Relógio inteligente para a detecção precoz da COVID-19

Um relógio inteligente (que monitora sinais fisiológicos alterados) para a detecção precoce (80% de eficiência) da infecção por SARS-CoV-2, até 3 dias antes do início dos sintomas.

A detecção precoce de doenças infecciosas ajuda a prevenir a transmissão e permite a intervenção precoce. Tradicionalmente, a triagem tem sido limitada ao início dos sintomas quando as anormalidades fisiológicas geralmente requerem atenção médica e a transmissão da doença pode já ter ocorrido.

No caso de infecções virais respiratórias, o início dos sintomas geralmente ocorre de vários dias a mais de uma semana após a infecção, enquanto infecções assintomáticas são improváveis ​​de serem detectadas. Quando um sintoma ocorre, geralmente é acompanhado por uma medição de temperatura oral ou cutânea ou, mais definitivamente, diagnosticado por um teste bioquímico, como detecção de antígeno ou reação em cadeia da polimerase (PCR).

Dispositivos vestíveis, como relógios inteligentes, têm o potencial de monitorar continuamente as pessoas em tempo real e, assim, fornecer detecção precoce de doenças respiratórias e outras infecções. Esses dispositivos podem coletar diferentes tipos de dados fisiológicos, como frequência cardíaca, contagem de passos, sono e temperatura. Estudos recentes mostraram que dispositivos vestíveis podem ser usados ​​para identificar sinais precoces de doenças infecciosas, como doença de Lyme ou infecções virais respiratórias, incluindo a COVID-19, e podem até permitir a triagem pré-sintomática.

Esses estudos de infecções virais respiratórias se concentraram principalmente na detecção no início dos sintomas e, no caso de detecção pré-sintomática, foram realizados retrospectivamente. Até agora, a capacidade de detectar prospectivamente infecções virais respiratórias e outros eventos de estresse não foi examinada, nem foi desenvolvido um sistema para fazer isso em escala.

Uma abordagem de detecção precoce usando um sistema de monitoramento e alerta pode permitir o auto-isolamento precoce, o tratamento e a alocação eficaz de recursos de saúde e fornecer uma ferramenta inestimável para conter potencialmente pandemias.

Figura 1: Os participantes com um Fitbit e/ou Apple Watch foram solicitados a compartilhar seus dados vestíveis e de pesquisa usando o aplicativo móvel de estudo MyPHD. O aplicativo transferiu com segurança dados não identificados (frequência cardíaca, etapas e eventos de pesquisa) para o back-end para análise em tempo real. No back-end, três algoritmos de detecção de infecção online foram implementados e os resultados de um dos algoritmos (NightSignal online) foram devolvidos aos participantes através do aplicativo: alertas vermelhos indicam alterações anormais na RHR durante a noite; Alertas verdes indicam RHR normal durante a noite. b, Um exemplo do mundo real de triagem pré-sintomática em tempo real para COVID-19 usando o algoritmo NightSignal online para um participante usando um Apple Watch. Os alertas foram ativados 2 dias antes da data de início dos sintomas e continuaram até 3 dias após a data do diagnóstico.

Discussão

Alavi et al. (2021) apresentaram o primeiro sistema de alerta e detecção de estresse fisiológico prospectivo e em tempo real que pode detectar doenças de início precoce usando um relógio inteligente. O smartwatch detectou a COVID-19 antes ou durante os sintomas em aproximadamente 80% dos casos sintomáticos e até identificou casos assintomáticos; esta é a primeira vez que a detecção assintomática de COVID-19 foi demonstrada, embora outras infecções tenham sido relatadas.

É difícil julgar o número real de casos assintomáticos porque a maioria desses casos provavelmente não é testada por RT-PCR; no entanto, os pesquisadores descobriram que 14 dos 18 casos assintomáticos tiveram alertas próximos à data do teste (dentro de 21 dias antes da data do diagnóstico). Os resultados da detecção foram semelhantes para Fitbit e Apple Watch.

No estudo, nenhuma recomendação médica foi fornecida aos participantes, embora a implementação em estudos futuros possa permitir isso. Os alertas foram gerados com antecedência suficiente (uma média de 3 dias antes do início dos sintomas para casos de COVID-19) para permitir o auto-isolamento precoce e testes eficazes.

Muitos dos eventos geradores de alerta detectados neste estudo não foram associados à COVID-19. A maioria dos alertas observados pode ser atribuída a outros eventos, como falta de sono, estresse, uso de álcool, exercícios intensos, viagens ou outras atividades. Em muitos desses casos, os eventos de alerta seriam fáceis de autocontextualizar (exercício extenuante, uso de álcool e viagens), e é improvável que os participantes ajam. Em outros casos, como diagnósticos negativos de COVID-19 com doença sintomática, espera-se que os testes de acompanhamento sejam valiosos.

Em particular, os métodos clássicos para detecção de doenças geralmente se baseiam na temperatura oral ou da pele em repouso e na comparação de um indivíduo com a média da população, em vez de sua linha de base individual.

Muitas infecções por COVID-19 não parecem causar febre.

Além disso, a temperatura da pele é frequentemente medida usando dispositivos imprecisos, como dispositivos infravermelhos, que são influenciados por temperaturas externas e, portanto, podem não ser o método ideal para detecção de infecção. RHR e outras medidas fisiológicas longitudinais podem ser valiosas em conjunto com medições de temperatura para detecção precoce e específica de doenças.

Alavi et al. (2021) descobriram anteriormente que a doença de Lyme pode ser detectada pré-sintomaticamente usando um relógio inteligente e oxímetro de pulso, e mostraram que a infecção por Mycoplasma também pode ser detectada (embora não pré-sintomática neste caso em particular).

Com o desenvolvimento contínuo, as plataformas vestíveis, incluindo aquelas que usam uma variedade de parâmetros fisiológicos, podem ser usadas como um método geral para monitorar doenças infecciosas, surtos relacionados à inflamação crônica e outros sinais relacionados à saúde para melhorar os cuidados médicos tanto no nível pessoal e nível comunitário. Consequentemente, as medições descritas e os dados gerados podem permitir o monitoramento global de futuros surtos pandêmicos.