在COVID-19大流行的早期，智能手表的倡導(dǎo)者和可穿戴技術(shù)公司認(rèn)為這些設(shè)備可以幫助檢測疾病。他們想通過心率和氧氣水平等東西來標(biāo)記可能患病的人。根據(jù)上周發(fā)表在《柳葉刀》上的一篇新評論，該策略仍可能是跟蹤疾病的一種合理方式，但兩年后，這一承諾并沒有得到證實--研究仍未得到發(fā)展。

該評論研究了2020年和2021年發(fā)表的12項研究和12項擬議的研究方案，這些研究試圖在蘋果手表、Fitbit和Whoop等設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中找到模式。這些研究中的大多數(shù)集中在已經(jīng)檢測出COVID-19陽性的人身上。研究人員從一個人生病前幾天的可穿戴數(shù)據(jù)中尋找模式，而不是跟蹤健康人并試圖預(yù)測誰會生病。這項新研究的作者指出，這些研究都不是嚴(yán)格的臨床試驗。現(xiàn)有的研究都沒有測試可穿戴設(shè)備是否真的能導(dǎo)致更早發(fā)現(xiàn)COVID-19。

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該研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)從可穿戴數(shù)據(jù)中得出COVID-19的算法主要集中在有癥狀的疾病上。有四個試圖在一個人開始出現(xiàn)癥狀之前檢測出感染，取得了不同的成功--它們能夠檢測出20%到88%的感染。這些模型試圖預(yù)測疾病的天數(shù)越多，其準(zhǔn)確性就越低。"評論作者寫道："積累的證據(jù)表明，在模型的準(zhǔn)確性和它在癥狀出現(xiàn)之前識別SARS-CoV-2感染的能力之間有一個折衷。這也會使這些設(shè)備作為COVID-19檢測器的作用減弱--這種類型的策略的一些承諾是盡早標(biāo)記出生病的人，使他們能夠在可能向其他人傳播疾病之前接受檢測和隔離。

他們試圖提前越多天預(yù)測疾病，模型就越不準(zhǔn)確。

有很好的證據(jù)表明，體溫、心率變異性和其他指標(biāo)的變化等生理信號與某人患病有關(guān)。但這包括其他疾病，而不僅僅是COVID-19，而且本評論中的大多數(shù)研究都沒有區(qū)分COVID-19和流感等疾病。Fitbit公司的研究主任Conor Heneghan去年告訴The Verge，F(xiàn)itbit公司所做的研究發(fā)現(xiàn)流感的數(shù)據(jù)和COVID-19的數(shù)據(jù)之間有重疊。"他說："我的直覺是，將很難可靠地區(qū)分它們。

新評論的作者寫道，將可穿戴設(shè)備作為COVID-19或其他疾病檢測器也存在公平問題。分析中包括的研究的種族多樣性很差，所以不清楚這些模型在非白人群體中是否會有同樣好的表現(xiàn)。這甚至更令人擔(dān)憂，因為研究表明，可穿戴設(shè)備在深色膚色上的工作方式往往不同，也不那么準(zhǔn)確。而且審查中評估的模型都沒有考慮到月經(jīng)周期，盡管體溫和其他變量的變化與周期的不同階段有關(guān)。

盡管現(xiàn)有研究存在局限性，可穿戴設(shè)備仍有可能最終成為跟蹤和監(jiān)測疾病的好方法。只是需要做更好的研究來證明這一點，并找出在這些情況下使用這些設(shè)備的最佳方法。專家們確實認(rèn)為，即使有一個基本的工具，可以提醒人們他們可能正在生病，也是很有用的。

"斯克里普斯研究轉(zhuǎn)化研究所數(shù)字醫(yī)學(xué)部門的流行病學(xué)家詹妮弗-拉丁(Jennifer Radin)去年告訴The Verge，"這只是一個提醒，告訴你有些東西超出了你的正常范圍，這可能是需要注意的事情。

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