Fitbit werkt aan algoritme dat smartwatch tot coronadetector maakt

september 2020 Corona Willem van Altena
Man's hand on Color ink illuminating with black light,Using a Smart Watch

Wearables kunnen de laatste tijd steeds meer lichaamsfuncties meten. De tijd dat ze alleen als stappenteller en hartslagmonitor dienst deden is voorbij. Smartwatches en soortgelijke apparaatjes kunnen ook slaapkwaliteit meten en de ademhaling in de gaten houden. En nu blijkt dat wearables zelfs in staat zouden kunnen zijn om vroege symptomen van een COVID-19 besmetting op te merken.

Wearable-producent Fitbit heeft een studie gedaan met 100.000 gebruikers in Noord-Amerika en bracht onlangs de resultaten naar buiten. Onder hen waren minsten 1.100 gebruikers bij wie een coronabesmetting was vastgesteld. De onderzoekers van Fitbit plaatsten hun bevindingen op website MedRxiv, een site waarop wetenschappelijke artikelen geplaatst worden die nog niet peer-reviewed zijn.

Fitbit werkt aan een algoritme op basis van gegevens over veranderingen in hartritme, ademhaling, fysieke activiteit en slaapkwaliteit, dat mogelijke coronabesmettingen al kan herkennen voordat iemand echt ziek wordt. De eerste bevindingen zijn bemoedigend, stelt Fitbit, in 70% van de gevallen is het algoritme inderdaad in staat om een coronabesmetting te herkennen op grond van de verzamelde gegevens. Maar in 30% van de gevallen wordt er een coronabesmetting vastgesteld die er helemaal niet is; vals-positieve uitslagen. Het algoritme bevindt zich echter nog in de ontwikkelingsfase. Fitbit hoopt uiteindelijk dat dankzij het algoritme mensen een waarschuwing kunnen krijgen om zich te laten testen, of om voor de zekerheid niet naar kantoor te komen.

Een van de vroege COVID-signalen die het Fitbit algoritme oppikt zijn lichte toenames in hartslag en ademhaling. Vooral gedurende de slaap bleken deze gegevens goed meetbaar te zijn. Volgens de ontwikkelaars van het algoritme kunnen op deze manier vroege waarschuwingssignalen voor COVID-19 een week eerder gedetecteerd worden. Door dagelijkse data over ademhaling en hartslag te vergelijken met data over een langere periode kan het algoritme herkennen als er iets mis is. Die gegevens worden afgezet tegen andere data van de Fitbit drager, zoals leeftijd, geslacht en gewicht. Op basis van die gecombineerde gegevens leert het algortime in te schatten of iemand risico loopt om ziek te worden.

Het algoritme herkende een COVID-besmetting ook bij mensen die asymptomatisch waren. Dat was het geval bij 11% van de besmettingen. Daarnaast had 8,16% ziekenhuisopname nodig, terwijl er minder dan 0,5% kunstmatig beademd moesten worden. Naarmate patienten ouder waren en met meer overgewicht te maken hadden was het ziekteverloop vaak ernstiger. Mannen bleken ook vaker ziek te worden dan vrouwen.

Van alle symptomen die het meest in verband gebracht konden worden met ziekenhuisopname waren braken en kortademigheid de meest voorkomende; keelpijn en maagpijn werden minder vaak vastgesteld. Vermoeidheid werd het vaakst genoemd als symptoom: 72% van de 1.100 vastgestelde COVID-besmettingen ging hiermee gepaard, gevolgd door hoofdpijn (65%), spierpijn (63%), verlies van geur- en smaakzin (60%) en hoesten (59%). Koorts, vaak gezien als een van de meest prominente symptomen, werd maar bij 55% van de besmette Fitbitdragers genoemd. Alleen de temperatuur meten is waarschijnlijk niet genoeg om vast te stellen wie besmet is en wie niet, stellen de onderzoekers.

Referentie

Lees hier het nog niet peer-reviewede artikel op website MedRxiv.