Un equipo de investigadores del Instituto de Neurociencia Rockefeller (RNI) de la Universidad de Virginia Occidental (WVU), junto con el departamento de Medicina de WVU y el personal de Oura Health han desarrollado una plataforma que, según dicen, se puede utilizar para anticipar la aparición de los síntomas COVID-19 en personas sanas con hasta tres días de antelación. Esto puede ayudar con el cribado de individuos prestomáticos, sugieren los investigadores, lo que permite pruebas más tempranas y potencialmente reduce el riesgo de exposición entre la atención médica de primera línea y los trabajadores esenciales.
El estudio consistió en el uso de datos biométricos recopilados por el Anillo Oura, un usuario portátil del consumidor que parece un anillo metálico normal, pero que incluye sensores para monitorear una serie de métricas fisiológicas, incluyendo la temperatura corporal, patrones de sueño, actividad, frecuencia cardíaca y más. Los investigadores de RNI y WVU Medical combinaron estos datos con información biométrica fisiológica, cognitiva y conductual de alrededor de 600 trabajadores sanitarios y socorristas.
Los participantes en el estudio usaron el Anillo de Oura, y proporcionaron datos adicionales que luego se utilizaron para desarrollar modelos basados en IA para anticipar la aparición de los síntomas antes de que se manifestaran físicamente. Si bien estos son los primeros resultados de un estudio de fase uno, y aún por revisar por pares, los investigadores dicen que sus resultados mostraron una tasa de precisión del 90% al predecir la aparición de síntomas, incluyendo fiebre, tos, dificultad para respirar, fatiga y más, todo lo cual podría indicar que alguien ha contraído COVID-19. Si bien eso no significa que las personas tengan la enfermedad, una bandera de la plataforma podría significar que buscan pruebas hasta tres días antes de que aparezcan los síntomas, lo que a su vez significaría tres días menos potencialmente exponer a otros a su alrededor a la infección.
A continuación, el estudio espera ampliarse para abarcar hasta 10.000 participantes en varias instituciones diferentes en varios estados, con otros socios académicos a bordo para apoyar la expansión. El estudio fue financiado en su totalidad por el RNI y sus partidarios, con Oura uniéndose estrictamente en una capacidad de facilitación y para ayudar con el hardware para el despliegue.
Se han emprendido muchos proyectos para ver si los modelos predictivos podrían ayudar a anticipar el inicio del COVID-19 antes de la expresión de los síntomas, o en individuos que se presentan como mayor o totalmente asintomáticos basados en la observación general. Este resultado temprano de RNI sugiere que es realmente posible, y que el hardware ya disponible para el público en general podría desempeñar un papel importante para hacerlo posible.
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