Máy theo dõi thể dục có thể giúp dự đoán nhiễm trùng do Coronavirus

Smith Collection / Gado / Contributor / Getty Images

Bài học rút ra chính

• Một nghiên cứu gần đây cho thấy việc phân tích dữ liệu sức khỏe từ các thiết bị theo dõi hoạt động có thể giúp phát hiện các trường hợp tiềm ẩn của COVID-19.
• Các tác giả nghiên cứu nhận thấy khi kết hợp với dữ liệu triệu chứng, thông tin về những thay đổi trong nhịp tim, giấc ngủ và mức độ hoạt động đã giúp dự đoán hiệu quả những ai có khả năng mắc COVID-19.
• Các công cụ chẩn đoán tiên tiến như thế này có thể giúp hạn chế sự lây lan của vi rút, đặc biệt nếu có nhiều tình nguyện viên tham gia.

Máy theo dõi thể dục từ lâu đã được ca ngợi là một nguồn thông tin sức khỏe cá nhân và cộng đồng tuyệt vời. Từ những câu chuyện về họ dự đoán mang thai đến các nghiên cứu cho thấy họ có thể giúp theo dõi các đợt bùng phát cúm, thiết bị đeo được đã được chứng minh là một công cụ hữu ích cho các nhà nghiên cứu y tế.

Và hiện tại, khi đất nước đang phải vật lộn để ngăn chặn đại dịch coronavirus, một nhóm các nhà khoa học đang xem xét các thiết bị một lần nữa, nhưng lần này là để giúp họ dự đoán sự lây nhiễm COVID-19.

Hôm thứ Năm, Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh đã ghi nhận hơn 190.000 trường hợp nhiễm coronavirus mới ở Hoa Kỳ, lần đầu tiên quốc gia này báo cáo hơn 150.000 trường hợp chỉ trong một ngày kể từ khi đại dịch bắt đầu.

Các nhà nghiên cứu từ Viện Dịch thuật Nghiên cứu Scripps đã công bố nghiên cứu Theo dõi và Tương tác Kỹ thuật số để Kiểm soát và Điều trị Sớm (DETECT) vào ngày 29 tháng 10, xem xét liệu dữ liệu theo dõi hoạt động có thể phát hiện chính xác COVID-19 ở những người có triệu chứng hay không.

Nghiên cứu, được xuất bản trongY học tự nhiên, dựa trên dữ liệu sức khỏe gần 10 tuần (bắt đầu từ ngày 25 tháng 3) từ các thiết bị đeo thể dục được đăng nhập trong một ứng dụng nghiên cứu, MyDataHelps. Những người tham gia cũng ghi lại bất kỳ triệu chứng nào liên quan đến COVID-19 và kết quả xét nghiệm COVID-19.

Các nhà nghiên cứu đã phân tích ba loại dữ liệu từ các máy theo dõi hoạt động: nhịp tim nghỉ ngơi hàng ngày, thời lượng ngủ tính bằng phút và số bước. Nhóm nghiên cứu cho biết việc phát hiện ra những thay đổi trong ba chỉ số này là dấu hiệu của bệnh hoặc nhiễm trùng do vi rút.

Kevin Campbell, MD, FACC, một bác sĩ tim mạch ở Bắc Carolina, cho biết mọi người thường có nhịp tim khi nghỉ ngơi khá ổn định. Khi chúng ta bị ốm, đặc biệt là khi bị sốt, nhịp tim khi nghỉ ngơi của chúng ta thường tăng lên đáng kể — đó là dấu hiệu của việc cơ thể bị căng thẳng thêm khi cơ thể cố gắng chống lại nhiễm trùng.

Campbell, người không tham gia nghiên cứu, nói với Verywell: “Tỷ lệ nhịp tim trên số bước cũng sẽ trở nên bất thường vì những lý do tương tự - nhịp tim khi nghỉ ngơi của chúng ta tăng lên và số bước của chúng ta bị giảm do nhiễm trùng.

Trong số 30.529 người tham gia, 3.811 người báo cáo các triệu chứng COVID-19. Trong số những người dùng có triệu chứng đó, 54 người đã xét nghiệm dương tính với vi-rút và 279 người được xét nghiệm âm tính. Những kết quả này cho các nhà nghiên cứu biết rằng mô hình của họ có độ chính xác gần 80% trong việc dự đoán liệu một người trải qua các triệu chứng có khả năng mắc COVID-19 hay không.

Trong số những người tham gia nghiên cứu, 78,4% sử dụng thiết bị Fitbit, 31,2% kết nối dữ liệu từ Apple HealthKit và 8,1% sử dụng dữ liệu từ Google Fit (nghiên cứu cho phép mọi người sử dụng nhiều thiết bị hoặc nền tảng).

Điều này có ý nghĩa gì đối với bạn

Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng các thiết bị theo dõi thể dục có thể giúp dự đoán những ai có thể mắc COVID-19 bằng cách phát hiện những thay đổi trong nhịp tim khi nghỉ ngơi, số bước hàng ngày và kiểu ngủ của họ. Nếu bạn đã sở hữu đồng hồ thông minh hoặc thiết bị đeo được, bạn có thể cân nhắc việc đóng góp thông tin sức khỏe của mình để giúp các nhà khoa học mở rộng nhóm tình nguyện viên của họ, điều này sẽ cải thiện độ chính xác của nghiên cứu và giúp phân biệt coronavirus với các bệnh khác.

Điều quan trọng cần lưu ý là nghiên cứu có một số hạn chế, bao gồm mức độ thấp của kết quả xét nghiệm chẩn đoán tự báo cáo. Những người tham gia cũng khá đồng đều: 62% là nữ và chỉ 12% trên 65 tuổi.

Những người sở hữu và đeo đồng hồ thông minh và thiết bị theo dõi hoạt động có thể không phản ánh một số nhóm dân cư nhất định. Nghiên cứu chỉ ra một cuộc khảo sát của Trung tâm Nghiên cứu Pew năm 2020 cho thấy số lượng người dùng nhỏ nhất đến từ những người có thu nhập hàng năm thấp nhất.

Campbell cũng lưu ý rằng hầu hết các bệnh đều có thể tạo ra những thay đổi trong nhịp tim khi nghỉ ngơi của một cá nhân, không chỉ COVID-19. Nhưng kết quả vẫn có giá trị.

Ông nói: “Điều này không dành riêng cho COVID-19. “Nó chỉ gợi ý rằng một người có khả năng đang chiến đấu với một số loại nhiễm trùng — đó có thể là vi khuẩn, vi rút, v.v. Vấn đề là xác định những bệnh nhân có thể bị nhiễm COVID để họ có thể được giới thiệu để xét nghiệm và truy tìm liên hệ sớm."

Nghiên cứu khác hỗ trợ việc sử dụng bộ theo dõi thể dục

Một nghiên cứu tương tự do Michael P. Snyder, Tiến sĩ, Giám đốc Trung tâm Genomics và Y học Cá nhân hóa tại Đại học Stanford ở Stanford, California, dẫn đầu, cũng cho thấy những kết quả đáng khích lệ cho thấy những thay đổi sinh trắc học trên thiết bị theo dõi thể dục có thể giúp phát hiện COVID-19.

Nghiên cứu của Snyder đã phát hiện ra 80% người tham gia có sự thay đổi về nhịp tim, số bước hàng ngày hoặc thời gian ngủ. Phương pháp nghiên cứu của ông cũng bao gồm một hệ thống báo động để thông báo cho người dùng về khả năng lây nhiễm.

“Hệ thống sẽ cảnh báo mọi người khi nhịp tim nghỉ ngơi của họ tăng lên và họ có thể tự cách ly và xem các xét nghiệm y tế tiếp theo nếu họ trở nên dương tính,” Snyder nói với Verywell.

Trong khi kết quả của cả hai nghiên cứu đều đầy hứa hẹn, Snyder cho biết nghiên cứu như thế này vẫn cần thêm các loại dữ liệu và tình nguyện viên để cải thiện độ chính xác và phân biệt COVID-19 với các bệnh khác.

Theo một thông cáo báo chí, nhóm DETECT đang tích cực tuyển thêm người tham gia — mục tiêu của họ là có được hơn 100.000 người. Các nhà nghiên cứu cho biết, điều này sẽ giúp cải thiện dự đoán của họ về những người sẽ mắc bệnh ở những người có triệu chứng và không có triệu chứng.

Các nhà nghiên cứu cũng muốn sử dụng dữ liệu từ các nhân viên y tế tuyến đầu, những người có nguy cơ mắc SARS-CoV-2 cao.