Akıllı saatler ve aktivite izleyiciler gibi giyilebilir teknolojiler, sağlığımızı izleme potansiyelleri konusunda son birkaç yılda büyük ilgi gördü. Pandemi sırasında, bu giyilebilir cihazların bir COVID enfeksiyonunu gösterebilecek fizyolojik değişiklikleri tespit edip edemeyeceğine dikkat çekildi. Bu da erken izolasyon ve testlere yardımcı olarak virüsün yayılmasını azaltabilir.
Peki kanıtlar ne diyor? Bu teknolojiler, pandemide gezinmeye yardımcı olacak etkili bir araç olabilir mi?
Hadi bir bakalım
Yüksek bir solunum hızı veya solunum hızının, COVID’nin erken tespiti için yararlı bir biyobelirteç olduğu gösterilmiştir. Solunum hızları, fotopletismografi adı verilen ve yalnızca tek bir temas noktası (örneğin parmağınız veya bileğiniz) gerektiren bir yöntem kullanılarak tahmin edilebilir.
Fotopletismografi genellikle ortam ışığı, basınç veya hareket gibi dış etkenlere karşı hassastır. Bu nedenle, COVID’i tespit etmek için bu yöntemi kullanmaya çalışan çoğu çalışma, insanları uyku sırasında izlemeye odaklanmıştır.
Elektronik şirketi Fitbit, bu önlemin COVID tespitine yardımcı olup olmayacağını anlamak için cihazlarının binlerce kullanıcısının gece solunum hızlarını analiz etti.
Yedi günlük bir süre içinde (semptom başlangıcından bir gün önce veya semptomsuz katılımcılar için pozitif bir testten bir gün önce), COVID’li kişilerin bir kısmının en az bir yüksek solunum hızı ölçümü gösterdiğini buldular.
Bu, semptomatik COVID hastalarının yalnızca üçte birinde ve asemptomatik hastaların dörtte birinde tespit edilmiş olsa da, bu çalışma, ticari giyilebilir cihazların olası COVID enfeksiyonlarını tespit etmek ve onları test ettirmek için potansiyel olarak invaziv olmayan bir yol olabileceğini düşündürmektedir.
Başka bir çalışma, ABD’li Whoop markasının bir fitness takipçisinin COVID riskini tahmin etme potansiyeline baktı.
COVID’li bir grup insandan alınan solunum hızı ve diğer kalp fonksiyonu göstergeleri hakkındaki veriler, enfeksiyonu tahmin etmek için bir algoritma eğitmek için kullanıldı.
Model daha sonra, bazıları COVID’li ve diğerleri COVID’siz ancak benzer semptomlara sahip ayrı bir grup insan üzerinde test edildi.
Uyku sırasındaki solunum hızına dayanarak, teknoloji, semptomların başlamasından iki gün önce COVID pozitif vakaların yüzde 20’sini ve semptomların üçüncü gününde vakaların yüzde 80’ini tanımlayabildi.
Yakın tarihli bir araştırma, bileğe takılan Ava adlı bir doğurganlık izleyicisinin, COVID semptomlarının ortaya çıkmasından iki gün öncesine kadar fizyolojik değişiklikleri tanımlayabildiğini buldu.
Cihaz, solunum hızı, kalp hızı, cilt sıcaklığı ve kan akışının yanı sıra uyku miktarı ve kalitesi gibi sinyalleri ölçer. COVID pozitif hastalardan alınan veriler benzer şekilde bir makine öğrenimi algoritmasını bilgilendirmek için kullanıldı.
Testler, semptomların ortaya çıkmasından iki gün öncesine kadar pozitif vakaların yüzde 68’ini alabildiğini ortaya koydu.
Diğer dijital algılama biçimleri Giyilebilir cihazlara ek olarak, dijital teknolojiler COVID’i tespit etmek için başka şekillerde de kullanılabilir. Yüksek kaliteli mikrofonlar zaten akıllı telefonlara ve diğer aygıtlara yerleştirilmiştir ve ses analizinin önünü açar.
COVID genellikle üst solunum yollarını ve ses tellerini etkileyerek kişinin sesinde değişikliklere yol açar. COVID olan ve olmayan kişilerden alınan yüzlerce ses örneği üzerinde eğitilen bir cep telefonu uygulamasının, bir kişinin virüse sahip olup olmadığını zamanın yüzde 89’unda doğru bir şekilde tespit ettiği gösterildi.
Meslektaşlarım ve ben, öksürüğünüzün sesinden COVID olup olmadığınızı tespit etmeyi amaçlayan bir uygulama geliştirdik.
Teknoloji şu anda inceleniyor
Hastalığı takip etme Araştırma, bir COVID enfeksiyonu sırasında insanları izlemek için akıllı teknolojilerin ve giyilebilir cihazların potansiyelini de araştırdı.
Örneğin, bir ekip evde COVID tedavisi gören yüksek riskli hastalarda oksijen satürasyonunu, solunum hızını, kalp atış hızını ve sıcaklığı her 15 dakikada bir ölçmek için kulak içi bir cihaz kullandı.
Veriler eğitimli bir ekip tarafından izlendi ve hangi hastaların ekstra tıbbi bakıma ihtiyaç duyabileceğini belirlemeye yardımcı olmak için kullanıldı. Pandeminin başlarında, akıllı telefonlar, kullanıcının parmak ucu aracılığıyla hipoksiyi tespit etmek için potansiyel bir çözüm olarak önerildi.
Hipoksi, vücut dokularındaki düşük oksijen seviyelerini ifade eder ve daha ciddi hastalıkları olan bazı COVID hastalarında sessizce ortaya çıkar.
Giyilebilir teknolojiler, COVID’in etkilerini daha geniş bir ölçekte haritalamak için de kullanıldı. Örneğin, binlerce Fitbit’ten elde edilen veriler, pandemi sırasında uykudaki değişiklikleri vurguladı (örneğin, pandeminin başlarında insanlar genellikle daha uzun süre uyuyordu).
Ek bir savunma hattı COVID’i tespit etme potansiyelleri nedeniyle denenmekte olan giyilebilir ve diğer teknolojilerin çoğu, yapay zeka (AI) yöntemlerine, özellikle makine öğrenimine ve derin öğrenmeye dayanır.
AI, ilgilenilen sağlık durumunu tanımak için vücut sinyallerindeki ilgili kalıpları belirlemek için büyük miktarda veriyi çok ayrıntılı bir şekilde tarayabilir.
Bununla birlikte, biyolojik sinyal kalıpları hastalar içinde ve hastalar arasında oldukça değişken olabilir, bu nedenle gerçek dünyada bu AI modellerinin sınırları olabilir. Ayrıca, kullanıma hazır giyilebilir cihazların, bulaşıcı hastalık semptomlarını sürekli olarak izlemek için özel olarak tasarlanmadığını da belirtmekte fayda var.
Dolayısıyla teknolojide ve algoritmalarda gerekli iyileştirmeler olabilir.
Bu amaçla biyolojik verilerin toplanmasıyla ilgili olası gizlilik endişelerinin yakından incelenmesinin yanı sıra, bu zorlukları ele almak için devam eden araştırmalara ihtiyacımız olacak.
Ancak giyilebilir cihazlar ve diğer dijital teknolojiler, COVID ve diğer bulaşıcı hastalıkları uzak tutmamıza yardımcı olacak ek bir savunma hattı sağlayabilir.
