos, y sabíamos que esto iba a ser un problema de atención médica a largo plazo», dijo Dunn. «El equipo elaboró rápidamente un plan para investigar cómo los datos de los dispositivos móviles y los relojes inteligentes podrían proporcionar señales de una infección temprana de COVID-19 y si podríamos predecir la gravedad de la infección».

La primera fase de CovIdentify lanzó oficialmente la primera semana de abril con el sitio web covidentify.org, donde los participantes pueden ingresar su información demográfica y médica relevante y participar en una encuesta diaria. Entregada por mensaje de texto o correo electrónico, la encuesta pregunta sobre las personas con las que han estado en contacto y si se sienten enfermas. Si los participantes responden con un «sí», se les pedirá que respondan más preguntas sobre sus síntomas, clasificándolos de ninguno a muy graves. Los participantes responderán a la encuesta una vez al día durante los primeros 30 días del programa, y una vez al semana durante los siguientes dos meses. También se les pedirá a los participantes que compartan datos de sus teléfonos inteligentes y relojes inteligentes.

«La encuesta fue diseñada para que sea fácil de completar, ya que queremos alentar la participación constante», dijo Dunn. «Preguntamos sobre síntomas comunes que incluyen congestión nasal, secreción nasal, tos, dolor de garganta, dolor de cabeza, fiebre y escalofríos, y síntomas específicos de COVID, como dificultad para respirar, náuseas y pérdida del sentido del gusto y el olfato. Esta variedad nos ayuda a determinar qué síntomas pueden ser causados por problemas estacionales, como alergias o resfriados, y cuáles pueden ser causados por el COVID-19».

Fitbit es actualmente el único dispositivo que puede conectarse al estudio. Esto cambiará a fines de abril, cuando el equipo planea lanzar la aplicación CovIdentify iOS para iPhones, que puede extraer datos de cualquier dispositivo portátil que se sincronice con la aplicación Apple Health. Poco después, el equipo lanzará programas similares para Usuarios de Android y Google. Cumplirán con los estándares de privacidad de cada sistema para garantizar que todos los datos de salud relevantes estén protegidos y se mantengan anónimos. Aunque estos dispositivos proporcionarán al equipo más datos biométricos, los participantes no necesitan un dispositivo portátil para participar. el estudio.

Estos recursos ayudarán al equipo a recopilar datos biométricos continuos sobre los participantes, a saber, los niveles de actividad, el sueño y la frecuencia cardíaca, que luego pueden combinar con las encuestas diarias para ver si hay una relación. relación entre los datos biométricos y cualquier síntoma que experimenten los usuarios.

«Nuestro objetivo es obtener 12 meses de datos históricos de estas aplicaciones y seis meses de datos en el futuro», dijo Shaw. «Esto nos ayudará a crear una línea de base para que podamos ver cómo es la salud de una persona por lo general. Los datos y las encuestas recopilados durante los próximos seis meses nos ayudarán a crear una trayectoria de la enfermedad, para que podamos ver cómo los cambios en la salud digital los datos se relacionan con la aparición de síntomas específicos».

«Queremos ver las diferencias entre las personas que se enferman y las que no, y también queremos ver qué datos indicarían una enfermedad leve y qué indica la progresión a una enfermedad grave».

Una vez que se recopilan los datos, el equipo desarrollará, probará y refinará sus algoritmos predictivos para detectar infecciones respiratorias del virus COVID-19. Según Dunn, esta información tiene el potencial de convertirse en una herramienta valiosa para ayudar a los investigadores a aprender cómo detectar COVID-19 temprano, lo que podría facilitar mejores resultados para todos.

«Anticipamos una gran convergencia de datos portátiles , síntomas autoinformados, pruebas moleculares y datos geoespaciales para ayudarnos a controlar las infecciones y los brotes», dijo Ginsburg. «CovIdentify está a la vanguardia de esta convergencia».

«Uno de los objetivos de mi laboratorio es dotar a los profesionales de la salud de herramientas e información para detectar enfermedades e intervenir de manera temprana al brindar el tratamiento adecuado a la persona adecuada. en el momento adecuado», dijo Dunn. «Si este estudio tiene éxito, podremos usar herramientas no invasivas y accesibles para ayudarnos a controlar la propagación de un virus peligroso y predecir cuándo alguien puede necesitar cuidados más intensivos. Si podemos lograr esto, podemos ser puede ayudar a los médicos a salvar más vidas».

Si está interesado en participar en el programa, regístrese en covidentify.org.

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