Certains changements dans le rythme cardiaque et respiratoire d'une personne pourraient précéder les symptômes du COVID-19, suggèrent un nombre croissant d'études.
Les chercheurs de l'Université Purdue ont commencé une étude qui aiderait à déterminer si les données de smartwatch biométriques collectées en continu pourraient être utilisées pour détecter de manière fiable et précise ces signes tôt, ce qui pourrait indiquer qu'un utilisateur potentiellement asymptomatique devrait se faire tester pour COVID-19.
Les données de l'étude informeront de nouveaux algorithmes qui seront développés par physIQ, une société de technologie de la santé numérique affiliée à Purdue basée à Chicago. La société bénéficie du soutien du fonds d'investissement de fonderie de la Purdue Research Foundation.
Les smartwatches sur le marché collectent déjà un large éventail de données physiologiques, mais incorporer des mesures telles que la fréquence cardiaque, la variabilité de la fréquence cardiaque et la fréquence respiratoire qui peuvent aider à détecter COVID-19 aux premiers stades nécessiteront plus de recherche, des études menées par des sociétés telles que Fitbit ont déclaré.
Bien que les appareils de type smartwatch ne remplacent actuellement pas les tests de diagnostic de référence utilisés dans les cliniques et les hôpitaux, certains appareils portables commencent à servir d'outils pour aider un clinicien à poser un diagnostic.
« Il n'y aura pas de moment où une smartwatch pourra vous dire que vous êtes COVID-19 positif, mais elle pourrait potentiellement dire: 'Dans les prochains jours, vous pourriez tomber malade et devriez aller vous faire tester,' » a déclaré Craig Goergen, professeur agrégé Leslie A. Geddes de Purdue en génie biomédical.
Des études antérieures ont montré que les infections virales augmentent les fréquences cardiaques et respiratoires au repos et réduisent la variabilité de la fréquence cardiaque avant qu'un patient ne développe une fièvre, a déclaré Goergen. On ne sait pas encore si ces indicateurs, en particulier la fréquence respiratoire, peuvent être mesurés de manière suffisamment fiable au poignet pour impliquer une infection.
« Une augmentation de la fréquence cardiaque ou de la fréquence respiratoire signifie quelque chose de différent si elle a augmenté pendant que vous étiez au repos par opposition à la course, mais la plupart des montres intelligentes ont du mal à le distinguer. C'est donc vraiment les périodes de récupération et de repos sur lesquelles nous nous concentrons avec cette approche », explique Goergen m'a dit.
Dans une étude portant sur jusqu'à 100 participants, l'équipe de Goergen déterminera d'abord si le port d'une smartwatch pour collecter ces indicateurs est pratique, discret et convivial. Les chercheurs recrutent des étudiants, du personnel et des professeurs de Purdue comme participants à l'étude.
Chaque participant recevra une montre intelligente Samsung Galaxy avec une application physIQ chargée de collecter des données, des biocapteurs à base de poitrine adhésifs approuvés par la FDA qui collectent un signal d'électrocardiogramme à une seule dérivation et un smartphone Samsung Galaxy à utiliser pendant cinq jours de surveillance continue pendant que Goergen's lab analyse à distance les données de l'application à l'aide de la plateforme cloud accelerateIQ de physIQ.
Les données des patchs thoraciques seront traitées par les algorithmes basés sur l'intelligence artificielle approuvés par la FDA de physIQ pour dériver la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et la variabilité de la fréquence cardiaque. Ces données serviront de références «gold standard» à comparer avec les données des smartwatches.
Des chercheurs dirigés par Fengqing Maggie Zhu, professeur adjoint de génie électrique et informatique à Purdue, analyseront les données collectées par le laboratoire de Goergen et détermineront dans quelle mesure elles pourraient être utilisées pour former des algorithmes pour le développement de logiciels de smartwatch visant à mieux détecter ces métriques. L'étanchéité du bracelet, par exemple, pourrait affecter la disponibilité et la qualité des données.
Nous reconnaissons ce travail comme la première étape pour permettre des analyses personnalisées avancées pour la surveillance continue des individus à l'aide de données de smartwatch. Cela pourrait conduire à une solution applicable à de nombreuses applications de surveillance physiologique tant sur les marchés des essais cliniques que dans la prestation des soins de santé. «
Stephan Wegerich, directeur scientifique, physIQ
L'objectif final est que le logiciel, auquel une smartwatch accèderait à partir d'un serveur basé sur le cloud, montre des changements subcliniques dans les métriques propres à l'individu en «apprenant» à partir de grandes quantités de données collectées en continu tout en portant la montre.
Les chercheurs prévoient d'étendre éventuellement l'étude pour inclure les personnes à haut risque de contracter le COVID-19.
Le travail est financé par une subvention d'innovations du corps professoral de Protect Purdue, l'initiative de l'université visant à protéger le campus et la communauté environnante du COVID-19.
La source:
Référence du journal:
Quer, G., et al. (2020) Surveillance passive des données physiologiques et des symptômes autodéclarés pour détecter des groupes de personnes atteintes de COVID-19. medRxiv. doi.org/10.1101/2020.07.06.20141333.
